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申请/专利权人：深圳职业技术大学
摘要：本发明属于药物滥用预防和监测技术领域，公开了一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法和系统，所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统包括：数据采集模块、药品检测模块、中央控制模块、数据加权模块、药品不良信息获取模块、药品预测模块、预警模块、显示模块。本发明通过药品检测模块结合机器学习算法，降低了传统数学建模的参数量和减小了化学计量的复杂度，可快速特征匹配且同时检测多种成分的种类，结合标准工作曲线与神经网络结合的方法进行其含量的评估，从而可以快捷准确地检测出多种致瘾致幻药品成分的种类与含量；同时，通过药品不良信息获取模块能够在用药之前，可以快速准确获取药物不良信息。
主权项：1.一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述系统包括药品不良信息获取模块和药品预测模块，其中：药品不良信息获取模块负责从多个来源收集关于药品不良反应的数据，包括药品名称、不良反应类型、严重程度、患者背景信息等，通过清洗和格式化处理后的数据被上传到中央控制模块，并确保在处理和传输数据时采用适当的安全措施来保护患者隐私和数据安全；药品预测模块接收来自药品不良信息获取模块的数据，对数据进行加权处理，并采用决策树算法对数据进行分析处理，以预测潜在的致瘾或致幻药品的出现，包括药品的成分、效果和潜在的滥用风险，预测结果反馈给中央控制模块，并可供相关医疗机构和监管部门参考，用于药品安全监测和风险管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳职业技术大学 基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法和系统
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