一键掌控药物不良反应，Springboot助力药品安全！

2023-06-11 20:22:43

Springboot药物不良反应智能监测系统：药品安全的守护神

了解药物不良反应的严重性

药物作为医疗利器，理应拯救生命，却可能因不良反应而成为健康隐患。全球每年有高达 10 万人因药物不良反应而死亡，占全部死亡人数的 5% 至 10%。这些不良反应包括常见的药物过敏、药物中毒和药物相互作用，不仅造成身体痛苦，还带来沉重的经济负担和心理创伤。

及时发现和防范药物不良反应至关重要

因此，及时发现和防范药物不良反应对保障公共健康至关重要。传统的药物不良反应监测方法存在时效性差、覆盖范围有限等问题，难以满足实际需求。

Springboot药物不良反应智能监测系统应运而生

为解决上述问题，Springboot 药物不良反应智能监测系统应运而生。该系统基于 Springboot 框架开发，集成了药物不良反应信号主动监测引擎和自定义编辑功能，旨在帮助医疗机构和药品监管部门及时发现和防范药物不良反应，保障药品安全。

药物不良反应信号主动监测引擎：让药物安全预警更智能

Springboot 药物不良反应智能监测系统内置了药物不良反应信号主动监测引擎。该引擎根据以往真实世界中临床不良反应经验以及国内外指南，形成了不良反应知识库。该知识库涵盖了常见药物不良反应的症状、体征、实验室检查结果等信息，可以帮助医疗机构和药品监管部门快速识别和预警药物不良反应。

当系统监测到患者出现符合知识库中不良反应特征的信息时，会及时发出预警。这有助于医疗机构和药品监管部门及时采取措施，预防或减轻药物不良反应的危害。

# 示例代码：不良反应信号主动监测引擎
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# 加载数据
data = pd.read_csv('drug_adverse_reactions.csv')

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 使用局部异常因子检测算法
lof = LocalOutlierFactor()
lof.fit(data_scaled)

# 获取异常点
outliers = lof.negative_outlier_factor_

# 输出异常点
print(outliers)

自定义编辑功能：让药品安全管理更灵活

Springboot 药物不良反应智能监测系统支持自定义编辑监测主题、监测检验指标、关联药品等信息，方便医疗机构和药品监管部门根据实际情况进行调整。这使得系统具有高度的灵活性，可以满足不同场景下的药品安全监测需求。

例如，医疗机构可以根据自身情况，调整监测主题为关注某类特定药物或疾病。药品监管部门则可以根据监管重点，调整监测检验指标和关联药品，从而实现针对性的药品安全监测。

# 示例代码：自定义编辑功能
from flask import Flask, request, jsonify

# 初始化 Flask 应用
app = Flask(__name__)

# 自定义编辑路由
@app.route('/edit', methods=['POST'])
def edit():
    # 获取请求数据
    data = request.get_json()

    # 更新监测主题、监测检验指标、关联药品等信息
    # ...

    # 返回成功响应
    return jsonify({'status': 'success'})

# 启动 Flask 应用
if __name__ == '__main__':
    app.run()