杭州醫學院一項基于大數據技術的智能用藥數據采集平臺

吳佳艷 鞠婷 章韓婷 方越玲 朱倩倩

摘要：本團隊致力于民眾健康，設計融合工業級5G“互聯網+”大數據分析等多項技術的一款智能藥箱，將用藥數據上傳至智能藥箱數據采集平臺，以大數據為載體指導精準用藥、個性化用藥，推動新藥研發和疾病診療方案的完善，從而達到民眾用藥規范健康的目的，積極響應國家“大健康”戰略。

關鍵詞：智能藥箱用藥數據大數據分析精準用藥

【中圖分類號】R97 【文獻標識碼】A 【文章編號】2107-2306（2021）16-02

引言：我國老齡化比重不斷增大，根據中國發展基金會預測，2022年中國65周歲及以上老年人占比將突破14%，這意味著我國即將進入“深度老齡化社會”。老年人作為慢性疾病的高發人群，且當前我國醫藥學的迅速發展，醫藥藥品的種類和數目逐漸增加，各種藥品之間的禁忌癥越來越多，這時需要智能藥箱來幫助老年人合理分配藥物，記錄他們吃藥的情況。當前市面上有很多智能藥箱，但是此類藥箱成本高，有藥箱單一性、品牌老化、更新速度慢等缺點。我們采用工業的5G“互聯網+”技術，以藥箱為中心，將患者、醫院、醫療監管機構及相關醫學科研機構聯系起來，并將藥箱記錄的吃藥情況輸送給相關的機構平臺，檢驗藥物對患者是否有治療作用，相關醫療機構以此對藥物進行分析完善，不斷提高其藥品的藥效性。這不僅解決了老年人用藥安全問題，保障了民生，對藥物藥效監測也有重要作用。

1智能藥箱的設計

1.1外觀設計

該智能藥箱本著精簡模式的要求，外觀采用最簡單方形外觀，軟化邊緣結構，減少因藥箱外觀棱角問題所導致的對于使用者的傷害，在色彩方面注重暖色調，同時對于藥品和保健品一類分門別類采用不同的顏色設計，同時連帶設計了抽屜模式，方便取藥。

1.2相關技術

此款智能藥箱通過藥箱傳感器采集藥箱溫度、濕度、藥品質量數據，將信息實時顯示在在藥箱的LED顯示屏上，數據通過NB_IOT模組直接實時上報到后臺IOT物聯網管理平臺，IOT物聯網管理平臺對數據進行分析處理，用戶可以遠程查看數據，通過管理平臺來設置服藥的時間。為了防止不同地區夏季溫度較高冬季溫度較低導致藥品變質，在藥箱內安裝半導體制冷片，可將藥箱溫度調到設定值。

1.3功能分析

分類收納：將智能藥箱提供給醫院或社區，患者前往醫院就醫后，相關護理工作者將醫生所開的藥物放入智能藥箱，并根據服用藥物的時間在智能藥箱進行設定;

用藥提醒：患者將智能藥箱帶回家，插入醫保卡，藥箱會定點將相關藥物從藥箱中彈出并提示患者進行服藥;

防腐防潮：藥箱關閉時為完全密封狀態，箱內設置了防潮裝置，保證箱內干燥無異味;

日期保障：為防止藥箱內存在過期藥，危害老年人的健康，智能藥箱會根據醫保卡內的藥物信息進行記錄，將過期藥物進行藥品清理提醒;

便攜藥箱：藥箱體積小容量大，易于便攜，方便老年人去醫院復查時攜帶。

2智能藥箱操作方法

智能藥箱由藥品收納盒，LED顯示屏，定時器等一些元件組成，通過互聯網進行信息聯通和交流，用戶通過這些信息在獲得藥品后，智能藥箱將會結合醫囑進行合理的分析用藥，患者只需插入醫保卡，藥箱通過語音和顯示屏告知用藥人時間和劑量，并將藥物定點彈出提示患者用藥。患者需定期去醫院復查，護理工作者將患者的醫保卡插入藥箱，將本次的數據與上次檢查的數據傳輸給醫保局，數據存儲在醫保局，醫保局對此進行數據分析，將樣本數據傳遞給醫院，對于病人的病情狀況改變及時更新信息使得主治醫師能夠及時了解用藥后對病情狀況的追蹤和了解。同時，對于特殊藥品也有相關的護理措施和對特殊病人的特殊關懷。

3智能藥箱數據采集平臺

3.1醫保局

患者的醫保卡插入智能藥箱，將本次的數據與上次檢查的數據傳輸給醫保局，數據存儲在醫保局，樣本基數增大后便于醫保局對此進行數據分析，提高樣本分析的安全性和準確性。

3.2相關醫療科研機構

相關醫療科研機構獲得多類、多輪數據，通過大樣本量數據對比，檢驗藥物對患者是否起到治療作用，相關醫療機構以此對藥物進行分析完善，不斷提高其藥品的藥效性;同時，在對藥物治療藥效的分析下，可以得出在不同用藥情況下藥效的大小。

3.3各級醫院

將樣本數據傳遞至各級醫院，醫院及時反饋責任醫生，醫生將大數據所得針對某一類疾病（如慢性病）的最佳用藥方案加以拓展完善，并結合患者自身性狀及既往史，制定個性化治療方案，使患者獲得更好的治療體驗。

4用藥數據分析

4.1用藥數據應用現狀

4.1.1線上醫療

隨著現代科技的發展及智能手機的廣泛應用，線上醫療越來越普及，用藥數據用處越來越大，患者線上就診時可以一并提供電子病歷及用藥史，由在線醫生根據信息提供人工初步診斷。但由于常常有非專業人員給予診斷，該方法目前有很大需要改進和制約之處。

4.1.2數據儲存、互通、研究

該方向的主要研究內容為如何存儲、對數據進行分析研究[7]，與醫院醫保系統進行對接，實現用藥數據的整合共享，進而實現公共衛生相關部門（如醫保局等）與醫院對于藥物相關數據（如慢性病治療藥物）的資源互通，節約了病人多個就醫平臺進行就診的醫療成本，并為醫生、藥企研究人員對于相關藥物的研發提供了大量數據支持，為政府對于慢性病在全國范圍發展趨勢的把控提供重要數據支持。

4.1.3健康監測

結合用藥數據，包括患者用藥種類、藥量、用藥時間及是否同時服用其他藥物等，建立一個數據庫，通過數據分析，為患者用藥提醒服務（尤其慢性病用藥提醒），為患者提供用藥安全保證和健康保障，動態地監測患者健康。

4.1.4流行病監測

重大流行病都具備范圍廣、跨區域、全社會、社會影響力大等特點，流行病全過程的管理可以充分發揮醫療大數據的數據整合和分析功能。近幾年來新冠疫情在全球范圍產生重大影響，為此各地區對于大數據分析流行病學的研究層出不窮，例如《基于健康大數據平臺的鄞州區新型冠狀病毒肺炎監測病例流行病學特征分析》一文，他收集了2020年1月1日至3月30日鄞州區新型冠狀病毒肺炎監測與預警信息系統每日COVID-19監測病例數據，其中監測病例現場調查核實率100.00%。[1]說明了基于醫療大數據平臺的COVID-19監測工作運轉良好，表明了醫療數據在流行病學監測領域的重要作用。

4.2智能藥箱用藥數據分析（以高血壓用藥數據為例）

4.2.1慢性病的用藥現狀

眾所周知，高血壓病作為一種常見的慢性疾病，近年來患病率呈現了較為明顯的上升趨勢。選擇一種安全且有效的藥物也是十分重要。本文將根據2017—2019年對于高血壓病的用藥情況進行分析和討論。用藥的頻度（DDDs）=該藥的年銷售總量/該藥的限定日劑量（DDD）值。CCB類藥物在3年中擁有排名第一的銷售金額，分別占高血壓病用藥銷售總金額的42%、45.6%、44.2%;排名第二的是ARB類;居第三的是復方降壓藥。[6]

鈣離子拮抗劑（CCB）能控制鈣離子通過慢鈣通道進入細胞的速度，減慢速度，減輕阻力血管的收縮反應來達到降壓的作用。CCB類可明顯減少腦卒中的發生率，提高患者的認知功能，減少動脈內皮功能以及抗動脈粥樣硬化的產生，保護血管從而達到預防和控制心腦血管疾病的作用。其中血管選擇性最強的二氫吡啶類藥物的應用最多，而二氫吡啶類藥物的主要副作用會是造成心率速度加快、面色紅潤以及雙下肢水腫等。

4.2.2智能藥箱用藥療效分析

高血壓疾病通常需要通過長期甚至是終身用藥來控制病情避免進一步惡化等作用，長期的治療不可避免將會涉及到患者對治療方案是否依從的相關問題。[4]

擁有較為合理的用藥依從性是提高高血壓病的治療率并且在此基礎上不斷提升控制率的最佳的方法，同時也是提高高血壓病患者生活質量及降低相關并發癥產生最為經濟便利的手段一。

本產品通過對高血壓患者用藥的定時，定量監督，從而達到提高用藥依從性的特點，逐步促進患者按時服用藥物的自覺性。對于患者在用藥后產生的相關作用，本平臺及時反饋給相關醫療機構，責任醫生等處，便于對該患者進行更為合理的進一步對癥治療。相關醫療科研機構獲得數據后，伴隨樣本基數的增大，對大量數據進行對比，以及檢驗藥物對患者是否起到治療作用，相關醫療機構依據詞來對藥物進行分析完善，達到提高其藥品的藥效性的作用;同時，在對藥物治療藥效的分析下，可以得出在不同用藥情況下藥效的大小。

5用藥數據指導

5.1精準用藥

5.1.1精準醫學概念

精準醫學是以個體化醫療為基礎，隨著基因組測序技術快速進步及生物信息與大數據科學的交叉應用而發展起來新型醫學概念與醫療模式。在2015年奧巴馬的國情咨文中，明確了精準醫學計劃的四個要素：精確、準時、共享和個體化。“精確”即合適的患者、合適的時間、合適的治療。

5.1.2個性用藥模式

精準醫學的核心目標就是個體化治療。“個體化”指患者都獨一無二，但其臨床表現卻千差萬別，甚至“同病不同治”。智能藥箱旨在通過單一患者用藥數據精確指導并明確某疾病對應最佳用藥種類、最佳藥量，甚至最佳用藥時間，為單一患者提供提醒用藥服務，從而為單一患者（尤其慢性病患者）摸索并制定個性用藥模式。

5.1.3新藥的研發

精準醫學的重要出口是藥物的研發，推動個性化新藥的研發，以此真正貫徹精準醫學概念。[5]智能藥箱整合個體用藥數據，將某種疾病的大量用藥數據與用藥療效信息綜合分析，通過大量樣本病例不同臨床表現分析舊藥的不足之處，為舊藥的完善和新藥的研發提供事實支持。

5.2.1用藥影響因素的研究

如高血壓，《高血壓患者用藥依從性及影響因素研究》一文指出對醫務人員越信任、對疾病越重視、對不依從危害越了解、對家庭收入越滿意、患者就診時間越長等有助于高血壓患者依從性的提高。[4]智能藥箱中大量用藥數據是不可多得的財富，大量樣本數據更具有科學性和有效性，通過醫保局對信息的整合和梳理，比較患同種病的不同人或同一位病人患病初期和后期，可以對某一特定疾病用藥影響因素進行研究。

5.2.2疾病診療方案的完善

對智能藥箱收集的大數據進行篩選，選取有效信息，醫院疾病診療方案的完善提出建設性意見，進而提供更大的就醫便利、提高健康醫療服務效率質量，提升國家健康度和人民幸福指數。

5.2.3藥品劃分的分析

醫保局聯合相關研究機構在大數據的支持下，對患者用藥藥物數目種類進行分析后，將藥效好，藥物成本較高，使用頻率高的藥物劃入醫保系統，用最少的錢獲得最好的治療，使得民生獲得更好的保障。

參考文獻：

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[3]羅愛靜，謝文照，劉杰榮，等.基于大數據的臨床診療智能輔助系統建設方案的初步探討[C].//中華醫學會醫學信息學分會第十二屆全國醫學信息教育可持續發展學術研討會暨第三屆全國醫學信息學研究生論壇論文集.2017：26-32.

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[8]吳彤，牛溪悅.新型智能家用電子藥箱設計[J].科技風，2020（11）：21.

[9]陳文君.2017—2018年醫院高血壓藥物用藥結構分析[J].中國藥物經濟學，2020，15（5）：108-111.

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作者簡介：吳佳艷（2001，3）女，漢族，浙江湖州人，大學本科在讀，研究方向：護理學。