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区软件园二期观日路46号401单元B区基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管本发明公开了基于大数据分析的肿瘤患者析子模型、基因药物交互分析子模型及风险评提高治疗阶段用药副作用管理的科学性及准确2将当前患者的基础信息、用药信息及基因组数据输入训练好的预根据风险评估结果，从预设的干预方案库中选择适合该患者2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在根据时间序列计算药物代谢动力学曲线及生使用自回归积分滑动平均模型对药物代谢动力学曲线及生理指标变基于训练好的自回归积分滑动平均模型，对未来时间段的副作用3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在所述分类模型包括输入层、提升树层及分类目标输出层，输入层的输入35.根据权利要求1所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在将时间序列分析子模型的输出特征标准化，将基因一药物交互6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在9.根据权利要求1所述的基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在4时间序列分析子模型，用于计算药物代谢动力学曲线风险评分生成子模型，用于融合时间序列分析子模型的输出特征与基因一药干预方案推荐模块，用于根据综合风险评分，从预设的干5[0003]上述方案对药物副作用的研究聚焦于生物医药领域内新有技术在治疗过程中产生的副作用预测中存在的适应性及根据时间序列计算药物代谢动力学曲线及生使用自回归积分滑动平均模型对药物代谢动力学曲线及生理指标变基于训练好的自回归积分滑动平均模型，对未来时间段的副作用风险进行预测，67析以及风险评分生成，能够有效预测并管理肿瘤患者在用药过程中可能出现的副作用风药物交互分析的结果，在个体化用药副作用管理中显著提升了风险评估的科学性与准确8[0022]3.本发明提出的用药副作用管理方法通过实时监测患者[0029]具体的，药物数据来源可包括但不限于：公开数据库（如FDA不良事件报告系统9使用自回归积分滑动平均模型对药物代谢动力学曲线及生理指标变基于训练好的自回归积分滑动平均模型，对未来时间段的副作用风险进行预测，[0036]在本发明的其他一些实施例中，时间序列分析子模型采用长短期记忆（Long[0037]在本实施例中，所述基因一药物交互分析子模型为基于极端梯度提升（Extreme因药物交互的特征重要性对节点进行分裂，在每次分裂迭代计算残差，更新叶节点预测

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