1.一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置，其特征在于：包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，且计算机程序被处理器执行时，按照以下步骤进行：A：在单粒度层次的用药粒度决策模型的基础上，通过对药物的用药剂量取不同的粒度层次，在癌症患者的用药系统中构建多粒度层次的用药粒度决策模型；然后进入步骤B；

所述的步骤A中，单粒度层次的用药粒度决策模型是一个二元组S＝(O，P∪{d})；其中，O为对象，是癌症患者的集合，用O＝{x1，x2，...，xn}表示，其中x1为患者1，x2为患者2，以此类推，xn为患者n；P为条件属性，包括患者的基本情况和用药量，P＝{a1，a2，...，an}，分别代表不同的条件属性，决策属性d表示药物治疗效果，用Y或N表示，Y表示治疗有效，N表示治疗无效；

所述的步骤A中，所构建的多粒度层次的用药粒度决策模型中，条件属性P包括患者的基本情况和用药量，P＝{a1，a2，...，a10}，依次为病重程度、性别、年龄、药物A、药物B、药物C、药物D、药物E、药物F和药物G；多粒度层次的用药粒度决策模型的层数k为3，将患者的药

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量用片或粒表示时，得到第一层用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})；当患者的药物用量用

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盒或者瓶表示时，得到第二层用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})；当患者的药物用量用疗

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程表示时，得到第三层用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})；

在单粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})中，通过对条件属性集合P中药物用k k量取不同的观测值得到多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})，其中k表示层数，包含了所能构造的所有粒度层；多粒度层次的用药粒度决策模型所构造的粒度层次数是I，由细粒度向粗粒度逐层构造，对象O＝{x1，x2，...，xn}，每一层的属性集记为分别表示第k层用药粒度决策模型中的第1个条件属性、第2个条件属性、…、第m个条件属性；

B：判断癌症患者病重程度，若癌症患者为I期和II期患者则选取全局最优用药粒度，进入步骤C；若癌症患者为III期和IV期患者则选取局部最优用药粒度，进入步骤F；

C：根据患者数据的条数进行判断，若患者数据条数小于等于5000条，进入步骤D；若新增患者数据大于5000条，则进入步骤E；其中，患者数据包括对象O、条件属性P和决策属性d；

D：使用协调性方法计算全局最优用药粒度；

E：使用树形结构方法计算全局最优用药粒度；

所述的步骤E包括以下具体步骤：

用树形结构求解全局最优粒度，将步骤A得到的多粒度层次的用药粒度决策模型转换k k成树形存储，多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})中，多粒度层次的用药粒度决策模型的每一层都是由多个树组成的森林，树的每一层表示每一个条件属性，叶子结点的下方存储的是对象O和决策属性d，根据同一叶子结点下方决策属性d的一致性判断此层决策模型是否协调，首次出现不协调的粒度层数的上一层即为全局最优用药粒度；

F：根据患者数据的条数进行判断，如果患者数据的条数小于等于1000条，则进入步骤G；如果患者数据的条数大于1000条，则进入步骤H；

G：利用串行方法计算局部最优用药粒度；

H：利用并行方法计算局部最优用药粒度。

2.根据权利要求1所述的基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置，其特征在于，所述的步骤D包括以下具体步骤：k k

D1：在多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P ∪{d})中的每一层上，把各个对象按条件属性进行划分，设对象x1的每个条件属性 和对象x2的每个条件属性一一对应相同，则把x1和x2划分为一类，以此类推，记录划分结果并得到每一层划分结果的集合，记为RO；

k k

D2：在多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P ∪{d})中的每一层上，把各个对象按决策属性进行划分，设对象x1、x2和x3的药物治疗有效，而对象x4和x5的药物治疗无效，则按照决策属性进行划分，将x1、x2和x3划分为一类，将x4和x5划分为一类，依次类推，记录划分结果，得到所有对象在每一层上划分的集合，记为Rr；

D3：比较划分结果RO和划分结果Rr，如果 则判断此层决策模型是协调的；如果则判断此层决策模型是不协调；首次出现不协调的粒度层数的上一层即为全局最优用药粒度；RO表示对象按照属性划分所得到的集合，Rr表示对象按照药物治疗效果划分所得到的集合。

3.根据权利要求1所述的基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置，其特征在于，所述的步骤G包括以下具体步骤：k k

G1：在多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P ∪{d})中的每一层上，把各个对象按条件属性进行划分，假设对象x1的每个属性 和对象x2的每个属性一一对应相同，则把x1和x2划分为一类，以此类推，记录划分结果并得到每个对象划分结果的集合，记为 即对象x在第k层用药粒度决策模型上按条件属性P划分的结果；

k k

G2：在多粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P ∪{d})中的每一层上，把各个对象按决策属性进行划分，假设对象x1和x2的药物治疗有效，而对象x3，x4和x5的药物治疗无效，则按照决策属性进行划分，将x1和x2划分为一类，将x3，x4和x5划分为一类，依次类推，记录划分结果并得到各个对象所在的集合，记为[x]d，即对象x按决策属性d划分的结果；

G3：比较步骤2中各个对象x所在集合[x]d是否包含步骤1中各个对象x所在集合 若则判断该对象x所在层的决策模型是协调的；若 则判断该对象x所在层的决策模型是不协调；首次出现不协调的粒度层数的上一层即为对象x的局部最优用药粒度，即 目 时，第k层粒度是关于对象x的局部最优用药粒度；

并由此得到所有对象的局部最优用药粒度的集合。

4.根据权利要求3所述的基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置，其特征在于，所述的步骤H中，根据所使用的计算机的处理器的内核数量N，将若干条患者数据平均划分为N组，然后所使用的计算机的处理器的N个内核分别按照步骤G所述的方法，分别计算对应的一组患者数据，最终得到所有对象的局部最优用药粒度的集合。