1.一种自动计量定量给药的智能化雾化用药器的给药设备，其特征在于，所述设备包括：雾化器和雾化用药器；

根据雾化器自动计量定量的数据，确定每个用户的药物需求，分类出具有相似药物需求的用户群体；连接雾化器与雾化用药器，利用蓝牙技术实现雾化用药器与手机APP的无线通信，进行雾化用药器智能调整并执行药物输送任务；根据雾化用药器的运行数据和用户的实际使用情况，建立雾化用药器运行参数的最优更新周期预测模型，调整更新模式的参数，输出最优更新周期；通过用户反馈，使雾化用药器更准确地输出用户对配置的偏好；为确保数据同步，系统在每次用户使用结束后，自动上传雾化用药器配置数据，并在每次使用前自动匹配并下载最新的个性化配置；根据每个用户的个性化配置建议，自动为多用户服务创建独立的配置设置和剂量设定；通过每个用户的使用记录，得到用户是否倾向于频繁更新或偏好稳定配置的判断；对于判断为偏好稳定配置的用户，雾化用药器自动调整为长周期更新模式，使设备尽量不进行频繁更新；对于输出判断为倾向频繁更新的用户，雾化用药器自动调整为短周期更新模式，适应用户需求；

其中，所述根据每个用户的个性化配置建议，自动为多用户服务创建独立的配置设置和剂量设定，包括：

获取用户配置建议并确定配置要求；使用决策树回归算法得到具体配置参数；为用户制定独立配置设置，及确定剂量设定；使用二室模型进行药代动力学模拟，模拟药物在体内浓度随时间变化；判断模拟浓度是否安全和有效；若符合，确定该剂量设定；创建独立服务为用户，并监控服务响应；若服务响应不达标，微调配置或剂量；还包括：根据雾化用药器配置设置和药物剂量，判断用户的健康状况和治疗效果，定期进行调整和优化；利用高分辨质谱技术，确定与特定药物产生不良反应的雾化用药器部件，对雾化用药器部件材料进行优化；

所述根据雾化用药器配置设置和药物剂量，判断用户的健康状况和治疗效果，定期进行调整和优化，具体包括：根据患者的健康状况，获取患者的病史和相关医疗记录，判断是否存在慢性病或其他严重疾病，并评估其对药物的吸收、代谢和排泄的影响；通过临床检查和医学影像学的手段，确定雾化用药器配置设置和药物剂量对患者疾病的治疗效果；根据患者的健康状况和治疗效果，以及药物的疗效和副作用，确定患者的药物剂量；根据患者的用药频率和药物的半衰期，以及药物在体内的浓度变化和疗效的持续时间，确定患者的用药频率；通过药物相互作用数据库或专业药师的咨询，判断药物相互作用是否会改变药物的代谢和排泄速率，影响药物的浓度和疗效；通过患者自述、医生反馈或药物监测的方式，确定患者的药物遵从性程度；通过医生反馈、患者自述或药物监测的方式，判断药物是否引起不良反应；评估不良反应对药物的剂量调整或更换的影响；通过药物监测、患者反应或相关医疗记录，确定患者的药物耐受性；评估药物耐受性的变化对药物剂量调整或更换的影响；根据得到的患者的健康状况和治疗效果的评估结果，做出药物调整和优化的决策；

所述利用高分辨质谱技术，确定与特定药物产生不良反应的雾化用药器部件，对雾化用药器部件材料进行优化，具体包括：使用高分辨质谱技术，检测雾化用药器的不同部件与新药物之间的相互作用；确定雾化用药器的哪些部件与特定药物产生不良反应，导致药物的效能降低或产生副作用；根据会与特定药物产生不良反应的雾化用药器部件，对雾化用药器部件材料进行优化；在系统内置一个智能提示功能，当用户输入药物信息时，系统自动提示用户该药物的最佳使用环境和可能存在的与雾化用药器部件的相互作用；当用户使用新药物时，系统为用户推荐特定的雾化用药器配置和部件，确保药物的最佳效果；

其中，所述通过每个用户的使用记录，得到用户是否倾向于频繁更新或偏好稳定配置的判断，包括：

获取用户的雾化用药器配置更改历史数据；记录每次更改的时间间隔，计算更新频率，排除误操作；提取特征，包括总的更新次数、更新间隔及最长无更新时长，创建训练数据集；

使用决策树模型训练，识别用户行为模式；根据模型输出，确定用户的更新倾向；若判断准确率不高，则进行模型优化，使用优化后的模型重新判断用户更新倾向；

其中，所述对于判断为偏好稳定配置的用户，雾化用药器自动调整为长周期更新模式，使设备尽量不进行频繁更新，包括：

若判断用户为偏好稳定配置类别，自动将雾化用药器状态设置为长周期更新模式；在长周期更新模式下，获取系统性能指标数据，包括设备响应时间、功耗和故障频率；确定性能指标中的关键特征；采用多元回归模型，对模型进行训练，预测最佳的设备参数配置；根据预测结果，自动调整雾化用药器的运行参数；获取用户的满意度和体验数据，对雾化用药器状态进行调整；利用决策树算法精细化用户分类，优化设备状态。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述根据雾化器自动计量定量的数据，确定每个用户的药物需求，分类出具有相似药物需求的用户群体，包括：

获取用户的特征数据，包括年龄、性别、症状、疾病历史、过敏反应和健康状况；获取用户的药物使用数据；处理获取的数据，提取药物需求数据，包括药物类型、使用剂量、持续时间和使用频率；对决策树模型进行训练，确定药物需求；还包括：使用K‑means聚类算法将用户分成不同的群体，识别出具有相似药物需求的用户组；

所述使用K‑means聚类算法将用户分成不同的群体，识别出具有相似药物需求的用户组，具体包括：获取用户的药物需求数据，包括药物类型、使用剂量、持续时间和使用频率；

对数据进行预处理，包括数据清洗和标准化；使用肘部法则或轮廓系数确定k值，其中，k值为将用户分成多少个群体；随机选择K个数据点作为初始聚类中心；计算每个用户到K个聚类中心的距离，并将用户分配到距离最近的聚类中心所代表的群体；更新每个群体的聚类中心，计算每个群体中用户的平均值；确定每个群体的特征和药物需求模式，识别具有相似需求的用户组；为每个群体分配一个标签或标识符，将用户分为不同的群体。

3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述连接雾化器与雾化用药器，利用蓝牙技术实现雾化用药器与手机APP的无线通信，进行雾化用药器智能调整并执行药物输送任务，包括:通过对雾化用药器安装一次性面罩的方法，将雾化器和雾化用药器连接，通过蓝牙方式将雾化用药器与手机APP进行连接；雾化用药器内置了一个微处理器，负责接收来自手机APP的药物参数指令，并按照指令进行药物输送；雾化用药器也会向手机APP发送雾化用药器的工作状态信息，包括当前的输出压力，输出流量；根据患者的需求和病情，输入药物类型、剂量、喷射时间和频率到手机APP；手机APP向雾化用药器发送数据，当雾化用药器接收到指令后，其内部的微处理器控制药物泵的工作；药物泵按照预定的参数，从药物储存仓中吸取预定量的药物，并通过雾化器将其转化成气溶胶状的微粒，然后输送给患者吸入。

4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述根据雾化用药器的运行数据和用户的实际使用情况，建立雾化用药器运行参数的最优更新周期预测模型，调整更新模式的参数，输出最优更新周期，包括：获取雾化用药器的运行参数，包括药物流速、喷射量和设备温度，同时记录用户实际使用的数据；确定与雾化用药器使用效率相关的关键运行参数；使用K‑means聚类算法分类用户实际使用情况；基于线性回归模型预测雾化用药器运行参数的最优更新周期；评估模型准确性，不达标则调整并重新训练。

5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述通过用户反馈，使雾化用药器更准确地输出用户对配置的偏好，包括：

获取雾化用药器用户的反馈数据和雾化用药器配置数据；采用分布式计算对数据进行并行处理和清洗；提取有效特征集并减少数据维度；使用决策树算法训练雾化用药器的配置偏好预测模型；评估模型预测能力并进行优化；根据模型预测结果调整雾化用药器配置；

实施实时用户反馈处理机制，再次进行模型训练和评估。

6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述为确保数据同步，系统在每次用户使用结束后，自动上传雾化用药器配置数据，并在每次使用前自动匹配并下载最新的个性化配置，包括：用户使用结束后系统自动上传当前雾化用药器配置数据到中央数据库；中央数据库使用决策树算法整理和分类数据，得到分类后的用户与配置类型数据集；系统分析数据，判断是否存在新的个性化配置；若存在，触发云服务，并在每次使用前系统自动匹配用户和雾化用药器唯一标识码；匹配成功后，中央数据库按照标识码，确定下载的文件和参数，并传输至雾化用药器；雾化用药器接收新配置数据，替代本地存储的旧数据；替代后，系统启动验证流程，检查新配置数据的完整性和正确性。

7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述对于输出判断为倾向频繁更新的用户，雾化用药器自动调整为短周期更新模式，适应用户需求，包括：

若判断用户为偏好频繁更新类别，触发雾化用药器调整机制；获取用户的使用数据，包括更新频率、雾化用药器的工作参数、药物种类和使用环境，进行标准化处理；使用用户的使用数据训练循环神经网络模型，预测给定的更新频率下雾化用药器的最佳工作参数；获取用户在使用雾化用药器时的行为数据，进行预处理和标准化；使用用户行为数据和实时反馈数据训练循环神经网络，预测雾化用药器的最佳工作参数；雾化用药器根据调整后的参数监测用户行为，若检测到新的更新倾向，自动进行调整；自动获取并处理用户的反馈数据，训练BERT模型；使用BERT模型，对用户的文字反馈进行语义分析，优化雾化用药器的工作参数。