基于大数据的药品质量控制管理分析系统及方法与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于大数据的药品质量控制管理分析系统及方法。

背景技术：

1、药品质量控制管理分析方法是指为了保证药品的安全性、有效性、均一性、稳定性和品质优良，对药品生产过程中的各种物料、介质、中间产品、成品等进行检验、监测、评估和控制的一系列方法。药品质量控制管理分析方法不仅涉及实验室操作，还涉及一切有关生产进行及产品放行的质量决定。

2、随着信息技术的发展，大数据在药品质量控制管理分析中发挥了越来越重要的作用。大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低、时效性强的数据集合。传统的药品质量控制方法主要依赖于实验室测试和统计分析，但该类方法存在高成本、低效率的问题。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种基于大数据的药品质量控制管理分析方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于大数据的药品质量控制管理分析方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：采集药品研发数据、药品生产传感器数据、供应链数据及评价反馈数据进行数据集成，得到药品质量控制管理数据；利用历史数据回溯算法对药品质量控制管理数据进行历史数据采集，得到药品质量控制管理历史数据；

4、步骤s2：通过信息降噪算法对药品质量控制管理历史数据进行信息降噪处理，以得到药品质量控制管理降噪数据；利用自然语言处理技术对药品质量控制管理降噪数据进行数字化分析，得到药品质量控制管理数字化数据；

5、步骤s3：利用大数据平台对药品质量控制管理数字化数据进行存储，得到药品质量控制管理数据库；利用特征提取技术对药品质量控制管理数据库中的数据进行特征提取，得到药品质量控制管理特征集；

6、步骤s4：基于药品质量控制管理特征集构建深度神经网络模型，得到最优药品质量控制管理分析模型；利用最优药品质量控制管理分析模型对药品质量控制管理特征集进行数据分析，得到药品质量控制管理分析结果；

7、步骤s5：基于药品质量控制管理分析结果制定相应的质量控制策略和管理方案；利用可视化工具对质量控制策略和管理方案进行展示，辅助药品质量控制人员做出决策。

8、本发明通过采集药品研发数据、药品生产传感器数据、供应链数据及评价反馈数据进行数据集成，可以获得全面的药品质量控制管理数据。同时，通过历史数据回溯算法对药品质量控制管理数据进行历史数据采集，可以获取长期以来的数据记录，为后续的数据分析和建模提供基础。通过信息降噪算法对药品质量控制管理历史数据进行处理，可以去除噪声和冗余信息，提高数据的准确性和可信度。利用自然语言处理技术对降噪数据进行数字化分析，可以将文本数据转化为结构化的数字化数据，方便后续的数据处理和分析。利用大数据平台对药品质量控制管理数字化数据进行存储，可以实现数据的集中管理和高效访问。使用特征提取技术对数据进行处理，可以提取出数据中的重要特征，帮助区分不同的药品质量问题和趋势。利用大数据平台对药品质量控制管理数字化数据进行存储，可以实现数据的集中管理和高效访问。使用特征提取技术对数据进行处理，可以提取出数据中的重要特征，帮助区分不同的药品质量问题和趋势。基于药品质量控制管理分析结果，制定相应的质量控制策略和管理方案。这样可以根据分析结果提出具体的改进措施和优化方案，帮助提高药品质量的稳定性和一致性。同时，通过可视化工具对策略和方案进行展示，可以提供直观的信息，辅助决策者进行决策和监督。数据集成和历史数据采集、信息降噪和数字化分析、数据存储和特征提取、数据分析和建模，以及质量控制策略和管理方案。通过这些步骤，可以实现对药品质量的全面监控和分析，提前发现问题并采取相应的控制措施，从而保证药品的质量和安全性；可以解决传统的药品质量控制方法存在高成本、低效率的问题，降低药品质量控制管理成本，提高药品质量控制管理效率；此外，通过可视化展示，还可以辅助决策和提高决策的准确性和效率。

9、优选地，本发明还提供一种基于大数据的药品质量控制管理分析系统，包括：

10、药品数据采集回溯模块，用于采集药品研发数据、药品生产传感器数据、供应链数据及评价反馈数据进行数据集成，得到药品质量控制管理数据；利用历史数据回溯算法对药品质量控制管理数据进行历史数据采集，得到药品质量控制管理历史数据；

11、药品数据处理模块，用于通过信息降噪算法对药品质量控制管理历史数据进行信息降噪处理，以得到药品质量控制管理降噪数据；利用自然语言处理技术对药品质量控制管理降噪数据进行数字化分析，得到药品质量控制管理数字化数据；

12、药品数据特征提取模块，用于利用大数据平台对药品质量控制管理数字化数据进行存储，得到药品质量控制管理数据库；利用特征提取技术对药品质量控制管理数据库中的数据进行特征提取，得到药品质量控制管理特征集；

13、药品分析模型构建模块，用于基于药品质量控制管理特征集构建深度神经网络模型，得到最优药品质量控制管理分析模型；利用最优药品质量控制管理分析模型对药品质量控制管理特征集进行数据分析，得到药品质量控制管理分析结果；

14、药品分析结果应用模块，用于基于药品质量控制管理分析结果制定相应的质量控制策略和管理方案；利用可视化工具对质量控制策略和管理方案进行展示，辅助药品质量控制人员做出决策。

15、本发明利用药品数据采集回溯模块可以集成不同来源的数据，包括药品研发数据、生产传感器数据、供应链数据和评价反馈数据。通过历史数据回溯算法，系统能够获取药品质量控制管理数据和历史数据。这样做的好处是可以获得全面且准确的数据，为后续处理和分析提供基础；利用药品数据处理模块利用信息降噪算法对历史数据进行处理，去除噪声和异常值，提高数据质量。然后通过自然语言处理技术对降噪后的数据进行分析，将其转化为数字化数据。这一过程可以减少数据的不确定性，使得后续分析更加稳定和可靠；利用药品数据处理模块利用信息降噪算法对历史数据进行处理，去除噪声和异常值，提高数据质量，然后通过自然语言处理技术对降噪后的数据进行分析，将其转化为数字化数据，这一过程可以减少数据的不确定性，使得后续分析更加稳定和可靠；药品分析模型构建模块利用特征集构建深度神经网络模型，得到最优的药品质量控制管理分析模型，利用该模型对特征集进行数据分析，可以揭示药品质量控制的关键因素和潜在影响，这有助于更好地理解药品的质量情况，并为制定相应的质量控制策略提供依据；根据药品分析结果，药品分析结果应用模块可以制定相应的质量控制策略和管理方案。通过将质量控制策略和管理方案以可视化方式展示，系统可以为药品质量控制人员提供直观的信息，帮助其做出决策并及时采取相应的措施。该系统利用大数据技术和分析方法，能够提供全面的药品质量控制管理支持。它能够提高数据质量、发现关键特征、构建优化模型并提供决策辅助，有助于提升药品质量控制的效率和准确性，减少质量风险，并增强药品生产和供应链的可靠性。

技术特征：

1.一种基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s43中的数据分析损失函数的算法公式如下所示：

9.根据权利要求8所述的基于大数据的药品质量控制管理分析方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：

10.一种基于大数据的药品质量控制管理分析系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的药品质量控制管理分析系统及方法。所述方法包括以下步骤：采集药品研发数据、药品生产传感器数据、供应链数据及评价反馈数据进行数据集成，利用历史数据回溯算法对药品质量控制管理数据进行历史数据采集；通过信息降噪算法对药品质量控制管理历史数据进行信息降噪处理；利用特征提取技术对药品质量控制管理数据库中的数据进行特征提取；基于药品质量控制管理特征集构建深度神经网络模型，利用可视化工具对质量控制策略和管理方案进行展示，辅助药品质量控制人员做出决策。本发明能够提高药品质量控制管理的效率。

技术研发人员：褚雪松
受保护的技术使用者：青岛市即墨区人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14