一种智能药品监测系统的制作方法

本发明涉及大数据处理，尤其涉及一种智能药品监测系统。

背景技术：

1、近年来，随着医药市场的不断扩大和供应管理的不断优化，大数据技术在医药领域中的应用也日渐广泛。大数据技术可以帮助医药企业实现对货物供应、销售渠道等方面的全面监测和管理，从而实现对供应关系的智能预测和风险控制。

2、中国专利公开号cn114664422a公开了一种药品短缺风险监测预警方法及系统，包括：获取待监测药品在预测时点前n个月的流通数据，然后根据流通数据计算待监测药品的供应平均值和需求平均值，并分别以供应平均值和需求平均值作为输入，利用泊松分布公式预测待监测药品在预测时点后一个月的供应预测值和需求预测值。最后根据供应预测值和需求预测值计算待监测药品在预测时点后一个月的药品短缺指数，并根据药品短缺指数进行风险定级，确定待监测药品在预测时点后一个月的风险等级，从而为药品短缺风险的早期发现提供手段，将药品短缺预警的关口前移。

3、由此可见，上述技术方案虽然基于药品供应预测值及需求预测值得到待监测药品在预测时点后一个月的药品短缺指数及风险等级，但还存在以下问题：没有结合用户实际用药情况，对药品的用药趋势进行判断，从而可能存在购入药品后药品存量过多情况，并且没有结合药品用药趋势对短缺风险进行判断。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种智能药品监测系统，用以克服现有技术中没有结合用户实际用药情况对药品用药趋势判断以及结合药品用药趋势对药品短缺风险判断导致药品库存不可控的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种智能药品监测系统，包括：

3、基础药品数据库，其存储若干数据源在预设时间段内的药品信息，包括药品名称、药品用途、出库数据、库存数据；

4、药品数据分析单元，其与所述基础药品数据库相连，用以根据单个数据源中各药品的药品名称及药品用途、库存数据确定所述药品的药品标签，以及根据各数据源中同种药品的药品标签重合度确定药品通用程度；

5、对象数据库，其存储若干数据源的各药品的若干对象的药品服用周期及若干对象服用各药品的前后状态，用以根据药品服用周期及所述服用各药品的前后状态确定各药品的用药趋势系数；

6、监测分析单元，其分别与所述基础药品数据库、所述药品数据分析单元、所述对象数据库相连，用以根据单种药品的出库数据和用药趋势系数确定单种药品在预设周期内的预测需求数量，用以根据单种药品的库存数据和预测需求数量确定单种药品是否存在短缺风险；

7、环境数据库，其分别与所述对象数据库及所述监测分析单元相连，用以存储各药品标签对应的历史用药峰值的峰值信息，包括峰值时间、峰值用药量、需药范围，以及根据单种药品与所述峰值信息的相关程度调整单种药品的用药趋势，以及根据对历史短缺风险的判断成功率调整所述用药趋势系数的更新频率；

8、执行单元，其分别与所述基础药品数据库、所述监测分析单元及所述环境数据库相连，其用以根据单种药品的库存数据和预测需求数量确定单种药品的短缺数量，以及根据所述更新频率向各所述数据源发出数据更新需求；

9、其中，所述药品标签包括适用病症、用药类型、库存类型以及代替类型。

10、进一步地，所述药品数据分析单元根据所述单个数据源中各药品的药品名称及药品用途提取出的关键特征确定所述各药品的适用病症及用药类型并根据所述各药品的适用病症确定所述各药品的代替类型，包括：

11、若所述适用病症相同的药品的种类个数大于或等于预设替代阈值，所述药品的代替类型为可替代药品；

12、若所述适用病症相同的药品的种类个数小于预设替代阈值，所述药品的代替类型为不可替代药品。

13、进一步地，所述药品数据分析单元根据所述各药品的库存数据及所述代替类型确定所述库存类型，所述库存类型包括高库存类型和低库存类型，其中，不同库存类型对应的存量警戒阈值不同。

14、进一步地，所述药品数据分析单元根据各数据源中同种药品的适用寎症、用药类型、库存类型、代替类型确定所述同种药品的药品标签重合度，并根据所述药品标签重合度确定药品通用程度。

15、进一步地，所述对象数据库根据单种药品的预设用药周期以及若干对象用药前后状态、药品服用周期确定单种药品的用药趋势系数。

16、进一步地，所述监测分析单元根据单种药品在历史时间点下在单个数据源内的出库数据及用药趋势系数确定单个数据源内单种药品在预设周期内的预测需求数量，并根据单种药品在历史时间点下在若干个数据源内的出库数据、用药趋势系数、药品通用程度确定若干数据源内单种药品在预设周期内的预测总需求数量。

17、进一步地，所述监测分析单元根据若干数据源中单种药品的库存数据和预测总需求数量确定单种药品是否存在短缺风险。

18、进一步地，所述环境数据库根据单种药品与所述峰值信息的相关程度确定调整因子，基于所述调整因子调整所述单种药品的用药趋势系数。

19、进一步地，所述环境数据库根据对历史短缺风险的判断成功率调整所述用药趋势系数的更新频率，包括：

20、若所述对历史短缺风险的判断成功率小于预设成功率阈值，判定增加更新频率；

21、若所述对历史短缺风险的判断成功率大于或等于预设成功率阈值，判定减小更新频率。

22、进一步地，所述执行单元根据单个数据源中单种药品的库存数据及预测需求数量确定单个数据源中单种药品的短缺数量，并根据若干数据源中单种药品的库存数据及预测总需求数量确定若干数据源中单种药品的短缺总数。

23、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，建立全面的智能药品监测系统，通过药品数据分析单元确定各药品的药品标签及药品通用程度，通过对象数据库确定各药品的用药趋势系数，通过监测分析单元确定单种药品在预设周期内的预测需求数量，并基于库存数据和预测需求数量精准判断单种药品是否存在短缺风险。环境数据库则通过存储的历史用药峰值信息调整单种药品的用药趋势系数，并根据对历史短缺风险的判断成功率调整用药趋势系数的更新频率。最终通过执行单元确定单种药品的短缺数量并根据用药趋势系数的更新频率向若干数据源发出更新需求。进一步提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

24、进一步地，本发明中所述药品数据分析单元通过对所述单个数据源中各药品的药品名称及药品用途进行分析，有效确定各药品的适用病症及用药类型，并基于所述适用病症相同个数确定所述药品为可替代药品还是不可替代药品，基于所述药品的代替类型及对应药品库存警戒阈值确定所述药品库存类型。本发明通过设定药品标签对各药品进行分类标记，从而进一步提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

25、进一步地，本发明中所述药品数据分析单元根据各数据源中同种药品的用药类型重合度、库存类型重合度、代替类型重合度精确计算同种药品的药品标签重合度，提高了同种药品在各数据源中信息整合度，并通过所述药品标签重合度确定药品通用程度，进一步提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

26、进一步地，本发明所述对象数据库根据单种药品的预设用药周期以及若干对象用药前后状态、药品服用周期准确地确定单种药品的用药趋势系数。从而进一步有利于预测各个数据源的药品需求趋势，提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

27、进一步地，本发明中所述监测分析单元根据单种药品在历史时间点下在单个数据源内的出库数据及用药趋势系数确定单个数据源内单种药品在预设周期内的预测需求数量，并确定单个药品在预设周期内的若干数据源的预测总需求数量，从而进一步提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

28、进一步地，本发明中所述监测分析单元通过整合若干数据源中单种药品的库存数据和预测总需求数量，精确评估单种药品是否存在短缺风险，有助于帮助若干数据源发现药品短缺问题，从而进一步提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

29、进一步地，本发明中所述环境数据库根据单种药品与所述峰值信息的相关程度确定调整因子，并基于所述调整因子调整所述单种药品的用药趋势系数，从而更加准确的反应药品需求的实时变化情况，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

30、进一步地，本发明中所述环境数据库根据对历史短缺风险的判断成功率动态调整所述用药趋势系数的更新频率，不断优化和校准所述用药趋势系数，从而使得对药品需求预测更加灵活高效，进一步提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。

31、进一步地，本发明中所述执行单元根据单种药品在单个数据源中库存数据及预测需求量确定单个药品在单个数据源中的短缺数量及根据单个药品在若干数据源中的库存数据及预测总需求量确定单种药品的短缺总数。进一步提升了对药品短缺风险判断的准确性，提高了对短缺药品管理的及时性及药品供应的稳定性、可靠性，有利于实现对药品资源的优化配置和高效利用。