【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医药数据分析，具体为一种用于医药行业的数据系统。
技术介绍
1、医药行业是我国国民经济的重要组成部分，是传统产业和现代产业相结合，一、二、三产业为一体的产业，其主要门类包括：化学原料药及制剂、中药材、中药饮片、中成药、抗生素、生物制品、生化药品、放射性药品、医疗器械、卫生材料、制药机械、药用包装材料及医药商业，医药行业对于保护和增进人民健康、提高生活质量，具有十分重要的作用，而医药行业的数据系统通常是指用于管理和处理与药品生产、流通、销售、监管等相关数据的信息技术系统，这些系统在医药行业中扮演着关键角色，支持各个环节的运作和决策。
2、现有的医药行业的数据系统不能根据个人的医疗数据背景进行个性化药品的推荐，降低了药品的销售率，不能实现药品的智能推荐。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于医药行业的数据系统，以解决以上技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于医药行业的数据系统，其特征在于，数据采集模块、健康评估模块、医药市场分析模块、药品安全监测模块、个性化医疗推广模块与质量控制模块；
3、数据采集模块：用于实时采集临床数据以及市场数据，并对历史数据进行存储；
4、需求评估模块：用于基于患者临床数据，对患者所需的药物状态进行评估；
5、医药市场分析模块：用于基于市场数据对消费者的行为分析，制定市场营销和销售策略；
6、药品安全监测模块：用于对药品
7、个性化医疗推广模块：用于综合药物状态评估数据与医药市场分析数据，对药品进行智能生产推荐。
8、优选地，需求评估模块内部包括：
9、患者基本信息和临床数据获取单元：获取患者基本信息，包括姓名、年龄与性别，获取临床数据，包括诊断信息、疾病历史、实验室检查结果、病理报告与用药历史；
10、药物相互作用检查单元：基于患者基本信息和临床数据，检查患者正在使用的药物与即将开具的药物之间的潜在相互作用，包括药物之间的相互作用与食物与药物的相互作用；
11、特定药品安全监测单元：基于患者基本信息和临床数据以及药物相互作用，评估特定药物对患者的安全性，包括患者的药物过敏历史与药物剂量调整需求；
12、药物需求计算单元：基于患者的基本信息和临床数据、药物相互作用与特定药品安全，评估出最适合的药物或治疗方案，通过药物需求公式，评估药物的算力需求，根据药物的算力需求，来推荐药物；
13、疗效预测单元：基于患者基本信息和临床数据与类似患者的历史数据，通过疗效预测公式，来预测评估特定治疗方案对患者的疗效。
14、优选地，药物需求公式具体为：
15、
16、其中，式中，f总为药物的总需求分数，f1为患者基本药物需求分数，f2为药物相互作用需求分数，f3为药物安全需求分数，d为患者基本药物需求的安全性分数，q1为患者基本药物需求的安全性的权重，m为药物相互作用的安全性分数，q2为药物相互作用的安全性的权重，h为特定药物对患者的安全性分数，q3为特定药物对患者的安全性的权重。
17、优选地，疗效预测公式为：
18、[pe＝α0+α1x1+α2x2+αixi…+αnxn]
19、其中，pe表示治疗方案的预期疗效，(α0、α1、α2，…，αn)是模型的系数，(x1，x2，…，xn)是输入到模型的特征，αi是第i个模型系数，xi是第i个模型特征。
20、优选地，医药市场分析模块具体包括：
21、市场细分和定位单元：根据患者群体的特征、疾病类型与治疗需求，将整个市场划分为不同的细分市场，获取公司与产品在各个市场细分中的定位；
22、竞争对手分析单元：分析竞争对手的产品特点、定价策略、市场份额及其市场表现；
23、竞争优势分析单元：评估自身在市场上的竞争优势，以及如何利用这些优势来增加市场份额；
24、消费者行为分析单元：通过市场调研和数据分析，获取消费者的购买决策过程、偏好、行为模式和消费习惯；
25、需求预测单元：基于历史数据和市场趋势，使用时间序列预测方法公式来预测特定产品或治疗方案的需求量，帮助调整供应链和库存管理；
26、市场营销策略单元：根据预测数据，制定定价策略，设计促销活动和销售推广策略，吸引消费者并增加销售量；
27、市场反馈和效果评估：通过市场数据和消费者反馈，持续监测市场情况和产品表现。
28、优选地，时间序列预测方法公式具体为：
29、
30、其中，是在时刻(t+1)的药品需求量预测值，yt-1是过去(n)个时刻的实际药品需求量观测值，(n)是移动平均的时间窗口大小。
31、优选地，药品安全监测模块包括：
32、药品异常事件监测模型建立单元：
33、基于药品实时使用数据，筛选出异常事件；所述异常事件包括但不限于：副作用、不良反应、异常使用；
34、基于logistic逻辑回归，建立药品异常事件风险概率预测模型；
35、基于药品异常事件风险概率预测模型，以历史药品使用数据中每一个异常事件作为输入，以每一个异常事件影响下发生异常风险概率作为输出；
36、其中，药品异常事件风险概率预测模型表达式为：
37、
38、式中，p(y＝1|x)为在历史x条件下发生y的异常风险概率，xi为历史维护日志中第i个异常事件，e为指数函数，v表示异常事件的总数，α0、α1、αi、αv均为模型的系数；
39、信息管理与记录单元：记录药品的批次、生产信息、监管审批情况以及异常事件的详细信息；
40、警示单元：设置药品安全警示系统，当异常风险概率超过50％时，发布药品安全警示信息和相关公告，通知医疗机构、药品经销商和公众。
41、应急响应与处理单元：制定药品安全事件的应急响应计划，跟踪和记录应急响应措施的执行情况，提出改进建议以优化药品安全监测和管理措施。
42、优选地，个性化医疗推广模块的内部包括：
43、数据融合单元：基于药物需求数据、疗效预测数据与市场需求数据进行数据融合；
44、个性化药品推广单元：基于融合后的数据，建立药物推广模型，进行药物推广。
45、优选地，药物推广模型公式为：
46、y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈
47、其中，(y)是预测变量，(x1，x2，…，xn)是预测因子，β0是截距，(β1，β2，…，βn)是回归系数，表示每个自变量对因变量(y)的影响程度，∈是误差项。
48、优选地，基分药物推广模型，将若干个分配方案代入模型中，获得若干个方案的预测变量；
49、根据若干个分配的预测变量，筛选出最贴合于预测变量的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于医药行业的数据系统，其特征在于，数据系统包括：数据采集模块、健康评估模块、医药市场分析模块、药品安全监测模块、个性化医疗推广模块与质量控制模块；
2.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，需求评估模块内部包括：
3.根据权利要求2所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，药物需求公式具体为：
4.根据权利要求2所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，疗效预测公式为：
5.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，医药市场分析模块具体包括：
6.根据权利要求5所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，时间序列预测方法公式具体为：
7.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，药品安全监测模块包括：
8.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，个性化医疗推广模块的内部包括：
9.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于：药物推广模型公式为：
10.根据权利要求9所述的用于医药行业的数据系统
...【技术特征摘要】
1.一种用于医药行业的数据系统，其特征在于，数据系统包括：数据采集模块、健康评估模块、医药市场分析模块、药品安全监测模块、个性化医疗推广模块与质量控制模块；
2.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，需求评估模块内部包括：
3.根据权利要求2所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，药物需求公式具体为：
4.根据权利要求2所述的用于医药行业的数据系统，其特征在于，疗效预测公式为：
5.根据权利要求1所述的用于医药行业的数据系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张圣明，
申请(专利权)人：北京健易保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。