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喜報(bào)！全藥網(wǎng)榮獲兩(liǎng)項(xiàng)國(guó)家科技發(fā)明專(zhuān)利
5月16日，全藥網(wǎng)召開(kāi)國(guó)家科技發(fā)明專(zhuān)利表彰大會(huì)，公司執(zhí)行董事長(zhǎng)車(chē)漢澍、總裁王旭東出席會(huì)議，表彰獎(jiǎng)勵專(zhuān)利研發(fā)團(tuán)隊(duì)。
為響應(yīng)國(guó)務(wù)院辦公廳《「十四五」全民醫(yī)療保障規(guī)劃(huà)》有關(guān)加快醫(yī)保信息化建設(shè)、提升醫(yī)療保障大數(shù)據(jù)綜合治理能力、深化藥品和醫(yī)用耗材集中帶量採購(gòu)制度改革等要求，全藥網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘分析團(tuán)隊(duì)研發(fā)了藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)及基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)，榮獲兩(liǎng)項(xiàng)國(guó)家科技發(fā)明專(zhuān)利。
據(jù)悉，藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)針對(duì)目前藥品信息混亂、描述順序和描述方式不同的現(xiàn)象，提供藥品標(biāo)準(zhǔn)化智能模型。結(jié)合全國(guó)上市藥品特徵庫(kù)和藥品標(biāo)準(zhǔn)編碼，實(shí)現(xiàn)藥品的簡(jiǎn)單、高效、精確的標(biāo)準(zhǔn)化，解決藥品信息共享障礙。同時(shí)，針對(duì)不同的藥品目錄，通過(guò)從藥品的製劑特點(diǎn)角度構(gòu)建的藥品數(shù)據(jù)模型，提供了適用範圍廣(guǎng)泛的藥品目錄匹配智能模型，為藥品大數(shù)據(jù)智能分析和挖掘奠定了基礎(chǔ)。經(jīng)測(cè)試，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化準(zhǔn)確率超95%。
基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)則是結(jié)合多個(gè)採購(gòu)周期的藥品採購(gòu)數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中隨機(jī)森林模型、Lasso 模型、嶺回歸模型，通過(guò)30多個(gè)藥品屬性變量，利用訓(xùn)練集建立模型，再根據(jù)測(cè)試集的評(píng)估結(jié)果重構(gòu)模型、篩選適配的預測(cè)模型，預測(cè)藥品的下個(gè)採購(gòu)周期的採購(gòu)量。最終通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增多及模型迭代，實(shí)現(xiàn)藥品市場(chǎng)規(guī)模的變化趨勢(shì)預測(cè)。經(jīng)測(cè)試，預測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度達(dá)到80%以上。
下一步，全藥網(wǎng)將推進(jìn)兩(liǎng)項(xiàng)專(zhuān)利在醫(yī)療保障、醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的應(yīng)用，發(fā)揮出更多社會(huì)效益。相關(guān)單位通過(guò)使用藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)能對(duì)多源異構(gòu)的藥品數(shù)據(jù)進(jìn)行智能匹配及標(biāo)準(zhǔn)化，打破不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間的「信息孤島」，並根據(jù)系統(tǒng)選定規(guī)則使不同藥品與目錄建立對(duì)比關(guān)係，為加快醫(yī)保信息化建設(shè)、提升醫(yī)療保障大數(shù)據(jù)綜合治理能力提供大數(shù)據(jù)分析的底層支撐；通過(guò)使用基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)也能幫助相關(guān)單位預測(cè)藥品市場(chǎng)規(guī)模，使醫(yī)療機(jī)構(gòu)合理制定採購(gòu)計(jì)劃(huà)、合理報(bào)量，使醫(yī)藥企業(yè)合理安排生產(chǎn)、根據(jù)「量價(jià)掛鈎」原則合理報(bào)價(jià)，同時(shí)也能輔助監(jiān)管部門(mén)進(jìn)行合理用藥的評(píng)估，為深化藥品和醫(yī)用耗材集中帶量採購(gòu)制度改革貢獻(xiàn)深圳力量。
供稿丨陳潛
編輯丨鄧芳
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為響應(yīng)國(guó)務(wù)院辦公廳《「十四五」全民醫(yī)療保障規(guī)劃(huà)》有關(guān)加快醫(yī)保信息化建設(shè)、提升醫(yī)療保障大數(shù)據(jù)綜合治理能力、深化藥品和醫(yī)用耗材集中帶量採購(gòu)制度改革等要求，全藥網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘分析團(tuán)隊(duì)研發(fā)了藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)及基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)，榮獲兩(liǎng)項(xiàng)國(guó)家科技發(fā)明專(zhuān)利。
據(jù)悉，藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)針對(duì)目前藥品信息混亂、描述順序和描述方式不同的現(xiàn)象，提供藥品標(biāo)準(zhǔn)化智能模型。結(jié)合全國(guó)上市藥品特徵庫(kù)和藥品標(biāo)準(zhǔn)編碼，實(shí)現(xiàn)藥品的簡(jiǎn)單、高效、精確的標(biāo)準(zhǔn)化，解決藥品信息共享障礙。同時(shí)，針對(duì)不同的藥品目錄，通過(guò)從藥品的製劑特點(diǎn)角度構(gòu)建的藥品數(shù)據(jù)模型，提供了適用範圍廣(guǎng)泛的藥品目錄匹配智能模型，為藥品大數(shù)據(jù)智能分析和挖掘奠定了基礎(chǔ)。經(jīng)測(cè)試，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化準(zhǔn)確率超95%。
基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)則是結(jié)合多個(gè)採購(gòu)周期的藥品採購(gòu)數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中隨機(jī)森林模型、Lasso 模型、嶺回歸模型，通過(guò)30多個(gè)藥品屬性變量，利用訓(xùn)練集建立模型，再根據(jù)測(cè)試集的評(píng)估結(jié)果重構(gòu)模型、篩選適配的預測(cè)模型，預測(cè)藥品的下個(gè)採購(gòu)周期的採購(gòu)量。最終通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增多及模型迭代，實(shí)現(xiàn)藥品市場(chǎng)規(guī)模的變化趨勢(shì)預測(cè)。經(jīng)測(cè)試，預測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度達(dá)到80%以上。
下一步，全藥網(wǎng)將推進(jìn)兩(liǎng)項(xiàng)專(zhuān)利在醫(yī)療保障、醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的應(yīng)用，發(fā)揮出更多社會(huì)效益。相關(guān)單位通過(guò)使用藥品標(biāo)準(zhǔn)化和藥品目錄匹配智能系統(tǒng)能對(duì)多源異構(gòu)的藥品數(shù)據(jù)進(jìn)行智能匹配及標(biāo)準(zhǔn)化，打破不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間的「信息孤島」，並根據(jù)系統(tǒng)選定規(guī)則使不同藥品與目錄建立對(duì)比關(guān)係，為加快醫(yī)保信息化建設(shè)、提升醫(yī)療保障大數(shù)據(jù)綜合治理能力提供大數(shù)據(jù)分析的底層支撐；通過(guò)使用基於機(jī)器學(xué)習(xí)的藥品市場(chǎng)規(guī)模預測(cè)系統(tǒng)也能幫助相關(guān)單位預測(cè)藥品市場(chǎng)規(guī)模，使醫(yī)療機(jī)構(gòu)合理制定採購(gòu)計(jì)劃(huà)、合理報(bào)量，使醫(yī)藥企業(yè)合理安排生產(chǎn)、根據(jù)「量價(jià)掛鈎」原則合理報(bào)價(jià)，同時(shí)也能輔助監(jiān)管部門(mén)進(jìn)行合理用藥的評(píng)估，為深化藥品和醫(yī)用耗材集中帶量採購(gòu)制度改革貢獻(xiàn)深圳力量。
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