[发明专利]管控药物的特征获取方法、电子装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种管控药物的特征获取方法，应用于电子装置，所述方法包括：获取保险机构数据库及医疗机构数据库的原始病例数据；对所述原始病例数据进行预处理，得到预处理后的数据集；根据管控药物的前向性特征、本性特征及后向性特征建立分类模型；通过所述分类模型提取所述管控药物的数据；根据特定管控药物的特有特征建立特定管控药物特征提取模型；及通过所述特征提取模型返回所述特定管控药物的特征表。本发明还提供一种电子装置及计算机可读存储介质。本发明通过对大数据进行分析能够快速获取各种管控药物的特征集合，极大地提高不同地区、不同管控药物的特征提取速度、准确性。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种管控药物的特征获取方法、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息技术的告诉发展，行业数据量急剧增长，对于医药、气象等需要存储大量的检测信息的行业来说，更是面临这对大数据进行快速分析的挑战。例如，在医药行业，很多的药物因为具有一定的危害而被严格管控，对这些管控药物使用情况常常难以把握。目前管控药物违规的筛选，主要根据相应业务逻辑而来，先根据使用规则，抽取合规单据，再做减法得到违规单据。但不同药品对应的业务逻辑几乎都不大相同，而且不同地区管控药名单之间还存在一些差异，这样就导致切换到不同地区，不同管控药物在提取特征的时候往往容易忽略、轻视一些重要性特征。

因此，亟需提出一种方法快速、方便地获取各种管控药物的特征。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种管控药物的特征获取方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过对大数据进行分析能够快速获取各种管控药物的特征集合，极大地提高不同地区、不同管控药物的特征提取速度、准确性。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种管控药物的特征获取方法，该方法应用于电子装置，所述方法包括：

获取保险机构数据库及医疗机构数据库的原始病例数据；

对所述原始病例数据进行预处理，得到预处理后的数据集；

根据管控药物的前向性特征、本性特征及后向性特征建立分类模型；

通过所述分类模型提取所述管控药物的数据；

根据特定管控药物的特有特征建立特定管控药物特征提取模型；及

通过所述特征提取模型返回特定管控药物的特征表。

优选地，所述预处理包括以下步骤：

将所述原始病例数据按照时间顺序排序；

对排序后的数据进行规范化处理；及

将规范化处理后的数据进行去噪；

优选地，所述规范化处理包括如下步骤：

针对枚举型数据统一量化方式；

针对数值型数据统一计量单位；及

针对多表现形式的数据统一表现形式。

优选地，所述去噪步骤包括：

建立清洗模型；及

根据所述清洗模型对所述规范化处理后的数据进行筛选。

优选地，建立所述分类模型具体还包括：

以时间维度为依据建立分类模型；及

选取不同时段管控药物通用性特征的数据作为训练样本对分类模型进行训练；

其中，所述分类模型为决策树分类器。

优选地，通过所述分类模型提取所述管控药物的数据之后还包括如下步骤：