【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及藥品信息追蹤，尤其涉及一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法及系統。
技術介紹
1、在醫療行業中，藥品信息的追蹤和管理至關重要，傳統的藥品追蹤方法主要依賴于rfid技術，通過在藥品上粘貼rfid標簽，可以實時追蹤藥品的存儲、分配和使用情況，對于特殊藥品的冷鏈運送，需要滿足藥品的對冷鏈溫度高要求的運送要求以及運送的及時性，為了更有效地監控和分析冷鏈貯藏藥品在流通過程中的各種干擾，需要對影響藥品運送的各種信息數據統計以及分析，以實現對藥品流通過程的全面監控以及對于運送方式進行科學規劃。
2、例如，中國專利公開號：cn103208056a，該專利技術公開了一種基于軌跡追蹤的藥品追溯系統及其藥品追溯方法，系統包括軌跡追蹤平臺以及部署在供應鏈節點上的軌跡數據采集終端和追溯終端；軌跡數據采集器讀取藥品流經供應鏈節點時的軌跡數據和電子證據數據，并傳輸到藥品軌跡追蹤平臺；藥品軌跡追蹤平臺集成藥品的軌跡數據和證據數據，并存儲到追溯數據庫中；結合該專利技術的藥品追溯方法，用戶可通過追溯終端的人機交互界面獲取相應批次藥品的軌跡數據和證據數據。
3、現有技術中還存在以下問題：
4、現有技術未考慮冷鏈運送藥品的卸貨過程導致本身抵抗溫度波動能力較差的藥品在運送過程中溫度控制效果不佳，以及不能根據藥品的運送數據針對性地調整藥品的運送方式，不利于對藥品運送的精細化管理。
技術實現思路
1、為此，本專利技術提供一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法及系統，用以克服現
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，包括：
3、統計藥品冷鏈儲藏端的各藥品運送貨單，獲取各藥品運送貨單對應的藥品信息，基于所述藥品信息判定是否存在不穩定狀態藥品；
4、其中，所述藥品信息包括藥品儲藏時長、藥品運送目的地以及藥品貨物數量；
5、獲取不穩定狀態藥品的各藥品運送貨單對應的運送目的地，基于各運送目的地之間的距離判定不穩定狀態藥品的運送是否存在溫控風險；
6、響應于所述不穩定狀態藥品的運送存在溫控風險，基于不穩定狀態藥品的各藥品運送貨單對應的藥品貨物數量以及藥品運送目的地之間的距離計算風險疊加表征系數，以判定所述不穩定狀態藥品的運送風險特征類別；
7、基于不穩定狀態藥品的各藥品運送貨單對應的藥品貨物數量確定關鍵風險藥品，基于不同的運送風險特征類別確定所述關鍵風險藥品的運送方式，包括，
8、基于所述關鍵風險藥品對應的藥品運送目的地確定所述關鍵風險藥品的運送路線；
9、或，對所述關鍵風險藥品進行單獨運送。
10、進一步地，統計藥品冷鏈儲藏端的各藥品運送貨單的步驟包括：
11、接收藥品，并記錄藥品進入冷鏈儲藏的時刻；
12、接收各藥品銷售端的藥品訂單，以獲取藥品運送目的地以及藥品貨物數量；
13、基于藥品進入冷鏈儲藏的時刻確定各藥品訂單對應的藥品在冷鏈儲藏的藥品儲藏時長；
14、將所述藥品運送目的地、藥品貨物數量以及藥品儲藏時長確定為藥品運送貨單對應的藥品信息。
15、進一步地，判定是否存在不穩定狀態藥品的過程包括：
16、將所述藥品儲藏時長與預設的藥品儲藏時長閾值進行對比；
17、若所述藥品儲藏時長小于所述藥品儲藏時長閾值，則判定存在不穩定狀態藥品。
18、進一步地，判定不穩定狀態藥品的運送是否存在溫控風險的過程包括：
19、獲取各所述運送目的地之間的距離，計算距離平均值，將所述距離平均值與預設的距離平均值閾值進行對比；
20、若距離平均值小于所述距離平均值閾值，則判定不穩定狀態藥品的運送存在溫控風險。
21、進一步地，按以下公式計算風險疊加表征系數：
22、
23、其中，s為所述風險疊加表征系數，m為所述藥品貨物數量，m0為預設的藥品貨物數量參考值，dmin為運送目的地之間的距離最小值，d0為預設的運送目的地之間的距離參考值，α為藥品貨物數量權重系數，β為運送目的地之間的距離權重系數，e為常數。
24、進一步地，判定所述不穩定狀態藥品的運送風險特征類別的過程包括：
25、將風險疊加表征系數最大值與預設的風險疊加表征系數閾值進行對比；
26、若所述風險疊加表征系數最大值小于或等于所述風險疊加表征系數閾值，則判定所述不穩定狀態藥品的運送風險特征類別為運送弱風險特征類別；
27、若所述風險疊加表征系數最大值大于所述風險疊加表征系數閾值，則判定所述不穩定狀態藥品的運送風險特征類別為運送強風險特征類別。
28、進一步地，確定關鍵風險藥品的運送方式的過程包括：
29、若所述不穩定狀態藥品為運送弱風險特征類別，則基于所述關鍵風險藥品對應的藥品運送目的地確定所述關鍵風險藥品的運送路線；
30、若所述不穩定狀態藥品為運送強風險特征類別，則對所述關鍵風險藥品進行單獨運送。
31、進一步地，確定所述關鍵風險藥品的運送路線的過程包括：
32、將所述關鍵風險藥品對應的藥品運送目的地確定為所述運送路線的終點。
33、進一步地，確定關鍵風險藥品的過程包括：
34、獲取不穩定狀態藥品的各藥品運送貨單對應的藥品貨物數量，將藥品貨物數量最大值對應的藥品確定為所述關鍵風險藥品。
35、進一步地，本專利技術還提供一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤系統，其特征在于，包括：
36、數據統計模塊，用以獲取藥品信息；
37、若干數據分析模塊，其與所述數據統計模塊連接，用以基于所述藥品信息判定藥品的運送風險特征類別；
38、若干處理模塊，其與數據分析模塊連接，用以確定藥品的運送方式。
39、與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于，本專利技術通過統計藥品冷鏈儲藏端的各藥品運送貨單，通過對應的藥品信息判定是否存在不穩定狀態藥品，通過獲取藥品運送貨單對應的運送目的地，基于各運送目的地之間的距離判定不穩定狀態藥品的運送是否存在溫控風險，通過計算風險疊加表征系數，以判定不穩定狀態藥品的運送風險特征類別，通過不穩定狀態藥品對應的藥品貨物數量確定關鍵風險藥品，基于不同的運送風險特征類別確定關鍵風險藥品的運送方式，進而，實現了對抵抗溫度波動能力較差的藥品進行篩選，以及根據藥品的運送數據針對性地調整藥品的運送方式，實現了藥品運送的精細化管理以及科學規劃。
40、尤其，本專利技術通過藥品儲藏時長判定是否存在不穩定狀態藥品，本領域技術人員可以理解的是，需要冷藏儲藏的藥品在冷鏈儲藏的時長越長，藥品包裝外部以及內部的溫度一致性越高，相反的，需要冷藏儲藏的藥品在冷鏈儲藏的時長越短，藥品包裝外部溫度以及內部溫度存在差異的可能性越高，本本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，統計藥品冷鏈儲藏端的各藥品運送貨單的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，判定是否存在不穩定狀態藥品的過程包括：
4.根據權利要求3所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，判定不穩定狀態藥品的運送是否存在溫控風險的過程包括：
5.根據權利要求4所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，按以下公式計算風險疊加表征系數：
6.根據權利要求5所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，判定所述不穩定狀態藥品的運送風險特征類別的過程包括：
7.根據權利要求6所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，確定關鍵風險藥品的運送方式的過程包括：
8.根據權利要求7所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，確定所述關鍵風險藥品的運送路線的過程包括：
9.根據權利要求
10.一種應用于權利要求1-9中任一項所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法的藥品信息追蹤系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，統計藥品冷鏈儲藏端的各藥品運送貨單的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，判定是否存在不穩定狀態藥品的過程包括：
4.根據權利要求3所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，判定不穩定狀態藥品的運送是否存在溫控風險的過程包括：
5.根據權利要求4所述的基于統計放大模型的藥品信息追蹤方法，其特征在于，按以下公式計算風險疊加表征系數：
6.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：薛林桐，楊紹杰，黃鑫，
申請(專利權)人：北京法伯宏業科技發展有限公司，
類型：發明
國別省市：
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