本發明專利技術公開一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，涉及藥品渠道風險管理技術領域，分別采集配送環節的藥品配送數據，藥房庫存數據和藥品銷售數據，基于這些歷史數據和當前數據對藥品從生產廠商、運輸環節、庫存環節和藥房銷售進行分段式的風險預警，精準實現配送環節補償造假風險識別、渠道壓貨風險識別和斷貨退貨風險識別，并最終基于分段預警結果來進行綜合風險評估。實現對藥品流通的各個渠道風險點全覆蓋，風險評估周期可以靈活設定，可以以月為單位、周、日為單位，配合管理中心的大屏進行數據展板顯示，還可以配合APP數據互通，對關聯渠道關聯人員進行精準預警信息和數據推送，從而實現高效的風險識別和推送預警。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及藥品渠道風險管理，尤其是涉及一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法。
技術介紹
1、目前，藥品流通行業已經開始運用大數據技術進行全環節的實時動態監管。這種方法能夠有效提高監管效率和數據處理的準確性。然而，這種技術的應用還面臨數據隱私和安全性的挑戰，以及數據處理和分析能力的限制。
2、從智能供應鏈的角度來看，藥品流通環節的挑戰主要在于信息技術的提升、追溯體系的完善以及供應鏈的整合。盡管這種方法有助于優化供應鏈流程，但它依賴于高度復雜的信息系統，且在實施過程中可能面臨技術兼容性和操作難度的問題。
3、隨著信息技術的發展，藥品流通行業的數字化轉型正在加速進行。這包括利用大數據、云計算、物聯網等先進技術，以提高藥品采購、倉儲、配送和管理的效率。然而，數字化轉型需要大量的前期投資，并且對員工的技能要求較高。
4、在合規挑戰下，醫藥企業正在尋求通過數據賦能來加強合規和渠道風險管理。這涉及銷售/推廣費用管控、合規風險識別及應對、數據管理模式創新等方面。盡管這種方法有助于提高企業的合規水平，但它同時也增加了運營成本，并可能因為監管環境的不斷變化而變得復雜。
5、總的來說，現有的技術在提高藥品流通數據渠道風險管理的效率和準確性方面發揮了重要作用，但也存在諸如數據隱私、技術實施難度、成本和合規挑戰等缺陷。
技術實現思路
1、為了解決藥品渠道風險管理的技術問題，本專利技術提供一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法。采用如下的技術方案：
2、一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，包括以下步驟：
3、步驟1，獲取歷史藥品流通數據和當前藥品流通數據，藥品流通數據包括藥品配送數據、藥房庫存數據、藥品銷售數據和渠道商信息數據；
4、步驟2，每隔設定時間，基于歷史藥品流通數據和當前藥品流通數據進行三段式風險識別；
5、三段式風險識別包括配送環節補償造假風險識別、渠道壓貨風險識別和斷貨退貨風險識別；
6、步驟3，基于分段風險識別結果進行分段匹配的預警；
7、步驟4，基于藥品流通渠道風險評估模型進行綜合風險判斷預警。
8、通過采用上述技術方案，首先需要構建三個主要模塊，分別用于采集配送環節的藥品配送數據，藥房庫存數據和藥品銷售數據，另外在采集數據的時候需要進行渠道商信息數據的識別，從而可以基于這些歷史數據和當前數據對藥品從生產廠商、運輸環節、庫存環節和藥房銷售進行分段式的風險預警，精準實現配送環節補償造假風險識別、渠道壓貨風險識別和斷貨退貨風險識別，并最終基于分段預警結果來進行綜合風險評估。
9、可以實現對藥品流通的各個渠道風險點全覆蓋，風險評估周期可以靈活設定，可以以月為單位、周、日為單位，甚至對于一些重點藥品進行實時風險評估，配合管理中心的大屏進行數據展板顯示，還可以配合app數據互通，對關聯渠道關聯人員進行精準預警信息和數據推送，從而實現高效的風險識別和推送預警。
10、可選的，步驟2中，通過分析配送數據與實際銷售數據之間的差異來識別潛在的造假行為；
11、配送環節補償造假風險識別采用以下公式實現：
12、
13、其中ddi是藥品配送差異指數，d是從藥品配送數據中解析得到的藥品配送數量，s是從藥品銷售數據解析得到的藥品銷售數量，b是從藥品配送數據中解析得到的藥品破損數量，b′是基于歷史藥品配送數據中進行預測得到的藥品預期破損數量。
14、可選的，步驟3中，設差異閾值x；
15、若判斷|ddi|＜x，則輸出配送環節正常的預警結果；
16、若判斷|ddi|≥x，且ddi為正值，則輸出配送環節存在造假風險的預警結果；
17、若判斷|ddi|≥x，且ddi為負值，則輸出配送環節存在漏報或物流風險的預警結果。
18、通過采用上述技術方案，通過分析配送數據與實際銷售數據之間的差異來識別潛在的造假行為，在判斷過程中考慮存在運輸損耗的實際情況，因此加入了藥品破損數量，這里還考慮了基于歷史藥品配送數據中進行分析預測得到的藥品預期破損數量，這個預測可以是基于大模型來預測，也可以基于經驗公式實現；
19、例如：確認破損數量b：這是通過物流退貨記錄、現場檢查或客戶反饋確認的實際破損數量；
20、預期破損數量b′：這是基于歷史破損率統計數據或行業標準估算的預期破損數量。這個值可以作為預期損耗的一部分，從配送數量中扣除。ddi的值反映了藥品配送環節出現配送環節補償造假的風險比例。
21、ddi考慮了預期破損和實際破損的影響，更加準確地反映了配送環節的真實差異。
22、如果ddi接近0，表示配送數量與實際銷售數量加上預期破損數量相當，沒有顯著的差異。
23、如果ddi為正值，表示配送數量大于實際銷售數量加上預期破損數量，可能存在造假或其他問題。
24、如果ddi為負值，表示配送數量小于實際銷售數量加上預期破損數量，可能存在漏報或其他物流問題。
25、可選的，步驟2中，計算藥品庫存積壓指數，并基于藥品庫存積壓指數是否超過設定藥品庫存閾值來識別是否存在渠道壓貨風險。
26、可選的，藥品庫存周轉率采用以下公式計算：
27、
28、其中ibi是藥品庫存周轉率，ci是藥品當前庫存數量，ni是所有藥品平均庫存量；
29、步驟3中，設藥品庫存閾值為ibim，若ibi＞ibim，這輸出藥品存在渠道壓貨風險的預警結果。
30、通過采用上述技術方案，監控渠道庫存水平，識別過高的庫存水平導致的壓貨風險。
31、可選的，步驟2中，通過分析藥品銷售趨勢和藥品退貨數據，計算藥品銷售波動率和藥品退貨率來判斷是否存在斷貨或退貨風險。
32、可選的，藥品銷售波動率采用以下公式計算：
33、
34、其中sv是藥品銷售波動率，mx是基于歷史藥品銷售數據分析得到的藥品最高月銷量，ms是藥品最低月銷量，as是藥品平均月銷量；
35、藥品退貨率采用以下公式計算：
36、
37、其中rr是藥品退貨率，rq是藥品退貨量，sq是藥品銷售量。
38、可選的，分別設定藥品銷售波動率閾值和藥品退貨率閾值，若藥品銷售波動率大于藥品銷售波動率閾值，則輸出存在斷貨風險的預警結果；
39、若藥品退貨率大于藥品退貨率閾值，則輸出存在退貨風險的預警結果。
40、通過采用上述技術方案，通過分析銷售趨勢和退貨數據來預測潛在的斷貨或退貨風險，斷貨風險和退貨風險對于藥品流通渠道都屬于直接影響類的風險，在一些特殊時期，關鍵藥品的斷貨，例如流感暴發期，一些特效感冒藥的斷貨風險的影響是較大的，因此對于斷貨風險的評估及風險預警能夠及時發現并進行補貨；
41、而退貨風險通常代表藥品是否存在質量問題，質量問題可能是副作用，藥效差等本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，通過分析配送數據與實際銷售數據之間的差異來識別潛在的造假行為；
3.根據權利要求2所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：
4.根據權利要求1所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，計算藥品庫存積壓指數，并基于藥品庫存積壓指數是否超過設定藥品庫存閾值來識別是否存在渠道壓貨風險。
5.根據權利要求4所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：藥品庫存周轉率采用以下公式計算：
6.根據權利要求5所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，通過分析藥品銷售趨勢和藥品退貨數據，計算藥品銷售波動率和藥品退貨率來判斷是否存在斷貨或退貨風險。
7.根據權利要求6所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：藥品銷售波動率采用以下公式計算：
8.根據權利要求7所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：分別設定藥品銷售波動率閾值和藥品退貨率閾值，若藥品銷售波動率大于藥品銷售波動率閾值，則輸出存在斷貨風險的預警結果；
9.根據權利要求1所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于，步驟4采用藥品流通渠道風險評估模型實現，藥品流通渠道風險評估模型基于以下公式實現：
10.根據權利要求9所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于，設置藥品渠道風險評分閾值，若藥品渠道風險評分R值大于藥品渠道風險評分閾值，在進行分段匹配的預警的同時進行綜合風險預警。
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【技術特征摘要】
1.一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，通過分析配送數據與實際銷售數據之間的差異來識別潛在的造假行為；
3.根據權利要求2所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：
4.根據權利要求1所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，計算藥品庫存積壓指數，并基于藥品庫存積壓指數是否超過設定藥品庫存閾值來識別是否存在渠道壓貨風險。
5.根據權利要求4所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：藥品庫存周轉率采用以下公式計算：
6.根據權利要求5所述的一種基于藥品流通數據的渠道風險管理方法，其特征在于：步驟2中，通過分析藥品銷售趨勢和藥品退貨數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃旭江，
申請(專利權)人：上海倍通醫藥科技咨詢有限公司，
類型：發明
國別省市：
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