[發明專利]管控藥物的特征獲取方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201711107651.0
• 申請日: 2017-11-10
• 公開（公告）號: CN108022653B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 周瑜;阮曉雯;徐亮;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H20/10
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;郭夢霞

1.一種管控藥物的特征獲取方法，應用于電子裝置，其特征在于，所述方法包括：

獲取保險機構數據庫及醫療機構數據庫的原始病例數據，所述原始病例數據包括保單、收據及醫療機構數據庫的原始病例數據；

對所述原始病例數據進行預處理，得到預處理后的數據集；

根據管控藥物的前向性特征、本性特征及后向性特征建立分類模型，所述根據管控藥物的前向性特征、本性特征及后向性特征建立分類模型，包括：以時間維度為依據建立所述分類模型，選取特定時間點參考點，在所述參考點獲取的數據作為所述本性特征，將參考點之前的數據作為所述前向性特征，將參考點之后獲得的數據作為所述后向性特征；

通過所述分類模型提取所述管控藥物的數據；

根據不同地方的特定管控藥物的特有特征建立特定管控藥物特征提取模型；及

通過所述特征提取模型返回所述特定管控藥物的特征表。

2.如權利要求1所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，所述預處理包括以下步驟：

將所述原始病例數據按照時間順序排序；

對排序后的數據進行規范化處理；及

將規范化處理后的數據進行去噪。

3.如權利要求2所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，所述規范化處理包括如下步驟：

針對枚舉型數據統一量化方式；

針對數值型數據統一計量單位；及

針對多表現形式的數據統一表現形式。

4.如權利要求2所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，所述去噪步驟包括：

建立清洗模型；及

根據所述清洗模型對所述規范化處理后的數據進行篩選。

5.如權利要求1-4任一項所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，建立所述分類模型具體還包括步驟：

以時間維度為依據建立分類模型；及

選取不同時段管控藥物通用性特征的數據作為訓練樣本對分類模型進行訓練；

其中，所述分類模型為決策樹分類器。

6.如權利要求1-4任一項所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，通過所述分類模型提取所述管控藥物的數據之后還包括如下步驟：

針對提取出來的數據建立管控藥物數據庫。

7.如權利要求1-4任一項所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，所述特征提取模型為二分類模型，所述二分類模型包括正類和負類兩個類別，所述正類和負類分別代表特定管控藥物及其他藥物。

8.如權利要求1-4任一項所述的管控藥物的特征獲取方法，其特征在于，所述特征獲取的方法還包括以下步驟：

存儲各步驟的中間數據及所述特征表；及

通過顯示設備向用戶顯示所述特征表。

9.一種電子裝置，其特征在于，所述電子裝置包括存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的管控藥物的特征獲取系統，所述管控藥物的特征獲取系統被所述處理器執行時實現如權利要求1-8中任一項所述的管控藥物的特征獲取方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有管控藥物的特征獲取系統，所述管控藥物的特征獲取系統可被至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器執行如權利要求1-8中任一項所述的管控藥物的特征獲取方法的步驟。