[發明專利]一種基于慢性病用藥大數據的預警分析方法及系統

在審

• 申請號: 202111412284.1
• 申請日: 2021-11-25
• 公開（公告）號: CN114283917A
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 黃瑞龍;葉明全;王培培
• 申請（專利權）人: 皖南醫學院
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H50/20;G16H50/30
• 代理公司: 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390
• 代理人: 胡闊雷

本發明公開了一種基于慢性病用藥大數據的預警分析方法及系統，包括以下步驟：步驟S1、基于慢性病用戶的藥品購買日志構建慢性病用戶的歷史用戶購買畫像；步驟S2、基于歷史用戶購買畫像對慢性病用戶進行相似分類得到多個用戶群體以實現對慢性病用戶進行群體管理；步驟S3、在每個用戶群體中實時監測慢性病用戶在當下時刻購買藥品的現有行為特征，并預判出用戶群體中存在異常購藥行為的慢性病用戶，再對存在異常購藥行為的慢性病用戶進行預警反饋。本發明為慢性病用戶建立用戶購買畫像，并在建立用戶購買畫像時同步提取出慢性病用戶行為特征中的共性化特征和個性化特征，更為全面的掌握慢性病用戶的行為特征。

技術領域

本發明涉及醫療大數據技術領域，具體涉及一種基于慢性病用藥大數據 的預警分析方法及系統。

背景技術

目前我國慢病患者非常多，全國有超過三億人都是慢病患者，慢病致死 人數已經占到我國因病死亡人數的80％。大多數慢病都需要長期用藥，而患 有慢病的人群平均年齡都比較大，經常會出現藥物已經用完而忘記再次去購 買的情況，用藥中斷將會嚴重威脅患者的身體健康，藥店也會因此流失用戶 并減少藥品銷量。因此，如果藥店能夠預測在本藥店購買過慢病藥品的用戶 的用藥時間，并在合適的時間對其做出提醒，那么這不僅有利于患者及時用 藥，確保生命安全，同時還能提高藥店的藥品銷量，維系買藥的用戶。

目前通用的商品購買預測是通過分析用戶的購買的所有商品和用戶瀏覽 點擊行為來做預測的，而這種預測方法并不適用于慢病藥品的預測，它存在 以下的不足：慢性病用戶通常定期購買一類固定藥物，因此對于慢性病用藥 的預警分析是通過觀察用戶是否定期購藥來判定用戶是否定期服藥，慢性病 用戶的購藥行為特征簡單，可通過群體進行監測管理，而現有技術通常是對 每個慢性病用戶進行單獨監測，如此會導致監測數據量大，以及數據處理線 程多，會降低預警效率。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于慢性病用藥大數據的預警分析方法及系 統，以解決現有技術中對每個慢性病用戶進行單獨監測，如此會導致監測數 據量大，以及數據處理線程多，會降低預警效率的技術問題。

為解決上述技術問題，本發明具體提供下述技術方案：

一種基于慢性病用藥大數據的預警分析方法，包括以下步驟：

步驟S1、基于慢性病用戶的藥品購買日志構建慢性病用戶的歷史用戶購 買畫像，所述歷史用戶購買畫像用于具象化慢性病用戶購買藥品的歷史行為 特征；

步驟S2、基于歷史用戶購買畫像對慢性病用戶進行相似分類得到多個用 戶群體以實現對慢性病用戶進行群體管理，其中，位于同一所述用戶群體中 的所有慢性病用戶的歷史用戶購買畫像具有低差異性，位于不同所述用戶群 體中的慢性病用戶的歷史用戶購買畫像具有高差異性；

步驟S3、在每個用戶群體中實時監測慢性病用戶在當下時刻購買藥品的 現有行為特征，并比對用戶群體中所有慢性病用戶的現有行為特征的差異性 預判出用戶群體中存在異常購藥行為的慢性病用戶，再對存在異常購藥行為 的慢性病用戶進行預警反饋以規范慢性病用戶的購藥行為。

作為本發明的一種優選方案，所述基于慢性病用戶的藥品購買日志構建 慢性病用戶的歷史用戶購買畫像，包括：

在所述藥品購買日志中提取表征用戶行為特征的特征字段以提取出慢性 病用戶的歷史用戶購買畫像的共性化特征，并基于特征字段將藥品購買日志 轉化為用戶行為樣本，所述特征字段包括：用戶屬性，藥品屬性以及購買行 為屬性；

為所述特征字段添加特征權重以提取出慢性病用戶的歷史用戶購買畫像 的個性化特征，并基于特征權重對用戶行為樣本中特征字段進行權重組合得 到所述歷史用戶購買畫像，所述歷史用戶購買畫像的函數表達式為：