基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法和装置

摘要

本公开涉及一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法及装置。所述基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法，包括：确定药品的适应症标记；基于药品的适应症标记确定药品与适应症的关联度；以及，基于药品流向数据确定药品在设定时间内的流量盈亏指标，基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率；以及，基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势。

说明书

技术领域

本公开涉及流行病学趋势分析方法，尤其是涉及一种基于药品流向数据的流行病学分析方法。

背景技术

以往的流行病学趋势分析方法，使用发病率作为分析指标，未结合药品流通数据，而药品流向数据与流行病学趋势存在内在联系。

因此，需要提供一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法。

发明内容

有鉴于此，本公开的示例性实施例的目的在于克服现有技术中的上述的和/或其他的问题。

因此，根据本公开的一个方面，提供了一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法，包括：

确定药品的适应症标记；

基于药品的适应症标记确定药品与适应症的关联度；以及，

基于药品流向数据确定药品在设定时间内的流量盈亏指标，基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率；以及，

基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势。

可选的，其中确定药品的适应症标记包括：

确定药品的对适应症的历史治愈率、对于适应症的不良反应率、对适应症的配伍禁忌品种数量和对于适应症的患者服从顺应性指数的至少一种。

可选的，其中基于药品的适应症标记确定药品与适应症的关联度包括：

基于药品的适应症标记，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的聚类关联度。

可选的，其中基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率包括：

将流量盈亏指标与关联度的乘积确定为适应症变动率。

可选的，其中基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势包括：

当适应症的变动率表示增加并且超过第一阈值，所述的适应症对应的流行病学趋势为增加；当适应症的变动率表示减少并且小于第二阈值时，所述的适应症对应的流行病学趋势为减少。

根据本公开的另一个方面，提供了一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析装置，包括：

适应症标记确定单元，用于确定药品的适应症标记；

关联度确定单元，用于基于药品的适应症标记确定药品与适应症的关联度；

适应症变动率确定单元，用于基于药品流向数据确定药品在设定时间内的流量盈亏指标，基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率；

流行病学趋势确定单元，用于基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势。

可选的，其中适应症标记确定单元包括：历史治愈率确定单元、不良反应率确定单元、配伍禁忌品种数量确定单元和顺应性指数确定单元中的至少一个单元。

所述的，历史治愈率确定单元，用于确定药品对适应症的历史治愈率；

不良反应率确定单元，用于确定药品对于适应症的不良反应率；

配伍禁忌品种数量确定单元，用于确定药品对适应症的配伍禁忌品种数量；

顺应性指数确定单元，用于确定药品对于适应症的患者服从顺应性指数。

可选的，其中关联度确定单元包括：

聚类关联度确定单元，用于基于药品的适应症标记，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的聚类关联度。

可选的，其中适应症变动率确定包括：

第一适应症变动率确定单元，用于将流量盈亏指标与关联度的乘积确定为适应症变动率。

可选的，其中流行病学趋势确定单元包括：

第一流行病学趋势确定单元，用于当适应症的变动率表示增加并且超过第一阈值时，确定所述的适应症对应的流行病学趋势为增加；当适应症的变动率表示减少并且小于第二阈值时，确定所述的适应症对应的流行病学趋势为减少。

根据本说明书实施例的另一方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时实现如上所述的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的步骤。

根据本说明书实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如上所述的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的步骤。

根据示例性实施例，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的聚类关联度，并基于聚类关联度及药品流向数据在设定时间内的流量盈亏指标，确定适应症的变动率，并基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势，将药品流向数据应用于确定流行病学趋势。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1所示的是根据本公开实施例的计算设备的示意性结构框图；

图2所示的是根据本公开实施例的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法示意性流程图；

图3是示出根据本公开实施例的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析装置法结构示意图。

具体实施方式

以下将描述本公开的具体实施方式，需要指出的是，在这些实施方式的具体描述过程中，为了进行简明扼要的描述，本说明书不可能对实际的实施方式的所有特征均作详尽的描述。应当可以理解的是，在任意一种实施方式的实际实施过程中，正如在任意一个工程项目或者设计项目的过程中，为了实现开发者的具体目标，为了满足系统相关的或者商业相关的限制，常常会做出各种各样的具体决策，而这也会从一种实施方式到另一种实施方式之间发生改变。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本公开公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本公开揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本公开的内容不充分。

除非另作定义，权利要求书和说明书中使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“一个”或者“一”等类似词语并不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的元件或者物件及其等同元件，并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，也不限于是直接的还是间接的连接。

图1示出了根据本说明书一实施例的计算设备100的结构框图。该计算设备100的部件包括但不限于存储器110和处理器120。处理器120与存储器110通过总线130相连接，数据库150用于保存数据。

计算设备100还包括接入设备140，接入设备140使得计算设备100能够经由一个或多个网络160通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备140可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。

在本说明书的一个实施例中，计算设备100的上述部件以及图1中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图1所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

计算设备100可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备100还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器120可以执行图2所示方法中的步骤。

图2是示出了根据本申请一实施例的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的示意性流程图，包括步骤201至步骤204。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

步骤201：确定药品的适应症标记。

在本申请实施例中，确定药品的适应症标记包括：确定药品的对适应症的历史治愈率、对于适应症的不良反应率、对适应症的配伍禁忌品种数量和对于适应症的患者服从顺应性指数的至少一种。用于适应症标记的所述的历史治愈率、不良反应率、配伍禁忌品种数量和患者服从顺应性指数等参数来源于药品流通数据平台，所述的平台药品流通数据的平台包含了以往药品的对应参数。按照所述平台中的药品字典，对所述药品字典中的药品逐一进行适应症标记，这样，可以建立每种药品与一个或多个适应症的关系。

步骤202：基于药品的适应症标记确定药品与适应症的关联度。

在本申请实施例中，基于药品的适应症标记，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的的聚类关联度。例如，基于药品的适应症标记中的药品的对适应症的历史治愈率，以药品品种为聚类对象，以适应症为簇，利用python实现模糊C均值聚类，确定药品品种与适应症的隶属矩阵，所述的隶属矩阵中数值表示药品品种与适应症的聚类关联度。

步骤203：基于药品流向数据确定药品在设定时间内的流量盈亏指标，基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率。

在本申请实施例中，可以从药品流通数据平台中获取医疗终端针对每种药品品种在设定时间内的流量盈亏的指标。所述的流量盈亏的指标表示每种药品品种流通的上升或下降的百分比，例如给出其在各个医疗终端流量盈亏的量化指标x[][]。(即上升或下降的百分比)。并且，所述医疗终端的统计粒度省、市、区中的至少一个，这样，对应量化指标的统计粒度可以是省、市、区中的至少一个。因此，就可以根据不同的统计粒度统计出每个药品品种的变化情况，并可以根据历史变化情况采用统计方法，例如线性回归方法确定药品品种流量盈亏的变化趋势。而且，所述的变化趋势统计粒度可以是省、市、区中的至少一个。当然，可以根据药品品种的流量盈亏指标与设定阈值的关系，确定指标较大的变化品种，并且这种统计粒度可以是是省、市、区中的至少一个。在本申请实施例中，可以将流量盈亏指标与聚类关联度的乘积确定为适应症的变动率。

根据每个品种和适应症的映射关系，以及聚类关联度g[]，由量化指标x[][]的结果分析出每个品种在各个医院终端内，各个适应症的周期变动率b[][]＝F(x[][],g[])，其中函数F()为由x[][],g[]计算出周期变动率b[]的算法，可由系统自动或人工手动配置。这样，当与适应症聚类关联度大的药品的流量盈亏指标增大时，得到适应症变动率也增大。当所述的适应症对应流行病学属性时，当适应症变动率变化较大时，表示了所对应的流行病学属性的发病率变化较大，进而确定了流行病学趋势。这样，就是基于药品流通数据确定了流行病学趋势。具体而言，对于阈值pul(品种流量向上变动阈值，为正值)、pdl(品种流向向下变动阈值，为负值)，提取本任务周期内医疗终端流量盈亏的量化指标x>ul及x

步骤204：基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势。

在本申请实施例中，当适应症的变动率表示增加并且超过第一阈值，所述的适应症对应的流行病学趋势为增加，所述的第一阈值为正值，可以根据以往统计数据设定；当适应症的变动率表示减少并且小于第二阈值时，所述的适应症对应的流行病学趋势为减少，所述的第二阈值为负值，可以根据以往统计数据设定。具体而言，对于阈值sul(适应症周期变动率向上变动阈值，为正值)、sdl(适应症周期变动率向下变动阈值，为负值)，提取本任务周期内各个适应症周期变动率b>sul及b

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析装置实施例，图3示出了本说明书一个实施例的一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析装置300结构示意图。如图3所示，该装置包括：

适应症标记确定单元301，用于确定药品的适应症标记；

关联度确定单元302，用于基于药品的适应症标记确定药品与适应症的的关联度；

适应症变动率确定单元303，用于基于药品流向数据确定药品在设定时间内的流量盈亏指标，基于流量盈亏指标和关联度确定适应症变动率；

流行病学趋势确定单元304，用于基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势。

可选的，其中适应症标记确定单元301包括：历史治愈率确定单元、不良反应率确定单元、配伍禁忌品种数量确定单元和顺应性指数确定单元中的至少一个单元。

所述的，历史治愈率确定单元，用于确定药品的对适应症的历史治愈率；

不良反应率确定单元，用于确定对于适应症的不良反应率；

配伍禁忌品种数量确定单元，用于确定对适应症的配伍禁忌品种数量；

顺应性指数确定单元，用于确定和对于适应症的患者服从顺应性指数。

可选的，其中关联度确定单元302包括：

聚类关联度确定单元，用于基于药品的适应症标记，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的聚类关联度。

可选的，其中适应症变动率确定303包括：

第一适应症变动率确定单元，用于将流量盈亏指标与关联度的乘积确定为适应症的变动率。

可选的，其中流行病学趋势确定单元304包括：

第一流行病学趋势确定单元，用于当适应症的变动率表示增加并且超过第一阈值时，确定所述的适应症对应的流行病学趋势为增加；当适应症的变动率表示减少并且小于第二阈值时，确定所述的适应症对应的流行病学趋势为减少。

本公开的方法通过模糊聚类将每个品种纳入各个适应症的簇，并获取聚类关联度g[]。根据每个品种和适应症的映射关系，以及聚类关联度g[]，由A步的结果分析出每个品种在各个医院终端内，各个适应症的周期变动率b[][]＝F(x[][],g[])，从而在一个拥有药品流通基础背景数据的IT平台上，根据药品流向数据的基础数据，分析出药品流向区域变化的特征和趋势；进一步根据药品对应的适应症分析出区域流行病学的分布和变化趋势，能够对区域卫生、疾病预防工作起到积极效果。而且

本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如前所述基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述一种基于药品流向数据的流行病学趋势分析方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

综上所述，根据示例性实施例，使用模糊聚类方法确定药品与适应症的的聚类关联度，并基于聚类关联度及药品流向数据在设定时间内的流量盈亏指标，确定适应症变动率，并基于适应症变动率与设定阈值的关系确定流行病学趋势，将药品流向数据应用于确定流行病学趋势。

需要指出的是，在本公开的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。