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深度干貨,非專勿擾:從“智能藥房”到“智慧醫藥”,艾隆藥房大數據挖掘的實踐

2017年.4月.13日

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今天為大家帶來的是,基于自動化技術的藥房的數據挖掘介紹。


目的: 介紹基于自動化藥房應用基礎上的數據挖掘技術的研究和應用現狀。


結果: 基于自動化房技術數據挖掘,在藥品市場分析及銷售預、 房流程優化及人員合理安位設、 物處方行為分析等方面,研究應用廣泛


結論基于自動化技術應用基礎上的數據挖掘,可從大數據中提取出隱含以前不為人而有效信息與知,在行業廣闊應用


  沉默是金?醫院藥房里難以發光的寶貴數據


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數據挖掘( data  mining)  是從大量的、不完全的、有噪聲 的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。該技術主要應用于信用分析、風險分析、欺詐檢測、客戶關系管理及模擬比賽等。


在醫學領域,數據挖掘主要應用于慢性病數據倉庫的建立與分析,遺傳性疾病自動檢測、惡性腫瘤的診斷與惡性程度的判斷分析,呼吸道感染患者的病情危重度的分析,醫學影像數據庫的挖掘及疾病專家系統的建立等。在藥學領域,主要用于制劑特性模型建立,化學物的急性毒性評價、不良反應數據的回顧性分析,中藥現代化研究等方面, 而在醫院藥房工作中的應用,由于數據的繁雜、抓取的困難、真實性的存疑,使得藥房數據挖掘分析的實踐少之又少。而另一方面,隨著新醫改的推進,藥品零加成等政策的實施,有效提高醫院藥房績效水平,降低運行成本成為醫院一個不可忽視的課題,而數據挖掘技術可以在多個方面應用于藥房從而提高其績效水平,降低成本,從而幫助推進醫院醫藥改革的順利進行。


著信息技術的不斷進步,醫院信息化和自動化管理也逐步完善。藥房自動化設備也不斷應用到醫院藥事活動的各個領域,藥房智能化設備有效的彌補了手工操作的不足、數據傳遞斷裂的情況,具有實時動態精準抓取數據獲能力,使得醫院藥事大數據挖掘成為現實。


2013年至2015年不斷的嘗試,艾隆科技首次實現了“藥聯網”項目的應用,實現了藥品“實物庫存、全程批號”的同時,開始了藥房數據挖掘實踐。


數據挖掘有哪些具體的應用?我們來看下。


 藥品場分析及銷售預測 


藥房是直接面對患者和臨床科室的窗口,其銷售市場可分為臨床固定市場和社區流動市場兩個部分,合理分析兩個市場的特性和季節變化對藥房的正常運行至關重要,同時對市場和藥品品種組成的分析還能夠對今后的銷售情況進行預測,做到按照市場變化對藥品儲備合理調整,以便更好地滿足患者和臨床的用藥需求。


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通過對醫院的專業特點、科室配置及疾病分布的季節特點等數據進行分析可以獲取臨床固定市場的變化情況,而社區流動市場的分析則需對醫院所處地理位置、輻射范圍、區 域人口狀況、衛生支出情況、疾病構成、就醫習慣等繁雜數據 進行綜合分析,在此類關聯數據的分析中數據挖掘技術有著獨特的優勢。


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另外可運用數據挖掘和統計模型對門診藥房的歷史銷 售數據進行分析,以獲得患者的購買習慣及其他相關信息。連接相關數據庫獲得近年來某類藥品的銷售數據,進行數據 挖掘,總結其季節性或年度性變化的規律性[,并結合臨床固定市場和社區流動市場的變化情況,對未來某段時間的藥 品銷售情況進行預測,并根據預測結果合理調整藥品的庫存比例,降低門診藥房的運行成本。


 智能備藥 


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在新醫改的形勢著藥品加成的取, 院必然會對藥房的藥品儲備結構進行更為合理的調整高其資金周轉這種情況下合理地選擇儲備品, 在庫存管理中取得多個沖突目標的平衡的就顯得尤為重結合市場析和銷售預測的結并利用數據挖售數據和庫存數據進行集中分按照市場和銷售的變化對各類藥品進行適當的增保正確的庫同時數據還能將庫存信息和藥品銷售預測信通過電子數據交換 直接提供給藥藥庫可以及時定期補充庫防止藥品或短缺的出適應臨床的需要并一定程度上減少其運營成本


 門診藥房流程優化及人員合理安排    


門診醫療服務工是一個隨機且有阻塞的多級串聯系門診藥房作為其中個較為特殊的子系要同時滿足患者和內部顧客的雙向因在服務傳遞過程中容易出現環節銜接松更容易 成服務傳遞中漣漪效應的出<span style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word

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