特定疾病数据协同管理方法及相关设备技术

本发明专利技术实施例提供一种特定疾病数据协同管理方法，获取线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据；将所述线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行数据处理，得到实时药物购买特征并通过预设的时序模型对所述实时药物购买特征进行实时分析处理，得到实时处理结果，根据各个区域特定疾病防治的情况和/或所述实时处理结果制定第三采集信息列表。通过采集终端中预设的采集信息列表对线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行采集，以及服务终端及时发布和配置购药数据采集需求和管理流程；采集终端实时反馈数据到服务终端，形成一个相关部门决策管理和业务数据的闭环。业务数据的闭环。业务数据的闭环。

【技术实现步骤摘要】
特定疾病数据协同管理方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及大数据领域，尤其涉及一种特定疾病数据协同管理方法及相关设备。

技术介绍

[0002]全球性流行病极大地阻碍了社会活动和经济运行。预警传染病疫情并及时进行阻断是疫情管控极其重要的环节。目前，为了及时发现传染病疫情病例，多个省市的相关部门逐步建立了零售药店的退烧药购买记录人工汇总并上报制度。在传染病疫情出现蔓延苗头时，政策规定零售药店需要登记消费者购买退烧药的多维度数据，包括退烧药品购买人的身份证号、住址、手机号、所购药品名称和其他疫情相关的信息。当前政策执行过程基本是以人工登记形式采集数据，主要存在数据采集效率低下，并且数据汇聚成本高。从数据采集到分析结果，业务流程非常长，无法起到疫情预警作用；同时还存在数据管理难度大，存在购药行为数据严重遗漏的情况，从而难以进行全面及时的大数据分析与挖掘。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种特定疾病数据协同管理方法，通过采集终端中预设的采集信息列表对线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行采集，不需要进行人工登记形式，通过将线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据数据处理，将通过得到实时药物购买特征对所述实时药物购买特征进行实时分析处理，可以及时对购药行为数据进行全面及时的大数据分析与挖掘，并及时的发布和配置购药数据采集需求和管理流程；采集终端实时反馈数据到服务终端，形成一个相关部门决策管理和业务数据的闭环。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种特定疾病数据协同管理方法，所述方法包括：
[0005]获取线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据，其中，所述线下药店的实时药物购买数据为线下药店在特定疾病下的监管药物的购买数据，通过第一采集终端中预设的第一采集信息列表对所述线下药店的实时药物购买数据进行采集，所述线上药店的实时药物购买数据为线上药店在特定疾病下的监管药物的购买数据，通过第二采集终端预设的第二采集信息列表对所述线上药店的实时药物购买数据进行采集；
[0006]将所述线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行数据处理，得到实时药物购买特征并通过预设的时序模型对所述实时药物购买特征进行实时分析处理，得到实时处理结果，所述实时处理结果包括区域特定疾病风险预警或个人特定疾病风险预警；
[0007]根据各个区域特定疾病防治的情况和/或所述实时处理结果制定第三采集信息列表，并通过所述第三采集信息列表对所述第一采集信息列表和/或所述第二采集信息列表进行更新。
[0008]可选的，所述线下药店的实时药物购买数据包括购买人的线下基本信息以及购买人的线下状态信息，所述第一采集信息列表包括线下基本信息采集表、第一线下状态信息
采集表以及第二线下状态信息采集表，所述线下基本信息采集表包括匹配所述第一线下状态信息采集表或所述第二线下状态信息采集表的判断信息，所述通过第一采集信息列表对所述线下药店的实时药物购买数据进行采集，包括：
[0009]根据所述线下基本信息采集表采集所述购买人的线下基本信息，所述购买人的线下基本信息包括所述判断信息；
[0010]判断所述判断信息是否满足预设的匹配条件；
[0011]若所述判断信息满足预设的匹配条件，则根据所述判断信息匹配对应的第一线下状态采集表；
[0012]若所述判断信息不满足预设的匹配条件，则根据所述判断信息匹配对应的第二线下状态采集表；
[0013]根据所述第一线下状态采集表或所述第二线下状态采集表采集所述购买人的线下状态信息。
[0014]可选的，所述线上药店的实时药物购买数据包括购买人的线上基本信息以及购买人的线上状态信息，所述将所述线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行数据处理，包括：
[0015]按预设的第一分析规则对所述购买人的线下基本信息和/或购买人的线上基本信息进行数据清洗，得到清洗后的购买人基本数据；
[0016]对所述清洗后的购买人基本数据进行第一特征数据抽取，得到第一购买特征；
[0017]按预设的第二分析规则对所述购买人的线下状态信息和/或购买人的线上状态信息进行数据清洗，得到清洗后的购买人状态数据；
[0018]对所述清洗后的购买人状态数据进行第二特征数据抽取，得到第二购买特征；
[0019]基于所述第一购买特征与所述第二购买特征，得到所述实时药物购买特征。
[0020]可选的，所述通过预设的时序模型所述对所述实时药物购买特征进行实时分析处理，包括：
[0021]获取预设的时序模型中的历史第一隐含状态变量以及历史第二隐含状态变量；
[0022]通过所述历史第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及当前行为变量计算当前隐含变量，所述当前行为变量根据所述实时药物购买特征进行获取；
[0023]根据所述当前隐含变量以及所述历史第一隐含状态变量，计算当前第一隐含状态变量；
[0024]根据所述当前第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及所述当前行为变量，计算得到实时处理结果。
[0025]可选的，所述通过所述历史第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及当前行为变量计算当前隐含变量，包括：
[0026]获取基于历史药物购买数据的第一特征矩阵；
[0027]确定用于对所述历史药物购买数据进行特征学习的第一激励函数；
[0028]根据所述实时药物购买特征构建所述当前行为变量；
[0029]基于所述第一特征矩阵、所述第一激励函数、所述当前行为变量、所述历史第一隐含状态变量以及所述历史第二隐含状态变量，计算得到所述当前隐含变量。
[0030]可选的，所述根据所述当前隐含变量以及所述历史第一隐含状态变量，计算当前
第一隐含状态变量，包括：
[0031]获取基于当前药物购买数据的第二特征矩阵；
[0032]基于所述第二特征矩阵、所述当前隐含变量以及所述历史第一隐含状态变量，计算所述当前第一隐含状态变量。
[0033]可选的，所述根据所述当前第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及所述当前行为变量，计算得到实时处理结果，包括：
[0034]获取基于专家规则或者全局药物购买数据的第三特征矩阵；
[0035]确定用于对所述实时处理结果进行特征学习的第二激励函数；
[0036]基于所述第三特征矩阵、所述第二激励函数、所述当前第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及所述当前行为变量，计算所述实时处理结果。
[0037]第二方面，本专利技术实施例提供一种特定疾病数据协同管理装置，所述装置包括：
[0038]获取模块，用于获取线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据，其中，所述线下药店的实时药物购买数据为线下药店在特定疾病下的监管药物的购买数据，通过预设的第一采集信息列表对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种特定疾病数据协同管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据，其中，所述线下药店的实时药物购买数据为线下药店在特定疾病下的监管药物的购买数据，通过第一采集终端中预设的第一采集信息列表对所述线下药店的实时药物购买数据进行采集，所述线上药店的实时药物购买数据为线上药店在特定疾病下的监管药物的购买数据，通过第二采集终端预设的第二采集信息列表对所述线上药店的实时药物购买数据进行采集；将所述线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行数据处理，得到实时药物购买特征并通过预设的时序模型对所述实时药物购买特征进行实时分析处理，得到实时处理结果，所述实时处理结果包括区域特定疾病风险预警或个人特定疾病风险预警；根据各个区域特定疾病防治的情况和/或所述实时处理结果制定第三采集信息列表，并通过所述第三采集信息列表对所述第一采集信息列表和/或所述第二采集信息列表进行更新。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线下药店的实时药物购买数据包括购买人的线下基本信息以及购买人的线下状态信息，所述第一采集信息列表包括线下基本信息采集表、第一线下状态信息采集表以及第二线下状态信息采集表，所述线下基本信息采集表包括匹配所述第一线下状态信息采集表或所述第二线下状态信息采集表的判断信息，所述通过第一采集终端中第一采集信息列表对所述线下药店的实时药物购买数据进行采集，包括：根据所述线下基本信息采集表采集所述购买人的线下基本信息，所述购买人的线下基本信息包括所述判断信息；判断所述判断信息是否满足预设的匹配条件；若所述判断信息满足预设的匹配条件，则根据所述判断信息匹配对应的第一线下状态采集表；若所述判断信息不满足预设的匹配条件，则根据所述判断信息匹配对应的第二线下状态采集表；根据所述第一线下状态采集表或所述第二线下状态采集表采集所述购买人的线下状态信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述线上药店的实时药物购买数据包括购买人的线上基本信息以及购买人的线上状态信息，所述将所述线下药店的实时药物购买数据和/或线上药店的实时药物购买数据进行数据处理，包括：按预设的第一分析规则对所述购买人的线下基本信息和/或购买人的线上基本信息进行数据清洗，得到清洗后的购买人基本数据；对所述清洗后的购买人基本数据进行第一特征数据抽取，得到第一购买特征；按预设的第二分析规则对所述购买人的线下状态信息和/或购买人的线上状态信息进行数据清洗，得到清洗后的购买人状态数据；对所述清洗后的购买人状态数据进行第二特征数据抽取，得到第二购买特征；基于所述第一购买特征与所述第二购买特征，得到所述实时药物购买特征。4.如权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述通过预设的时序模型对所述
实时药物购买特征进行实时分析处理，包括：获取预设的时序模型中的历史第一隐含状态变量以及历史第二隐含状态变量；通过所述历史第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及当前行为变量计算当前隐含变量，所述当前行为变量根据所述实时药物购买特征进行获取；根据所述当前隐含变量以及所述历史第一隐含状态变量，计算当前第一隐含状态变量；根据所述当前第一隐含状态变量、所述历史第二隐含状态变量以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：余晓填，陈宁，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：