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龙图腾网获悉四川美康医药软件研究开发股份有限公司申请的专利一种药品异常销量自动预警系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119314638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411567468.9，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种药品异常销量自动预警系统是由周笑微;曹波;唐文弟;王琳鹭;吴丹;马郑红设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药品异常销量自动预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种药品异常销量自动预警系统，包括：数据管理模块，定时采集和处理病人业务数据，得到底层数据池；人工管控模块，选择管控对象，配置药品销量预警规则，判断管控对象是否达到预警条件，若判断结果为是，则自动发送预警信息；销量异常判断模块，提取所述底层数据池中的异常数据，构建销量异常预测模型，进行药品的实时销量监测，得到销量异常趋势；销量预测模块，提取底层数据池中的销量影响因素，构建销量预测模型，进行药品的实时销量预测，得到预测采购量和预测采购时机。本发明能够有效识别药品销量异动趋势，预测药品销售走势，实现个性化的药品异常销量自动预警，监测药品使用和消耗情况，及时发现并应对异常销量的药品。

本发明授权一种药品异常销量自动预警系统在权利要求书中公布了：1.一种药品异常销量自动预警系统，其特征在于，包括： 数据管理模块，用于每天定时采集多个医院的病人业务数据，并对所述病人业务数据进行质量检测、数据规整和数据标准化操作，得到底层数据池； 人工管控模块，用于选择管控对象，并根据所述管控对象配置药品销量预警规则，再根据所述药品销量预警规则判断所述管控对象是否达到预警条件，若判断结果为是，则自动发送预警信息； 销量异常判断模块，用于提取所述底层数据池中的异常数据，对所述异常数据进行标记和分离，得到异常判断数据，利用所述异常判断数据进行机器学习建模，得到销量异常预测模型，再利用所述销量异常预测模型进行药品的实时销量监测，得到销量异常趋势； 销量预测模块，用于提取所述底层数据池中的销量影响因素，并对所述销量影响因素进行数据清洗以及特征选择和优化，再利用所述销量影响因素进行机器学习建模，得到销量预测模型，再利用所述销量预测模型进行药品的实时销量预测，得到预测采购量和预测采购时机； 其中，所述数据管理模块、所述人工管控模块、所述销量异常判断模块和所述销量预测模块之间互相连接； 所述数据管理模块包括： 数据采集单元，用于利用视图技术、存储过程技术或Webservice技术，在多个医院住院管理系统中每天定时采集病人业务数据，记录每天的采集结果，基于所述采集结果进行增量更新和数据同步，并判断历史采集数据中是否存在错误数据，若判断结果为是，则重新进行数据同步和数据同步异常提醒； 数据处理单元，用于利用数据质量检测工具自动检测所述病人业务数据，对所述病人业务数据进行数据规整和预处理，并对所述病人业务数据中的药品相关数据进行标准化，得到底层数据池；其中，所述药品相关数据包括药品通用名和药品药理类； 数据存储单元，用于选择数据仓库，并利用列式存储的方式将所述底层数据池存储在所述数据仓库中； 所述人工管控模块包括： 规则制定单元，用于选择管控对象，根据所述管控对象配置管控维度、管控周期、警戒阈值和预警发送对象，得到药品销量预警规则；其中，每个所述管控维度和所述管控周期均分别配置有不同的判断预警规则； 数据比较单元，用于根据所述药品销量预警规则，判断所述管控对象是否达到预警条件，若判断结果为是，则将所述管控对象中的相关数据和预警结果发送至所述预警发送对象； 预警发送单元，用于利用超链接查看所述预警结果，所述预警结果通过表格和图表相结合的方式进行对比展示； 所述销量异常判断模块包括： 系统规则单元，用于构建自动生成的系统规则； 异常数据单元，用于根据所述系统规则和所述药品销量预警规则，在所述底层数据池中提取异常数据，根据所述异常数据建立统计报表，进行所述管控对象异常情况的初步标记，得到初始异常结果，再对所述初始异常结果进行人工筛选，得到异常判断数据； 第一模型构建单元，用于选择第一机器学习模型，将所述异常判断数据分为第一实验组和第一参照组，利用机器学习算法和所述第一实验组进行所述机器学习模型的训练，并在训练过程中利用所述第一参照组进行性能评估、参数调整和模型优化，得到销量异常预测模型； 异常发送单元：用于利用所述销量异常预测模型进行药品的实时销量监测，得到销量异常趋势，将所述异常销量趋势生成异常销量信息并发送给相应的工作人员； 所述销量预测模块包括： 影响因素抽取单元，用于根据所述底层数据池建立包括基本信息、消耗数据、补货周期和其他因素的建模数据库，得到销量影响因素，并对所述销量影响因素中的缺失数据进行回归填补； 特征选择单元，用于利用Python中的pandas库以及statsmodels和imblearn进行所述销量影响因素的倾向得分估算和匹配，再对匹配后的索引和数据进行平衡性校验与因果效应分析，得到所述销量影响因素与结果之间的相关系数； 第二模型构建单元，用于选择第二机器学习模型，将所述销量影响因素分为第二实验组和第二参照组，利用机器学习算法和所述第二实验组进行所述机器学习模型的训练，并在训练过程中利用所述第二参照组进行性能评估、参数调整和模型优化，得到销量预测模型； 预警发送单元，用于利用所述销量预测模型进行药品的实时销量预测，得到预测采购量和预测采购时机，并将所述预测采购量和所述预测采购时机发送给相应的工作人员。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川美康医药软件研究开发股份有限公司，其通讯地址为：610507 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府大道北段1480号8栋2单元3层2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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