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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种处方篡改行为的综合检测方法和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：CN118866390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411343273.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种处方篡改行为的综合检测方法和系统是由吴健;褚如辉;张铠;杜邦;徐红霞;邵谦;刘伟泽;李国聪;陈启源设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处方篡改行为的综合检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种处方篡改行为的综合检测方法和系统，包括：获取医保诊疗数据并提取特征信息后基于特征信息计算处方数量和药品剂量变化；通过对处方数量和药品剂量变化进行统计分析得到描述性特征、趋势性特征，并依据这些特征进行初级异常检测；以初级异常检测得到的描述性特征、趋势性特征以及引入的行为特征构成数据集，利用孤立森林算法对数据集进行二级异常检测来确定初始异常数据点并标记；利用深度学习模型基于标记的初始异常数据点进行数据重构，通过比较重构误差与异常阈值进行终级异常检测来确定最终异常数据点，并基于最终异常数据点确定处方篡改行为，这样可以提升处方篡改行为的检测准确性。

本发明授权一种处方篡改行为的综合检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种处方篡改行为的综合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取医保诊疗数据并提取特征信息后基于特征信息计算处方数量和药品剂量变化；通过对处方数量和药品剂量变化进行统计分析得到描述性特征、趋势性特征，并依据这些特征进行初级异常检测，其中，描述性特征包括平均药品剂量、药品剂量标准差、基于药品在固定时间窗口内出现在处方中的次数和次数占比统计的药品种类分布、以及基于患者在固定时间窗口内的处方数量确定的处方次数和处方频次；趋势特征包括统计时间窗口的处方数量变化和药品剂量变化；以初级异常检测得到的描述性特征、趋势性特征以及引入的行为特征构成数据集，利用孤立森林算法对数据集进行二级异常检测来确定初始异常数据点并标记，其中引入的行为特征包括历史处方模式、医生开具药品的频率、药物替代频率、医生处方的多样性、以及处方药物组合模式，孤立森林算法中采用的分割点基于随机分割策略、基于中位数分割策略、以及特征重要性分割策略中的至少2种来确定，包括：生成一个随机数r，且0≤r1，若0≤rp1，选择随机分割策略，若p1≤rp1+p2，选择基于中位数分割策略，若p1+p2≤rp1+p2+p3，选择特征重要性分割策略，生成的随机数r按照上述测量选择方式能够选择至少2种策略，其中，p1为随机分割策略的概率，p2为基于中位数分割策略的概率，p3为特征重要性分割策略的概率；分别计算被选择策略下的分割点，并按照每个策略的权重对被选择策略下的分割点进行加权合并得到最终分割点；利用深度学习模型基于标记的初始异常数据点进行数据重构，通过比较重构误差与异常阈值进行终级异常检测来确定最终异常数据点，并基于最终异常数据点确定处方篡改行为，其中，深度学习模型采用引入注意力机制的变分自编码器，其在被应用之前经过参数优化，参数优化时采用的损失函数包括重构损失和KL散度损失。

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