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摘要：本发明公开了面向医用耗材审计的监测评估方法、系统及存储介质，解决了现有方法中Simhash‑BERT网络的BERT模型的性能在很大程度上依赖于大量高质量的训练数据，而面对信息散落于不同的部门和系统之中的耗材数据，模型准确性和鲁棒性不足的问题，方法包括：对医用耗材采集信息标准化处理，得到耗材标准化数据，基于耗材标准化数据构建耗材基础数据库，结合深度学习与对抗训练预构建自学习预警模型；自学习预警模型识别医用耗材异常使用点及异常使用模式，生成识别检测结果；本发明结合深度学习与对抗训练预构建自学习预警模型，自学习预警模型为结合深度学习与对抗训练的基于条件对抗网络的Bi‑LSTM模型，有效提升Bi‑LSTM网络在处理复杂序列数据时的准确性和鲁棒性。
主权项：1.面向医用耗材审计的监测评估方法，其特征在于，所述面向医用耗材审计的监测评估方法包括：基于医院医疗信息系统获取医用耗材采集信息，对医用耗材采集信息标准化处理，得到耗材标准化数据，基于耗材标准化数据构建耗材基础数据库；抓取耗材基础数据库中耗材标准化数据，将耗材标准化数据按3:1的比例分为训练集和测试集，并为训练集和测试集分配异常规则以及启发式策略，结合深度学习与对抗训练预构建自学习预警模型；获取耗材标准化数据，将耗材标准化数据带入到自学习预警模型中，自学习预警模型识别医用耗材异常使用点及异常使用模式，生成识别检测结果；基于风险预警与审计规则构建审计知识图谱，获取识别检测结果，审计知识图谱识别所述识别检测结果，判断识别检测结果是否超过预设风险阈值；若超过预设风险阈值，触发审计知识图谱预警机制，审计知识图谱自动生成预警信息，并基于预警信息对耗材标准化数据进行第一审计，生成第一审计报告；若未超过预设风险阈值，对耗材标准化数据进行第二审计，生成第二审计报告。
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百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 面向医用耗材审计的监测评估方法、系统及存储介质
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