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龙图腾网恭喜皖南医学院申请的专利一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法及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：CN114283917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111412284.1，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法及系统是由黄瑞龙;叶明全;王培培设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、基于慢性病用户的药品购买日志构建慢性病用户的历史用户购买画像；步骤S2、基于历史用户购买画像对慢性病用户进行相似分类得到多个用户群体以实现对慢性病用户进行群体管理；步骤S3、在每个用户群体中实时监测慢性病用户在当下时刻购买药品的现有行为特征，并预判出用户群体中存在异常购药行为的慢性病用户，再对存在异常购药行为的慢性病用户进行预警反馈。本发明为慢性病用户建立用户购买画像，并在建立用户购买画像时同步提取出慢性病用户行为特征中的共性化特征和个性化特征，更为全面的掌握慢性病用户的行为特征。

本发明授权一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于慢性病用药大数据的预警分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于慢性病用户的药品购买日志构建慢性病用户的历史用户购买画像，所述历史用户购买画像用于具象化慢性病用户购买药品的历史行为特征；步骤S2、基于历史用户购买画像对慢性病用户进行相似分类得到多个用户群体以实现对慢性病用户进行群体管理，其中，位于同一所述用户群体中的所有慢性病用户的历史用户购买画像具有低差异性，位于不同所述用户群体中的慢性病用户的历史用户购买画像具有高差异性；步骤S3、在每个用户群体中实时监测慢性病用户在当下时刻购买药品的现有行为特征，并比对用户群体中所有慢性病用户的现有行为特征的差异性预判出用户群体中存在异常购药行为的慢性病用户，再对存在异常购药行为的慢性病用户进行预警反馈以规范慢性病用户的购药行为；所述基于慢性病用户的药品购买日志构建慢性病用户的历史用户购买画像，包括：在所述药品购买日志中提取表征用户行为特征的特征字段以提取出慢性病用户的历史用户购买画像的共性化特征，并基于特征字段将药品购买日志转化为用户行为样本，所述特征字段包括：用户属性，药品属性以及购买行为属性；为所述特征字段添加特征权重以提取出慢性病用户的历史用户购买画像的个性化特征，并基于特征权重对用户行为样本中特征字段进行权重组合得到所述历史用户购买画像，所述历史用户购买画像的函数表达式为：Fi＝{[αi,1,tfi,1,t,αi,2,tfi,2,t,αi,3,tfi,3,t]|t∈[1,n]}；式中，Fi表征为第i个慢性病用户的历史用户购买画像，[αi,1,tfi,1,t,αi,2,tfi,2,t,αi,3,tfi,3,t]表征为第i个慢性病用户在历史时刻t处的历史用户购买画像，fi,1,t、fi,2,t、fi,3,t分别表征为在历史时刻t处表征第i个慢性病用户的用户属性、药品属性以及购买行为属性的数据向量，αi,1,t、αi,2,t、αi,3,t分别表征为在历史时刻t处第i个慢性病用户的用户属性、药品属性以及购买行为属性的特征权重，i，t为计量常数，无实质含义，n表征为历史时刻的总个数；所述为所述特征字段添加特征权重，包括：依次计算表征慢性病用户的药品属性以及购买行为属性的数据向量的波动程度，所述波动程度是用于衡量慢性病用户的历史用户购买画像的个性化特征的量化指标，所述波动程度的计算公式为： 式中，fi,2,t-1、fi,3,t-1分别表征为在历史时刻t-1处表征第i个慢性病用户的药品属性以及购买行为属性的数据向量；基于所述波动程度设定慢性病用户的用户属性、药品属性以及购买行为属性的特征权重，所述用户属性、药品属性以及购买行为属性的特征权重依次为：αi,1,t＝1-αi,2,t-αi,3,t； 式中，wi,2,t、wi,3,t分别表征为所述药品属性以及购买行为属性的数据向量的波动程度。

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