今天为大家带来的是，基于自动化技术的药房的数据挖掘介绍。

目的: 介绍基于自动化药房应用基础上的数据挖掘技术的研究和应用现状。

结果: 基于自动化药房技术的数据挖掘，在药品市场分析及销售预测、 智能备药、药房流程优化及人员合理安排、药品储位设计、 抗菌药物处方行为分析等方面，研究应用广泛。

结论: 基于自动化技术应用基础上的数据挖掘，可从大量的数据中提取出隐含的、以前不为人知、可信而有效的信息与知识，在行业具有广阔的应用前景。

  沉默是金？医院药房里难以发光的宝贵数据

数据挖掘( data  mining)  是从大量的、不完全的、有噪声 的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。该技术主要应用于信用分析、风险分析、欺诈检测、客户关系管理及模拟比赛等。

在医学领域，数据挖掘主要应用于慢性病数据仓库的建立与分析，遗传性疾病自动检测、恶性肿瘤的诊断与恶性程度的判断分析，呼吸道感染患者的病情危重度的分析，医学影像数据库的挖掘及疾病专家系统的建立等。在药学领域，主要用于制剂特性模型建立，化学物的急性毒性评价、不良反应数据的回顾性分析，中药现代化研究等方面， 而在医院药房工作中的应用，由于数据的繁杂、抓取的困难、真实性的存疑，使得药房数据挖掘分析的实践少之又少。而另一方面，随着新医改的推进，药品零加成等政策的实施，有效提高医院药房绩效水平，降低运行成本成为医院一个不可忽视的课题，而数据挖掘技术可以在多个方面应用于药房从而提高其绩效水平，降低成本，从而帮助推进医院医药改革的顺利进行。

随着信息技术的不断进步，医院信息化和自动化管理也逐步完善。药房自动化设备也不断应用到医院药事活动的各个领域，药房智能化设备有效的弥补了手工操作的不足、数据传递断裂的情况，具有实时动态精准抓取数据获能力，使得医院药事大数据挖掘成为现实。

2013年至2015年不断的尝试，8181801威尼斯科技首次实现了“药联网”项目的应用，实现了药品“实物库存、全程批号”的同时，开始了药房数据挖掘实践。

数据挖掘有哪些具体的应用？我们来看下。

 药品市场分析及销售预测 

药房是直接面对患者和临床科室的窗口，其销售市场可分为临床固定市场和社区流动市场两个部分，合理分析两个市场的特性和季节变化对药房的正常运行至关重要，同时对市场和药品品种组成的分析还能够对今后的销售情况进行预测，做到按照市场变化对药品储备合理调整，以便更好地满足患者和临床的用药需求。

通过对医院的专业特点、科室配置及疾病分布的季节特点等数据进行分析可以获取临床固定市场的变化情况，而社区流动市场的分析则需对医院所处地理位置、辐射范围、区 域人口状况、卫生支出情况、疾病构成、就医习惯等繁杂数据 进行综合分析，在此类关联数据的分析中数据挖掘技术有着独特的优势。

另外可运用数据挖掘和统计模型对门诊药房的历史销 售数据进行分析，以获得患者的购买习惯及其他相关信息。连接相关数据库获得近年来某类药品的销售数据，进行数据 挖掘，总结其季节性或年度性变化的规律性［，并结合临床固定市场和社区流动市场的变化情况，对未来某段时间的药 品销售情况进行预测，并根据预测结果合理调整药品的库存比例，降低门诊药房的运行成本。

 智能备药 

在新医改的形势下，随着药品加成的取消， 医院必然会对药房的药品储备结构进行更为合理的调整，以提高其资金周转率，这种情况下合理地选择储备品种、数量， 在库存管理中取得多个冲突目标的平衡的就显得尤为重要。结合市场分析和销售预测的结果，并利用数据挖掘，将销售数据和库存数据进行集中分析，按照市场和销售的变化对各类药品进行适当的增减，确保正确的库存。同时数据挖掘还能将库存信息和药品销售预测信息，通过电子数据交换 直接提供给药库，药库可以及时定期补充库存，防止药品挤压或短缺的出现，适应临床的需要并一定程度上减少其运营成本。

 门诊药房流程优化及人员合理安排