摘要
本发明公开了一种基于多源数据融合的药品风险监测方法,涉及数据分析技术领域。本发明通过多源数据融合与处理,解决了数据异构性和信息孤岛问题,为药品风险监测提供了全面、高质量的数据基础,采用加权协同过滤算法和贝叶斯网络,精准挖掘潜在风险信号,实现药品风险的实时动态监测与预警,显著提升了监测的及时性和可靠性;同时,利用实时流处理框架对新增数据进行增量更新,动态调整风险评估结果,并在风险值超标时自动预警,有效解决了复杂流程与快速预警需求之间的矛盾,提高了药品安全监管的效率和准确性,为保障公众用药安全提供了有力支持。
技术关键词
风险监测方法
加权协同过滤算法
异构特征
高风险
时间序列特征
增量更新
滑动窗口技术
分布特征
风险评估值
标记
验证数据一致性
聚类算法
药品安全监管
验证计算结果
分类特征
关联分析算法
统计方法
动态调整机制