一种利用医保消费数据的药品采购量智能预测方法

本发明涉及药品采购量预测技术领域，具体为利用医保消费数据的药品采购量智能预测方法，包括以下步骤：S1.获取历史医保消费数据，包括药品名称、销售数量、销售时间、医疗机构信息和患者分类信息；S2.对所述医保消费数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充和异常值修正，形成标准化数据集；S3.基于标准化数据集，构建药品需求特征矩阵X，其中每一行代表一个时间周期的药品消费记录。该种利用医保消费数据的药品采购量智能预测方法,通过时间序列分解分离趋势、季节性和随机波动，减少噪声干扰；结合XGBoost与LSTM集成模型，综合捕捉线性与非线性关系，降低最终预测误差率，动态计算安全库存阈值，避免药品的过量囤积。