基于关联规则的药品抽验不合格分析

发布时间：2018-06-13 03:00

  本文选题：药品抽验 + 不合格　； 参考：《中国医药工业杂志》2015年11期

【摘要】：根据北京市2010~2014年药品抽验中收集到的269份不合格报告,运用关联规则分析中的Apriori算法挖掘数据中潜在的有价值信息。分析药品不合格项目与药品类型、剂型、被抽样单位类别、生产企业所在区域等属性之间的关联关系,对药品抽验工作提出建设性意见。根据预设的支持度和置信度阈值,得到20条"有趣"强关联规则。其中,药品崩解时限不合格与化学药品、片剂、针对性抽验的关联,以及药品重量差异不合格与中成药、片剂、东城区药检所针对性抽验的关联是直观难以发现的复杂关联关系。研究表明,运用数据挖掘算法分析药品抽验数据,可以有效发现新的规则和未能直观展示的知识,这种技术的应用将有助于更合理地分配药品抽验的工作资源,集中监测具有潜在高风险的药品类别,更大程度地保障公众用药安全。
[Abstract]:According to 269 unqualified reports collected in Beijing from 2010 to 2014, the Apriori algorithm in association rule analysis is used to mine the potential valuable information in the data. This paper analyzes the relationship between drug substandard items and drug type, dosage form, sample unit category, and the region where the manufacturing enterprise is located, and puts forward constructive suggestions for drug sampling and inspection. According to the preset support and confidence threshold, 20 "interesting" strong association rules are obtained. Among them, the unqualified time limit for drug disintegration is related to the chemical drugs, tablets, targeted sampling tests, as well as the difference in the weight of the drugs with the traditional Chinese patent medicine, tablets, The pertinence of drug inspection in Dongcheng District is a complex association that is intuitively difficult to find. The research shows that the application of data mining algorithm to the analysis of drug sampling data can effectively find new rules and knowledge that can not be displayed directly, and the application of this technology will help to distribute the working resources of drug sampling inspection more reasonably. Centralized monitoring of potentially high-risk drug categories to a greater extent to ensure the safety of drug use by the public.
【作者单位】： 中国药科大学国际医药商学院;北京市食品药品监督管理局;北京大学药学院;
【分类号】：R954

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2012377