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龙图腾网获悉南京实德信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法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：CN120636851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511113727.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法是由潘洁;彭俊;黄浩;翁一鸣设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法，包括如下步骤：S1、采集并归一化药品相关数据，生成统一药品数据；S2、构建ETL流程，设定时间粒度动态权重，生成时间序列输入；S3、构建药品知识图谱，建立语义映射关系；S4、融合时间序列与知识图谱提取周期变化与空间差异特征，输出趋势预测结果与残差序列；S5、基于Apriori算法挖掘高频药品组合规则；S6、使用融合IsolationForest与自编码器的模块进行异常检测；S7、整合前述结果生成特征归因；S8、输出全部分析结果。本发明实现了药品趋势预测、行为挖掘与异常识别的一体化建模。

本发明授权一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的药品智能管理与预测分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集数据，执行标准化与语义归一化处理，生成统一药品数据； S2、根据统一药品数据构建ETL流程，并设定时间粒度对应的动态权重，完成多源数据对齐，生成时间序列输入； S3、基于统一药品数据构建药品知识图谱，建立药品与科室、病种之间的语义映射关系，生成知识图谱； S4、基于时间序列输入与知识图谱提取周期变化与空间差异特征，生成表示序列，并引入残差注意力机制进行趋势分解，输出趋势预测结果与残差序列； S5、在时间窗口内分析统一药品数据，利用Apriori算法识别高频药品组合，生成药品组合规则； S6、将残差序列输入融合IsolationForest与自编码器构成的异常检测模块，生成异常评分与异常识别结果； S7、整合趋势预测结果、药品组合规则与异常评分，输入解释模型生成特征归因结果； S8、输出趋势预测结果、药品组合规则、异常识别结果与特征归因结果； 所述S4具体包括： S41、对时间序列输入执行归一化处理，编码为时间特征序列，对药品知识图谱中的实体和关系执行结构嵌入，生成知识图谱向量； S42、将时间特征序列输入LSTM-GRU混合神经网络，先通过长短期记忆网络提取跨时间步状态表示，再通过门控循环单元提取时间依赖特征，生成长期表示与短期表示，同时将统一药品数据中的科室信息与病种信息构建为空间分布图，基于图结构生成空间向量表示； S43、将长期表示、短期表示、空间向量表示与知识图谱向量拼接，生成表示序列； S44、对表示序列执行注意力计算，设时间步的查询向量为、键向量为、键向量维度为、时间序列总步数为，计算注意力权重： ； 其中，为时间步的查询向量，由表示序列中包含的时间特征、空间向量与知识图谱向量组合生成，为时间步的键向量，为键向量维度，为时间序列总步数，表示向量点积，表示指数函数，分母为所有时间步归一化的加权因子； S45、根据注意力权重分解表示序列，提取表示周期变化趋势的趋势分量与表示短时扰动的残差分量，输出趋势预测结果与残差序列； 所述S6具体包括： S61、构建异常检测模块，包含IsolationForest与自编码器构成的双路径结构，集成静态规则匹配单元，静态规则匹配单元用于检测统一药品数据中是否存在违反医保限制、剂量规范、药品适应范围的记录，IsolationForest与自编码器分别处理残差序列中的行为结构变化与动态模式异常； S62、采用滑动窗口方式输入残差序列至异常检测模块，在每个时间窗口内，IsolationForest输出第一异常评分，自编码器基于重构误差输出第二异常评分； S63、定义融合评分： ； 其中，表示时间步的融合异常评分，表示IsolationForest模型在时间步的输出评分，表示自编码器在时间步的输出评分，表示从时间步到时间步的历史评分平均值，表示时间步的历史评分，表示滑动窗口宽度，、、为非负权重系数，表示第一评分、第二评分和历史评分的加权系数； S64、将融合异常评分与预设阈值进行比较，划分风险等级，并输出异常识别结果。

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