28、医药需求预测与帕金森病诊断的前沿技术

医药需求预测与帕金森病诊断的前沿技术

季节性疾病驱动的药品需求预测

背景与目标

医疗保健对人们的健康至关重要，而药品在预防、治疗和管理疾病方面起着关键作用。准确的药品销售需求预测能够确保患者获得充足的药物供应。研究旨在运用数据挖掘技术，确定2024年每月最常见的疾病、治疗该疾病的药物以及该药物的预期销量。

文献综述

医疗需求预测领域有多种方法和模型。不同方法适用于不同场景，如：
- 文本挖掘可用于估计实验室检查前的床位需求。
- 混合ARIMA - ANN模型在MAPE指标上表现出色。
- 人工神经网络在需求预测中的平均百分比误差为4%，优于传统方法。
- 克罗斯顿技术适用于预测不规则、意外和缓慢移动的需求。

方法论

1. 数据获取与预处理 ：从数据库、患者档案或药品销售数据源收集典型疾病、相关药物和每月处方销售统计信息，并进行清洗和预处理。
2. 主导疾病识别 ：疾病数据集包含32种疾病和每月的患者入院人数，识别出每个月最常发生的疾病。
3. 药物识别 ：使用药物数据集，通过比较药物代码和主导疾病，确定治疗每月最常见疾病的处方。
4. 销售预测 ：使用随机森林和决策树算法进行销售预测，使用Python实现。将数据集分为训练集（70%）和测试集（30%），使用均方根误差（RMSE）作为评估指标。