一种食品安全风险监测理化数据分析系统的制作方法

本发明涉及食品安全技术领域，尤其涉及一种食品安全风险监测理化数据分析系统。

背景技术：

国家食品安全风险评估中心作为承担国家食品安全风险评估、监测、预警的机构，按年度向各省级食品安全风险监测平台、各级食品安全监测点、基层哨点医院等机构下发食品风险监测计划，主要涵盖：化学污染物数据、微生物数据、食源性疾病数据、放射性污染数据等内容；贵州省每年根据国家下发的食品风险监测计划通知结合实际情况制定自身的食品风险监测计划，并逐级下发到各级执行机构，涵盖范围包括全省9个市州，88个区县、大部分的医院等部门，每年采集样品几千份。自2010年至今以来累积上报监测数据23万余条。

除了向国家疾控中心上报的部分监测结果之外，大量基础数据以手写纸质版留存，或以excle/word的形式存在个人电脑中。随着业务量的不断积累，各类数据每都在进行着海量增长，这种传统的管理模式逐步在以下几个方面彰显出不足：

1.缺乏统一数据管理标准，导致各单位、各区域之间产生了数据壁垒，形成一个个事实上的“信息孤岛”，无法实现从“数据大”到“大数据”的转变，降低了数据的可用性；

2.数据的碎片化存储，一方面增加了数据综合管理难度，另一方面使得数据丢失或数据泄露风险大大增加；

3.缺乏统一的信息化管理平台，不能实现数据的交互、汇总，使得食品风险监测领域在数据分析、数据发掘、信息共享、决策支持等方面发展缓慢。

4.信息化和数据标准化的落后，也逐渐拖慢了食品风险监测领域实现信息化变革、转变管理模式、提高管理水平等工作的开展。

因此，解决这一类的问题显得尤为重要。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供了一种食品安全风险监测理化数据分析系统，该检测检验数据管理系统通过合理的模块设置能有效实现食品安全风险监测的数据管理过程中数据产生的规范化、数据处理的自动化、数据全追溯的智能化，有效降低人力成本、提高管理水平。

为了实现上述技术方案，本发明提供了一种食品安全风险监测理化数据分析系统,包括有：

监测任务管理模块：将国家下发的年度食品安全风险监测计划按照各级监测点逐层进行下发，各监测点可以收到采样任务数量、完成时间、采样频次、监测项目类型、上报日期信息，并可以根据自己实际情况进行反馈，如自身无法承担下发工作量，则反馈至上一级监测点；

监测样品采集管理模块：在接收任务之后从监测任务管理模块获取数据，按照监测方案进行样品采集工作，实时记录采样地点、采集人、采集日期、样品数量、采集方式、样品类型信息，自动获取样品采集地点的gps信息；

监测样品检验管理模块：在样品采集完成之后从监测样品采集模块获取数据，按照食品检验标准进行检验，记录检验过程中使用的仪器、试剂耗材、检验时间、质控手段、检验人员，对实验数据进行分析运算生成原始记录得出最终报出结果；

监测数据上报管理模块：在样品检验完成之后从监测样品检验管理模块获取数据，按照监测点进行汇总，按照季度进行上报，将样品监测数据上报至上一级监测点进行审核，如审核放行通过则数据入库、审核放行不通过则数据退回不入库；

监测数据分析管理模块：在数据入库之后从入库数据中获取数据进行统计分析，采用相关性分析方法对可能引发食品安全事件的因素进行研究判定，并输入管理建议。

进一步改进在于：在所述监测任务管理模块中，开展监测过程中将各项任务的进度进行实时的更新，若任务信息下发至监测点超过2个工作日没有接收，后台短信服务器将自动给监测点负责人员推送短信提示；若超过10个工作日没有接收，系统将自动接收。

进一步改进在于：在所述监测样品采集管理模块中，采样时后台将自动对采样数据的完整性和逻辑性进行校验，如样品信息是否全面、采样方法是否正确、时间和人员出勤是否匹配。

进一步改进在于：在所述监测样品检验管理模块中，可以进行仪器数据自动采集，并支持平行样、标准样、重复样、空白样、标准曲线质控手段，对检验结果是否超过国家标准进行判定并对超标的样品进行提醒。

进一步改进在于：在所述监测数据上报管理模块中，上级监测点在审核监测结果时可以按照样品回溯查看任务计划、样品采集、检验过程数据，并可以设置自动放行规则。

进一步改进在于：在监测数据分析管理模块中，利用jscript脚本语言定制图形化报表，利用双因素方差分析、信息熵、相关系数算法对食品安全影响因子分析。

本发明的有益效果是：本发明通过合理的模块设置能有效的提升食品安全风险监测数据管理自动程度：从监测任务下发到监测结果上报实现全生命周期跟踪，提高了数据的完整性和可溯源性；各环节数据采集、录入、审核都必须遵循国家下发的食品安全风险监督指导文件，提高了数据的规范化程度，增强了数据的可用性，对历史数据按照新标准进行整合；建立涵盖全过程的食品安全风险监测数据库，可以进行数据分析、趋势预警相关研究工作，为食品安全管理部门提供决策建议。

附图说明

图1为本发明的系统结构图。

具体实施方式

为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。

根据图1所示，本实施例提供了一种食品安全风险监测理化数据分析系统,包括有：

监测任务管理模块：将国家下发的年度食品安全风险监测计划按照各级监测点逐层进行下发，各监测点可以收到采样任务数量、完成时间、采样频次、监测项目类型、上报日期信息，并可以根据自己实际情况进行反馈，如自身无法承担下发工作量，则反馈至上一级监测点；

监测样品采集管理模块：在接收任务之后从监测任务管理模块获取数据，按照监测方案进行样品采集工作，实时记录采样地点、采集人、采集日期、样品数量、采集方式、样品类型信息，自动获取样品采集地点的gps信息；

监测样品检验管理模块：在样品采集完成之后从监测样品采集模块获取数据，按照食品检验标准进行检验，记录检验过程中使用的仪器、试剂耗材、检验时间、质控手段、检验人员，对实验数据进行分析运算生成原始记录得出最终报出结果；

监测数据上报管理模块：在样品检验完成之后从监测样品检验管理模块获取数据，按照监测点进行汇总，按照季度进行上报，将样品监测数据上报至上一级监测点进行审核，如审核放行通过则数据入库、审核放行不通过则数据退回不入库；

监测数据分析管理模块：在数据入库之后从入库数据中获取数据进行统计分析，采用相关性分析方法对可能引发食品安全事件的因素进行研究判定，并输入管理建议。

在所述监测任务管理模块中，开展监测过程中将各项任务的进度进行实时的更新，若任务信息下发至监测点超过2个工作日没有接收，后台短信服务器将自动给监测点负责人员推送短信提示；若超过10个工作日没有接收，系统将自动接收。在所述监测样品采集管理模块中，采样时后台将自动对采样数据的完整性和逻辑性进行校验，如样品信息是否全面、采样方法是否正确、时间和人员出勤是否匹配。在所述监测样品检验管理模块中，可以进行仪器数据自动采集，并支持平行样、标准样、重复样、空白样、标准曲线质控手段，对检验结果是否超过国家标准进行判定并对超标的样品进行提醒。在所述监测数据上报管理模块中，上级监测点在审核监测结果时可以按照样品回溯查看任务计划、样品采集、检验过程数据，并可以设置自动放行规则。在监测数据分析管理模块中，利用jscript脚本语言定制图形化报表，利用双因素方差分析、信息熵、相关系数算法对食品安全影响因子分析。

在监测计划制定时，根据监测任务类别、来源、产地、收样日期、检测项目等信息，建立统一编码标准。设计和研制编码生成软件系统，依据编码标准建立样品的唯一身份标识，将样品监测结果与编码关联，形成完整一一对应的基本数据信息元。任务进度跟踪、样品采集、样品检测、结果上报都通过此信息元进行关联；

监测任务，可以通过系统按不同级别的监测点进行逐级分发，具体分发方式如下：

1)国家食品风险监测中心将监测计划分发到各省级监测点：

2)各省级监测点将任务分发到各市级监测点；

3)各市级监测点将任务分发到各区县级别监测点。

在监测任务分发之后，各监测点将按照计划开展监测工作(包括：样品采集、检验、，并将结果在规定的时间内上报。所有的工作都是依据任务来开展的，数据上报之后，该任务状态为“已上报”并上报相关监测数据，当数据经过多级审核通过之后，该任务已经完成，状态修改为“已放行”；当任务已经过了最晚完成日期状态仍不是“已放行”的，系统将标注为“已延期”。

各级监督管理人员可以通过系统实施的查看各区域、各监测点的任务执行情况，并生成统计报表用于分析管理。

样品采集：监测人员要严格按照年度监测计划执行，依据采样计划在规定的时间、采样环节采集计划规定的样品，并在系统中进行样品信息的记录，服务后台设置有样品采集数据字典负责对采集数据进行完整性校验。当遇到不可抗力导致采样计划不能实施时，采样人员应及时在系统中将此信息进行上报，系统将自动将此信息发送给管理人员，让其在判断是否需要调整监测计划或者终止采样。

样品检验：承担监测检验工作的技术机构应具备食品检验机构资质认定条件，具有按照国标和手册要求进行监测项目检验的能力，原则上应当按照国家有关认证认可的规定取得资质认定。系统将针对检验机构的检验过程、检验数据、进行综合管理；实时的跟踪到该样品的监测进度，并在经过授权的情况下对样品所使用的检测标准、检测人员、检测仪器设备运行状态进行跟踪，如有必要时可以直接调阅检验机构的原始记录进行查看。

数据上报：建立起食品风险监测数据多级审核模式,(默认为三级)，每个区县监测点上报的监测数据必须要经过市级监测点和省级监测点的确认，才能够被正式放行。当监测结果超标或者为超标时，系统将自动触发复核提醒，要求上级监测点对该样品进行复核，同时调阅出该样品的原始记录供复核人参考；

在系统工作流管理过程中，除了结果的三级审批之外，系统还支持撤回功能，该功能主要工作原理是数据提交完成之后在下一节点还没有审核完成之前，可以进行撤回到上一阶段。

数据分析管理：主要关注两项指标：

1.导致食品安全风险监测超标的影响因子，采用单因素方差分析(one-wayanova)算法对单个可能导致结果超标的因素进行研究，采用双因素方差分析对多个可能导致结果超标的因素进行研究；

2.采用多元线性回归方式对食品安全风险进行预测，如有线性增长趋势则进行预测预警。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。