一种医疗器械服务分类方法及系统与流程

本发明涉及医疗器械服务领域，尤其涉及一种医疗器械服务分类方法及系统。

背景技术：

1、医疗器械行业涉及到医药、机械、电子、塑料等多个行业，是一个多学科交叉、知识密集、资金密集的高技术产业。医疗器械cro是接受医疗器械研发生产企业或者组织的委托，代表委托方负责实施医疗器械上市过程中全部或部分的科学或医学试验，以获取商业性的报酬的第三方组织。

2、近年来，医疗器械在中国飞速发展，医疗器械法律法规监管越加严格和完善，迫使医疗器械企业通过寻求专业的外包服务商来协助完成临床试验的工作以降低研究开发的成本，缩短产品的研发时间，从而迫使cro行业的服务往更专业、细化的方向转变。

3、而随着cro服务的细化和专业化，为用户提供的服务的种类也在不断增多。通常而言，用户在选择服务时往往会有侧重点。例如，有些用户需要提供医疗器械法规类的技术服务，有的用户需要提供医疗器械检测类的技术服务等。目前，医疗器械cro服务系统对服务需求未能进行类别区分，缺乏服务的细化，对多个服务的进程、周期等未能进行有序管理，未能实现对客户所需服务的全流程监控。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种医疗器械服务分类方法及系统，用以解决上述至少一个技术问题。

2、根据本发明说明书的一方面，提供一种医疗器械服务分类方法，包括：

3、获取医疗器械cro服务物料系统的物料数据，并基于所述物料数据构建目标特征向量；

4、将所述目标特征向量输入训练好的分类器，得到所述目标特征向量对应的服务分类结果；

5、所述分类器的训练包括：

6、获取物料数据样本集，所述物料数据样本集中包括每一类物料数据对应的特征向量样本，所述特征向量样本根据每一类物料数据的文本信息确定，所述特征向量样本与服务所属的服务流程相关联；

7、利用所述物料数据样本集对预设分类器进行训练，以使得训练后的分类器对输入的特征向量样本处理得到的分类结果与所述输入的特征向量样本关联的服务流程一致。

8、作为进一步的技术方案，所述物料数据包括物料编码、物料类型、物料名称、里程碑、里程碑编码、关键交付物、确认比、周期及工时。

9、作为进一步的技术方案，所述方法还包括：根据所述物料数据的其中一项或多项的文本信息进行处理，以形成当前物料数据的特征向量。

10、作为进一步的技术方案，所述方法还包括：对所述物料数据的每一项的文本信息分别进行分词处理；根据所述分词结果得到物料数据每一项对应的特征向量；根据物料数据每一项的特征向量形成当前物料数据的特征向量。

11、作为进一步的技术方案，所述方法还包括：对所述分词结果进行过滤，将过滤后的分词结果进行词频-逆向文件频率值计算，根据计算结果得到当前物料数据的特征向量。

12、作为进一步的技术方案，所述方法还包括：计算每一分词在对应文本信息中出现的词频；计算每一分词的逆向文件频率；计算每一分词的词频与逆向文件频率之积；根据每一分词的词频与逆向文件频率之积形成每一类物料数据的特征向量。

13、作为进一步的技术方案，所述物料类型用于识别服务类型。

14、作为进一步的技术方案，所述服务类型包括医疗器械法规技术服务、医疗器械检测技术服务、医疗器械临床试验技术服务。

15、作为进一步的技术方案，获取医疗器械cro服务物料系统的物料数据包括：与医疗器械cro服务物料系统建立连接，并定期或根据需要获取所述系统上传的物料数据。

16、根据本发明说明书的一方面，提供一种医疗器械服务分类系统，包括：

17、采集模块，用于获取医疗器械cro服务物料系统的物料数据，并基于所述物料数据构建目标特征向量；

18、分类模块，用于将所述目标特征向量输入训练好的分类器，得到所述目标特征向量对应的服务分类结果；

19、所述分类器的训练包括：

20、获取物料数据样本集，所述物料数据样本集中包括每一类物料数据对应的特征向量样本，所述特征向量样本根据每一类物料数据的文本信息确定，所述特征向量样本与服务所属的服务流程相关联；

21、利用所述物料数据样本集对预设分类器进行训练，以使得训练后的分类器对输入的特征向量样本处理得到的分类结果与所述输入的特征向量样本关联的服务流程一致。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

23、本发明利用物料数据的文本信息构建特征向量，利用特征向量关联细化的服务流程，并基于训练好的分类器对获取的物料数据进行分类，得到细化服务的分类结果，相对于现有技术而言，通过已有医疗器械cro服务物料系统提供的物料数据，可快速实现服务的细化分类，提高服务分类效率及准确率。

技术特征：

1.一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述物料数据包括物料编码、物料类型、物料名称、里程碑、里程碑编码、关键交付物、确认比、周期及工时。

3.根据权利要求2所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述物料数据的其中一项或多项的文本信息进行处理，以形成当前物料数据的特征向量。

4.根据权利要求3所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述物料数据的每一项的文本信息分别进行分词处理；根据所述分词结果得到物料数据每一项对应的特征向量；根据物料数据每一项的特征向量形成当前物料数据的特征向量。

5.根据权利要求4所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述分词结果进行过滤，将过滤后的分词结果进行词频-逆向文件频率值计算，根据计算结果得到当前物料数据的特征向量。

6.根据权利要求5所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述方法还包括：计算每一分词在对应文本信息中出现的词频；计算每一分词的逆向文件频率；计算每一分词的词频与逆向文件频率之积；根据每一分词的词频与逆向文件频率之积形成每一类物料数据的特征向量。

7.根据权利要求1所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述物料类型用于识别服务类型。

8.根据权利要求7所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，所述服务类型包括医疗器械法规技术服务、医疗器械检测技术服务、医疗器械临床试验技术服务。

9.根据权利要求1所述一种医疗器械服务分类方法，其特征在于，获取医疗器械cro服务物料系统的物料数据包括：与医疗器械cro服务物料系统建立连接，并定期或根据需要获取所述系统上传的物料数据。

10.一种医疗器械服务分类系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开一种医疗器械服务分类方法及系统，方法包括：获取医疗器械CRO服务物料系统的物料数据，并基于所述物料数据构建目标特征向量；将所述目标特征向量输入训练好的分类器，得到所述目标特征向量对应的服务分类结果；所述分类器的训练包括：获取物料数据样本集，所述物料数据样本集中包括每一类物料数据对应的特征向量样本，所述特征向量样本根据每一类物料数据的文本信息确定，所述特征向量样本与服务所属的服务流程相关联；利用所述物料数据样本集对预设分类器进行训练，以使得训练后的分类器对输入的特征向量样本处理得到的分类结果与所述输入的特征向量样本关联的服务流程一致。

技术研发人员：李渊,余文,方坤,蔡喆毅,江文
受保护的技术使用者：武汉致众科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15