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預(yù)警平臺繪制企業(yè)“畫像”識別風(fēng)險(xiǎn)

涉及藥品、化妝品、醫(yī)療器械50多個項(xiàng)目

繪制1.3萬余家企業(yè)、機(jī)構(gòu)“全景多維畫像”;證照異常、虛假宣傳、投訴激增等50多項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警……斬獲多項(xiàng)國家級、省級榮譽(yù)的福州市市場監(jiān)管預(yù)警平臺又出新,今年福州市市場監(jiān)管局在平臺原有基礎(chǔ)上開展應(yīng)用場景研究,構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)、人工智能分析的“兩品一械”(藥品、化妝品、醫(yī)療器械)信用分類與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),推動監(jiān)管關(guān)口前移,轉(zhuǎn)“被動監(jiān)管”為“主動防控”。

“讓‘兩品一械’市場監(jiān)管跑在風(fēng)險(xiǎn)之前,讓監(jiān)管對象變‘透明’是關(guān)鍵一步。”福州市市場監(jiān)管局相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,該系統(tǒng)通過多維融合藥品安全相關(guān)信息數(shù)據(jù),匯聚包括企業(yè)基本信息、網(wǎng)站網(wǎng)店、抽檢監(jiān)測、投訴舉報(bào)等20多類數(shù)據(jù)1453萬條,并充分挖掘企業(yè)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建“兩品一械”一企一檔全景視圖,完成了全市醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥品生產(chǎn)企業(yè)、醫(yī)療器械生產(chǎn)企業(yè)、化妝品生產(chǎn)企業(yè)等8類共計(jì)1.3萬余家企業(yè)、機(jī)構(gòu)的“全景多維畫像”,有效突破數(shù)據(jù)邊界,降低信息不對稱性。

該系統(tǒng)構(gòu)建全量標(biāo)簽學(xué)習(xí)模型,針對企業(yè)和產(chǎn)品的獨(dú)特屬性、風(fēng)險(xiǎn)特征、監(jiān)管重點(diǎn)以及監(jiān)管人員在日常監(jiān)管實(shí)踐中提煉總結(jié)的常用語、關(guān)鍵詞等,對企業(yè)和產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)記標(biāo)簽,截至目前已建立了“集采中標(biāo)”“兒童化妝品”“醫(yī)美藥械”等8個標(biāo)簽構(gòu)成的“兩品一械”標(biāo)簽體系。

“通過這些標(biāo)簽的標(biāo)識,可將檔案基本數(shù)據(jù)中無法獲取的監(jiān)管重點(diǎn)、難點(diǎn)、關(guān)注點(diǎn)進(jìn)行記錄,為監(jiān)管部門開展風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測、分級分類和專項(xiàng)整治等工作提供支撐。”上述負(fù)責(zé)人介紹,后續(xù)通過人工智能模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化,系統(tǒng)能夠動態(tài)更新和擴(kuò)充標(biāo)簽庫,智能推薦新的監(jiān)管標(biāo)簽與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),更精準(zhǔn)地輔助監(jiān)管人員的日常決策與風(fēng)險(xiǎn)識別工作。

該系統(tǒng)還可實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)、人工智能分析的“兩品一械”風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識別與預(yù)警處置。圍繞“兩品一械”監(jiān)管重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域,系統(tǒng)分類建立預(yù)警模型,對相應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、智能識別、關(guān)聯(lián)分析,自動生成預(yù)警信息,并通過智能派單功能流轉(zhuǎn)至相應(yīng)的業(yè)務(wù)處室進(jìn)行處置。監(jiān)測人員實(shí)時(shí)追蹤各藥品監(jiān)管業(yè)務(wù)部門處置情況,根據(jù)預(yù)警信息處置的反饋情況,作出是否調(diào)整監(jiān)測方向和預(yù)警級別或判別是否結(jié)束風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等,形成有效的“兩品一械”安全監(jiān)管閉環(huán)。

目前,福州市市場監(jiān)管局已規(guī)劃設(shè)計(jì)覆蓋藥品監(jiān)管主體、產(chǎn)品、人員等相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)識別預(yù)警模型13類專題50多項(xiàng)預(yù)警項(xiàng)目,包括檢驗(yàn)檢測、投訴舉報(bào)、虛假注冊、異常經(jīng)營預(yù)警等專題風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,對潛在風(fēng)險(xiǎn)如證照異常、虛假宣傳、投訴激增等進(jìn)行分級分類預(yù)警。監(jiān)管人員針對風(fēng)險(xiǎn)信號開展線上線下相結(jié)合的風(fēng)險(xiǎn)排查和有效處置,變“事后處罰”為“事前防范”,有效提升監(jiān)管的靶向性和精準(zhǔn)度。(記者 劉珺 通訊員 游振云 吳承璐 文/攝)

責(zé)任編輯:莊婷婷

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