本发明属于信息，具体为一种用于医药流通数据申诉提报的方法。
背景技术：
1、医药流通数据主要来源于医药流通行业中的各个环节，包括医药批发、医药零售、第三方物流，这些数据涉及从医药生产企业到销售终端再到消费者的整个流通过程，医药流通数据包含了丰富的信息，包括但不限于药品的采购、销售、库存、价格、物流，具体来说包括药品的流向分析、销售额、销量占比、终端贡献排行数据以及竞品分析、市场占比、销售状况预警市场竞争相关的信息，由于医药流通环节本身是一个非线性多级网状结构，医药流通数据也呈现出散而乱的特点，流通数据中会存在数据异常的情况，或者在流通数据的分析过程中出现异常，需要人工在线下对各项异常数据提出申诉，现有的申诉提报流程相对繁琐，需要涉及多个部门或环节，导致问题处理效率低下，流程中可能存在不必要的步骤或环节，增加了处理时间和成本，申诉提报过程中，信息的传递和共享不够透明，导致相关方无法及时了解问题处理的进展和结果缺乏统一的信息平台或系统，使得信息在各部门之间传递时可能出现误差或遗漏，对此，我们提出了一种用于医药流通数据申诉提报的方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于医药流通数据申诉提报的方法，以解决以上技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于医药流通数据申诉提报的方法，申诉提报的方法详细步骤为：
3、s1、数据提供方通过移动设备端为生产厂商、批发企业、零售企业、医疗机构提供服务；
4、s2、生产厂商通过移动设备端中的信息录入单元将药品名称录入，在医药流通管理模块生成可检索词条，数据提供方获取数据后将词条信息完善，并推送到医药流通管理模块中；
5、s3、医药流通管理模块记录药品的出入库信息、采购信息、销售信息，并实时对药品的词条信息数据进行修改；
6、s4、生产厂商、批发企业、零售企业、医疗机构在医药流通过程中发现的信息错误，通过移动设备端的申诉提报单元进行申诉提报；
7、s5、申诉审核模块收到申诉提报后会对申诉提报进行初步审核，判别申诉的基本信息是否存在错误，再将申诉提报信息根据类别，转派至数据提供方的审核人员处，审核人员根据申诉提报信息核实后，对药品词条信息数据进行修改，并发送回执至申诉发起方的移动设备端。
8、优选地，药品的词条信息在医药流通管理模块具有唯一性。
9、优选地，步骤s3中医药流通管理模块通过与生产厂商的出入库系统、采购平台系统和各层销售方的销售系统相连接获取信息。
10、优选地，步骤s4中申诉提报的具体步骤为：
11、a1、在移动设备端中进入申诉提报单元；
12、a2、检索需要申诉的药品词条并选择，允许选择多个词条；
13、a3、在申诉问题大类中选择需要申诉的具体类型；
14、a4、在申诉描述窗口详细描述问题；
15、a5、上传申诉证明附件；
16、a6、填写联系方式信息，点击申诉上报。
17、优选地，步骤s5中申诉审核模块审核的方法为：
18、b1、对申诉提报的文本信息进行预处理；
19、b2、利用自然语言处理技术从申诉文本中提取关键信息；
20、b3、将提取的关键信息与医药流通管理模块中的数据进行比对；
21、b4、根据比对结果，判断申诉信息中的关键信息是否与现有信息一致或存在出入。
22、优选地，自然语言处理技术从申诉文本中提取关键信息的步骤为：收集申诉文本作为数据集，去除文本中的噪声，包括但不限于html标签、特殊字符、url，使用分词工具和词性标注工具对文本进行分词和词性标注，去除文本中的常见词和无意义的词，用命名实体识别方法识别文本中的关键实体，使用词向量模型从文本中提取关键词。
23、优选地，命名实体识别方法通过搜集到医药流通中有关的词汇信息定义规则模块和生成词典来识别命名实体，需要基于语言的结构和特性来构造规则模板，规则模板中选用的特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词、方向词、位置词和中心词，规则模板主要以模式和字符串相匹配为主要手段，用于从文本中识别出潜在的命名实体。
24、优选地，词向量模型选择使用cbow模型，需要从文中选择单词作为输入样本，将目标单词和上下文单词转换为对应的词向量，通过线性变换将向量转换为实数向量表示，采用两层的全连接神经网络结构构建cbow模型。
25、优选地，步骤b4中申诉审核模块与现有医药流通数据比对，申诉修改数据与现有数据一致的将申诉驳回并反馈原因，存在出入的则分配到对应问题类别专项审核人员处审核。
26、优选地，移动数据端在提交申诉后，发起申诉账号实时跟进处理进度。
27、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
28、本申请通过移动设备端让生产厂商、批发企业、零售企业、医疗机构各方能够方便快捷地参与到数据管理中来，大大提高了数据更新的效率和准确性，医药流通管理模块实时记录药品的出入库、采购、销售信息，并通过移动设备端提供申诉提报功能，确保在数据出现错误时能够迅速发现并修正，从而保障了医药流通数据的准确性和可靠性，利用申诉审核模块申诉文本进行高效处理提高了申诉处理的效率和准确性，将申诉分配到对应问题类别的专项审核人员处，确保了申诉能够得到专业、及时地处理，实现了医药流通数据的快速更新、准确管理、高效申诉处理，对医药流通领域的数据管理和质量控制具有重要意义。
1.一种用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于，申诉提报的方法详细步骤为：
2.根据权利要求1所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：药品的词条信息在医药流通管理模块具有唯一性。
3.根据权利要求1所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：步骤s3中医药流通管理模块通过与生产厂商的出入库系统、采购平台系统和各层销售方的销售系统相连接获取信息。
4.根据权利要求1所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于，步骤s4中申诉提报的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于，步骤s5中申诉审核模块审核的方法为：
6.根据权利要求5所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于，自然语言处理技术从申诉文本中提取关键信息的步骤为：收集申诉文本作为数据集，去除文本中的噪声，包括但不限于html标签、特殊字符、url，使用分词工具和词性标注工具对文本进行分词和词性标注，去除文本中的常见词和无意义的词，用命名实体识别方法识别文本中的关键实体，使用词向量模型从文本中提取关键词。
7.根据权利要求6所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：命名实体识别方法通过搜集到医药流通中有关的词汇信息定义规则模块和生成词典来识别命名实体，需要基于语言的结构和特性来构造规则模板，规则模板中选用的特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词、方向词、位置词和中心词，规则模板主要以模式和字符串相匹配为主要手段，用于从文本中识别出潜在的命名实体。
8.根据权利要求6所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：词向量模型选择使用cbow模型，需要从文中选择单词作为输入样本，将目标单词和上下文单词转换为对应的词向量，通过线性变换将向量转换为实数向量表示，采用两层的全连接神经网络结构构建cbow模型。
9.根据权利要求5所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：步骤b4中申诉审核模块与现有医药流通数据比对，申诉修改数据与现有数据一致的将申诉驳回并反馈原因，存在出入的则分配到对应问题类别专项审核人员处审核。
10.根据权利要求1所述的用于医药流通数据申诉提报的方法，其特征在于：移动数据端在提交申诉后，发起申诉账号实时跟进处理进度。
