基于莱文斯坦距离的易混淆药品目录自动生成算法及软件实现

陈杨; 淡重辉; 何瑶; 阮一; 陈肖; 郑晓媛

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2024.15.17

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基于莱文斯坦距离的易混淆药品目录自动生成算法及软件实现

药师与药学服务 | 更新时间：2024-08-11

- 基于莱文斯坦距离的易混淆药品目录自动生成算法及软件实现
- Software implementation of Levenshtein distance-based algorithm for automatically generating easily confused drug catalogs
- 中国药房 2024年35卷第15期页码：1899-1904
- 作者机构：
  
  重庆市急救医疗中心药剂科，重庆　400014
- 作者简介：
  
  主管药师，硕士。研究方向：医院药学、化学计量学。E-mail：yangchen8786@sina.com
  主任药师，硕士。研究方向：药理学、医院药学。 E-mail：thymolblue@163.com
- 基金信息：
  
  重庆市卫生健康委医学科研项目(2024WSJK030);重庆市临床药学重点专科建设项目（No.渝卫办发〔2023〕2号,No.渝卫办发〔2023〕69号）
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2024.15.17
  中图分类号： R952
- 纸质出版日期：2024-08-15，
  
  收稿日期：2024-01-20，
  
  修回日期：2024-07-02，
- 稿件说明：
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陈杨,淡重辉,何瑶等.基于莱文斯坦距离的易混淆药品目录自动生成算法及软件实现 ^Δ[J].中国药房,2024,35(15):1899-1904.

CHEN Yang,DAN Chonghui,HE Yao,et al.Software implementation of Levenshtein distance-based algorithm for automatically generating easily confused drug catalogs[J].ZHONGGUO YAOFANG,2024,35(15):1899-1904.
陈杨,淡重辉,何瑶等.基于莱文斯坦距离的易混淆药品目录自动生成算法及软件实现 ^Δ[J].中国药房,2024,35(15):1899-1904. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.15.17.

CHEN Yang,DAN Chonghui,HE Yao,et al.Software implementation of Levenshtein distance-based algorithm for automatically generating easily confused drug catalogs[J].ZHONGGUO YAOFANG,2024,35(15):1899-1904. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.15.17.

摘要

目的

构建一种高效的易混淆药品目录自动生成算法，并在此基础上开发一种易混淆药品目录管理系统，以此提升对易混淆药品目录的管理效率。

方法

本研究以莱文斯坦距离算法为理论基础，深入研究易混淆药品组的自动识别机制以及相似性阈值筛选方法，进而构建易混淆药品目录自动生成算法。在系统开发层面，本研究采用Visual Basic.NET作为编程语言，结合SQL Server 2008 R2 Express数据库管理平台，设计开发易混淆药品目录管理系统。

结果

相似性阈值

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是易混淆药品目录自动生成算法的关键参数，随着

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的逐渐增大，易混淆药品的总数逐渐减少，而易混淆药品组数则呈现先上升后下降的变化规律。在实际应用中，可根据药品的通用名或品种名构建易混淆药品目录，对应的相似性阈值可取0.75和0.83。此外，本课题组开发的易混淆药品目录管理系统将原本耗时约1周的目录建立时间缩短至不到1 h，极大地提升了工作效率。

结论

本研究构建的易混淆药品目录自动生成算法高效快速，为易混淆药品管理提供了强有力的技术支撑。开发的易混淆药品目录管理系统极大地减轻了目录建立和维护的时间成本，提高了对易混淆药品目录的管理效率。

Abstract

OBJECTIVE

To create a highly effective algorithm for automatically generating easily confused drug catalogs （ECDC）， as well as to develop a management system for ECDC based on this algorithm， in order to improve the management efficiency of ECDC.

METHODS

This study， based on Levenshtein distance algorithm， delved deeply into the automatic identification mechanism of easily confused drugs and the screening method for determining similarity thresholds， ultimately leading to the development of an algorithm for automatically generating ECDC. Besides a management system was designed and developed， using SQL Server 2008 R2 Express as the data storage platform and Visual Basic.NET as the programming language.

RESULTS

The similarity threshold

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played a crucial role in the algorithm for automatically generating ECDC. As the value of

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gradually increased， the total count of easily confused drugs decreased gradually， while the count of drug groups exhibited a pattern of initially increasing and then decreasing. Practically， ECDC could be created using either the generic or varietal names of drugs， with corresponding similarity thresholds of 0.75 and 0.83. Furthermore， ECDC management system had significantly reduced the time required to establish a catalog from about one week to less than one hour， resulting in a substantial enhancement in work efficiency.

CONCLUSIONS

The algorithm used to automatically generate ECDC is highly efficient and rapid， offering robust technical assistance for the management of easily confused drugs. Implementing the ECDC system can greatly reduce the time cost related to building and maintaining the catalogs， thus significantly improving the efficiency of managing ECDC.

关键词

易混淆药品莱文斯坦距离药品目录相似性阈值

Keywords

Levenshtein distancedrug catalogssimilarity threshold

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