摘要：本文针对目前我国医疗器械不良事件(Medical Device Reporting,MDR)风险预警功能的不足,结合山东省药品不良反应监测中心医疗器械不良事件数据分析预警项目3年来的探索成果,尝试将机器学习和数据挖掘技术引入医疗器械不良事件预警领域,提出基于聚类分析和word2vec的MDR预警系统框架,并结合医疗器械不良事件报告实际数据进行分析。根据实际需要,从生产企业、注册证号、产品批号、生产日期等多个维度实现预警,为MDR风险预警问题提供一种新方法,为医疗器械不良事件监测人员提供决策支持。

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