本發明涉及多維數據分析，特別是指一種基于ai的藥物多維價值評估方法及系統。

背景技術：

1、多維數據分析技術領域涉及對多種數據源或多個維度的數據進行集成、處理和分析，以提取有用信息和見解，通過使用先進的算法和統計方法，如機器學習和人工智能技術，對大規模和復雜的數據集進行探索性數據分析、模式識別和預測建模，此領域的核心是將數據的不同方面，包括時間序列、分類數據、頻率數據等—結合起來，形成全面的數據視圖，以便于更有效的決策支持，多維數據分析尤其在金融、零售、供應鏈管理以及生物醫藥等行業中發揮關鍵作用，為用戶提供從復雜數據中洞見洞察的能力。

2、其中，藥物多維價值評估方法涉及對藥物整體價值的綜合分析，旨在通過評估藥物的不同價值維度來支持決策過程，維度包括藥物的經濟影響、市場潛力、患者滿意度以及社會經濟效益等，該方法利用多維數據分析技術整合并分析復雜的數據，幫助制藥企業、衛生政策制定者和醫療保健提供者更全面地理解藥物的潛在價值，相關利益方能夠做出更加明智的選擇，優化資源配置，并制定有效的市場進入策略，同時確保藥物的商業成功與社會效益最大化，此主題的應用有助于提高藥物研發和市場推廣的效率。

3、現有技術在處理多維數據時存在對維度間關聯性挖掘不足的問題，容易忽略不同維度數據之間的潛在聯系，導致對數據整合的結果難以全面體現整體信息價值，時間序列數據的分析精度有限，無法動態跟蹤多維參數在不同時間節點的變化趨勢，難以發現影響結果的重要時間差異點，對外部市場與政策等非內部數據的整合能力較弱，導致數據模型缺乏對外部環境干擾因素的敏感度，影響分析的實際適用性，對于多維數據的動態交互分析，現有技術在關鍵參數的篩選與動態關聯識別方面較為薄弱，容易造成關鍵價值點被遺漏，影響結果的全面性，缺乏對參數權重的動態調整與分層優化，使得現有評估結果缺乏層次性和適應性，難以滿足復雜決策場景的需求，導致藥物多維價值分析的結果不夠精準，無法全面反映藥物的整體價值，影響企業資源的合理分配與市場策略的有效性。

技術實現思路

1、為了解決現有技術在處理多維數據時存在對維度間關聯性挖掘不足的問題，容易忽略不同維度數據之間的潛在聯系，導致對數據整合的結果難以全面體現整體信息價值，時間序列數據的分析精度有限，無法動態跟蹤多維參數在不同時間節點的變化趨勢，難以發現影響結果的重要時間差異點，對外部市場與政策等非內部數據的整合能力較弱，導致數據模型缺乏對外部環境干擾因素的敏感度，影響分析的實際適用性，對于多維數據的動態交互分析，現有技術在關鍵參數的篩選與動態關聯識別方面較為薄弱，容易造成關鍵價值點被遺漏，影響結果的全面性，缺乏對參數權重的動態調整與分層優化，使得現有評估結果缺乏層次性和適應性，難以滿足復雜決策場景的需求，導致藥物多維價值分析的結果不夠精準，無法全面反映藥物的整體價值，影響企業資源合理分配與市場策略有效性的技術問題，本發明實施例提供了一種基于ai的藥物多維價值評估方法及系統。所述技術方案如下：

2、一方面，提供了一種基于ai的藥物多維價值評估方法，該方法包括：

3、s1：基于藥物的市場表現、患者接受度和社會效益的多維度數值數據，整理并對數據歸一化處理，通過數值交叉識別維度參數權重值，得到藥物價值關聯參數矩陣；

4、s2：基于所述藥物價值關聯參數矩陣，提取多維參數時間序列數據，調用參數變化率與累計值迭代累積計算偏移量，依據偏移量分析趨勢并校正，生成時間維度參數變化趨勢表；

5、s3：基于所述時間維度參數變化趨勢表，引入市場競爭與政策調整數據，匹配外部數據與參數值權重，進行疊加分析累積干擾程度，依據干擾調整趨勢，生成多維參數動態疊加結果；

6、s4：基于所述多維參數動態疊加結果，提取差異化維度交互數據，通過非線性運算映射維度數據并歸類提取，篩選關鍵參數數值變化與動態關聯值，生成多維價值關聯圖譜；

7、s5：基于所述多維價值關聯圖譜歸一化處理核心參數，通過聚合分析優化權重分布，評估核心參數分層關系與動態變化率，分析差異化時間節點分布關系，得到藥物多維價值動態評估結果。

8、作為本發明的進一步方案，所述藥物價值關聯參數矩陣包括參數權重值、維度間關聯性、藥物價值參數，所述時間維度參數變化趨勢表包括參數變化趨勢、趨勢偏移量、時間序列累計值，所述多維參數動態疊加結果包括外部干擾權重、趨勢干擾強度、動態疊加參數值，所述多維價值關聯圖譜包括關鍵參數動態值、維度交互數據、價值關聯路徑，所述藥物多維價值動態評估結果包括核心參數分布、關鍵權重動態變化、分層權重分布。

9、作為本發明的進一步方案，基于藥物的市場表現、患者接受度和社會效益的多維度數值數據，整理并對數據歸一化處理，通過數值交叉識別維度參數權重值，得到藥物價值關聯參數矩陣的步驟具體為：

10、s101：基于藥物的市場表現、患者接受度和社會效益的多維度數值數據，提取每項數值參數并統一格式，通過極值范圍分析調整比例，映射數據至對應區間，生成參數歸一化結果；

11、s102：基于所述參數歸一化結果，提取兩個維度的數值數據，分析數值比值和交叉影響程度，整合比值結果標識維度關聯性，依據數值依賴關系，生成參數權重關聯矩陣；

12、s103：基于所述參數權重關聯矩陣，提取矩陣內維度權重數值并優化，重新排列矩陣條目減少數據冗余，結合每項條目數值進行矩陣標準化處理，生成藥物價值關聯參數矩陣。

13、作為本發明的進一步方案，基于所述藥物價值關聯參數矩陣，提取多維參數時間序列數據，調用參數變化率與累計值迭代累積計算偏移量，依據偏移量分析趨勢并校正，生成時間維度參數變化趨勢表的步驟具體為：

14、s201：基于所述藥物價值關聯參數矩陣，提取多維參數的時間序列數據，匯總參數時間點數值和變化記錄，分析時間間隔內數值變化幅度與累計值，獲取時間序列累計變化數據；

15、s202：基于所述時間序列累計變化數據，提取參數在差異化時間間隔內的變化率，分析時間軸上變化偏移量，對比變化幅度歸納數值偏移規律性，獲取參數趨勢偏移數據；

16、s203：基于所述參數趨勢偏移數據，提取偏移數值調整時間軸上數值趨勢，整合參數時間序列變化偏差，計算調整后的參數值，生成時間維度參數變化趨勢表。

17、作為本發明的進一步方案，計算所述調整后的參數值，按照公式：

18、

19、其中，q表示調整后的參數值，pt代表時間點t的原始參數值，tstd代表參數時間序列的全局趨勢標準值，δtt代表時間點t與其相鄰時間點的時間間隔差值，bt代表時間點t的基礎偏移量，e1為趨勢校正權重系數，e2為時間間隔校正權重系數，e3為基礎偏移校正權重系數。

20、作為本發明的進一步方案，基于所述時間維度參數變化趨勢表，引入市場競爭與政策調整數據，匹配外部數據與參數值權重，進行疊加分析累積干擾程度，依據干擾調整趨勢，生成多維參數動態疊加結果的步驟具體為：

21、s301：基于所述時間維度參數變化趨勢表，讀取時間點參數數值，分析外部數據與趨勢數據對應關系，疊加外部干擾數值至參數趨勢值，生成外部數據匹配權重表；

22、s302：基于所述外部數據匹配權重表，提取匹配后的權重數據，分析外部干擾值對參數趨勢累積影響，調整受外部影響的參數變化數值，整理參數變化幅度和累計趨勢，生成干擾強度調整趨勢表；

23、s303：基于所述干擾強度調整趨勢表，提取趨勢數據中參數動態變化關系，將時間序列數據按權重分組，計算參數動態疊加值，歸納分組數值關系進行動態迭代處理，生成多維參數動態疊加結果。

24、作為本發明的進一步方案，計算所述參數動態疊加值，按照公式

25、

26、其中，wi表示第i個參數的權重因子，pi表示第i個參數的時間序列數據參數值，表示當前分組內參數的加權平均值，αi表示第i個參數的非線性調節指數，kj表示第j個時間段內的時間權重因子，tj表示第j個時間點的數值，t0表示時間序列的參考時間點，n表示參數的總數，m表示時間點的總數。

27、作為本發明的進一步方案，基于所述多維參數動態疊加結果，提取差異化維度交互數據，通過非線性運算映射維度數據并歸類提取，篩選關鍵參數數值變化與動態關聯值，生成多維價值關聯圖譜的步驟具體為：

28、s401：基于所述多維參數動態疊加結果，按時間點逐項讀取參數數值，分析外部數據與趨勢數據對應關系，疊加外部干擾數值至參數原始趨勢，生成交互數據整理表；

29、s402：基于所述交互數據整理表，分析外部干擾值對參數趨勢的累積影響，調整趨勢數據中受外部影響的參數變化數值，將調整后變化幅度和累計趨勢進行整理，生成關鍵參數映射集合；

30、s403：基于所述關鍵參數映射集合，提取調整趨勢數據中參數動態變化關系，按權重分組時間序列數據，歸納分組數值關系進行動態迭代處理，生成多維價值關聯圖譜。

31、作為本發明的進一步方案，基于所述多維價值關聯圖譜歸一化處理核心參數，通過聚合分析優化權重分布，評估核心參數分層關系與動態變化率，分析差異化時間節點分布關系，得到藥物多維價值動態評估結果的步驟具體為：

32、s501：基于所述多維價值關聯圖譜，提取圖譜中核心參數數值數據，讀取核心參數時間序列范圍，按比例映射數值至統一區間，整合處理后的核心參數數值，生成核心參數規范化數值表；

33、s502：基于所述核心參數規范化數值表，提取歸一化參數對應權重數值，歸納時間序列上參數變化趨勢并重新分配權重，整理權重差異，生成核心參數權重分布表；

34、s503：基于所述核心參數權重分布表，提取每個時間節點核心參數權重值，評估權重的時間序列變化分布，分析核心參數動態分布規律，整合評估后分布規律按時間維度歸檔，生成藥物多維價值動態評估結果。

35、另一方面，提供了一種電動汽車狀態監控系統，所述電動汽車狀態監控系統用于執行上述電動汽車狀態監控方法，所述系統包括：

36、參數分布計算模塊基于藥物的市場表現、患者接受度和社會效益的多維度數值數據，提取銷量與使用頻率的比例，分析銷量與調整力度的比值，進行交叉運算，得到藥物多維參數權重分布表；

37、趨勢偏移校正模塊基于所述藥物多維參數權重分布表，提取時間序列中的銷量、使用頻率和調整力度累計值，通過差異化時間點內變化率的累積，得到參數動態趨勢校正結果；

38、外部數據融合模塊基于所述參數動態趨勢校正結果，提取市場競爭定價波動數據與政策激勵數據，進行定價波動與銷量變化率比對，分析政策激勵對調整力度的干擾強度，得到外部因素融合影響數據；

39、交互特性提取模塊基于所述外部因素融合影響數據，提取銷量變化、政策調整和競爭影響交互值，進行動態關聯特性提取與特性分組比對，得到多維動態交互特性結果；

40、動態價值評估模塊基于所述多維動態交互特性結果，提取核心參數的動態變化率和分布數據，進行核心動態變化值解析與時間節點參數分層評估，得到藥物多維價值動態評估結果。

41、本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：

42、通過對藥物多維度數值數據的整理與歸一化處理，提取不同維度之間的參數權重值，能夠實現對多維數據間內在關聯性的精準刻畫，這種數值間的交叉分析確保數據在不同維度的整合具有客觀依據，有助于消除冗余信息的干擾，提升分析結果的可靠性，結合時間序列數據，動態追蹤參數變化趨勢，利用趨勢偏差校正減少因單一時間節點分析導致的失真問題，從而提升趨勢分析的精度，通過引入外部市場和政策數據，強化多維數據與外部因素的交互分析能力，對外界干擾因素的量化分析進一步增強數據動態建模的現實適應性，提升預測的可信度，通過對差異化維度交互數據的非線性映射及歸類，篩選關鍵參數及其動態關聯，為多維價值分析提供更高層次的可視化支持，通過關鍵參數的分層分析與權重優化，準確評估其動態變化趨勢與分布關系，形成科學嚴謹的藥物價值評估結果，不僅提高數據處理的精細度，還使得復雜多維數據的解讀更加高效直觀，為利益相關方提供更強的數據支撐能力，有助于優化決策效率與資源配置效果。