自然语言处理在医疗设备采购参数制订中的应用价值研究

目的:构建智能化医疗设备采购参数生成系统,实现医疗设备采购参数制订表达清晰和需求匹配精准,提高招标结果的认可度和招标效率。方法:基于自然语言处理(NLP)、网络爬虫和机器学习方法,构建自动化数据更新机制,实现海量采购参数数据提取,并将实体识别方法用于既往采购参数数据分析,实现医疗设备信息及参数名称等实体自动化提取,基于相似性设备推荐及医疗设备模板派生方法,采用向导式交互工具构建智能化医疗设备采购参数生成系统。对比采用智能化医疗设备采购参数生成系统与4名具有3年采购经验的招标采购人员进行10份医疗设备采购参数文件制订的差异。结果:采用智能化医疗设备采购参数生成系统的医疗设备采购参数文件平均生成时长为15.23min,而招标采购人员制订医疗设备采购参数文件平均时长为173.40min。经招标采购专家评估,采用智能化医疗设备采购参数生成系统生成医疗设备采购参数文件效率及质量均优于3年采购经验招标采购人员制订的医疗设备采购参数文件。结论:智能化医疗设备采购参数生成系统应用于医疗设备采购参数制订,可实现医疗设备采购参数的专业信息采集、存储和管理,缩短医疗设备采购参数制订周期,为医疗设备招标采购从业人员提供智能化辅助生成工具,提高采购参数制订效能,提升医疗设备采购效率。