食品药品检验检测数据分析过程中的数据收集

食品药品检验检测数据分析过程中的数据收集

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1谱尼测试集团山东有限公司 山东青岛 266000

2青岛谱尼测试有限公司 山东青岛 266000

摘要：食品药品的质量与人们的身心健康、社会秩序的运行有着紧密地联系，但从近些年的实际情况来看，食品药品安全形势依然比较复杂，存在风险高发、矛盾凸显等问题，需通过全面提升监管水平进行解决和完善。而在大数据背景下，要想加强对食品药品的质量监督管理，必须依靠先进的技术与设备高效率开展检验检测工作与数据分析工作，以确保在及时发现问题的同时，为科学决策的制定提供重要信息支持。本研究旨在探究食品药品检验检测数据分析过程中的数据收集策略，仅供参考。

关键词：食品药品检验；数据分析；数据采集

数据分析是指合理地采用各种统计分析方法对收集的大量数据进行分析，从中提取有价值的信息并挖掘其背后的隐藏含义，以此形成科学结论的过程。换而言之，数据分析的根本目的就是通过萃取、提炼可用的信息，找出研究对象的内在规律。相关研究指出，数据分析的准确性不仅与所应用的方法、进行分析的人有关，还与收集的数据质量有关[1]。因此，做好数据收集工作至关重要。食品药品安全是重大基本民生问题，国务院发布的相关文件中提到，加强信息系统建设以实现资源整合、数据共享，是有效收集与分析检验检测数据的关键。

一、以数据源为依据，选用数据收集方法

（1）数据库开放的信息系统。就现阶段而言，许多信息系统都有配套的用于存储信息的数据库，可以借此收集与食品药品生产加工、质量管理有关的数据，实现数据的实时对接。但在收集数据过程中需要注意以下两点：一是收集数据本质上是读取数据的行为，不涉及更改、增删等操作，因此为确保原系统数据的安全、准确，避免数据遗漏、丢失，需通过赋予权限、密码验证等方式限制人员的登录与操作。二是在生产环境中，应该要求系统开发商提供主要信息的数据字典，也就是数据的使用说明，以按照相关规范，将需要的数据冗余存放或实时获取到分析数据库中。以ORACLE数据为例，可以利用PL/SQL作为第三方工具，将多个数据库中的数据到处并汇集到一起[2]。

（2）有数据接口的信息系统。部分业务系统虽然没有开放数据底层，但可以通过数据接口获取数据。如果原系统未设置接口，那么通常需要进行开发。在开发之前，应该根据实际检验检测工作情况及信息系统建设现状确定数据收集的规范与接口标准，并在与供应商的沟通中，尽可能要求其按照制定好的规则提供相关信息，包括如何安全验证，接口的实现方式，报文的格式等[3]。

（3）封闭的信息系统。一些平台软件属于封闭的信息系统，如单机版的财务软件，既不能提供底层数据，也不能通过接口对接的方式获取数据。此时可以利用软件的数据导出、查询等功能实现收集数据的目标。通常情况下，这类软件导出的数据都是Excel格式，这就需要相关人员按照转换规则，将其二次导入到分析数据库中。

（4）物联网相关数据。此类数据包括食品药品生产环境的湿度与温度的实时监测、设备的分布定位、门禁系统的指纹与人脸识别等，且一般都有配套的信息系统存储，此时可以按照数据对接要求及对接方式，通过开放、对接、导出等收集数据。

（5）非结构化的数据。对于此类数据通常需要在转化的基础采用文本分析法抓取相关信息，之后再将信息存储起来。从目前来看，非结构化的数据的收集与分析需要编码开发实现，或者是委托第三方协助开放。此外，还有一些不能分析的非结构化数据，如XML、HTML等，需要另外搭建文件服务器才能存放。

二、加快信息化建设，促进数据信息共享

（1）实验室原始数据的收集。建议尽可能采用统一的收集计算分析工具。以色谱检验仪检测的数据为例，可以选用NuGenesis SDMS色谱工作站网络版对数据进行收集、测试、分析、报告，这样不仅能提高工作效率，还能减少人为因素导致的数据失真、数据遗漏等问题[4]。此外，建议通过建立实验室LIMIS系统，实现实时收集检验原始数据的目标。

（2）检测数据及结果的上传。对于检验检测数据的收集，要改变传统的手工输入模式，这就要求建立上游信息管理系统，并规范数据类型、字段长度等标准，必要时还需利用第三方软件进行程序转化，以及时将数据与结果上传到监管系统中，为加强食品药品的安全管理提供数据支撑。

（3）检测数据的分类和标化。由于不同的数据在来源方面存在较大差别，加之各管理部门的分析目的与工作需求有所差异，对于同一数据库，会按照相应的筛选条件收集需要的数据，对此为提高收集效率与质量，应该对这类数据预先进行标化，之后在灌入分析系统。

三、加强基础保障，做好数据挖掘收集

    （1）扩展数据来源。大数据类型种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等，在食品药品检验检测数据收集的过程中，为有效整合各种数据并挖掘其中有价值的信息，需在扩展数据来源的基础上，合理采用各种数据统计方法、文本摘取方法。

（2）优化数据收集分析工具。根据数据收集分析过程中的常见问题优化相关工具，或直接引入易于操作的工具，为云计算、SPSS的软件的嵌入打下基础。

（3）开发预警系统。利用预警系统实施甄别、汇总、统计库内的数据，并通过与之前的数据相比较，寻找特异点与敏感点，以进一步分析其中蕴含的意义。

（4）数据安全管理。为确保数据收集的全面性，应该防范数据库的“崩盘”，可采用异地备份、云备份等方法进行。

结语：总而言之，食品药品检测数据是风险研判和实施科学监管的重要技术数据，为保障食品药品安全，需确保监测数据分析的准确性与合理性，而这就需要做好数据收集工作，可通过利用信息技术加强信息系统建设，规范数据格式标准，开发预警系统来实现这一目标。

参考文献：

[1]杨晖.食药检档案信息化建设：难点、机遇及对策——以连云港市食品药品检验检测中心为例[J].档案与建设,2022(12):66-67.

[2]侯金良,王建,单梦,李翠华.食品药品检验检测机构化学试剂的优化管理[J].山东化工,2022,51(21):98-99+103.

[3]裴云飞,柴海燕,孙衍波,倪训松,郭亚新.食品药品检验机构生物安全实验室设施设备运行维护管理探讨[J].中国药师,2022,25(06):1064-1067+1081.

[4]王素香,范春春,陶相锦,侯世允.食品药品检验检测实验室质量控制要点探讨[J].现代食品,2022,28(07):154-156.