涂巍峰

医疗采购平台在现代医疗体系中发挥着至关重要的作用，尤其在供应商评估环节中，合理高效的评估方法能显著提升采购效率和质量。机器学习算法为供应商评估提供了创新的技术手段，通过对大量数据的分析和处理，能够在准确性和效率上显著超越传统方法。本文探讨了机器学习算法在医疗采购平台供应商评估中的应用，着重介绍了不同算法的特点及其在实际应用中的效果。研究发现，机器学习算法不仅可以提高评估的客观性，还能通过数据挖掘和预测分析，为采购决策提供有力支持。基于算法的评估系统有助于降低风险、提高采购透明度和优化资源配置，从而推动医疗采购平台的整体发展。

机器学习算法；医疗采购；供应商评估；数据分析；采购决策

[1] 海瑞,王慧,张蓉,等.基于机器学习的老年慢性心力衰竭病人衰弱风险预测模型的构建[J].护理研究,2024,38(12):2103-2109. [2] 宋雪青,马晓萌,张学靓,等.机器学习算法在手术部位感染预测中的应用进展[J].中国消毒学杂志,2023,40(09):698-700. [3] 肖庆颖,于广军.医疗大数据的研究与进展[J].上海医学,2023,46(07):420-423. [4] 吕莹.基于全生命周期的医疗设备采购预算编制及管理探讨[J].活力,2024,42(10):94-96. [5] 慕欣.中国制造提质放异彩[N].医药经济报,2024-05-09(001).

点击下载PDF