本数据集记录了2024年至2025年期间药品非法添加检验检测中的多份样品记录，涵盖药品类别、检出成分、添加量等关键信息。通过对原始检验记录的结构化处理，形成了检出成分数量、风险等级、成分数分类等核心指标。本数据集可用于药品安全风险评估、非法添加趋势分析、监管重点识别及检验资源优化等工作。

1、原始数据;本数据集原始数据为申请单位在药品非添专项获取的检验记录，包含检品编号、药品类别、检验依据等原始字段（A-E列）。2、衍生字段计算：检出成分数量（F列） 通过逗号“、”分隔符对“检出成分”字段进行解析并计数 统计检出的非法添加成分的种类数；添加成分类型（G列） 根据“检出成分”的药理类别进行归类 标识检出成分的类别 ；平均每成分含量（mg）（H列） 平均每成分含量 = 单粒总添加量 / 检出成分数量 衡量每种成分的平均添加量，反映风险集中度；含量占比（%）（L列） 含量占比 = 平均每成分含量 / 单粒总添加量 × 100 验证数据一致性，识别成分分布是否均匀；检验结论（I列）若“检出成分”包含非法添加的组分，判定为“不符合规定”，若“检出成分”为0/空、为“无”或均为允许使用的成分，判定为“符合规定”风险提示（J列）当检验结论 = “不符合规定”时，标记“有”；否则标记为“/”；风险等级（M列）IF(总添加量＞50mg, “高风险”, IF(10mg≤总添加量≤50mg, “中风险”, “低风险”）成分数分类（N列）IF(检出成分数量 ≥ 3, “多成分”, “少成分”。

本数据广泛适用于以下典型分析方向： 1.监管决策支持：通过风险提示快速识别风险记录，为重点监管提供数据支撑。 2.智能风险评估：基于禁用物质识别与总添加量分级，实现药品安全风险的自动化分级。 3.趋势监测预警：根据风险提示的时间分布和药品类别特征，及时发现系统性风险。 4.检验资源优化：优先处理风险提示为“有”的样本，提高监管效率。 5.规则验证优化：通过实际数据验证和优化风险评价算法的准确性与覆盖面。

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1、字段名称：序号、检品编号、药品类别、检验依据、检出成分、检出成分数量、添加成分类型、单粒总添加量（mg/粒）、检验结论、风险提示、平均每成分含量（mg）、含量占比（%）、风险等级、成分数分类。2、字段单位/格式：数值、字串符、字串符、文本、文本、个、 文本、mg/粒、文本、文本、mg、%、文本、文本。3、字段说明：数据编号，用于区分不同记录、实验样品唯一编号、药品类别名称（如风湿止痛类）、样品检验所使用的方法标准、检出的非法添加成分名称，多个成分以“、”分隔、检出非法添加成分的种类个数、检出成分的药理类别、每粒样品中所有检出非法添加成分的总添加量、符合要求 / 不符合要求、有 / 空（不符合要求时为“有”）、单粒总添加量 ÷ 检出成分数量、平均每成分含量 ÷ 单粒总添加量 × 100、高风险 / 中风险 / 低风险、多成分（≥3种）/ 少成分（＜3种）。