CN101596147A - 一种药品发放的自动警示方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种药品发放的自动警示方法,属于模式识别技术领域,首先训练模块收集所有药品多角度图片信息建立所有药物的特征库;其次匹配查询模块在医护人员根据药方发药时,根据自动警示系统自动拍摄所发药物图片并查询是否存在与所发药物容易混淆的药物,并对所发药品给出语音提示,请医护人员进行确认,自动警示系统,包括运行本方法所述软件的服务器、摄像机、音箱、发药台和发药确认按钮。

Description

一种药品发放的自动警示方法
技术领域
本发明涉及一种药品发放的自动警示方法,属于模式识别技术领域。
背景技术
当今世界,随着医学的日渐发达,药物的种类也日益增多,在包装的外观、形状、颜色方面相似度较高的药物也越来越多,增加了医护人员辨认所发药物是否正确的工作强度,还有可能导致发错药的情况发生。医疗机构为此发明了繁琐的“三查七对一交代”,其操作复杂,成本高昂;即使如此,仍然有大量发错药的情形发生。据《中国医药报统计》,医院发错药的比例高达0.5%,而普通药房药店发错药的比例高达1%。对医疗机构而言有极大的管理责任,对患者而言,有非常大的风险。然而迄今为止,尚无有效的技术方案,过于依赖制度和医护人员素质。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种能够有效地避免发错药情况发生,提高药房工作人员发药时工作效率的药品发放的自动警示方法。
一种药品发放的自动警示方法,首先训练模块收集所有药品多角度图片信息建立所有药物的特征库;其次匹配查询模块在药房工作人员根据药方发药时,自动拍摄所发药物图片并查询是否存在与所发药物容易混淆的药物,并对所发药品给出语音提示,请药房工作人员进行确认。
一种药品发放的自动警示系统,包括运行本方法所述软件的服务器、摄像机、音箱、发药台和发药确认按钮。
所述建立药物特征库的流程如下:
A.将采集的药物图片中所包含的药物外包装的外观、颜色和形状提取每种药物的特征向量;
B.将药物的特征向量存入计算机建立药物特征数据库;
所述发药时易混淆药物查询流程如下:
A.药房工作人员按照药方拿齐药物后,将药物放到发药台,此时,位于发药台上方的摄像头会自动采集所发药物的图片,当摄像头采集的图片传输到服务器以后,服务器会检测到发药台上有了新的药物;
B.服务器控制摄像头采集多张所发药物的图片;
C.摄像头将采集的药物图片发回服务器;
D.服务器根据传输回来的药物图象与之前空的发药台图像的差异,判断出有发药活动发生,提取几种对比药物的特征向量;
E.服务器端分别将几种对比药物的特征和药物特征库中的药物特征进行相似度匹配查询,通过比较药物的特征向量得出相似度;
F.如果查到有药物在形状和颜色两个方面和所发的药物有着很高的相似度,容易造成混淆;服务器检测到易混淆药物后,向扬声器发送声音数据,提示药房工作人员所发药中存在容易和其他药物混淆的药物,并请药房工作人员进行确认;
G.药房工作人员根据语音提示,对所发药物的正确性进行确认或更换;
H.药房工作人员点击确认按钮,通知服务器已经完成确认,并将药物发给病人;
I.服务器收到确认消息后完成本次查询,等待下一次发药活动的发生。
本发明的有益效果在于:本方法记录了药品发放的种类、数量、时间;提供了事后查询和校对药物发放历史的可行性,当有与所发药物相似度较高的药物存在时,自动给出提示,避免发错容易混淆的药物,从而使发药工作更具准确性和高效率。不仅保证了病人的用药安全,也提高了药房工作人员发药时的工作效率。
附图说明
图1是本发明的应用结构框图
图2是本发明方法的结构框图
图3是本发明的系统流程图
实施方式
一种药品发放的自动警示方法,首先训练模块收集所有药品多角度图片信息建立所有药物的特征库;其次匹配查询模块在药房工作人员根据药方发药时,自动拍摄所发药物图片并查询是否存在与所发药物容易混淆的药物,并对所发药品给出语音提示,请药房工作人员进行确认。
一种药品发放的自动警示系统,包括运行本方法所述软件的服务器、摄像机、音箱、发药台和发药确认按钮。
本发明的技术方案使用了如下两个关键步骤,参见图2。
第一步:训练模块负责对所有药品包装进行分类和特征值提取。在分类器模块,训练一个药品包装分类器。由于药品种类繁多,药品包装千差万别,训练分类器的难度非常大。本发明采用了Correlation Discriminant Analysis(相关辨别学习理论)来训练得到最优的变换度量矩阵,这种学习算法可以在某些约束下寻找到一个变换矩阵,使得训练样本的类内相关性与类间相关性的差别最大化,从而使得在测试样本上具有更好的推广性能,并采用了共轭梯度下降方法,从而有效地解决了在几十万级别的样本数量上速度和效果的优化问题。在特征选择模块,本产品采用了基于classification(聚类)算法的有监督特征选择方法。以上所述算法皆为公知算法。
第二步:匹配查询目标药物模块。该模块主要有三个子模块,基于semi-supervisedCost-sensitive AdaBoost(半监督的代价敏感的AdaBoost)算法实现模式匹配,分析发药台上的药品已更新;
基于Potts的图像分割算法,获取独立的药品包装图片;
使用上述Classification(聚类)算法提取特征值,并进行模式匹配。该模块流程如下:摄像头201自动采集发药台202上的药品包装图片,将视频数据传输给服务器205,205根据上述的模式匹配、图像分割和特征值提取算法进行匹配查询,将查询结果输出给音响设备203,医护人员根据提示和判断按下确认按钮204,将发送完成信息传输给服务器205,表示本次发药完成。
实施实例:
假设某药房共有药物1000种,针对每种药物采集了10张照片。
1.建立药物特征库。
如附图2所示,建立药物特征库的流程如下:
A.将采集的10000张药品包装图片中所包含的药物外包装的外观、颜色和形状提取每种药物的特征向量。
B.将这1000种药品包装的特征向量存入计算机建立药品包装特征数据库。
2.易混淆药品包装查询。
假设发药台上的药品包装有A、B、C、D、E五种。
如附图1和附图3所示,发药时易混淆药品包装查询流程如下:
A.位于发药台202上方的摄像头201会自动采集所发药物的图片,当摄像头201采集的图片传输到服务器205以后,服务器会205检测到发药台上有了新的药物;
B.服务器205控制摄像头201采集多张所发药品包装的图片;
C.摄像头201将采集的药品包装图片发回服务器205;
D.服务器205根据传输回来的药品包装图象与之前空发药台图像的差异,判断出有发药活动发生,提取A、B、C、D、E五种药物的特征向量;
E.服务器端分别将A-E五种药品包装的特征和药物特征库中的药品包装特征进行相似度匹配查询,通过比较药品包装的特征向量得出相似度;
F.如果查到有药物X和Y的包装在形状和颜色两个方面和药物C的包装有着很高的相似度,容易造成混淆,服务器205检测到易混淆药物后,向扬声器203发送声音数据,提示药房工作人员所发药中存在容易和其他药物混淆的药物,并请药房工作人员进行确认;
H.药房工作人员根据语音提示,对所发药物C的正确性进行确认或更换;
K.药房工作人员点击确认按钮204,通知服务器205已经完成确认,并将药物发给病人;
L.服务器205收到确认消息后完成本次查询,等待下一次发药活动的发生。

Claims (4)

1、一种药品发放的自动警示方法,其特征在于:首先训练模块收集所有药品多角度图片信息建立所有药物的特征库;其次匹配查询模块在药房工作人员根据药方发药时,根据自动警示系统自动拍摄所发药物图片并查询是否存在与所发药物容易混淆的药物,并对所发药品给出语音提示,请药房工作人员进行确认。
2、根据权利要求1所述的药品发放的自动警示方法,其特征在于,所述自动警示系统,包括运行本方法所述软件的服务器、摄像机、音箱、发药台和发药确认按钮。
3、根据权利要求1所述的药品发放的自动警示方法,其特征在于,所述建立药物特征库的流程如下:
A.将采集的药物图片中所包含的药物外包装的外观、颜色和形状提取每种药物的特征向量;
B.将药物的特征向量存入计算机建立药物特征数据库;
4、根据权利要求1所述的药品发放的自动警示方法,其特征在于,所述发药时易混淆药物查询流程如下:
A.药房工作人员按照药方拿齐药物后,将药物放到发药台,此时,位于发药台上方的摄像头会自动采集所发药物的图片,当摄像头采集的图片传输到服务器以后,服务器会检测到发药台上有了新的药物;
B.服务器控制摄像头采集多张所发药物的图片;
C.摄像头将采集的药物图片发回服务器;
D.服务器根据传输回来的药物图象与之前空的发药台图像的差异,判断出有发药活动发生,提取几种对比药物的特征向量;
E.服务器端分别将几种对比药物的特征和药物特征库中的药物特征进行相似度匹配查询,通过比较药物的特征向量得出相似度;
F.如果查到有药物在形状和颜色两个方面和所发的药物有着很高的相似度,容易造成混淆;服务器检测到易混淆药物后,向扬声器发送声音数据,提示药房工作人员所发药中存在容易和其他药物混淆的药物,并请药房工作人员进行确认;
G.药房工作人员根据语音提示,对所发药物的正确性进行确认或更换;
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