CN106934476A - 一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗卫生领域，具体涉及一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，包括以下步骤：1）获取医院各个部门科室的位置分布，建立路径图；2）利用改进后的Elman网络预测各个科室路径之间的拥塞系数；3）给就医的患者配备手持RFID射频设备，用来提供患者的位置信息和接收行走路径方案；4）利用改进后的Dijkstra算法计算患者到目标位置最优的路线，并发送到患者手持的RFID射频设备，引导患者快速就医。与现有的技术相比，本发明具有考虑全面，计算准确，具有根据患者的实际情况自适应调节等优点。
Description
技术领域
本发明涉及医疗卫生领域，具体涉及一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法。
背景技术
随着国家的发展，生活水平的提高，人们对医疗的需求也越来越多，医院等医疗卫生区域接待病人的数量也与日俱增，空间也越来越大，硬件设施越来越齐全，而各个就诊的科室分布分散，当患者到医院就医时，因不熟悉位置环境，容易造成不清楚如何到达目的地的现象，同时一部分医生在知道患者就医的路线过于固定单一，在患者数量偏多的时候，造成医院部分区域堵塞，患者不能及时就诊的情况，增加了医患矛盾发生的可能性。目前已知的解决就诊问题技术方案大多采用定位导航模式，路线是固定的，不能动态的调整就医路线，容易造成部分区域堵塞的情况。
发明内容
针对上述问题，本发明设计了一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法。本发明首先把医院内部各个部门科室之间路程建立路径表，并统计经过各个路径的时间利用改进后的Elman网络预测各个科室路径之间的拥塞系数，在通过手持RFID设备获取患者在医院的位置信息后，经过云端数据中心的根据各个路径的拥塞系数计算出最优的就医路径，引导患者快速就医，提高医院的工作效率。
本发明的核心技术方案主要有以下三个方面:
1、医疗卫生区域各个科室路径的建立：如图1所示，本发明在建立路径时特别加入了电梯以及各个楼梯口，这样有两个好处：一、增加路径的组合的数量，有利于更灵活地选择就医路线；二、电梯和楼梯具有不同的特性，在设置拥塞系数上有更多的灵活性;
2、拥塞系数的预测：拥塞系数是利用每个路径中一段时间内通过的人流量与路径正常流通的容纳量的比值进行确定的，其具有一定的滞后性，换言之，只有经过一段时间统计后才能得出该路径的实际拥塞度，同时直接利用前一段时间的拥塞系数具有一定的盲目性，如图2所示，本发明首先改进了Elman神经网络结构，在Elman网络中加入了输出信息反馈，用神经网络的输出与统计后的各个路径实际的拥塞系数的数据进行误差对比，修正权值，使其更符合实际的情况;
3、拥塞系数的公式：k ab=p*E*(1-c(a,b)/max(c))。其中考虑到老人及行动不便的人需要搭乘电梯，所以进行相应得优化处理。行走不便患者是利用RFID设备测速来判断的， p为利用Elman网络预测的路径ab之间初始拥塞系数，c(a,b)为预测拥塞系数p与实际拥塞度的一个调节参数，E取值规则：若路径中有楼梯节点且行动不方便的患者，E取+∞，其它，E取1。
本发明的有益效果在于：
1、自动区分行动不便患者和正常行走患者的路线，相应的调节路径拥塞系数，为行动不便患者提供更人性化的服务；
2、引导患者快速高效的就医，同时减缓了医院拥塞程度，提高医院的工作效率，减少了医患矛盾。
综上所述，本发明设计了一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，可以根据人群需求不同，自适应地引导患者选择路径快速就医，提高医院的工作效率。
附图说明
图1 医疗卫生区域各个科室之间的路径图示。
图2 改进后的Elman神经网络结构。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细的说明：
步骤1：如图1所示，将医院各个科室划分成一个个的节点，目标位置就是目的节点，其中，注意的一下是，各层楼梯口及电梯口都也需要作为一个节点；
步骤2：如图2所示，利用改进后的Elman网络对各个路径上的拥塞度进行预测，获得每天初始的路径拥塞系数；
步骤3：利用手持RFID设备获取患者的位置、年龄和行走速度等信息，通过云端进行分析，对各个路径的拥塞度进行动态调整；
步骤4：利用经典的Dijkstra算法计算出最优的路径，并反馈到患者的手持RFID设备，患者按照优化的路线快速就医。
最后应说明的是，以上实施实例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳的实施实例对本发明进行了详细的说明，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，包括以下步骤：
步骤1：获取医院各个部门科室的位置分布，建立路径图；
步骤2：利用改进后的Elman网络预测各个科室路径之间的拥塞系数；
步骤3：给就医的患者配备手持RFID射频设备，用来提供患者的位置信息和接收行走路径方案；
步骤4：利用改进后的Dijkstra算法计算患者到目标位置最优的路线，并发送到患者手持的RFID射频设备中，引导患者快速就医。
2.根据权利要求1所述的一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，其特征在于：在步骤1中所在建立路径图时，如图1所示，将电梯口以及各个楼梯口都作为了独立的节点。
3.根据权利要求1所述的一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，其特征在于：在步骤2中，如图2所示，使用了改进后的Elman神经网络结构，在Elman网络中加入了输出信息反馈，用神经网络的输出与统计后的各个路径实际的拥塞系数的数据进行误差对比，修正权值，使其更符合实际的情况。
4.根据权利要求1所述的一种应用于医疗卫生区域就医时间优化的方法，其特征在于：在步骤2中，自适应的拥塞系数设置，拥塞系数的公式：k ab=p*E*(1-c(a,b)/max(c))；
其中考虑到老人及行动不便的人需要搭乘电梯，所以进行相应得优化处理；
行走不便患者是利用RFID设备测速来判断的， p为利用Elman网络预测的路径ab之间初始拥塞系数，c(a,b)为预测拥塞系数p与实际拥塞度的一个调节参数，E取值规则：若路径中有楼梯节点且行动不方便的患者，E取+∞，其它，E取1。
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