CN107731272A - 一种门诊药品安全发放流程优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种门诊药品安全发放流程优化方法，首先患者对医生开具的处方进行缴费；然后药房药师对处方药品进行确认并进行药品配发；具体的，通过药师对处方药品进行确认；将调剂的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的核对识别判断；若识别正确，则进行下一个处方的确认、放置和识别；如识别不正确，则识别系统的报警装置进行报警。本发明的有益效果体现在：可方便的基于药品包装进行自动识别，从而通过自动而非手工基于处方药品数据对药品进行核对，以提高药品发放的安全级别，避免了由人工核对误差错误可能造成的患者安全隐患，改变了现有的药房发药模式和药师的工作方式，降低了药师工作量的同时，大大提高了药师工作效率。

Description

一种门诊药品安全发放流程优化方法
技术领域
本发明属于图像处理及自动化装置技术领域，具体涉及一种门诊药品安全发放流程优化方法。
背景技术
随着社会的进步，生活水平的提升，人们对于健康的需求越来越多，对健康的关注程度也越来越高。由此造成医院常常也是人满为患，通常医生在给患者就诊后，会给患者开具处方，患者通过处方去缴费，然后去药房取药。现有的配药工作都是通过人工在药房内进行调剂，再和处方进行核对，然后将药品发放给患者。这种人工方式核对工作量大，且还容易出错，效率低下。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种门诊药品安全发放流程优化方法。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
一种门诊药品安全发放流程优化方法，包括如下步骤：
S1、患者对医生开具的处方进行缴费；
S2、药房药师对处方药品进行确认并进行药品配发；
S3、患者在门诊药房进行取药；
所述S2还包括如下步骤：
S21、药师对处方药品进行确认；
S22、将调剂药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的核对识别判断；若识别正确，则进行下一个处方的确认、放置和识别；如识别不正确，则识别系统的报警装置进行报警；
优选地，所述S22包括如下步骤，
S221、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；
S222、将获得的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行待识别药品的图像采集，并将提取的图像数据进行转换矩阵，将转换后的矩阵信息与S221内的数据库进行比对分析；
S223、若分析比对正确，则识别系统进行正确提醒指示，且将信息进行存档；若分析比对不正确则进行错误提醒指示。
优选地，所述S223中分析比对不正确包括如下步骤，
当分析比对不正确时，进行语音报警及红灯报警指示；当识别区域缺少药品时，提醒指示灯显示黄色。
优选地，所述S221中特征图像包括药品包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。
优选地，所述药品包装的形状包括盒状、圆筒状。
优选地，当所述药品包装为盒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、识别系统的图像采集机构对获得的待核对药品的图像进行转换矩阵；
S2222、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2221中转换的矩阵进行校正。
优选地，所述药品包装为圆筒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、图像采集机构对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；
S2222、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S2223、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2222中转换的矩阵进行校正；
S2224、对S2223中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S2225、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
优选地，所述S222中图像比对分析包括如下步骤，将待比对药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
优选地，所述S222中还包括效期批号识别步骤，
首先，对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
其次，根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
最后，根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
优选地，所述S22还包括，
S224、将分析的结果在显示机构上进行显示以供参阅。
本发明的有益效果体现在：可以方便的进行就医取药时对药品包装盒上图像的采集，避免了人工对药品盒上内容进行核实产生的误差错误，改变了现有的人工审核方式，降低了药师工作量的同时，大大提高了审核效率。
具体实施方式
以下结合实施例具体阐述本发明的技术方案，本发明揭示了一种门诊药品安全发放流程优化方法，与现有技术相同，包括如下步骤：
S1、患者对医生开具的处方进行缴费；就医缴费可以采用现有的现金缴费或者采用医保卡等缴费方式，在此不做限制。
S2、药房药师对处方药品进行确认并进行药品调剂；
S3、患者在门诊药房进行取药，并对患者进行用药提醒。
不同的是，所述S2中对药品获取后对药品的判断是否正确采用如下步骤：
S21、药师对处方药品进行确认；
S22、将获得的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的核对识别判断；若识别正确，则进行下一个处方的确认、放置和识别；如识别不正确，则识别系统的报警装置进行报警。
以上通过系统进行识别，免去了人工核对时出现的失误，且能极大的提高发药效率。
所述S22包括如下步骤，
S221、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；所述S221中特征图像包括药品包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。所述药品包装的形状包括盒状、圆筒状。
S222、将调剂的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的图像采集，并将提取的图像数据进行转换矩阵，将转换后的矩阵信息与S221内的数据库进行比对分析；
所述S222中还包括效期批号识别步骤，
首先，对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
其次，根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
最后，根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
所述S222中图像比对分析包括如下步骤，将待比对药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
具体的，当所述药品包装为盒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、识别系统的图像采集机构对获得的待核对药品的图像进行转换矩阵；
S2222、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2221中转换的矩阵进行校正。
所述药品包装为圆筒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、图像采集机构对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；
S2222、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S2223、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2222中转换的矩阵进行校正；
S2224、对S2223中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S2225、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
S223、若分析比对正确，则识别系统进行正确提醒指示，且将信息进行存档；若分析比对不正确则进行错误提醒指示，并将分析的结果在显示机构上进行显示以供参阅。
以上所述S223中分析比对不正确包括如下步骤，
当分析比对不正确时，进行语音报警及红灯报警指示；当识别区域缺少药品时，提醒指示灯显示黄色。当然，具体的报警指示可以根据需要进行设定变换。
当然本发明尚有多种具体的实施方式，在此就不一一列举。凡采用等同替换或者等效变换而形成的所有技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种门诊药品安全发放流程优化方法，包括如下步骤：
S1、患者对医生开具的处方进行缴费；
S2、药房药师对处方药品进行确认并进行药品配发；
S3、患者在门诊药房进行取药；
其特征在于：所述S2还包括如下步骤：
S21、药师对处方药品进行确认；
S22、将获得的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的核对识别判断；若识别正确，则进行下一个处方的确认、放置和识别；如识别不正确，则识别系统的报警装置进行报警。
2.如权利要求1所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S22包括如下步骤，
S221、建立数据库，采集作为样品的药品包装的特征图像作为标准，并将其作为数学模型，建立作为匹配识别的标准的数据库；
S222、将获得的药品一次或多次放置于识别系统的识别区域进行药品的图像采集，并将提取的图像数据进行转换矩阵，将转换后的矩阵信息与S221内的数据库进行比对分析；
S223、若识别区域的药品同处方数据进行分析比对后结果正确，则识别系统进行正确提醒指示，且将核对图像、相关信息进行存档；若分析比对不正确则进行错误提醒指示，同时将错误的核对图像和相关信息进行存档。
3.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S223中分析比对不正确包括如下步骤，
当分析比对不正确时，进行语音报警及红灯报警指示；当识别区域缺少药品时，提醒指示灯显示黄色。
4.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S221中特征图像包括药品包装盒形状特征图像、颜色特征图像、药品名字特征图像、规格特征图像、条形码特征图像、有效期特征图像和生产批号特征图像。
5.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述药品包装的形状包括盒状、圆筒状。
6.如权利要求3所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：当所述药品包装为盒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、识别系统的图像采集设备对待核对药品的图像进行转换矩阵；
S2222、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2221中转换的矩阵进行校正。
7.如权利要求3所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述药品包装为圆筒状时，所述S222图像采集包括如下步骤，
S2221、图像采集设备对圆筒状包装盒进行不同角度的多次图像的采集；
S2222、对不同角度采集到的多次图像进行转换矩阵；
S2223、通过S221数据库中的样品标准矩阵将S2222中转换的矩阵进行校正；
S2224、对S2223中校正后的图像进行选取，用于获得药瓶的外形轮廓的数序模型；
S2225、通过采集的不同图片利用标定得到的矩阵拼接得到药瓶上标签的展开平面图。
8.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S222中图像比对分析包括如下步骤，将待比对药品图像与对应的数字模型的匹配，通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式对待核对药品的外形、形状纹理、颜色、条码信息等模型与数据库中标准模型进行匹配识别。
9.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S222中还包括效期批号识别步骤，
首先，对校正后的图像通过遍历算法、迭代算法、图像金字塔、Hu矩等多种算法及数学程式进行药品图像与对应的数字模型的匹配，并得到相对于标准模型坐标系的坐标系；
其次，根据标准模型数据得到当前药品的效期批号区域，并通过矩阵变换算法、阈值分割算法、形态学算法进行预处理；
最后，根据标准数据模型内预设的字符识别类型进行待核对药品效期批号识别。
10.如权利要求2所述的一种门诊药品安全发放流程优化方法，其特征在于：所述S22还包括，
S224、将分析的结果在显示设备上进行显示以供参阅。
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