CN115910313A - 网络应用程序随机选择系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种网络应用程序随机选择系统，包括：信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；随机选择部件，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师；网络通讯部件，用于向随机选择的多个处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求。通过本发明，能够根据预测的网络应用程序下一时间分段内的在线处理开方数量随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以请求在线，从而在降低网络开药应用程序运营开销的同时，避免浪费用户等待处方审核的时间。
Description
5技术领域
本发明涉及网络应用程序领域，尤其涉及一种网络应用程序随机选择系统。
背景技术
0网络应用程序是一种使用网页浏览器在互联网或企业内部网上操作的应用软件。是一种以网页语言(例如HTML、JavaScript、Java等编程语言)撰写的应用程序，需要通过浏览器来运行。网络应用程序风行的原因之一，是因为可以直接在各种电脑平台上运行，不需要事先安装或定期升级等程序。
5例如，运行电子商务的网络应用程序，是利用计算机技术、网络技术
和远程通信技术，实现整个商务过程中的电子化、数字化和网络化。人们不再是面对面的、看着实实在在的货物、靠纸介质单据(包括现金)进行买卖交易。而是通过网络，通过网上琳琅满目的商品信息、完善的物流配送系统和方便安全的资金结算系统进行交易(买卖)。
0同样，运行药品采购的网络应用程序，需要执行处方药品和非处方药
品的销售。现有公开的技术方案有：(1)申请公布号“CN113380371A”、发明公布名称“一种用于互联网医院的医生在线处方开单系统”，包括用户权限模块、登录模块、问诊沟通模块和我的模块；所述用户权限模块包括医生模块、角色模块和权限模块，所述登录模块包括注册模块和认证模块，所述问诊沟通模块包括诊断开方和消息推送，所述我的模块包括我的患者和问诊记录，该发明通过问诊沟通模块方便在系统诊疗平台内建立医生与患者之间的沟通渠道，负责串联医患之间的沟通交流，从而使得医生与患者之间能够及时的将就诊信息以交流的方式进行传递和分享，提高了就诊信息传递的及时性，同时使得医生能够依据患者的就诊信息对其进行更为有效的诊断，提高患者在实际在线就诊过程中的就诊体验和就诊效果。(2)申请公布号“CN112786147A”、发明公布名称“非接触在线处方系统”，包括用户端、医师端、审核系统、修改系统、发放系统、回访系统，用户端输入患者基础信息，添加药物及凭证，提交处方单后，等待医师端审核；用户端与医师端均接入审核系统，审核系统获取实名认证，对用户端提供的真实身份信息进行核对，根据处方单的配伍禁忌、药物剂量进行审核，若审核不通过，则拒绝开单并提供拒绝原因；所述修改系统，根据患者信息，进行增删处方中药物及剂量，生成新的处方单，相关医师签名发送。通过信息查询，对患者的诊疗记录及处方单数据的有效性进行识别判断，医师对处方单进行审核与建议，并沟通了解具体情况，实时判断所开药物的剂量是否过高或者高低，保证处方单的正确性。
从现有技术可以看出，对于非处方药品来说，网络应用程序的用户购买程序比较简单，与其他商品销售模式大致相同，而对于处方药品来说，网络应用程序的用户购买程序比较复杂，需要上传自己的过往病历并通过注册于网络应用程序的处方医师人工检验通过后方能够购买成功。
这就导致了每一时间分段内购买处方药品的数量与在线处方医师数量的错配，如果在线处方医师数量相比较于该时间分段内购买处方药品的数量不足时，需要耗费用户更多的等待时间，相反，则浪费了较多在线处方医师的精力，影响了网络应用程序的运营成本。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种网络应用程序随机选择系统，通过采用AI模型基于网络应用程序用户规模以及过往各个时间分段的处方开药信息预测网络开药应用程序下一时间分段内的在线处理开方数量，进而根据预测的下一时间分段内的在线处理开方数量，采用随机函数从已注册到所述网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师，并进行多个目标处方医师的网络通知，从而使得所述网络开药应用程序处方开方需求与处理处方开方需求的医师数量匹配。
根据本发明的一方面，提供了一种网络应用程序随机选择系统，所述系统包括；
信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；
随机选择部件，与所述信息转换部件连接，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师；
网络通讯部件，与所述随机选择部件建立无线网络连接，用于向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求；
内容存储部件，与所述随机选择部件连接，服务于所述网络开药服务器，用于存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息；
类型分析机构，设置在网络开药服务器端，与所述信息转换部件连接，用于将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件包括：将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：每一时间分段对应的分类开方信息为每一时间分段内注册用户通过所述网络开药应用程序完成各类需要处方的疾病的开方数量；
其中，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量包括：确定的对应的在线处方医师数量与下一时间分段内的在线处理开方数量成正比。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明A实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图。
图2为根据本发明B实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图。
图3为根据本发明C实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的网络应用程序随机选择系统的实施方案进行详细说明。
A实施方案
图1为根据本发明A实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图，所述系统包括：
信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；
示例地，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量包括：下一时间分段内的在线处理开方数量为200时，确定的与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量为10，下一时间分段内的在线处理开方数量为400时，确定的与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量为20，以及下一时间分段内的在线处理开方数量为600时，确定的与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量为30；
随机选择部件，与所述信息转换部件连接，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师；
网络通讯部件，与所述随机选择部件建立无线网络连接，用于向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求；
内容存储部件，与所述随机选择部件连接，服务于所述网络开药服务器，用于存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息；
类型分析机构，设置在网络开药服务器端，与所述信息转换部件连接，用于将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件包括：将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：每一时间分段对应的分类开方信息为每一时间分段内注册用户通过所述网络开药应用程序完成各类需要处方的疾病的开方数量；
其中，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量包括：确定的对应的在线处方医师数量与下一时间分段内的在线处理开方数量成正比。
由此可见，本发明至少具有以下两个重要发明点：
(1)针对某一网络开药应用程序，根据预测的下一时间分段内的在线处理开方数量，采用随机函数从已注册到所述网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师，并进行多个目标处方医师的网络通知，从而使得所述网络开药应用程序处方开方需求与处理处方开方需求的医师数量匹配；
(2)采用AI模型预测网络开药应用程序下一时间分段内的在线处理开方数量，其中，将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，
执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方5信息，进而获得预测的下一时间分段内的在线处理开方数量。
B实施方案
图2为根据本发明B实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图。
如图2所示的网络应用程序随机选择系统包括以下部件：0信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；
随机选择部件，与所述信息转换部件连接，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方5医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师；
网络通讯部件，与所述随机选择部件建立无线网络连接，用于向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求；
内容存储部件，与所述随机选择部件连接，服务于所述网络开药服务0器，用于存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息；
类型分析机构，设置在网络开药服务器端，与所述信息转换部件连接，用于将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件；
无线报警部件，与所述随机选择部件连接，用于在响应的处方医师的数量小于随机选择的与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师的数量时，通过无线网络向所述网络开药服务器的网络开药应用程序的管理终端发送医师不足信号；
其中，所述无线报警部件还用于在响应的处方医师的数量大于等于所述随机选择的与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师的数量时，暂缓通过无线网络向所述网络开药服务器的网络开药应用程序的管理终端发送医师不足信号。
C实施方案
图3为根据本发明C实施方案示出的网络应用程序随机选择系统的结构方框图。
如图3所示的网络应用程序随机选择系统包括以下部件：
信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；
随机选择部件，与所述信息转换部件连接，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师；
网络通讯部件，与所述随机选择部件建立无线网络连接，用于向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求；
内容存储部件，与所述随机选择部件连接，服务于所述网络开药服务器，用于存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息；
类型分析机构，设置在网络开药服务器端，与所述信息转换部件连接，用于将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件；
模型处理部件，与所述类型分析机构连接，用于将完成预设数量的训练操作后的AI模型发送给所述类型分析机构使用；
其中，将完成预设数量的训练操作后的AI模型发送给所述类型分析机构使用包括：所述预设数量的取值与已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师的数量单调正向关联。
接着，继续对本发明的网络应用程序随机选择系统的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明任一实施方案的网络应用程序随机选择系统中：
将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：将下一时间分段内注册用户通过所述网络开药应用程序完成各类需要处方的疾病的开方数量进行累计以获得下一时间分段内的在线处理开方数量，并发送给所述信息转换部件。
在根据本发明任一实施方案的网络应用程序随机选择系统中：
将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：下一时间分段以及多个历史时间分段中每一时间分段持续时长相等。
在根据本发明任一实施方案的网络应用程序随机选择系统中：
将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息包括：所述AI模型基于前馈神经网络，下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量作为所述前馈神经网络的多项输入数据；
其中，将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息还包括：下一时间分段对应的分类开方信息作为所述前馈神经网络的单项输入数据；
其中，将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息还包括：所述网络开药服务器的网络开药应用程序中各类需要处方的疾病的总数越少，选择的多个历史时间分段的数量越少。
在根据本发明任一实施方案的网络应用程序随机选择系统中：
存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息包括：每一个医师信息包括对应医师的无线通信装置对应的IP网络地址以及对应医师的姓名、科室以及习惯在线时间区间；
其中，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量还包括：每一时间分段持续时长为20分钟、40分钟、60分钟中的一种。
以及在根据本发明任一实施方案的网络应用程序随机选择系统中：
向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求包括：向每一目标处方医师对应的无线通信装置发送下一时间分段的在线请求，所述在线请求以IP数据包的形式发送；
其中，向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求还包括：所述IP数据包中包括所述无线通信装置对应的IP网络地址、下一时间分段以及请求在线的请求信息。
另外，在所述网络应用程序随机选择系统中，从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师包括：基于随机函数执行从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师。
采用本发明的网络应用程序随机选择系统，针对现有技术中执行处方药品审核的网络应用程序运营成本包以及用户等候时间长的技术问题，能够根据预测的网络应用程序下一时间分段内的在线处理开方数量随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以请求在线，从而在降低网络开药应用程序运营开销的同时，避免浪费用户等待处方审核的时间。
以上所述，仅为本申请实施方案的具体实施方式，但本申请实施方案的保护范围并不局限于此，任何在本申请实施方案揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请实施方案的保护范围之内。因此，本申请实施方案的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种网络应用程序随机选择系统，其特征在于，所述系统包括：
信息转换部件，设置在网络开药服务器端，用于接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量；
随机选择部件，与所述信息转换部件连接，用于从已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师中随机选择与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师以作为多个目标处方医师；
网络通讯部件，与所述随机选择部件建立无线网络连接，用于向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求；
内容存储部件，与所述随机选择部件连接，服务于所述网络开药服务器，用于存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息；
类型分析机构，设置在网络开药服务器端，与所述信息转换部件连接，用于将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件包括：将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息；
其中，将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：每一时间分段对应的分类开方信息为每一时间分段内注册用户通过所述网络开药应用程序完成各类需要处方的疾病的开方数量；
其中，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量包括：确定的对应的在线处方医师数量与下一时间分段内的在线处理开方数量成正比。
2.如权利要求1所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于，所述系统还包括：
无线报警部件，与所述随机选择部件连接，用于在响应的处方医师的数量小于随机选择的与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师的数量时，通过无线网络向所述网络开药服务器的网络开药应用程序的管理终端发送医师不足信号；
其中，所述无线报警部件还用于在响应的处方医师的数量大于等于所述随机选择的与在线处方医师数量对应数量的多个处方医师的数量时，暂缓通过无线网络向所述网络开药服务器的网络开药应用程序的管理终端发送医师不足信号。
3.如权利要求1所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于，所述系统还包括：
模型处理部件，与所述类型分析机构连接，用于将完成预设数量的训练操作后的AI模型发送给所述类型分析机构使用；
其中，将完成预设数量的训练操作后的AI模型发送给所述类型分析机构使用包括：所述预设数量的取值与已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师的数量单调正向关联。
4.如权利要求1-3任一所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：将下一时间分段内注册用户通过所述网络开药应用程序完成各类需要处方的疾病的开方数量进行累计以获得下一时间分段内的在线处理开方数量，并发送给所述信息转换部件。
5.如权利要求1-3任一所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
将基于AI模型预测的下一时间分段内的在线处理开方数量发送给所述信息转换部件还包括：下一时间分段以及多个历史时间分段中每一时间分段持续时长相等。
6.如权利要求1-3任一所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息包括：所述AI模型基于前馈神经网络，下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量作为所述前馈神经网络的多项输入数据。
7.如权利要求6所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息还包括：下一时间分段对应的分类开方信息作为所述前馈神经网络的单项输入数据。
8.如权利要求7所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
将下一时间分段之前多个历史时间分段分别对应的分类开方信息以及所述网络开药服务器的网络开药应用程序的注册用户数量输入到所述AI模型中，执行所述AI模型以获得所述AI模型输出的下一时间分段对应的分类开方信息还包括：所述网络开药服务器的网络开药应用程序中各类需要处方的疾病的总数越少，选择的多个历史时间分段的数量越少。
9.如权利要求1-3任一所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
存储已注册到所述网络开药服务器的网络开药应用程序的各个处方医师分别对应的各个医师信息包括：每一个医师信息包括对应医师的无线通信装置对应的IP网络地址以及对应医师的姓名、科室以及习惯在线时间区间；
其中，接收下一时间分段内的在线处理开方数量，并确定与下一时间分段内的在线处理开方数量对应的在线处方医师数量还包括：每一时间分段持续时长为20分钟、40分钟、60分钟中的一种。
10.如权利要求1-3任一所述的网络应用程序随机选择系统，其特征在于：
向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求包括：向每一目标处方医师对应的无线通信装置发送下一时间分段的在线请求，所述在线请求以IP数据包的形式发送；
其中，向所述多个目标处方医师分别对应多个无线通信装置分发下一时间分段的在线请求还包括：所述IP数据包中包括所述无线通信装置对应的IP网络地址、下一时间分段以及请求在线的请求信息。
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