CN116313016A - 医疗物资调配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN116313016A CN202310406624.2A CN202310406624A CN116313016A CN 116313016 A CN116313016 A CN 116313016A CN 202310406624 A CN202310406624 A CN 202310406624A CN 116313016 A CN116313016 A CN 116313016A
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Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种医疗物资调配方法，包括：获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；生成医疗物资调配方案的医疗成本；根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案此外，本发明还涉及区块链技术，数据列表可存储于区块链的节点。本发明还提出一种医疗物资调配装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高医疗物资调配的效率。

Description

医疗物资调配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种医疗物资调配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
因为核酸检测需要大量的医疗物资资源(例如采样管，采样拭子等)，由于每日核酸采样点的检测需求不是固定的，因此医疗资源的调配成为了核酸采样工作的重点。
目前各核酸检测点的医疗物资调配更主要的是医护人员通过以往经验来分配医疗物资，此调配方法如果遇到突发情况(例如区域内出现确诊病例等)则会响应不及时，导致核酸检测点医疗物资不足，需要临时补充等情况发生，应该避免由医护人员经验决定的调配方案产生的调配问题。因此如何提升医疗物资调配效率，成为了亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种医疗物资调配方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决医疗物资调配时效率较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种医疗物资调配方法，包括：
获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
可选地，所述根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，包括：
对所述居民信息进行特征提取，得到所述目标区域的居民特征；
利用预设的分类标签对所述居民特征进行分类，得到所述目标区域的分类特征；
将所述分类特征写入待填充的区域分类表中，得到填充完成的区域分类表。
可选地，所述根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型，包括：
对预设的疾病传染单向模型进行参数初始化，得到所述预设的疾病传染单向模型的初始疾病传染参数；
根据所述区域分类表生成不同日期的所述目标区域内居民的身体状况信息；
根据所述身体状况信息计算居民的身体状况转变率，利用所述身体状况转变率对所述初始疾病传染参数进行参数优化，得到目标疾病传染参数；
根据所述目标疾病传染参数对所述预设的疾病传染单向模型进行模型参数更新，得到更新完成的疾病传染单向模型。
可选地，所述利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求，包括：
确定仿真日期和目标区域的居民总数；
将所述仿真日期和所述居民总数输入至所述疾病传染单向模型，得到所述目标区域的疫情趋势；
根据所述疫情趋势确定所述目标区域的医疗资源需求。
可选地，所述根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，包括：
确定目标区域的医疗集中点，根据所述区域分类表逐个选取其中一个所述目标区域内居民为目标居民；
计算所述目标居民与所述医疗集中点的居民距离，确定所述居民距离中的最小距离为目标距离；
根据所述目标距离和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案。
可选地，所述根据适应度算法构建成本优化模型，包括：
S11、利用预设的成本优化模型随机生成多个初始调配方案；
S12、根据适应度算法生成目标调配方案，对所述目标调配方案进行交叉变异操作，得到标准调配方案；
S13、计算所述标准调配方案的标准调配适应度，比较所述标准调配适应度与预设适应度阈值的大小；
S14、当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，重复步骤S12-S13，当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，结束训练，得到成本优化模型。
可选地，所述根据适应度算法生成目标调配方案，包括：
计算所述初始调配方案的初始调配适应度，对所述初始调配适应度进行降序排列；
按照预设比例将排列好的初始调配适应度进行分类，得到分类适应度；
根据所述分类适应度选取部分的所述初始调配方案进行组合，得到目标调配方案。
为了解决上述问题，本发明还提供一种医疗物资调配装置，所述装置包括：
区域分类模块，用于获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
疾病传染模块，用于利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
医疗成本模块，用于根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
成本优化模块，用于根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的医疗物资调配方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的医疗物资调配方法。
本发明实施例通过对获取到的目标区域的居民信息进行分类，生成所述目标区域的区域分类表可以更加直观、更方便建立起信息之间的关联性，并且可以更好的管理和检索所述目标区域内的居民信息，利用参数优化思想构建疾病传染单向模型，可以根据不同传染病病理特征及疫情传播特点，使模型与实际情况更加吻合，利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求，并计算出所述目标区域的医疗成本，利用适应度算法构建成本优化模型，对所述医疗成本进行成本优化，使所述成本优化模型获得了良好的收敛性能，减小了陷入局部极值的可能，因此本发明提出医疗物资调配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决医疗物资调配效率较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的医疗物资调配方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的生成区域分类表的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的构建疾病传染单向模型的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的医疗物资调配装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述医疗物资调配方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种医疗物资调配方法。所述医疗物资调配方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述医疗物资调配方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的医疗物资调配方法的流程示意图。在本实施例中，所述医疗物资调配方法包括：
S1、获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型。
在本发明实施例中，所述目标区域的居民信息包括但不限于：居民性别、居民年龄、居民家庭人数、居民疾病史、居民人数、核酸检测点数量、居民楼位置、核酸检测点位置、易感人群数量、暴露人群数量、患病人群数量和康复人群数量等指标。
详细地，为了更好的管理和检索所述目标区域内的居民信息，生成关于所述居民信息的区域分类表，利用所述区域分类表可以更加直观、更方便建立起信息之间的关联性。
详细地，所述目标区域的区域分类表存在的索引标签包括：核酸检测日期、易感人群数量、暴露人群数量、患病人群数量和康复人群数量，利用所述居民信息所述区域分类表进行填充。
在本发明实施例中，参图2所示，所述根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，包括：
S21、对所述居民信息进行特征提取，得到所述目标区域的居民特征；
S22、利用预设的分类标签对所述居民特征进行分类，得到所述目标区域的分类特征；
S23、将所述分类特征写入待填充的区域分类表中，得到填充完成的区域分类表。
详细地，通过用分词工具对所述居民信息进行分词处理，其中，所述分词工具如python中的jieba，再利用Word2vec或者Glove模型对完成分词处理的居民信息进行向量化转化，得到居民信息向量，计算统计每个所述居民信息向量的TF-IDF权值，根据所述TF-IDF权值得到所述目标区域的居民特征。
详细地，所述目标区域的区域分类表存在的预设的分类标签包括但不限于核酸检测日期标签、易感人群数量标签、暴露人群数量标签、患病人群数量标签和康复人群数量标签等；根据所述预设的分类标签对所述居民特征进行检索，将检索得到的结果依次填充至待填充的区域分类表中。
例如：2022.08.22时，所述目标区域内的易感人群数量是220、暴露人群数量是6000、患病人群数量是2和康复人群数量是500，那么，将“220”“6000”“2”“500”分别写入易感人群数量标签、暴露人群数量标签、患病人群数量标签和康复人群数量标签下，将“2022.08.22”写入核酸检测日期标签下。
在本发明实施例中，参图3所示，所述根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型，包括：
S31、对预设的疾病传染单向模型进行参数初始化，得到所述预设的疾病传染单向模型的初始疾病传染参数；
S32、根据所述区域分类表生成不同日期的所述目标区域内居民的身体状况信息；
S33、根据所述身体状况信息计算居民的身体状况转变率，利用所述身体状况转变率对所述初始疾病传染参数进行参数优化，得到目标疾病传染参数；
S34、根据所述目标疾病传染参数对所述预设的疾病传染单向模型进行模型参数更新，得到更新完成的疾病传染单向模型。
详细地，所述疾病传染单向模型可以估算出所述目标区域内的居民处于不同身体状况下的人数，其中，所述身体状况包括：易感状况、暴露状况、患病状况和康复状况。
详细地，常见的传染病模型有SI、SIR、SIRS、SEIR模型，所述预设的疾病传染单向模型可以是SEIR模型，其中，所述SEIR模型考虑存在易感者(Susceptible)、暴露者(Exposed)、患病者(Infectious)和康复者(Recovered)四类人群，适用于具有潜伏期、治愈后获得终身免疫的传染病，易感者被感染后成为暴露者，随后发病成为患病者，治愈后成为康复者。
进一步地，所述对预设的疾病传染单向模型进行参数初始化是为了确定所述预设的疾病传染单向模型的初始疾病传染参数，所述初始疾病传染参数包括：初始日期、人群占比、预测日期长度、患病者比例的初值、暴露者比例的初值、易感者比例的初值、居民总数、日接触数λ、日发病率δ、日治愈率μ和传染期接触数σ，其中，所述日接触数是指每个患病者每天有效接触的易感者的平均人数；所述日发病率是每天发病成为患病者的暴露者占暴露者总数的比例；所述日治愈率是每天被治愈的患病者人数占患病者总数的比例，即平均治愈天数为1/；所述传染期接触数是每个患病者在整个传染期内有效接触的易感者人数，可以用σ＝λ/μ，计算所述传染期接触数。
进一步地，利用MATLAB对生成的不同日期的所述目标区域内居民的身体状况信息进行数据拟合，得到关于所述计算居民的身体状况转变率的曲线图，利用所述曲线图确定处于不同身体状况下的居民总数与时间的关系，由于不同日期下的日接触数λ、日发病率δ、日治愈率μ和传染期接触数σ不同，故根据所述身体状况转变率对所述初始疾病传染参数进行参数优化，得到目标疾病传染参数。
详细地，利用参数优化思想构建疾病传染单向模型，可以根据不同传染病病理特征及疫情传播特点，使模型与实际情况更加吻合，以便更准确地预测疫情发展趋势，进而用来模拟和分析不同治疗方案和防控措施对疫情发展的影响，为疫情的防控工作提供决策指导。
S2、利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求。
在本发明实施例中，在所述疾病传染单向模型构建完成后，可以通过设置仿真时间，获得未来一段时间内该区域的疫情发展情况。
详细地，所述医疗资源需求包括但不限于：口罩、防护服、呼吸机、测温仪、医护人员、ICU床位和食品等。
在本发明实施例中，所述利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求，包括：确定仿真日期和目标区域的居民总数；将所述仿真日期和所述居民总数输入至所述疾病传染单向模型，得到所述目标区域的疫情趋势；根据所述疫情趋势确定所述目标区域的医疗资源需求。
详细地，所述仿真日期是指在所述疾病传染单向模型中确定好的某一段时间，确定好这一段时间的开始日期和结束日期，可通过所述仿真日期和所述居民总数输出在某一仿真日期处于不同身体状况的居民总数，所述在某一仿真日期处于不同身体状况的居民总数代表着所述目标区域的疫情趋势。
S3、根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本。
在本发明实施例中，所述医疗物资调配方案是指根据居民的地理位置和人数确定所述目标区域的不同医疗集中点的人员和物资分配。
在本发明实施例中，所述根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，包括：确定目标区域的医疗集中点，根据所述区域分类表逐个选取其中一个所述目标区域内居民为目标居民；计算所述目标居民与所述医疗集中点的居民距离，确定所述居民距离中的最小距离为目标距离；根据所述目标距离和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案。
详细地，所述医疗集中点是根据地理距离对所述目标区域进行分区确定，例如：每个小区设置一个医疗集中点。
详细地，居民倾向于前往离居住点最近的医疗集中点进行核酸检测，所以通过计算所述目标居民与所述医疗集中点的居民距离，确定所述医疗集中点进行核酸检测的人数以及需要进行治疗的人数，通过进行核酸检测的人数以及需要进行治疗的人数确定调配医疗物资前往各个医疗集中点的运输成本，并且将医疗物资不足和富裕时的惩罚成本和居民前往更远的医疗集中点的惩罚成本等做为约束条件。
S4、根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
在本发明实施例中，利用构建好的成本优化模型确定成本最低的调配方案为最优方案，即目标函数是确定成本的最小值，故可直接将所述目标函数最小值做为适应度。
在本发明实施例中，所述根据适应度算法构建成本优化模型，包括：
S11、利用预设的成本优化模型随机生成多个初始调配方案；
S12、根据适应度算法生成目标调配方案，对所述目标调配方案进行交叉变异操作，得到标准调配方案；
S13、计算所述标准调配方案的标准调配适应度，比较所述标准调配适应度与预设适应度阈值的大小；
S14、当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，重复步骤S12-S13，当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，结束训练，得到成本优化模型。
例如，所述初始调配方案可以是将所述目标区域分为A区、B区和C区，在A区、B区和C区各设置一个医疗集中点，每个医疗集中点配置10套防护服、2名医护人员、100各口罩等。
详细地，所述根据适应度算法生成目标调配方案，包括：计算所述初始调配方案的初始调配适应度，对所述初始调配适应度进行降序排列；按照预设比例将排列好的初始调配适应度进行分类，得到分类适应度；根据所述分类适应度选取部分的所述初始调配方案进行组合，得到目标调配方案。
详细地，计算所述初始调配方案的初始调配适应度，即获取每个所述初始调配方案的成本。
例如，将排列好的初始调配适应度平均分成前段、中段和后段，三段适应度所对应的初始调配方案的方案质量由前到后依次变差，根据优者多选、劣者少选的原则对所述分类适应度按照5：4：3的比例进行选择，在保存最优调配方案的同时也考虑其余各区间内调配方案的多样性，将选取出的初始调配方案进行排列，得到目标调配方案。
详细地，所述对所述目标调配方案进行交叉变异操作是对医疗物资的进行重新分配调取的过程，所述交叉变异操作的关键之处是确定重新分配的对象和分配数量的确定；假设所述预设适应度阈值为100000元，当所述适配度小于100000元时，得到构建完成的成本优化模型。
详细地，所述根据适应度算法构建成本优化模型，使所述成本优化模型获得了良好的收敛性能，减小了陷入局部极值的可能。
本发明实施例通过对获取到的目标区域的居民信息进行分类，生成所述目标区域的区域分类表可以更加直观、更方便建立起信息之间的关联性，并且可以更好的管理和检索所述目标区域内的居民信息，利用参数优化思想构建疾病传染单向模型，可以根据不同传染病病理特征及疫情传播特点，使模型与实际情况更加吻合，利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求，并计算出所述目标区域的医疗成本，利用适应度算法构建成本优化模型，对所述医疗成本进行成本优化，使所述成本优化模型获得了良好的收敛性能，减小了陷入局部极值的可能，因此本发明提出医疗物资调配方法，可以解决医疗物资调配效率较低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的医疗物资调配装置的功能模块图。
本发明所述医疗物资调配装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述医疗物资调配装置100可以包括区域分类模块101、疾病传染模块102、医疗成本模块103及成本优化模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述区域分类模块101，用于获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
所述疾病传染模块102，用于利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
所述医疗成本模块103，用于根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
所述成本优化模块104，用于根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现医疗物资调配方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如医疗物资调配程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行医疗物资调配程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如医疗物资调配程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的医疗物资调配程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种医疗物资调配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
2.如权利要求1所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，包括：
对所述居民信息进行特征提取，得到所述目标区域的居民特征；
利用预设的分类标签对所述居民特征进行分类，得到所述目标区域的分类特征；
将所述分类特征写入待填充的区域分类表中，得到填充完成的区域分类表。
3.如权利要求1所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型，包括：
对预设的疾病传染单向模型进行参数初始化，得到所述预设的疾病传染单向模型的初始疾病传染参数；
根据所述区域分类表生成不同日期的所述目标区域内居民的身体状况信息；
根据所述身体状况信息计算居民的身体状况转变率，利用所述身体状况转变率对所述初始疾病传染参数进行参数优化，得到目标疾病传染参数；
根据所述目标疾病传染参数对所述预设的疾病传染单向模型进行模型参数更新，得到更新完成的疾病传染单向模型。
4.如权利要求1所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求，包括：
确定仿真日期和目标区域的居民总数；
将所述仿真日期和所述居民总数输入至所述疾病传染单向模型，得到所述目标区域的疫情趋势；
根据所述疫情趋势确定所述目标区域的医疗资源需求。
5.如权利要求1所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，包括：
确定目标区域的医疗集中点，根据所述区域分类表逐个选取其中一个所述目标区域内居民为目标居民；
计算所述目标居民与所述医疗集中点的居民距离，确定所述居民距离中的最小距离为目标距离；
根据所述目标距离和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案。
6.如权利要求1至5中任一项所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述根据适应度算法构建成本优化模型，包括：
S11、利用预设的成本优化模型随机生成多个初始调配方案；
S12、根据适应度算法生成目标调配方案，对所述目标调配方案进行交叉变异操作，得到标准调配方案；
S13、计算所述标准调配方案的标准调配适应度，比较所述标准调配适应度与预设适应度阈值的大小；
S14、当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，重复步骤S12-S13，当所述标准调配适应度大于等于预设适应度阈值，结束训练，得到成本优化模型。
7.如权利要求6所述的医疗物资调配方法，其特征在于，所述根据适应度算法生成目标调配方案，包括：
计算所述初始调配方案的初始调配适应度，对所述初始调配适应度进行降序排列；
按照预设比例将排列好的初始调配适应度进行分类，得到分类适应度；
根据所述分类适应度选取部分的所述初始调配方案进行组合，得到目标调配方案。
8.一种医疗物资调配装置，其特征在于，所述装置包括：
区域分类模块，用于获取目标区域的居民信息，根据所述居民信息生成所述目标区域的区域分类表，根据所述区域分类表构建疾病传染单向模型；
疾病传染模块，用于利用所述疾病传染单向模型计算所述目标区域的医疗资源需求；
医疗成本模块，用于根据所述区域分类表和所述医疗资源需求生成医疗物资调配方案，根据所述医疗物资调配方案计算所述目标区域的医疗成本；
成本优化模块，用于根据适应度算法构建成本优化模型，将所述医疗成本输入至所述成本优化模型，得到目标成本，确定所述目标成本对应的医疗物资调配方案为最优调配方案。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的医疗物资调配方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的医疗物资调配方法。
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