CN116805175B - 基于cim技术的医疗养老建筑运维管理系统 - Google Patents

基于cim技术的医疗养老建筑运维管理系统 Download PDF

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CN116805175B CN202310650480.5A CN202310650480A CN116805175B CN 116805175 B CN116805175 B CN 116805175B CN 202310650480 A CN202310650480 A CN 202310650480A CN 116805175 B CN116805175 B CN 116805175B
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Abstract

本发明公开了一种基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，属于养老建筑运维管理技术领域。该系统包括基于CIM的养老建筑构建模块、预约用户信息采集模块、用户分析预测模块、路径分析规划模块、运维管理模块；所述基于CIM的养老建筑构建模块的输出端与所述预约用户信息采集模块的输入端相连接；所述预约用户信息采集模块的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接；所述用户分析预测模块的输出端与所述路径分析规划模块的输入端相连接；所述路径分析规划模块的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。本发明能够满足当前社会的养老现状，解决数量庞大的老年群众多方面需求，有利于国家发展，事关百姓福祉，具备重要的社会意义。

Description

基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统
技术领域
本发明涉及养老建筑运维管理技术领域，具体为一种基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统。
背景技术
CIM技术指在所有与生产有关企业部门中集成地用电子数据处理，CIM包括了在生产计划和控制、计算机辅助设计、计算机辅助工艺规划、计算机辅助制造、计算机辅助质量管理之间信息技术上的协同工作，通过CIM建模，能够得到管理域中实体的抽象和表示，包括它们的属性、操作和关系。这样的模型独立于任何具体的数据库、应用、协议以及平台。
在目前的生活节奏下，医疗养老机构逐渐受到越来越多人的欢迎。从医学角度看，一个人进入老年阶段之后，生理机能会逐渐老化，身体各系统呈现退行性病变。因此老年人群对卫生健康服务的需求高，资源消耗大。医疗养老机构应涵盖保健诊疗、护理康复、安宁疗护、心理精神支持等各方面。
然而在目前医疗养老建筑建设以及运维管理的过程中，并没有充分考虑老年人的身体状态变化，以及护理人员安排的医学性与科学性，经常会导致出现多次调换病房、饮食交叉感染以及环境卫生安全等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，该系统包括基于CIM的养老建筑构建模块、预约用户信息采集模块、用户分析预测模块、路径分析规划模块、运维管理模块；
所述基于CIM的养老建筑构建模块用于获取一区域内多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的医疗养老建筑信息有机综合体，对物理和功能特性进行数字化表达；所述预约用户信息采集模块用于筛选预约进入医疗养老建筑的用户信息数据，并对数据进行归一化处理，满足后续需要；所述用户分析预测模块用于根据预约用户的采集信息数据，构建预测模型，利用训练集进行分析与校正，最终预测用户出现调转病房的概率；所述路径分析规划模块用于分析护理人员在医疗养老建筑内的行进路径，构建护理人员休息室；所述运维管理模块用于根据护理人员的行进路径，对预约用户休息室进行分类，保证护理人员能够安全及时地护理预约用户；
所述基于CIM的养老建筑构建模块的输出端与所述预约用户信息采集模块的输入端相连接；所述预约用户信息采集模块的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接；所述用户分析预测模块的输出端与所述路径分析规划模块的输入端相连接；所述路径分析规划模块的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述基于CIM的养老建筑构建模块包括用户层、服务层、数据层、设施层；
所述用户层用于供开发或使用用户进入系统运维管理以及设置端口将基于CIM的养老建筑模型公布于预约用户；所述服务层用于提供模型汇聚管理、物联监测和模拟仿真；所述数据层用于建设CIM数据资源体系，包括时空基础数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设项目数据、物联感知数据和公共专题数据；所述设施层包括信息基础设施和物联感知设备，用于提供外部连接；
所述基于CIM的养老建筑构建模块中按照用户层、服务层、数据层、设施层顺序具有约束关系。
根据上述技术方案，所述预约用户信息采集模块包括用户信息采集单元、分析单元；
所述用户信息采集单元用于采集预约用户的个人信息数据，包括病历数据、年龄数据、体检数据、家庭状况数据；所述分析单元用于将用户信息采集单元采集到的数据进行归一化处理，保证后续的数据分析；
病历数据有助于关注用户的病例性信息，年龄数据有助于观察用户衰老情况，体检数据有助于关注用户的身体健康状况，家庭状况数据有助于关注用户情绪以及消费情况；
所述用户信息采集单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接；所述分析单元的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述用户分析预测模块包括预测单元、校正单元；
所述预测单元用于根据分析单元提供的归一化数据构建预测模型，预测用户出现调转病房的概率；所述校正单元用于获取实际值与预测值的偏差，对模型进行校正；
所述预测单元的输出端与所述校正单元的输入端相连接；所述校正单元的输出端与所述路径分析归纳模块的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述预测单元还包括：
在预测单元中，以一个简单例子来说，即一个正常人患病与到达生活难以自理之间存在线性关系，对于到达生活难以自理这一决策，很多时候成功概率并不一定是自变量的的线性函数，例如当一个正常人患病，改动他患病的严重性，并不一定就会达到生活难以自理的程度；但是对于一个老年人来说，改动他患病的严重性，就有很大可能达到生活难以自理的程度，因此在本发明中设置了Logistic回归模型进行搭建预测模型；而一旦用户出现了病情加剧或改变等情况，就会出现调转病房的情况，而对于医疗养老机构来讲，调转病房就意味着较大风险，极容易引起其他用户不满，也容易造成恐慌、被转移者受伤，以及增多护理人员的繁琐事务；
定义有0和1，其中0代表预约用户出现调转病房的情况，1代表预约用户不出现调转病房的情况；
定义分界值为A，A∈[0,1]；
根据公式：
其中，P为预测结果，π为单调连续概率函数，即
其中，x1、x2、x3、……、xn为归一化的信息数据；β0、β1、β2、…、βn为回归系数，exp为系数；
构建MATLAB求解，将归一化数据代入后，利用多元线性回归求解，得出回归系数β0、β1、β2、…、βn，进而求得π；
根据π的结果进行判断预测结果P的值，得出预约用户出现调转病房的情况。
根据上述技术方案，所述校正单元还包括：
获取训练集数据；
根据公式，获取预测偏差：
ΔK＝|K真-K预|
其中，ΔK为预测偏差，K真为真实数据，K预为预测数据；
根据预测偏差构建预测偏差数据集，并利用三倍标准差法对预测偏差数据集进行数据清洗，剔除偏离数据；
所述校正单元中还包括有循环计算单元，所述循环计算单元包括：
获取预测偏差数据集中的平均值作为预测修改偏差，记为M，新建训练集B1，根据公式：
m1＝|(I预-M)-I真|
其中，I预为B1中的预测值，I真为B1中的预测值I预对应的真实值；m1为第一预测偏差；
根据训练集B1中的数据，构建第一预测偏差集V1，取V1中平均数记为M1，设置阈值为Mmin，若M1低于阈值Mmin，则将M1作为最终预测偏差进行归一化处理后，添加至预测模型中，即：
若M1高于阈值Mmin，则新建训练集B2，再次进入循环计算单元，直至得出的最终预测偏差低于阈值Mmin。
根据上述技术方案，所述路径分析归纳模块包括路径分析单元、归纳单元；
所述路径分析单元用于分析护理人员的行走路径；所述归纳单元用于对护理人员所到达的预约用户休息室进行归纳；
所述路径分析单元的输出端与所述归纳单元的输入端相连接；所述归纳单元的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述路径分析单元还包括：
构建护理人员休息室；
构建路径函数f(a)：
f(a)＝a1+a2+…+at
其中，a1、a2、…、at分别为护理人员休息室到达1号预约用户休息室、2号预约用户休息室、……、t号预约用户休息室的距离；
满足f(a)最小值的点，即为护理人员休息室的构建位置。
根据上述技术方案，所述运维管理模块包括运维管理单元、输出单元；
所述运维管理单元用于对预约用户休息室分类管理，满足用户需要；所述输出单元用于连接外部网络端口，输出结果；
所述运维管理单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述运维管理单元还包括：
所述预约用户休息室包括无行为能力用户休息室、一般用户休息室；
所述无行为能力用户休息室用于安置无行为能力用户，即需要护理人员进行喂饭的用户；所述一般用户休息室用于安置一般用户，即仅需要护理人员进行关照、打扫卫生的用户；
获取基于CIM的养老建筑构建模块构建的CIM模型，以护理人员休息室为坐标原点，养老建筑通道走廊作为X轴，建立空间坐标系；
设置有任一护理人员H，满足其在X轴的正半轴或X轴的负半轴区域内负责的预约用户休息室中，无行为能力用户休息室与一般用户休息室不同时出现；
对预测结果为出现调转病房的用户直接安排其在调转后的休息室居住。
在本方案中，主要考虑到无行为能力用户休息室一般分布在护理人员休息室附近，因为其可能需要护理人员查看的次数多，同时其自身也相对于脆弱，一旦出现紧急状况，可以确保护理人员及时赶到；但同时为了避免部分护理人员在工作过程中对无行为能力用户休息室与一般用户休息室一起进行护理，导致出现病毒交叉或者饮食感染，因此在运维管理过程中满足在X轴的正半轴或X轴的负半轴区域内负责的预约用户休息室中，无行为能力用户休息室与一般用户休息室不同时出现；而调转病房一般为从一般用户休息室调转至无行为能力用户休息室，此时用户的自身能力一般极差，极容易引起用户身体上的危险，因此提前进行预测，通过预测手段进行管理。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明能够通过获取一区域内多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的医疗养老建筑信息有机综合体，基于CIM技术构建医疗养老建筑模型；根据预约用户的采集信息数据，构建预测模型，利用训练集进行分析与校正，预测用户出现调转病房的概率，基于概率在用户入院时进行管理，避免多次出现调转病房的情况；同时分析护理人员在医疗养老建筑内的行进路径，构建护理人员休息室，保证护理人员能够安全及时地护理预约用户。本发明能够满足当前社会的养老现状，解决数量庞大的老年群众多方面需求，有利于国家发展，事关百姓福祉，具备重要的社会意义。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1是本发明一种基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统中基于CIM的养老建筑构建模块示意图；
图2是本发明一种基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供技术方案：基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，该系统包括基于CIM的养老建筑构建模块、预约用户信息采集模块、用户分析预测模块、路径分析规划模块、运维管理模块；
所述基于CIM的养老建筑构建模块用于获取一区域内多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的医疗养老建筑信息有机综合体，对物理和功能特性进行数字化表达；所述预约用户信息采集模块用于筛选预约进入医疗养老建筑的用户信息数据，并对数据进行归一化处理，满足后续需要；所述用户分析预测模块用于根据预约用户的采集信息数据，构建预测模型，利用训练集进行分析与校正，最终预测用户出现调转病房的概率；所述路径分析规划模块用于分析护理人员在医疗养老建筑内的行进路径，构建护理人员休息室；所述运维管理模块用于根据护理人员的行进路径，对预约用户休息室进行分类，保证护理人员能够安全及时地护理预约用户；
所述基于CIM的养老建筑构建模块的输出端与所述预约用户信息采集模块的输入端相连接；所述预约用户信息采集模块的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接；所述用户分析预测模块的输出端与所述路径分析规划模块的输入端相连接；所述路径分析规划模块的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。
所述基于CIM的养老建筑构建模块包括用户层、服务层、数据层、设施层；
所述用户层用于供开发或使用用户进入系统运维管理以及设置端口将基于CIM的养老建筑模型公布于预约用户；所述服务层用于提供模型汇聚管理、物联监测和模拟仿真；所述数据层用于建设CIM数据资源体系，包括时空基础数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设项目数据、物联感知数据和公共专题数据；所述设施层包括信息基础设施和物联感知设备，用于提供外部连接；
所述基于CIM的养老建筑构建模块中按照用户层、服务层、数据层、设施层顺序具有约束关系。
所述预约用户信息采集模块包括用户信息采集单元、分析单元；
所述用户信息采集单元用于采集预约用户的个人信息数据，包括病历数据、年龄数据、体检数据、家庭状况数据；所述分析单元用于将用户信息采集单元采集到的数据进行归一化处理，保证后续的数据分析；
所述用户信息采集单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接；所述分析单元的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接。
所述用户分析预测模块包括预测单元、校正单元；
所述预测单元用于根据分析单元提供的归一化数据构建预测模型，预测用户出现调转病房的概率；所述校正单元用于获取实际值与预测值的偏差，对模型进行校正；
所述预测单元的输出端与所述校正单元的输入端相连接；所述校正单元的输出端与所述路径分析归纳模块的输入端相连接。
所述预测单元还包括：
定义有0和1，其中0代表预约用户出现调转病房的情况，1代表预约用户不出现调转病房的情况；
定义分界值为A，A∈[0,1]；
根据公式：
其中，P为预测结果，π为单调连续概率函数，即
其中，x1、x2、x3、……、xn为归一化的信息数据；β0、β1、β2、…、βn为回归系数，exp为系数；
构建MATLAB求解，将归一化数据代入后，利用多元线性回归求解，得出回归系数β0、β1、β2、…、βn，进而求得π；
根据π的结果进行判断预测结果P的值，得出预约用户出现调转病房的情况。
所述校正单元还包括：
获取训练集数据；
根据公式，获取预测偏差：
ΔK＝|K真-K预|
其中，ΔK为预测偏差，K真为真实数据，K预为预测数据；
根据预测偏差构建预测偏差数据集，并利用三倍标准差法对预测偏差数据集进行数据清洗，剔除偏离数据；
所述校正单元中还包括有循环计算单元，所述循环计算单元包括：
获取预测偏差数据集中的平均值作为预测修改偏差，记为M，新建训练集B1，根据公式：
m1＝|(I预-M)-I真|
其中，I预为B1中的预测值，I真为B1中的预测值I预对应的真实值；m1为第一预测偏差；
根据训练集B1中的数据，构建第一预测偏差集V1，取V1中平均数记为M1，设置阈值为Mmin，若M1低于阈值Mmin，则将M1作为最终预测偏差进行归一化处理后，添加至预测模型中，即：
若M1高于阈值Mmin，则新建训练集B2，再次进入循环计算单元，直至得出的最终预测偏差低于阈值Mmin。
所述路径分析归纳模块包括路径分析单元、归纳单元；
所述路径分析单元用于分析护理人员的行走路径；所述归纳单元用于对护理人员所到达的预约用户休息室进行归纳；
所述路径分析单元的输出端与所述归纳单元的输入端相连接；所述归纳单元的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。
所述路径分析单元还包括：
构建护理人员休息室；
构建路径函数f(a)：
f(a)＝a1+a2+…+at
其中，a1、a2、…、at分别为护理人员休息室到达1号预约用户休息室、2号预约用户休息室、……、t号预约用户休息室的距离；
满足f(a)最小值的点，即为护理人员休息室的构建位置。
所述运维管理模块包括运维管理单元、输出单元；
所述运维管理单元用于对预约用户休息室分类管理，满足用户需要；所述输出单元用于连接外部网络端口，输出结果；
所述运维管理单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。
所述运维管理单元还包括：
所述预约用户休息室包括无行为能力用户休息室、一般用户休息室；
所述无行为能力用户休息室用于安置无行为能力用户，即需要护理人员进行喂饭的用户；所述一般用户休息室用于安置一般用户，即仅需要护理人员进行关照、打扫卫生的用户；
获取基于CIM的养老建筑构建模块构建的CIM模型，以护理人员休息室为坐标原点，养老建筑通道走廊作为X轴，建立空间坐标系；
设置有任一护理人员H，满足其在X轴的正半轴或X轴的负半轴区域内负责的预约用户休息室中，无行为能力用户休息室与一般用户休息室不同时出现；
对预测结果为出现调转病房的用户直接安排其在调转后的休息室居住。
在本实施例中：
设置有4位用户，分别获取他们的病历数据、年龄数据、体检数据、家庭状况数据，并进行归一化处理后如下：
用户L1：0.225、0.335、0.472、0.581；
用户L2：0.236、0.428、0.254、0.269；
用户L3：0.256、0.356、0.148、0.628；
用户L4：0.123、0.258、0.126、0.472；
在预测单元中：
定义有0和1，其中0代表预约用户出现调转病房的情况，1代表预约用户不出现调转病房的情况；定义分界值为A，A∈[0，1]；获取训练集，如下表格：
因为在训练数据中，0与1各占比例为50％，因此在本实施例中，直接取分界值A为0.5；
根据公式：
其中，P为预测结果，π为单调连续概率函数，即
其中，x1、x2、x3、……、xn为归一化的信息数据；β0、β1、β2、…、βn为回归系数，exp为系数；n＝4；
构建MATLAB求解，将归一化数据代入后，利用多元线性回归求解，得出回归系数β0、β1、β2、β3、β4，进而求得π；
最终得出预测结果P的值为用户L1到L4的值分别为：0、0、1、0；
因此，判断用户L1、用户L2、用户L4出现调转病房的情况，在运维管理过程中，即办理入院的过程中，为其安排无能力行为用户休息室。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：该系统包括基于CIM的养老建筑构建模块、预约用户信息采集模块、用户分析预测模块、路径分析规划模块、运维管理模块；
所述基于CIM的养老建筑构建模块用于获取一区域内多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的医疗养老建筑信息有机综合体，对物理和功能特性进行数字化表达；所述预约用户信息采集模块用于筛选预约进入医疗养老建筑的用户信息数据，并对数据进行归一化处理，满足后续需要；所述用户分析预测模块用于根据预约用户的采集信息数据，构建预测模型，利用训练集进行分析与校正，最终预测用户出现调转病房的概率；所述路径分析规划模块用于分析护理人员在医疗养老建筑内的行进路径，构建护理人员休息室；所述运维管理模块用于根据护理人员的行进路径，对预约用户休息室进行分类，保证护理人员能够安全及时地护理预约用户；
所述基于CIM的养老建筑构建模块的输出端与所述预约用户信息采集模块的输入端相连接；所述预约用户信息采集模块的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接；所述用户分析预测模块的输出端与所述路径分析规划模块的输入端相连接；所述路径分析规划模块的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接；
所述用户分析预测模块包括预测单元、校正单元；
所述预测单元用于根据分析单元提供的归一化数据构建预测模型，预测用户出现调转病房的概率；所述校正单元用于获取实际值与预测值的偏差，对模型进行校正；
所述预测单元的输出端与所述校正单元的输入端相连接；所述校正单元的输出端与所述路径分析归纳模块的输入端相连接；
所述预测单元还包括：
定义有0和1，其中0代表预约用户出现调转病房的情况，1代表预约用户不出现调转病房的情况；
定义分界值为A，A∈[0,1]；
根据公式：
其中，P为预测结果，π为单调连续概率函数，即
其中，x1、x2、x3、……、xn为归一化的信息数据；β0、β1、β2、…、βn为回归系数，exp为系数；
构建MATLAB求解，将归一化数据代入后，利用多元线性回归求解，得出回归系数β0、β1、β2、…、βn，进而求得π；
根据π的结果进行判断预测结果P的值，得出预约用户出现调转病房的情况；
所述校正单元还包括：
获取训练集数据；
根据公式，获取预测偏差：
ΔK＝|K真-K预|
其中，ΔK为预测偏差，K真为真实数据，K预为预测数据；
根据预测偏差构建预测偏差数据集，并利用三倍标准差法对预测偏差数据集进行数据清洗，剔除偏离数据；
所述校正单元中还包括有循环计算单元，所述循环计算单元包括：
获取预测偏差数据集中的平均值作为预测修改偏差，记为M，新建训练集B1，根据公式：
m1＝|(I预-M)-I真|
其中，I预为B1中的预测值，I真为B1中的预测值I预对应的真实值；m1为第一预测偏差；
根据训练集B1中的数据，构建第一预测偏差集V1，取V1中平均数记为M1，设置阈值为Mmin，若M1低于阈值Mmin，则将M1作为最终预测偏差进行归一化处理后，添加至预测模型中，即：
若M1高于阈值Mmin，则新建训练集B2，再次进入循环计算单元，直至得出的最终预测偏差低于阈值Mmin。
2.根据权利要求1所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述基于CIM的养老建筑构建模块包括用户层、服务层、数据层、设施层；
所述用户层用于供开发或使用用户进入系统运维管理以及设置端口将基于CIM的养老建筑模型公布于预约用户；所述服务层用于提供模型汇聚管理、物联监测和模拟仿真；所述数据层用于建设CIM数据资源体系，包括时空基础数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设项目数据、物联感知数据和公共专题数据；所述设施层包括信息基础设施和物联感知设备，用于提供外部连接；
所述基于CIM的养老建筑构建模块中按照用户层、服务层、数据层、设施层顺序具有约束关系。
3.根据权利要求1所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述预约用户信息采集模块包括用户信息采集单元、分析单元；
所述用户信息采集单元用于采集预约用户的个人信息数据，包括病历数据、年龄数据、体检数据、家庭状况数据；所述分析单元用于将用户信息采集单元采集到的数据进行归一化处理，保证后续的数据分析；
所述用户信息采集单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接；所述分析单元的输出端与所述用户分析预测模块的输入端相连接。
4.根据权利要求1所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述路径分析归纳模块包括路径分析单元、归纳单元；
所述路径分析单元用于分析护理人员的行走路径；所述归纳单元用于对护理人员所到达的预约用户休息室进行归纳；
所述路径分析单元的输出端与所述归纳单元的输入端相连接；所述归纳单元的输出端与所述运维管理模块的输入端相连接。
5.根据权利要求4所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述路径分析单元还包括：
构建护理人员休息室；
构建路径函数f(a)：
f(a)＝a1+a2+…+at
其中，a1、a2、…、at分别为护理人员休息室到达1号预约用户休息室、2号预约用户休息室、……、t号预约用户休息室的距离；
满足f(a)最小值的点，即为护理人员休息室的构建位置。
6.根据权利要求1所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述运维管理模块包括运维管理单元、输出单元；
所述运维管理单元用于对预约用户休息室分类管理，满足用户需要；所述输出单元用于连接外部网络端口，输出结果；
所述运维管理单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。
7.根据权利要求6所述的基于CIM技术的医疗养老建筑运维管理系统，其特征在于：所述运维管理单元还包括：
所述预约用户休息室包括无行为能力用户休息室、一般用户休息室；
所述无行为能力用户休息室用于安置无行为能力用户，即需要护理人员进行喂饭的用户；所述一般用户休息室用于安置一般用户，即仅需要护理人员进行关照、打扫卫生的用户；
获取基于CIM的养老建筑构建模块构建的CIM模型，以护理人员休息室为坐标原点，养老建筑通道走廊作为X轴，建立空间坐标系；
设置有任一护理人员H，满足其在X轴的正半轴或X轴的负半轴区域内负责的预约用户休息室中，无行为能力用户休息室与一般用户休息室不同时出现；
对预测结果为出现调转病房的用户直接安排其在调转后的休息室居住。
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