CN117672482A - 一种用于医疗资源的智能分配管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗资源技术领域，且公开了一种用于医疗资源的智能分配管理系统，包括患者信息管理模块：方便进行资源分配和医疗服务；医疗资源库模块：用于管理医疗资源的库存情况；资源分配和调度模块；数据分析模块：智能地进行医疗资源的分配和调度；控制终端：与患者信息管理模块、医疗资源库模块、资源分配和调度模块以及数据分析模块连通，协调各模块进行数据处理；通过采集医疗科室的历史入住信息和分析统计数据，形成医疗科室的病房分配量和互补策略，较为准确的判断和预测病房的历史使用率和病房分配量，实现对医疗资源的智能分配和管理；可以确保患者住院需求得到满足，并避免资源浪费或不足，优化医疗资源的分配效果。
Description
技术领域
本发明涉及医疗资源技术领域，具体为一种用于医疗资源的智能分配管理系统。
背景技术
医疗资源是指应用于医疗领域的技术和工具，旨在改善医疗资源的管理、分配和利用。电子病历：电子病历是电子化的病人医疗记录，能够存储和共享患者的医疗信息。它提供了在线访问病人的健康历史、诊断结果、处方和治疗计划等信息，方便医务人员共享和协作。医疗影像技术：包括计算机断层扫描、磁共振成像和X射线等技术，用于检查和诊断疾病。这些技术能够生成高质量的医学影像，为医生提供详细的患者解剖结构，帮助做出准确的诊断。远程医疗技术：利用通信技术实现医生和患者之间的远程诊断和治疗。远程医疗技术可以提高医疗资源的分配效率，可以让患者在家中接受医生的远程监测、诊断和咨询。人工智能：AI技术在医疗 配，预测病人流量，提供个性化的诊断和治疗方案。
物联网：IoT技术可以将医疗设备和传感器连接到互联网，实现对医疗资源的实时监测和管理。通过收集和分析设备和患者数据，可以提前预警和优化资源的使用。大数据分析：通过分析和挖掘大数据，可以发现医疗资源的使用模式和疾病的趋势，从而优化医疗资源的分配和利用，医疗资源背景技术包括了多种技术和工具，通过提高效率和精确性，可以改善医疗资源的管理和利用，提供更好的医疗服务。
医疗资源的智能分配是指通过运用智能技术和算法来优化医疗资源的分配和利用，以提高效率和公平性。以下是一些常见的智能分配方法：数据分析和预测模型：通过收集大量的医疗数据，并利用数据分析和机器学习算法建立预测模型，可以预测患者的疾病风险和医疗需求。基于这些预测，可以合理安排医疗资源的分配，确保资源被分配到最需要的患者身上。优化算法：使用优化算法来解决医疗资源的分配问题。通过考虑诸如患者特征、疾病严重程度、资源可用性等因素，优化算法可以确定最佳的资源分配方案，以最大化整体效益。区域平衡和需求预测：通过对不同地区的医疗资源分布和人口需求进行分析，可以实现区域平衡的医疗资源分配。利用需求预测模型，可以提前确定患者的需求量，以便合理安排资源供给。
实时监测和调整：通过实时监测医疗资源的使用情况和患者的需求，可以及时调整资源的分配。智能监测系统可以实时收集数据，并提供决策支持，以确保资源分配的及时性和准确性。协作和共享平台：建立协作和共享平台，使不同医疗机构能够共享资源信息和需求，以便更好地进行资源的分配。这种平台可以促进资源的共享和协作，提高整体资源利用效率。随访和远程监测：利用远程监测技术，可以对患者的病情进行实时监测，减少患者对医疗资源的需求。通过远程随访，医务人员可以及时了解患者的状况，并根据实际情况进行资源的调配。
现有的医疗资源中，在同家医院经常性的出现同一时间，每个科室的病床需求量不同，病房的利用率不高；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种用于医疗资源的智能分配管理系统。
发明内容
本发明提供了一种用于医疗资源的智能分配管理系统，具备通过合理分配和调整，可以确保患者住院需求得到满足，并避免资源浪费或不足的情况，优化医疗资源的分配效果的有益效果，解决了上述背景技术中所提到现有的医疗资源中，在同家医院经常性的出现同一时间，每个科室的病床需求量不同，病房的利用率不高的问题。
本发明提供如下技术方案：一种用于医疗资源的智能分配管理系统，包括：患者信息管理模块：用于记录和管理患者的基本信息、病历、诊断结果等，方便进行资源分配和医疗服务；
医疗资源库模块：用于管理医疗资源的库存情况，包括医生、护士、药品、设备、病房等，可以实时更新和查看资源的可用性和分布情况；
资源分配和调度模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度，以确保资源的高效使用和平衡分配；
数据分析模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度；
控制终端：与患者信息管理模块、医疗资源库模块、资源分配和调度模块以及数据分析模块连通，协调各模块进行数据处理。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：采集各医疗科室每个医疗周期的病房历史入住信息；
根据所采集的医疗周期和病房历史入住信息，判断各医疗科室入住的病房历史平均值；
根据历史平均值，形成各医疗科室入住的病房历史使用率。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：所述病房历史入住信息包括该医疗科室的患者住院量与各医疗周期的病房分配量；
病房分配量具体设置为：
获取该医疗科室的病房数量，记为B;
获取该医疗科室的住院患者数量，记为H；
获取病房分配量，记为F1=H/B；
设置阈值分配量，记为F2；
若某一医疗周期内的F1小于F2，记为第一周期；
若某一医疗周期内的F1大于且等于F2,记为第二周期；
将医疗科室分为第一科室、第二科室、第三科室...第N科室。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：若所述第一科室处于第一周期时，将第一科室设置为备选科室；
若所述第一科室处于第二周期时，采集第一科室周围医疗科室信息，
根据所采集的医疗科室信息，判断第一科室周围是否存在备选科室；
根据判断结果，形成互补策略。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：所述医疗科室信息包括其他医疗科室周围分布位置以及其他医疗科室的坐标；
获取第一科室预估的住院患者数量，记为L1；
获取各备选科室的病房余量，并对每个备选科室病房的余量进行计数，形成各备选科室的余量数据，记为L3；
设置数量阈值，记为L2；
建立全医疗科室的三维模型图；
根据预估的住院患者数量判定预估距离；
将第一科室设置为集中坐标，以集中坐标作为圆心，以预估距离为半径选出信息互补圈，其中所述信息互补圈内的L3始终大于L1+L2。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：获取当前处于第二周期的所有医疗科室，并获取该医疗科室的预估住院患者数量；
比较处于第二周期的所有医疗科室的预估住院患者数量，根据预估住院患者数量的大小，按照由小到大的顺序获取处于第二周期各医疗科室的信息互补圈，分别记为H1、H2和H3；
判断H2和H3之间是否存在交合区域；
若H2中存在与H1的交合区域，获取交合区域中的备选科室余量数据，记为L4;
根据L4的数据对预估距离进行调整，形成新的信息互补圈H21，其中H21内的L3始终大于L1+L2+L4。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：将信息互补圈按照不同距离分为第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈；
获取第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈内备选科室的具体坐标；
获取各互补圈内的所有备选科室，并将所有备选科室分为第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域；
分别计算第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域的病房分配量，分别记为G1、G2和G3；
比较三个目标区域的病房分配量的大小，根据病房分配量的大小,按照由小到大的顺序依次将前两个区域分为主补区域和次补区域。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：获取需要住院的患者基础信息以及该患者所需的医疗科室；
根据所获取的患者基础信息和患者所需的医疗科室，预估患者在该医疗科室住院时间，记为J1；
设定时间阈值，记为J2；
获取该患者的历史住院信息，并计算该患者的住院平均时间，记为J3；
根据所获取的住院平均时间，对预估住院时间进行相应的调整，记为J4；
确定第一住院时间，记为J5=J4+J2。
所述患者基础信息包括当前患者的年龄体重、病史和生理参数；
所述生理参数包括患者的心率、血压、体温、血氧饱和度和呼吸频率；
所述历史住院信息包括患者历史住院中所住的科室以及每次住院的时间。
作为本发明所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统可选方案，其中：获取患者所需的医疗科室的病房分配量，并判断该医疗科室是否为备选科室；
若该医疗科室为备选科室，形成第一策略；所述第一策略为：安排患者在该医疗科室进行住院治疗；
若所述该医疗科室的F1大于且等于F2，则获取该医疗科室的第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈；
根据患者的第一住院时间，形成第二策略；
所述第二策略为：设定第一时间阈值与第二时间阈值，记为S1和S2;
比较J5与S1和S2的大小，选择相应的互补圈；
若J5小于S1, 选择第三互补圈内的主补区域进行住院治疗；
若S2大于J5且小于S1，选择第二互补圈内的主补区域进行住院治疗；
若S2小于J5，选择第一互补圈内的主补区域进行住院治疗。
本发明具备以下有益效果：
1、该医疗资源的智能分配管理系统，通过采集医疗科室的历史入住信息和分析统计数据，形成医疗科室的病房分配量和互补策略，也可以较为准确的判断和预测病房的历史使用率和病房分配量，从而实现对医疗资源的智能分配和管理，提高病房的利用效率；通过合理分配和调整，可以确保患者住院需求得到满足，并避免资源浪费或不足的情况，优化医疗资源的分配效果。
2、该医疗资源的智能分配管理系统，根据患者的基础信息、历史住院信息和医疗科室的病房分配量，预估患者在医疗科室的住院时间，并根据阈值进行调整和设定；这样可以合理安排患者的住院时间，减少等待时间和排队等问题，提高患者的住院体验，并优化医疗科室的选择和安排，对医疗资源的合理管理具有积极的促进作用。
3、该医疗资源的智能分配管理系统，通过获取医疗科室的分布位置和坐标，结合患者的预估住院数量和备选科室的病房余量数据，建立全医疗科室的三维模型图，并形成信息互补圈；根据预估距离和互补圈内的病房余量保证，选择最合适的备选科室进行住院治疗；通过优化资源分配、信息互补、目标区域划分和时间预估等策略，提高病房利用效率、优化患者治疗安排和资源利用，实现医疗资源的智能化管理和合理化。
附图说明
图1为本医疗资源的智能分配管理系统·框图示意图。
图2为本发明信息互补圈结构示意图。
图3为本发明第一互补圈和第二互补圈结构示意图。
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。
实施例1，本实施例意在促进解决现有的医疗资源中，在同家医院经常性的出现同一时间，每个科室的病床需求量不同，病房的利用率不高的问题，请参阅图1-图3，一种用于医疗资源的智能分配管理系统，包括:患者信息管理模块：用于记录和管理患者的基本信息、病历、诊断结果等，方便进行资源分配和医疗服务。
医疗资源库模块：用于管理医疗资源的库存情况，包括医生、护士、药品、设备、病房等。可以实时更新和查看资源的可用性和分布情况。
资源分配和调度模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度，以确保资源的高效使用和平衡分配。
数据分析模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度，以确保资源的高效使用和平衡分配。
控制终端：与患者信息管理模块、医疗资源库模块、资源分配和调度模块以及数据分析模块连通，协调各模块进行数据处理。
采集各医疗科室每个医疗周期的病房历史入住信息。然后根据所采集的医疗周期和病房历史入住信息，可以判断各医疗科室入住的病房历史平均值。根据历史平均值，可以形成各医疗科室入住的病房历史使用率。
获取医疗科室的病房数量、住院患者数量和病房分配量，然后根据阈值分配量判断医疗周期内的分配量情况。根据不同的情况，可以将医疗科室分为不同的周期。在第一周期中，第一科室会被设置为备选科室。在第二周期中，如果第一科室处于第二周期,可以采集该科室周围医疗科室信息来判断是否存在备选科室，根据判断结果形成互补策略。
医疗科室信息包括其他医疗科室周围分布位置以及其他医疗科室的坐标；获取第一科室预估的住院患者数量，记为L1；获取各备选科室的病房余量，并对每个备选科室病房的余量进行计数，形成各备选科室的余量数据，记为L3；设置数量阈值，记为L2。
建立全医疗科室的三维模型图；根据预估的住院患者数量判定预估距离；将第一科室设置为集中坐标，以集中坐标作为圆心，以预估距离为半径选出信息互补圈，其中所述信息互补圈内的L3始终大于L1+L2。
获取当前处于第二周期的所有医疗科室，并获取该医疗科室的预估住院患者数量；比较处于第二周期的所有医疗科室的预估住院患者数量，根据预估住院患者数量的大小，按照由小到大的顺序获取处于第二周期各医疗科室的信息互补圈，分别记为H1、H2和H3。
判断H2和H3之间是否存在交合区域；若H2中存在与H1的交合区域，获取交合区域中的备选科室余量数据，记为L4;根据L4的数据对预估距离进行调整，形成新的信息互补圈H21，其中H21内的L3始终大于L1+L2+L4。
将信息互补圈按照不同距离分为第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈；获取第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈内备选科室的具体坐标；获取各互补圈内的所有备选科室，并将所有备选科室分为第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域。
分别计算第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域的病房分配量，分别记为G1、G2和G3；比较三个目标区域的病房分配量的大小，根据病房分配量的大小,按照由小到大的顺序依次将前两个区域分为主补区域和次补区域。
病房分配量具体设置为：获取该医疗科室的病房数量，记为B;获取该医疗科室的住院患者数量，记为H；获取病房分配量，记为F1=H/B；设置阈值分配量，记为F2；若某一医疗周期内的F1小于F2，记为第一周期；若某一医疗周期内的F1大于且等于F2,记为第二周期；将医疗科室分为第一科室、第二科室、第三科室...第N科室。
本实施例中：通过采集医疗科室的历史入住信息和分析统计数据，形成医疗科室的病房分配量和互补策略，也可以较为准确的判断和预测病房的历史使用率和病房分配量，从而实现对医疗资源的智能分配和管理，提高病房的利用效率；通过合理分配和调整，可以确保患者住院需求得到满足，并避免资源浪费或不足的情况，优化医疗资源的分配效果。
实施例2，本实施例意在促进解决不同患者的不同住院需求问题，本实施例是在实施例1的基础上做出的改进，具体的，请参阅图1-图3，。
获取需要住院的患者基础信息以及该患者所需的医疗科室；根据所获取的患者基础信息和患者所需的医疗科室，预估患者在该医疗科室住院时间，记为J1；设定时间阈值，记为J2；获取该患者的历史住院信息，并计算该患者的住院平均时间，记为J3；根据所获取的住院平均时间，对预估住院时间进行相应的调整，记为J4；确定第一住院时间，记为J5=J4+J2。
所述患者基础信息包括当前患者的年龄体重、病史和生理参数；所述生理参数包括患者的心率、血压、体温、血氧饱和度和呼吸频率；所述历史住院信息包括患者历史住院中所住的科室以及每次住院的时间。
获取患者所需的医疗科室的病房分配量，并判断该医疗科室是否为备选科室；若该医疗科室为备选科室，形成第一策略；所述第一策略为：安排患者在该医疗科室进行住院治疗；若所述该医疗科室的F1大于且等于F2，则获取该医疗科室的第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈。
根据患者的第一住院时间，形成第二策略；所述第二策略为：设定第一时间阈值与第二时间阈值，记为S1和S2;比较J5与S1和S2的大小，选择相应的互补圈；若J5小于S1,选择第三互补圈内的主补区域进行住院治疗；若S2大于J5且小于S1，选择第二互补圈内的主补区域进行住院治疗；若S2小于J5，选择第一互补圈内的主补区域进行住院治疗。
本实施例中：根据患者的基础信息、历史住院信息和医疗科室的病房分配量，预估患者在医疗科室的住院时间，并根据阈值进行调整和设定；这样可以合理安排患者的住院时间，减少等待时间和排队等问题，提高患者的住院体验，并优化医疗科室的选择和安排，对医疗资源的合理管理具有积极的促进作用。
实施例3，本实施例意在促进解决优化资源分配、信息互补的问题，本实施例是在实施例1的基础上做出的改进，具体的，请参阅图2-图3，医疗科室信息包括其他医疗科室周围分布位置以及其他医疗科室的坐标；获取第一科室预估的住院患者数量，记为L1；获取各备选科室的病房余量，并对每个备选科室病房的余量进行计数，形成各备选科室的余量数据，记为L3；设置数量阈值，记为L2。
建立全医疗科室的三维模型图；根据预估的住院患者数量判定预估距离；将第一科室设置为集中坐标，以集中坐标作为圆心，以预估距离为半径选出信息互补圈，其中所述信息互补圈内的L3始终大于L1+L2。
获取当前处于第二周期的所有医疗科室，并获取该医疗科室的预估住院患者数量；比较处于第二周期的所有医疗科室的预估住院患者数量，根据预估住院患者数量的大小，按照由小到大的顺序获取处于第二周期各医疗科室的信息互补圈，分别记为H1、H2和H3。
判断H2和H3之间是否存在交合区域；若H2中存在与H1的交合区域，获取交合区域中的备选科室余量数据，记为L4;根据L4的数据对预估距离进行调整，形成新的信息互补圈H21，其中H21内的L3始终大于L1+L2+L4。
本实施例中：通过获取医疗科室的分布位置和坐标，结合患者的预估住院数量和备选科室的病房余量数据，建立全医疗科室的三维模型图，并形成信息互补圈；根据预估距离和互补圈内的病房余量保证，选择最合适的备选科室进行住院治疗；通过优化资源分配、信息互补、目标区域划分和时间预估等策略，提高病房利用效率、优化患者治疗安排和资源利用，实现医疗资源的智能化管理和合理化。
本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如笔记本电脑、PAD（平板电脑）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及固定终端。
电子设备可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器（RAM）中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM 以及RAM 通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。
通常，以下装置可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、图像传感器、麦克风等的输入装置；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。
本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实施例中的基于高精度地图的驾驶辅助识别方法。
需要说明的是，计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括便携式计算机磁盘、硬盘、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光存储器件、磁存储器件，或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用，上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备能够实现上述方法实施例提供的方案。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行，或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
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。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于，包括：
患者信息管理模块：用于记录和管理患者的基本信息、病历、诊断结果等，方便进行资源分配和医疗服务；
医疗资源库模块：用于管理医疗资源的库存情况，包括医生、护士、药品、设备、病房等，可以实时更新和查看资源的可用性和分布情况；
资源分配和调度模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度，以确保资源的高效使用和平衡分配；
数据分析模块：基于患者的病情和需求，智能地进行医疗资源的分配和调度；
控制终端：与患者信息管理模块、医疗资源库模块、资源分配和调度模块以及数据分析模块连通，协调各模块进行数据处理。
2.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：采集各医疗科室每个医疗周期的病房历史入住信息；
根据所采集的医疗周期和病房历史入住信息，判断各医疗科室入住的病房历史平均值；
根据历史平均值，形成各医疗科室入住的病房历史使用率。
3.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：所述病房历史入住信息包括该医疗科室的患者住院量与各医疗周期的病房分配量；
病房分配量具体设置为：
获取该医疗科室的病房数量，记为B;
获取该医疗科室的住院患者数量，记为H；
获取病房分配量，记为F1=H/B；
设置阈值分配量，记为F2；
若某一医疗周期内的F1小于F2，记为第一周期；
若某一医疗周期内的F1大于且等于F2,记为第二周期；
将医疗科室分为第一科室、第二科室、第三科室...第N科室。
4.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：若所述第一科室处于第一周期时，将第一科室设置为备选科室；
若所述第一科室处于第二周期时，采集第一科室周围医疗科室信息，
根据所采集的医疗科室信息，判断第一科室周围是否存在备选科室；
根据判断结果，形成互补策略。
5.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：所述医疗科室信息包括其他医疗科室周围分布位置以及其他医疗科室的坐标；
获取第一科室预估的住院患者数量，记为L1；
获取各备选科室的病房余量，并对每个备选科室病房的余量进行计数，形成各备选科室的余量数据，记为L3；
设置数量阈值，记为L2；
建立全医疗科室的三维模型图；
根据预估的住院患者数量判定预估距离；
将第一科室设置为集中坐标，以集中坐标作为圆心，以预估距离为半径选出信息互补圈，其中所述信息互补圈内的L3始终大于L1+L2。
6.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：获取当前处于第二周期的所有医疗科室，并获取该医疗科室的预估住院患者数量；
比较处于第二周期的所有医疗科室的预估住院患者数量，根据预估住院患者数量的大小，按照由小到大的顺序获取处于第二周期各医疗科室的信息互补圈，分别记为H1、H2和H3；
判断H2和H3之间是否存在交合区域；
若H2中存在与H1的交合区域，获取交合区域中的备选科室余量数据，记为L4;
根据L4的数据对预估距离进行调整，形成新的信息互补圈H21，其中H21内的L3始终大于L1+L2+L4。
7.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：将信息互补圈按照不同距离分为第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈；
获取第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈内备选科室的具体坐标；
获取各互补圈内的所有备选科室，并将所有备选科室分为第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域；
分别计算第一目标区域、第二目标区域以及第三目标区域的病房分配量，分别记为G1、G2和G3；
比较三个目标区域的病房分配量的大小，根据病房分配量的大小,按照由小到大的顺序依次将前两个区域分为主补区域和次补区域。
8.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：获取需要住院的患者基础信息以及该患者所需的医疗科室；
根据所获取的患者基础信息和患者所需的医疗科室，预估患者在该医疗科室住院时间，记为J1；
设定时间阈值，记为J2；
获取该患者的历史住院信息，并计算该患者的住院平均时间，记为J3；
根据所获取的住院平均时间，对预估住院时间进行相应的调整，记为J4；
确定第一住院时间，记为J5=J4+J2；
所述患者基础信息包括当前患者的年龄体重、病史和生理参数；
所述生理参数包括患者的心率、血压、体温、血氧饱和度和呼吸频率；
所述历史住院信息包括患者历史住院中所住的科室以及每次住院的时间。
9.根据权利要求1所述的一种用于医疗资源的智能分配管理系统，其特征在于：获取患者所需的医疗科室的病房分配量，并判断该医疗科室是否为备选科室；
若该医疗科室为备选科室，形成第一策略；所述第一策略为：安排患者在该医疗科室进行住院治疗；
若所述该医疗科室的F1大于且等于F2，则获取该医疗科室的第一互补圈、第二互补圈和第三互补圈；
根据患者的第一住院时间，形成第二策略；
所述第二策略为：设定第一时间阈值与第二时间阈值，记为S1和S2;
比较J5与S1和S2的大小，选择相应的互补圈；
若J5小于S1, 选择第三互补圈内的主补区域进行住院治疗；
若S2大于J5且小于S1，选择第二互补圈内的主补区域进行住院治疗；
若S2小于J5，选择第一互补圈内的主补区域进行住院治疗。
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|---|---|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022041465A (ja) * | 2020-09-01 | 2022-03-11 | 清水建設株式会社 | 病棟計画支援方法 |
| CN114300106A (zh) * | 2019-05-20 | 2022-04-08 | 四川大学华西医院 | 医疗资源分配方法、装置及电子设备 |
| CN115705926A (zh) * | 2021-08-03 | 2023-02-17 | 蓝网科技股份有限公司 | 一种床位分配的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117038039A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 厦门狄耐克物联智慧科技有限公司 | 一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统 |
| CN117196349A (zh) * | 2023-11-02 | 2023-12-08 | 中国人民解放军总医院第三医学中心 | 一种住院床位信息智能管理系统 |
-
2023
- 2023-12-19 CN CN202311745683.9A patent/CN117672482A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114300106A (zh) * | 2019-05-20 | 2022-04-08 | 四川大学华西医院 | 医疗资源分配方法、装置及电子设备 |
| JP2022041465A (ja) * | 2020-09-01 | 2022-03-11 | 清水建設株式会社 | 病棟計画支援方法 |
| CN115705926A (zh) * | 2021-08-03 | 2023-02-17 | 蓝网科技股份有限公司 | 一种床位分配的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117038039A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 厦门狄耐克物联智慧科技有限公司 | 一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统 |
| CN117196349A (zh) * | 2023-11-02 | 2023-12-08 | 中国人民解放军总医院第三医学中心 | 一种住院床位信息智能管理系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孙亚玲;王静;阎家骏;: "绍兴市人民医院合理调配床位资源的实践体会", 中国卫生经济, no. 12, 31 December 2009 (2009-12-31), pages 79 - 80 * |
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