WO2020113960A1 - 共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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WO2020113960A1
WO2020113960A1 PCT/CN2019/095832 CN2019095832W WO2020113960A1 WO 2020113960 A1 WO2020113960 A1 WO 2020113960A1 CN 2019095832 W CN2019095832 W CN 2019095832W WO 2020113960 A1 WO2020113960 A1 WO 2020113960A1
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prescription
information
drug
character
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PCT/CN2019/095832
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吴潇诚
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平安医疗健康管理股份有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • G—PHYSICS
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    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/14—Image acquisition
    • G06V30/148—Segmentation of character regions
    • G06V30/153—Segmentation of character regions using recognition of characters or words
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition

Definitions

  • This application relates to the field of Internet medical technology, and in particular to a method, device, equipment and storage medium for sharing prescription medicine distribution.
  • Government medical insurance management departments (such as medical insurance centers and social security management centers) strictly select a batch of qualified social pharmacies from many social pharmacies as a certain standard according to national regulations.
  • Appointed pharmacies or strictly select a group of community hospitals that meet the requirements from the community hospitals as designated drug collection institutions, and establish cooperation between the hospital and these designated drug collection agencies, so that patients can hold doctors after consultation in the hospital Before the prescription is issued, go to the designated drug collection agency to take the medicine, so as to distribute the patients, reduce the flow of people in the hospital, improve the operation efficiency of the hospital, and reduce the time required for patients to queue for medicine.
  • the main purpose of this application is to provide a medicine distribution method, device, equipment and storage medium for sharing prescriptions, aiming to solve the above technical problems.
  • the present application provides a medicine distribution method for sharing prescriptions.
  • the method includes the following steps:
  • mapping relationship table look up the pre-established prescription management library for prescription information corresponding to the first identification information, the prescription information includes at least a prescription drug prescribed by the doctor for the patient and a first Two identification information, the mapping relationship is the correspondence between the first identification information and the second identification information;
  • the first identification information search for a patient file corresponding to the first identification information in a pre-established patient file database, and extract prescription drug delivery information and commonly used prescription drugs of the patient from the found patient file;
  • the prescription drug and the prescription drug delivery information are sent to a medical center pharmacy, so that the medical center pharmacy can serve the patient according to the prescription drug delivery information Distribute the prescription drugs.
  • the present application also proposes a medicine distribution device for sharing prescriptions, the device includes: an acquisition module, a first search module, a second search module, and a sending module;
  • the acquisition module is configured to receive a drug purchase request triggered by the user's terminal device, and extract first identification information for identifying the patient's identity from the drug purchase request;
  • the first search module is configured to search for prescribing information corresponding to the first identification information in a pre-established prescription management library according to a pre-stored mapping relationship table, and the prescribing information includes at least a doctor's prescription for the patient Prescription drugs and second identification information identifying the patient's identity, and the mapping relationship is the correspondence between the first identification information and the second identification information;
  • the second search module is configured to search for a patient file corresponding to the first identification information in a pre-established patient file database based on the first identification information, and extract prescription drug delivery from the searched patient file Information and commonly prescribed drugs for the patient;
  • the sending module is configured to send the prescription drug and the prescription drug distribution information to a medical center pharmacy when the matching degree of the prescription drug and the commonly used prescription drug is greater than a threshold, so that the medical center pharmacy can use the prescription drug Delivery information to deliver the prescription medicine to the patient.
  • the present application also proposes a medicine distribution device for sharing prescriptions.
  • the device includes: a memory, a processor, and medicines for sharing prescriptions stored on the memory and running on the processor
  • a delivery program, the medicine distribution program for sharing prescriptions is configured to implement the steps of the medicine distribution method for sharing prescriptions as described above.
  • the present application also proposes a storage medium on which a medicine distribution program for sharing prescriptions is stored, and the medicine distribution program for sharing prescriptions is shared by the processor when it is executed as described above Steps of prescription drug delivery method.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a shared prescription drug distribution device in a hardware operating environment according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a first embodiment of a medicine distribution method for sharing prescriptions in this application;
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of a second embodiment of a medicine distribution method for sharing prescriptions in this application;
  • FIG. 4 is a structural block diagram of a first embodiment of a medicine delivery device for sharing prescriptions in this application.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a prescription sharing medicine distribution device in a hardware operating environment according to an embodiment of the present application.
  • the medicine distribution device sharing prescriptions may include: a processor 1001, such as a central processor (Central Processing Unit, CPU), communication bus 1002, user interface 1003, network interface 1004, memory 1005.
  • the communication bus 1002 is used to implement connection communication between these components.
  • the user interface 1003 may include a display (Display), an input unit such as a keyboard (Keyboard), and the optional user interface 1003 may also include a standard wired interface and a wireless interface.
  • the network interface 1004 may optionally include a standard wired interface and a wireless interface (such as a wireless fidelity (WIreless-FIdelity, WI-FI) interface).
  • the memory 1005 may be a high-speed random access memory (Random Access Memory (RAM) memory can also be a stable non-volatile memory (Non-Volatile Memory, NVM), such as disk storage.
  • RAM Random Access Memory
  • NVM Non-Volatile Memory
  • the memory 1005 may optionally be a storage device independent of the foregoing processor 1001.
  • FIG. 1 does not constitute a limitation on the medicine distribution device sharing prescriptions, and may include more or fewer parts than shown, or combine certain parts, or different parts Layout.
  • the memory 1005 as a storage medium may include an operating system, a data storage module, a network communication module, a user interface module, and a medicine distribution program that shares prescriptions.
  • the network interface 1004 is mainly used for data communication with the medical center pharmacy, the user's terminal device, and the medical staff's terminal device; the user interface 1003 is mainly used for data interaction with the user
  • the processor 1001 and the memory 1005 in the medicine distribution device of the shared prescription of this application may be set in the medicine distribution device of the shared prescription, and the medicine distribution device of the shared prescription calls the medicine of the shared prescription stored in the memory 1005 through the processor 1001 Delivery procedures, and execute the medicine distribution method for sharing prescriptions provided in the embodiments of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a first embodiment of a medicine distribution method for sharing prescriptions in this application.
  • the medicine distribution method for sharing prescriptions includes the following steps:
  • Step S10 Receive a drug purchase request triggered by the user's terminal device, and extract first identification information for identifying the patient's identity from the drug purchase request.
  • the execution subject in this embodiment is a pre-built prescription sharing platform.
  • the prescription sharing platform is mainly to provide a platform for responding to the national medical reform policy and further improving the professional chronic disease service for the majority of chronic disease patients.
  • the prescription sharing platform communicates with hospital information systems of major hospitals (Hospital Information System, HIS information system) to establish a communication connection, so that patients or medical staff can import prescription information into the platform’s prescription management library, so that when a patient initiates a drug purchase request, by performing the following steps, the medical center pharmacy Prescription medicines can be delivered directly to patients.
  • HIS information system Hospital Information System
  • the above-mentioned medical center pharmacy may be a drug supply institution that provides medicines to various hospitals, or it may be a apex pharmacy or a community hospital established by relevant departments.
  • the user's terminal device mentioned above may be any device such as a smart phone, tablet computer, personal computer, etc. that can communicate with the prescription sharing platform, which is not listed here one by one, nor is there any restriction on this.
  • the triggered drug purchase request may specifically be when a patient binds a drug purchase request function button on an application (Application, APP) that integrates drug purchase and prescription uploading on the terminal device.
  • the monitoring event corresponding to the function button makes the drug purchase request to the prescription sharing platform. That is, when the prescription sharing platform receives the request sent by the monitoring event corresponding to the function button, it determines that the terminal device has triggered the drug purchase request.
  • identification information for identifying the identity of the drug patient may specifically be the patient's ID card number, medical insurance card number, social security card number, etc., which are not listed here one by one, nor are there any restrictions on this.
  • Step S20 According to the pre-stored mapping relationship table, search for prescription information corresponding to the first identification information in the pre-established prescription management library.
  • the above-mentioned prescription information includes at least a prescription medicine prescribed by a doctor for the patient and second identification information for identifying the patient.
  • mapping relationship is mainly used to store the correspondence between the first identification information and the second identification information.
  • the second identification information included in the prescription information corresponds to the first identification information, that is, if the first identification information is an ID number, the second identification information should also include the ID number.
  • the first identification information is entered by the patient when initiating the drug purchase request, or obtained by the terminal device from the pre-filled personal information when the drug purchase request is initiated, and the second identification information is for the patient to seek medical treatment in the hospital At the time, it was entered by the medical staff or when entering the health file for the patient. It is no longer listed here, nor is there any restriction on this.
  • prescription drugs specifically refer to drugs that can only be dispensed, purchased, and used only with the prescription of a licensed physician or a licensed assistant physician.
  • the prescription received by the prescription sharing platform may be an electronic prescription or an electronic picture of a traditional paper prescription. Therefore, when extracting the prescription information from the prescription, it is necessary to select the corresponding extraction method to extract the prescription information according to the type of prescription, including: if the prescription is an electronic prescription, traverse the characters in the electronic prescription to obtain the prescription information; if the prescription is The electronic pictures of paper prescriptions are based on the high-order neural network algorithm to identify and judge the characters in the electronic pictures to obtain prescription information.
  • the edge detection method needs to be used first , Extract the feature information of each character in the electronic picture, such as stroke feature information, connected feature information, closed area feature information, etc., no longer list them one by one here, and do not make any restrictions.
  • the edge detection method because of the edge detection method, the contrast of the electronic picture is first adjusted when extracting feature information, because the higher the contrast, the clearer and more accurate the extracted features. Therefore, in the following way, the accuracy of the prescription information can be effectively ensured when acquiring the prescription information.
  • the Characters After extracting the feature information of each character in the electronic picture using the edge detection method, based on the high-order neural network algorithm, the Characters are recognized and judged to obtain prescription information, as follows:
  • the high-order neural network (High-Order Neural Network, HONN) is an improved feedforward neural network.
  • the improvement made in HONN is mainly in the integration function.
  • the central idea is to change the straight line of the component elements of the convex domain used for classification into a curve, that is, to use a non-linear continuous function as the integration function, so that it can be most effective.
  • Divide sharp patterns to achieve the purpose of nonlinear classification and solve the back propagation neural network (Back Propagation Neural Network (BPNN) is easy to fall into the problem of having a minimum value without considering the optimization of the number of nodes, which greatly reduces the calculation complexity.
  • BPNN Back Propagation Neural Network
  • HONN utilizes the known relationship of the input mode, the required inconvenience is directly introduced, and then the network is generated, that is, HONN can introduce geometric invariance into the network. Therefore, the HONN model obtained by using HONN to train the sample data does not need to learn the invariants of the geometric transformation in the subsequent use process, but only needs to learn for each object to be identified, rather than to identify various deformations of the object. Therefore, it is not necessary to update the weights through iteration during the use process, which greatly improves the training speed and calculation accuracy of the network.
  • the operation of calculating the weight value of the input state vector and the weight coefficient vector corresponding to the current character is specifically obtained by pre-training using the high-order neural network algorithm
  • the HONN model is used to calculate, that is, in the calculation process, only the input state vector and the weight coefficient vector need to be input into the HONN model to obtain the weight value corresponding to the character.
  • the training method of HONN is about the same as the training method of the existing neural network model. It mainly builds a training model including input layer, hidden layer, fully connected layer and output layer from the training data, and then uses supervised learning method and unsupervised The corresponding machine learning can be used for the learning method, and the specific training process will not be repeated here.
  • W is a weight coefficient vector
  • X is an input state vector
  • g(W,X) is a linear function of W
  • a polynomial function of X is a threshold (which can be set by those skilled in the art as needed).
  • the difference Z is greater than 0, it means that the weight value is greater than the threshold value, and the character corresponding to the weight value can be output as prescription information.
  • edge detection method since the use of the edge detection method is relatively mature, the use of the edge detection method to extract the feature information of each character in the electronic picture will not be repeated here, and those skilled in the art can implement it by viewing related materials.
  • the corresponding grayscale image needs to be processed. Therefore, the color electronic pictures are first processed in grayscale, and other preprocessing is performed.
  • the current common color images are in BMP, JPG and other formats, and the color representation mostly uses three-dimensional vectors in the RGB color space.
  • Each pixel is described by a ternary component with a value ranging from 0 to 255.
  • the size of the data indicates the value of the primary color, which is ultimately represented by a mixture of the three primary colors.
  • the grayscale image is through grayscale Gray Level represents, so the conversion process can be understood as a projection operation from a three-dimensional vector to a one-dimensional vector.
  • the three primary colors are summed in different proportions (weights) and then projected into a one-dimensional space.
  • binary image (Binary Image), specifically refers to each pixel on the image has only two possible values or grayscale status, people often use black and white, B&W, monochrome images to represent binary images. That is to say, any pixel in the binary image is either 0 or 1, and there is no other transitional gray value.
  • the binary image needs to be tilt-corrected to ensure the coordinates of the image that is subsequently cut
  • the system conforms to the standard coordinate system.
  • tilt correction is mainly by transforming the coordinate system of the original image, then rotating the coordinate points under the new coordinate system according to the tilt angle, and finally transforming the new coordinate system back to the original coordinate system and several other links, specific implementation
  • a person skilled in the art may refer to the existing common tilt correction methods, which will not be repeated here and will not be limited in any way.
  • the line-cutting mentioned here is mainly divided into line-cutting and word-cutting, that is, the text information in the binary image is first line-cut, and then the word-cutting is performed to obtain a single character.
  • the edge detection method is used to extract the feature information of each character in the electronic picture, specifically:
  • the character information of each character is extracted from the character image to be recognized corresponding to each character.
  • the prescription information stored in the prescription management database may include but not limited to the name of the institution, the name of the insured person, the ID card, the social security card number, the prescription number, the date of issuance, the name of the drug, the specification, the quantity, the usage and dosage, the name of the physician ,
  • the amount of prescription (total amount), the name of the disease and other information, here are no longer listed one by one, nor any restrictions.
  • the prescription information extracted from the prescription is added to the storage unit created according to the second identification information in the prescription management library for storage.
  • Step S30 According to the first identification information, search the patient file corresponding to the first identification information in the pre-established patient file database, and extract prescription drug delivery information and the patient's commonly used prescription drugs from the searched patient file.
  • the patient file may include the patient's name, ID card number, social security card number or medical insurance card number, contact phone number, delivery address, name of chronic disease, commonly used drugs, etc.
  • prescription drug delivery information may include the patient's name, contact phone number, delivery address, etc.
  • Step S40 When the matching degree of prescription drugs and commonly used prescription drugs is greater than the threshold, the prescription drugs and prescription drug distribution information are sent to the medical center pharmacy, so that the medical center pharmacy can deliver prescription drugs to the patients according to the prescription drug distribution information.
  • the above threshold can be set rationally by a number of factors such as the patient's condition, the amount of medication used, the composition of the medication, the effect of the replaced drug, and the price. For example, if the threshold is set to greater than 85%, it is considered reasonable.
  • the matching method can be determined by comparing the ingredients and effects of drugs.
  • the medical center pharmacy mentioned here can be an organization that is managed and coordinated by the drug welfare management organization, so that it can connect insurance institutions, pharmaceutical manufacturers, hospitals and pharmacies to achieve effective management of medical expenses. To achieve the purpose of saving social medical insurance expenditures, increasing drug benefits, and controlling the increase in drug prices, so that ordinary insured persons can better enjoy basic medical services.
  • a point system in order to further reduce the medical expenses of patients, when using prescription sharing platforms for drug purchases, can be set up so that patients who purchase drugs can use points to exchange drugs or red envelopes. From a long-term perspective, Can achieve the purpose of reducing patient expenses.
  • the first identification information used to identify the patient's identity is extracted from the drug purchase request, the prescription information corresponding to the first identification information is searched for in the pre-established prescription management library according to the pre-stored mapping relationship table, and the pre-established Search the patient file corresponding to the first identification information in the patient file database of the patient, so that the medical center pharmacy can deliver the prescription drugs prescribed in the prescription information to the patient according to the prescription drug distribution information in the patient file, so that the patient can get himself at home
  • the prescription drugs needed do not need to be queued up in the hospital in person to take the medicine, which effectively eases the flow of people in the hospital and the time users spend on taking medicine.
  • the medical center pharmacy is notified to arrange the distribution of prescription drugs for the patient only when the matching degree of the currently required prescription drugs and the commonly used prescription drugs is greater than the preset threshold In order to effectively avoid the occurrence of inappropriate prescription drugs for patients due to mistakes made by medical staff, so that patients can better enjoy basic medical services.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of a second embodiment of a medicine distribution method for sharing prescriptions of the present application.
  • the medicine distribution method for sharing prescriptions in this embodiment before step S40 further includes:
  • Step S00 Identify the identity of the user who initiated the drug purchase request and determine that the drug purchase request is valid.
  • step S40 the identity of the user who initiated the drug purchase request needs to be authenticated, that is, the original drug purchase needs to be verified Whether the requested user is the patient and whether the purchased medicine is the medicine that the patient needs to take. If it is determined that the medicine purchase request is valid, step S40 is executed.
  • the first identification information such as the patient's identification number
  • the above-mentioned citizen identity information system specifically refers to the information system used by the public security department to store basic identity information and biometric information of users when handling identity cards for citizens.
  • An object feature collection instruction is issued to the user's terminal device, so that the user's terminal device collects the second biometric feature of the user who initiated the drug purchase request according to the biometric feature collection instruction.
  • the biometric collection instruction issued by the prescription sharing platform to the user's terminal device is specifically to control the user's terminal device to call the built-in image acquisition device Or an external communication connected image acquisition device to collect the iris image of the user who initiated the drug purchase request, and extracts the iris information of the user who initiated the drug purchase request from the captured iris image as the second biometric information according to the corresponding iris extraction technology.
  • the prescription sharing platform may issue various random action instructions to the user's terminal device, so that the user can make corresponding actions or speak corresponding contents according to the random action instructions, thereby Prevent others from using photos or audio recordings to impersonate the patient, resulting in theft of the patient's medical insurance fund.
  • the drug purchase and distribution methods provided in the embodiments may further include:
  • the second biometric information does not match the first biometric information, according to the first identification information, obtain the third biometric information of the reserved guardian of the patient corresponding to the first identification information;
  • the prescription sharing platform is sending prescription drugs and prescription drug distribution information to the medical center After the pharmacy, you can also receive the drug delivery information uploaded by the pharmacy of the medical center, and then send the drug delivery information to the user's terminal device, so that the user who initiated the drug purchase request or the patient corresponding to the first identification information can view the purchased drug in real time Shipping information.
  • the prescription drug and prescription drug delivery information are sent to the medical center pharmacy only when the drug purchase request is determined to be effective, so that the medical center pharmacy can deliver prescription drugs to patients based on the prescription drug delivery information Therefore, the user who purchases the prescription drugs and uses the prescription drugs is the patient himself, which effectively prevents the patient’s own medical insurance fund from being misappropriated, so that the patient can better enjoy his own basic medical services.
  • the above-mentioned storage medium may be a non-volatile storage medium, such as a read-only memory, a magnetic disk, or an optical disk.
  • FIG. 4 is a structural block diagram of a first embodiment of a medicine distribution device for sharing prescriptions of this application.
  • the medicine distribution device for sharing prescriptions proposed in the embodiment of the present application includes: an acquisition module 4001, a first search module 4002, a second search module 4003, and a sending module 4004.
  • the obtaining module 4001 is configured to receive a drug purchase request triggered by a user's terminal device, and extract first identification information for identifying a patient's identity from the drug purchase request.
  • the first search module 4002 is configured to search for prescription information corresponding to the first identification information in a pre-established prescription management library according to a pre-stored mapping relationship table.
  • the prescription information found by the first search module 4002 includes at least a prescription medicine prescribed by a doctor for the patient and second identification information identifying the patient's identity.
  • mapping relationship is the correspondence between the first identification information and the second identification information.
  • the second search module 4003 is configured to search for a patient file corresponding to the first identification information in the pre-established patient file database according to the first identification information, and extract prescription drug delivery information and commonly used prescription drugs of the patient from the searched patient file.
  • the sending module 4004 is used to send prescription drugs and prescription drug distribution information to the medical center pharmacy when the matching degree of prescription drugs and commonly used prescription drugs is greater than a threshold, so that the medical center pharmacy can deliver prescription drugs to patients according to the prescription drug distribution information.
  • the medicine delivery device may further include a prescription information extraction module and a prescription information addition module.
  • the prescription information extraction module is used to receive the prescription uploaded by the terminal device of the medical staff or the user's terminal device, and extract the prescription information from the prescription;
  • the prescription information addition module is used to add the prescription information extracted from the prescription to the prescription management library Store in a storage unit created according to the second identification information.
  • the prescription information extraction module may be further refined into a first prescription information extraction sub-module and a second prescription information extraction sub-module.
  • the first prescription information extraction sub-module traverses the characters in the electronic prescription to obtain prescription information; if the prescription is an electronic picture of a paper prescription, the second prescription information extraction sub-module is based on high
  • the first-order neural network algorithm recognizes and judges characters in electronic pictures to obtain prescription information.
  • the medicine distribution device sharing prescriptions may further include a feature extraction module, which is used to extract feature information of each character in the electronic picture by using the edge detection method.
  • the operation of obtaining the prescription information by the second prescription information extraction sub-module is: traversing each character, using the traversed feature information of the current character as the input state vector, and the preset weight corresponding to the current character as the weight coefficient vector, Based on the high-order neural network algorithm, the input state vector and the weight coefficient vector corresponding to the current character are calculated to obtain the weight value, and the weight value corresponding to the current character is obtained; the weight value corresponding to each character is compared with the threshold value, and the weight value is greater than the threshold value Characters are output in order to get prescription information.
  • the medicine distribution device for sharing prescriptions may further include a preprocessing module, which is used for preprocessing electronic pictures.
  • the preprocessing operation performed by the preprocessing module on the electronic picture is roughly as follows: First, the electronic picture is processed in grayscale to obtain a grayscale image; then, the grayscale image is binarized to obtain a binary value for removing interference information Image; then, the binary image is segmented to obtain the binary character image corresponding to each character; finally, the binary character image is smoothly denoised to obtain the character image to be recognized corresponding to each character.
  • the feature extraction module uses the edge detection method to extract the feature information of each character in the electronic picture, which should specifically be: using the edge detection method, Feature information of each character is extracted from the character image to be recognized corresponding to each character.
  • the first identification information used to identify the patient's identity is extracted from the drug purchase request, the prescription information corresponding to the first identification information is searched for in the pre-established prescription management library according to the pre-stored mapping relationship table, and the pre-established Search the patient file corresponding to the first identification information in the patient file database of the patient, so that the medical center pharmacy can deliver the prescription drugs prescribed in the prescription information to the patient according to the prescription drug distribution information in the patient file, so that the patient can get himself at home
  • the prescription drugs needed do not need to be queued up in the hospital in person to take the medicine, which effectively eases the flow of people in the hospital and the time users spend on taking medicine.
  • the medical center pharmacy is notified to arrange the distribution of prescription drugs for the patient only when the matching degree of the currently required prescription drugs and the commonly used prescription drugs is greater than the preset threshold In order to effectively avoid the occurrence of inappropriate prescription drugs for patients due to mistakes made by medical staff, so that patients can better enjoy basic medical services.
  • the drug distribution device for sharing prescriptions further includes an identity verification module, which is used to verify the identity of the user who initiated the drug purchase request and determine that the drug purchase request is valid.
  • the identity verification module mainly determines that the drug purchase request is valid in the following manner: First, according to the first identification information, the first biological characteristic of the patient corresponding to the first identification information is obtained ; Then, generate a feature collection instruction to the user's terminal device, so that the user's terminal device collects the second biometrics of the user who initiated the drug purchase request according to the biometric collection instruction; then, receives the second upload from the user's terminal device Biometric information, compare the second biometric information with the first biometric information; finally, if the second biometric information matches the first biometric information, it is determined that the drug purchase request is valid.
  • the medicine distribution device for sharing prescriptions may also include a medicine distribution information receiving module and a medicine distribution information sending module.
  • the drug distribution information receiving module is used to receive the drug distribution information uploaded by the medical center pharmacy;
  • the drug distribution information sending module is used to deliver the drug distribution information to the user's terminal device.
  • the user who initiates the medicine purchase request or the patient corresponding to the first identification information can trace the delivery process of the prescription drugs and grasp the delivery status of the purchased prescription drugs in real time.
  • the prescription drug and prescription drug delivery information are sent to the medical center pharmacy only when the drug purchase request is determined to be effective, so that the medical center pharmacy can deliver the patient according to the prescription drug delivery information
  • Prescription drugs so that the user who purchases the prescription drugs and uses the prescription drugs is the patient himself, effectively prevents the patient’s own medical insurance fund from being embezzled, so that patients can better enjoy their own basic medical services.
  • the method of the embodiment can be implemented by means of software plus the necessary general hardware platform, and of course it can also be implemented by hardware, but in many cases the former is the better implementation.
  • the technical solution essentially or part of the contribution to the existing technology can be embodied in the form of a software product, which is stored in a storage medium (such as read-only memory (Read Only) Memory, ROM)/RAM, disk, optical Disk), including several instructions to enable a terminal device (which may be a mobile phone, computer, server, or network device, etc.) to perform the methods described in the embodiments of the present application.
  • a storage medium such as read-only memory (Read Only) Memory, ROM)/RAM, disk, optical Disk

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Abstract

一种基于智能决策的共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：接收终端设备触发的购药请求，从购药请求中提取第一标识信息（S10）；根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息（S20）；根据第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与第一标识信息对应的患者档案，从查找到的患者档案中提取处方药配送信息和患者的常用处方药（S30）；在处方药与常用处方药匹配度大于阈值时，将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房，以便所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药（S40）。

Description

共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质
本申请要求于2018年12月4日提交中国专利局、申请号为201811475165.9、发明名称为“共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在申请中。
技术领域
本申请涉及互联网医药技术领域，尤其涉及一种共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，在慢性病的治疗过程中，病情较为稳定的慢性病患者不仅需要花费大量时间前往医院问诊，同时，由于医生开具的处方，大多只能在医院内部使用，患者还必须花费大量的时间在医院的取药处排队取药。也就是说，目前的这种就医购药方式不仅会占用患者的大量时间，同时大量以购药为主要目的的患者长时间停留在医院，使得医院的人流量剧增，也会严重影响医院的运作效率。
为了能够将患者进行分流，减少医院的人流量，提高医院的运作效率。同时减少患者排队取药所需的时间，政府医疗保险管理有关部门（如医保中心、社保管理中心）根据国家规定，按照一定的标准从众多社会药店中严格遴选出一批符合条件的社会药店作为定点药店，或者从社区医院中严格遴选出一批符合要求的社区医院作为定点取药机构，并建立医院与这些定点取药机构的合作，从而使得患者能够在医院问诊后，能够拿着医生开具的处方前去定点取药机构取药，进行达到将患者进行分流，减少医院的人流量，提高医院的运作效率，以及减少患者排队取药所需的时间的目的。
但是，由于定点取药机构的遴选标准较为严格，因此与医院建立有合作关系的定点取药机构寥寥无几，根本无法达到方便患者取药的效果，并且有一些特定的处方药品，一般的定点取药机构往往不具备销售的资格，因此患者仍然需要在医院排队取药。这种方式无法从根本上缓解医院的人流量，也无法减少用户的取药时间。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种共享处方的药品配送方法、装置、设备及存储介质，旨在解决上述技术问题。
为实现上述目的，本申请提供了一种共享处方的药品配送方法，所述方法包括以下步骤:
接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
此外，为实现上述目的，本申请还提出一种共享处方的药品配送装置，所述装置包括：获取模块、第一查找模块、第二查找模块和发送模块；
其中，所述获取模块，用于接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
所述第一查找模块，用于根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
所述第二查找模块，用于根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
所述发送模块，用于在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
此外，为实现上述目的，本申请还提出一种共享处方的药品配送设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的共享处方的药品配送程序，所述共享处方的药品配送程序配置为实现如上文所述的共享处方的药品配送方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有共享处方的药品配送程序，所述共享处方的药品配送程序被处理器执行时实现如上文所述的共享处方的药品配送方法的步骤。
附图说明
图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的共享处方的药品配送设备的结构示意图；
图2为本申请共享处方的药品配送方法第一实施例的流程示意图；
图3为本申请共享处方的药品配送方法第二实施例的流程示意图；
图4为本申请共享处方的药品配送装置第一实施例的结构框图。
本申请目的的实现、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用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的共享处方的药品配送设备结构示意图。
如图1所示，该共享处方的药品配送设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless-FIdelity，WI-FI）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对共享处方的药品配送设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及共享处方的药品配送程序。
在图1所示的共享处方的药品配送设备中，网络接口1004主要用于与医疗中心药房、用户的终端设备、医护人员的终端设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本申请共享处方的药品配送设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在共享处方的药品配送设备中，所述共享处方的药品配送设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的共享处方的药品配送程序，并执行本申请实施例提供的共享处方的药品配送方法。
本申请实施例提供了一种共享处方的药品配送方法，参照图2，图2为本申请一种共享处方的药品配送方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，共享处方的药品配送方法包括以下步骤：
步骤S10：接收用户的终端设备触发的购药请求，从购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息。
具体的说，本实施例中的执行主体为预先构建的处方共享平台。处方共享平台，主要是为了响应国家医改政策，进一步完善对广大慢病患者的专业慢病服务而提供平台。
该处方共享平台通过与各大医院的医院信息系统（Hospital Information System，HIS信息系统）建立通信连接，从而可以由患者或者医护人员将处方信息导入到该平台的处方管理库中，从而在患者发起的购药请求时，通过执行下述步骤，使得医疗中心药房可以直接为患者配送处方药。
应当理解的是，在具体应用中，上述所说的医疗中心药房可以是为各医院提供药品的供药机构，也可以是相关部门设立的顶点药店或社区医院。
此外，上述所说的用户的终端设备可以是任意能够与处方共享平台通信连接的智能手机、平板电脑、个人计算机等设备，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。
相应地，触发的购药请求，具体可以是患者通过操作安装在上述终端设备上的集购药与上传处方于一体的应用程序（Application，APP）上某一个绑定购药请求的功能按键时，由该功能按键对应的监听事件、程序向处方共享平台做出购药请求。即，处方共享平台在接收到该功能按键对应的监听事件发送的请求时，即判定终端设备触发了购药请求。
此外，上述所说的用于标识药患者身份的标识信息，具体可以是患者的身份证号码、医保卡号、社保卡号等此处不再一一列举，对此也不做任何限制。
步骤S20：根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息。
具体的说，上述所说的处方信息至少包括医生为患者开具的处方药和标识患者身份的第二标识信息。
并且，映射关系主要用于存储第一标识信息与第二标识信息之间的对应关系。
通过上述描述可以发现，由于映射关系表中存储的为第一标识信息与第二标识信息之间的对应关系，因而在根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息时，具体是通过在处方管理库中查找与第一标识信息匹配的第二标识信息，然后将包含第二标识信息的处方信息作为与第一标识信息对应的处方信息。
也就是说，处方信息中包括的第二标识信息是与第一标识信息相对应的，即如果第一标识信息为身份证号码，则第二标识信息也应该包含身份证号码。只不过，第一标识信息位患者在发起购药请求时输入的，或者是在发起购药请求时由终端设备从预先填写的个人信息中获取的，而第二标识信息则为患者在医院就医时，由医护人员录入的，或者在为患者办理健康档案时录入，此处不再一一列举，对此也不做任何限制。
此外，上述所说的处方药，具体是指必须凭执业医师或执业助理医师处方才可调配、购买和使用的药品。
进一步地，为了保证处方共享平台在收到用户的终端设备触发的购药请求时，能够在处方管理库中查找到对应的处方信息，需要在执行步骤S20之前，先在处方管理库中添加处方信息。
关于，在处方管理库中添加处方信息的方式，具体如下：
首先，需要接收医护人员的终端设备或用户的终端设备上传的处方，从处方中提取处方信息。
需要说明的是，由于在实际应用中，处方共享平台接收到的处方可能是电子处方，也可能是传统纸质处方的电子图片。因而，在从处方中提取处方信息时，需要根据处方的类型，选取相应的提取方式来提取处方信息，包括：若处方为电子处方，则遍历电子处方中的字符，得到处方信息；若处方为纸质处方的电子图片，则基于高阶神经网络算法，对电子图片中的字符进行识别判断，得到处方信息。
具体的说，在基于高阶神经网络算法，对电子图片中的字符进行识别判断，得到处方信息之前，为了保证可以快速准确的提取出有用的内容，进而得到处方信息，需要先利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息，比如笔画特征信息、连通特征信息、封闭区域特征信息等，此处不再一一列举，也不做任何限制。
应当理解的是，由于采用边缘检测法，提取特征信息时，会先调节电子图片的对比度，因为对比度越高，提取的特征越清晰、越准确。因而，在按照如下方式，获取处方信息时可以有效的保证处方信息的精确度，在利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息之后，基于高阶神经网络算法，对电子图片中的字符进行识别判断，得到处方信息的方式，具体如下：
（1）对各字符进行遍历，将遍历到的当前字符的特征信息作为输入状态向量，当前字符对应的预设权重作为权系数向量，基于高阶神经网络算法，对当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算，得到当前字符对应的权重值。
具体的说，高阶神经网络（High-Order Neural Network，HONN）是一种改进的前馈神经网络。HONN中所做的改进主要是在整合函数方面，其中心思想是将用于分类的凸域的组成元素的直线改成曲线，即采用非线性的连续函数作为整合函数，这样既可以最有效地划分锋利模式，达到非线性分类的目的，解决反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）容易陷入具备极小值的问题，又不用考虑结点数优化问题，大大降低了计算复杂度。
由于HONN是利用输入模式的已知关系，将所需要的不便利直接引入，然后生成网络的，即HONN能够将几何不变性引入网络。因而，通过利用HONN对样本数据进行训练得到的HONN模型在后续的使用过程中，不需要学习几何变换的不变量，只需要针对每个要识别对象，而不是识别对象的各种变形进行学习，所以在使用过程中也就不需要通过迭代更新权值，大大提高了网络的训练速度和计算精度。
通过上述描述不难发现，本实施例中基于高阶神经网络算法，对当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算的操作，具体是根据利用高阶神经网络算法预先训练获得的HONN模型来计算的，即在计算过程中，只需将输入状态向量和权系数向量输入HONN模型即可获得该字符对应的权重值。
关于HONN的训练方式与现有的神经网络模型的训练方式大致相同，主要是通过训练数据构建包含输入层、隐藏层、全连接层及输出层的训练模型，然后通过有监督学习方式和无监督学习方式进行相应的机器学习便可，具体的训练过程此处不再赘述。
另外，关于隐藏层的数量此处也不做限制，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。
（2）将各字符对应的权重值与阈值进行比较，将权重值大于阈值的字符按序输出，得到处方信息。
具体的说，关于将各字符对应的权重值与阈值进行比较的操作，具体可以根据如下公式实现：Z=f（g（W,X）-h）。
其中，W是权系数向量，X是输入状态向量，g（W,X）是W的线性函数，是X的多项式函数，h为阈值（可以由本领域的技术人员根据需要设置）。
通过上述公式，若差值Z大于0，则说明权重值大于阈值，该权重值对应的字符可以输出作为处方信息。
另外，由于边缘检测法的使用已近较为成熟，因而关于利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息，此处不再赘述，本领域的技术人员可以通过查看相关资料自行实现。
此外，应当理解的是，由于通过扫描仪或数码相机等光学设备将纸质处方中的文字信息形成计算机可识别的电子图片的过程，会受到各种因素的干扰，造成电子图片中的文字信息与实际纸质处方中的文字信息存在偏差，因而为了降低这些偏差对后续从电子图片中提取处方信息准确性的影响。在利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息之前，需要先对电子图片进行预处理。
为了便于理解对电子图片进行的预处理操作，以下给出一种具体的处理方式，大致步骤如下：
（1）对电子图片进行灰度处理，得到灰度图像。
由于一般的文字识别方法，需要处理的是对应的灰度图像。因此，先将彩色的电子图片进行灰度处理，在进行其他的预处理。
具体的，目前常见的彩色图像有BMP、JPG等格式，其颜色表示多采用RGB色彩空间上的三维矢量。每个像素点均由取值范围为0~255的三元分量描述，数据的大小表示该基色的取值，最终由三种基色混合表示。而灰度图像是通过灰度级Gray Level表示的，所以转换过程可以被理解为是一个三维矢量到一个一维矢量的投影操作。
此外，常用的灰度处理方法有最大值法，即选择R、G、B三基色中最大的值作为灰度值，其函数表达式为：R=G=B=max(R，G，B)；平均值法，选取R、G、B的平均值，其函数表达式为：R=G=B=max(R，G，B)/3；权平均法，该方法是目前使用较多的灰度处理方法。具体是对三种基色按照不同的比例（权值）求和，然后投影到一维空间。
由于上述三种方法的使用均相当成熟，在具体实现中，本领域的技术人员可以通过查找相关资料自行实现，此处不再赘述。
（2）对灰度图像进行二值化处理，得到去除干扰信息的二值图像。
具体的说，由于广电设备输入或文档本身的原因，使得经过灰度处理后的图像会存在一个模糊的背景，由于这些背景会对文字设备产生较大的干扰。因此，需要对灰度图像进行二值化处理，以去除这些干扰，使得处理后的结果形成只有0和1形式的二值图像，以便计算机的识别与处理。
关于，二值图像（Binary Image），具体是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。也就是说，二值图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。
（3）对二值图像进行倾斜校正，得到标准格式的灰度图像。
具体的说，为了减少图像因为倾斜角度的问题，影响文字的切割，因此在对图像中的行字进行切分之前，需要先对二值图像进行倾斜校正，以保证后续进行切割的图像的坐标系符合标准坐标系。
关于倾斜校正的操作，主要是通过变换原图像的坐标系，然后将新坐标系下的坐标点按照倾斜的角度旋转，最后将新坐标系变换回原坐标系等几个环节实行，具体的实现方式，本领域的技术人员可以参照现有较为常见的各种倾斜校正方法，此处不再赘述，也不做任何限制。
（4）对二值图像进行行字切分，得到各字符对应的二值化字符图像。
具体的说，此处所说的行字切割，主要分为行切割，和字切割，即先将二值图像中的文字信息进行行切割，然后再进行字切割，从而得到单个字符。
（5）对各二值化字符图像进行平滑去噪，得到各字符对应的待识别字符图像。
相应地，在完成上述预处理操作后，利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息，具体为：
利用边缘检测法，从各字符对应的待识别字符图像中提取各字符的特征信息。
此外，存储在处方管理库中的处方信息，具体可以包含但不限于机构名称、参保人姓名、身份证、社保卡号、处方编号、开具日期、药品名称、规格、数量、用法用量、医师姓名、处方金额（总金额）、疾病名称等信息，此处不再一一列举，也不做任何限制。
然后，将从处方中提取到的处方信息，添加到处方管理库中根据第二标识信息创建的存储单元中进行存储。
需要说明的是，以上给出的仅为一种在处方管理库中添加处方信息时采取的方式，对本申请的技术方案并不构成限定，在具体实现中，本领域的技术人员可以根据需要设置，此处不做限制。
步骤S30：根据第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与第一标识信息对应的患者档案，从查找到的患者档案中提取处方药配送信息和患者的常用处方药。
具体的说，患者档案可以包括患者的姓名、身份证号码、社保卡号或医保卡号、联系电话、送药地址、患有的慢性病名称、常用药品等。
相应地，上说所说的处方药配送信息可以包括患者的姓名、联系电话、送药地址等。
需要说明的是，以上仅为举例说明，对本申请的技术方案并不构成任何现代，在具体实现中，本领域的技术人员可以根据需要设置，此处不做限制。
步骤S40：在处方药与常用处方药匹配度大于阈值时，将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使医疗中心药房能够根据处方药配送信息，为患者配送处方药。
具体的说，上述阈值可以通过对患者病情及用药量、用药成分、替换的药品的效果、价格等多个因素合理设置，比如设置阈值大于85%，则认为合理。
相应的，匹配的方式可以是通过比对药品的成分，效果等确定。
此外，这里所说的医疗中心药房具体可以是一个由药品福利管理机构进行管理协调组织的机构，从而能够将保险机构、制药商、医院和药房等机构联系在一起，实现对医疗费用的有效管理，达到节省社会医疗保险支出、增加药品效益，控制药价增长的目的，使得普通参保人员能够更好的享受基本的医疗服务。
由于采用了药品福利管理，可以使患者直接从制药商购得处方药，进而可以省去药品中间的各个流通环节，降低了药价，减轻了患者负担。
此外，在实际应用中，为了进一步减少患者的就医开销，使用处方共享平台进行购药时，可以设置积分制度，使得购药患者能够使用积分抵换药品或换取红包等，从长远的角度看，可以达到减少患者开销的目的。
本实施例通过从购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息，根据预存的映射关系表在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息，以及在预先建立的患者档案库中查找与第一标识信息对应的患者档案，从而可以使得医疗中心药房能够根据患者档案中的处方药配送信息，为患者配送处方信息中开具的处方药，使得患者在家就可以拿到自己需要的处方药，无需亲自在医院排队取药，有效缓解了医院的人流量及用户花费在取药上的时间。
此外，本实施例通过将处方信息中的处方药与患者的常用处方药进行比较，在当前需要购买的处方药与常用处方药的匹配度大于预设的阈值时，才通知医疗中心药房为患者安排处方药的配送，从而有效的避免了由于医护人员的失误，导致给患者开具不合适处方药情况的发生，使得患者能够更好的享受基本医疗服务。
参考图3，图3为本申请一种共享处方的药品配送方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例共享处方的药品配送方法在步骤S40之前，还包括：
步骤S00：对发起购药请求的用户进行身份验证，确定购药请求有效。
具体的说，为了防止他人盗取患者的医疗保险账户，恶意使用患者的医疗保险基金购买药品，在执行步骤S40之前，需要先对发起购药请求的用户进行身份验证，即需要验证发起购药请求的用户是否为患者本人，并且购买的药品是否为患者需要服用的药品，如果是才确定购药请求有效，步骤S40才会执行。
关于，对发起购药请求的用户进行身份验证，确定购药请求有效的操作，具体可以通过如下步骤实现：
（1）根据第一标识信息，比如患者的身份证号码，从公民身份信息系统中获取身份标识号对应的患者的第一生物特征信息，如人脸图像信息、声纹信息、虹膜信息等。
具体的说，上述所说的公民身份信息系统，具体是指为公民办理身份证时，公安部门用于存储用户基础身份信息及生物特征信息的信息系统。
（2）向用户的终端设备下发生物特征采集指令，以使用户的终端设备根据生物特征采集指令采集发起购药请求的用户的第二生物特征。
比如说，在从公民身份信息系统中获取的第一生物特征信息为虹膜信息时，处方共享平台向用户的终端设备下发的生物特征采集指令具体为控制用户的终端设备调用内置的图像采集设备或外部通信连接的图像采集设备来采集发起购药请求的用户的虹膜图像，并根据相应的虹膜提取技术从拍摄的虹膜图像中提取发起购药请求的用户的虹膜信息作为第二生物特征信息。
需要说明的是，以上仅举例说明，对本申请的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。
（3）接收用户的终端设备上传的第二生物特征信息，将第二生物特征信息与第一生物特征信息进行特征对比。
（4）若第二生物特征信息与第一生物特征信息匹配，则确定购药请求有效。
进一步地，在获取第二生物特征信息时，可以由处方共享平台向用户的终端设备下发各种随机动作指令，以使用户根据随机动作指令作出相应的动作，或说出相应的内容，从而避免他人采用照片或录音冒充患者本人，导致患者的医疗保险基金被盗用。
此外，值得一提的是，由于在实际应用中，需要服用购买的药品的患者会涉及儿童、老人等不便于操作终端设备进行线上购药的人群，因此为了保证这类人群也可以享受本实施例中提供的购药、配送方式，在将第二生物特征信息与第一生物特征信息进行特征对比之后，还可以包括：
若第二生物特征信息与第一生物特征信息不匹配，则根据第一标识信息，获取第一标识信息对应的患者的预留监护人的第三生物特征信息；
将第二生物特征信息与第三生物特征信息进行特征对比，若第二生物特征信息与第三生物特征信息匹配，则确定购药请求有效；若第二生物特征信息与第三生物特征信息不匹配，则确定购药请求无效。
需要说明的是，以上仅为举例说明，对本申请的技术方案并不构成任何限定，在具体实现中，本领域的技术人员可以根据需要设置验证规则及方式，此处不做限制。
进一步地，为了方便发起购药请求的用户或第一标识信息对应的患者能够对处方药的配送过程进行追溯，了解购买的药品的配送状态，处方共享平台在将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房之后，还可以接收医疗中心药房上传的药品配送信息，然后将药品配送信息下发至用户的终端设备，从而使得发起购药请求的用户或第一标识信息对应的患者能够实时查看购买的药品的配送信息。
本实施例通过对发起购药请求的用户进行身份验证，在确定购药请求有效时才将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使医疗中心药房能够根据处方药配送信息，为患者配送处方药，从而可以保证购买处方药，并使用处方药的用户即为患者本人，有效的防止了患者本人的医疗保险基金被盗用，使得患者可以更好的享受属于自己的基本医疗服务。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是非易失性存储介质，如只读存储器，磁盘或光盘等。
参照图4，图4为本申请共享处方的药品配送装置第一实施例的结构框图。
如图4所示，本申请实施例提出的共享处方的药品配送装置包括：获取模块4001、第一查找模块4002、第二查找模块4003和发送模块4004。
其中，获取模块4001，用于接收用户的终端设备触发的购药请求，从购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息。
第一查找模块4002，用于根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息。
需要说明的是，在本实施例中，第一查找模块4002查找到的处方信息至少包括医生为患者开具的处方药和标识患者身份的第二标识信息。
并且，映射关系为第一标识信息与第二标识信息之间的对应关系。
第二查找模块4003，用于根据第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与第一标识信息对应的患者档案，从查找到的患者档案中提取处方药配送信息和患者的常用处方药。
发送模块4004，用于在处方药与常用处方药匹配度大于阈值时，将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使医疗中心药房能够根据处方药配送信息，为患者配送处方药。
此外，值得一提的是，为了保证第一查找模块4002能够根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息，在具体实现中，共享处方的药品配送装置还可以包括处方信息提取模块和处方信息添加模块。处方信息提取模块用于接收医护人员的终端设备或用户的终端设备上传的处方，从处方中提取处方信息；处方信息添加模块用于将从处方中提取到的处方信息，添加到处方管理库中根据第二标识信息创建的存储单元中进行存储。
进一步地，在具体实现中，还可以将处方信息提取模块可以细化为第一处方信息提取子模块和第二处方信息提取子模块。
相应地，若处方为电子处方，则利于第一处方信息提取子模块遍历电子处方中的字符，得到处方信息；若处方为纸质处方的电子图片，则利于第二处方信息提取子模块基于高阶神经网络算法，对电子图片中的字符进行识别判断，得到处方信息。
此外，共享处方的药品配送装置还可以包括特征提取模块，特征提取模块用于利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息。
相应地，第二处方信息提取子模块获取处方信息的操作具体为：对各字符进行遍历，将遍历到的当前字符的特征信息作为输入状态向量，当前字符对应的预设权重作为权系数向量，基于高阶神经网络算法，对当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算，得到当前字符对应的权重值；将各字符对应的权重值与阈值进行比较，将权重值大于阈值的字符按序输出，得到处方信息。
进一步地，共享处方的药品配送装置还可以包括预处理模块，预处理模块用于对电子图片进行预处理。
关于预处理模块对电子图片进行的预处理操作，大致如下：首先，对电子图片进行灰度处理，得到灰度图像；接着，对灰度图像进行二值化处理，得到去除干扰信息的二值图像；接着，对二值图像进行行字切分，得到各字符对应的二值化字符图像；最后，对各二值化字符图像进行平滑去噪，得到各字符对应的待识别字符图像。
相应地，在预处理模块按照上述处理过程对电子图片进行预处理操作后，特征提取模块，利用边缘检测法，提取电子图片中各字符的特征信息的操作，具体应为：利用边缘检测法，从各字符对应的待识别字符图像中提取各字符的特征信息。
本实施例通过从购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息，根据预存的映射关系表在预先建立的处方管理库中查找与第一标识信息对应的处方信息，以及在预先建立的患者档案库中查找与第一标识信息对应的患者档案，从而可以使得医疗中心药房能够根据患者档案中的处方药配送信息，为患者配送处方信息中开具的处方药，使得患者在家就可以拿到自己需要的处方药，无需亲自在医院排队取药，有效缓解了医院的人流量及用户花费在取药上的时间。
此外，本实施例通过将处方信息中的处方药与患者的常用处方药进行比较，在当前需要购买的处方药与常用处方药的匹配度大于预设的阈值时，才通知医疗中心药房为患者安排处方药的配送，从而有效的避免了由于医护人员的失误，导致给患者开具不合适处方药情况的发生，使得患者能够更好的享受基本医疗服务。
基于上述共享处方的药品配送装置的第一实施例，提出本申请共享处方的药品配送装置第二实施例。
在本实施例中，共享处方的药品配送装置还包括身份验证模块，身份验证模块，用于对发起购药请求的用户进行身份验证，并确定购药请求有效。
相应地，身份验证模块在对发起购药请求的用户进行身份验证时，主要通过如下方式确定购药请求有效：首先，根据第一标识信息，获取第一标识信息对应的患者的第一生物特征；然后，向用户的终端设备下发生物特征采集指令，以使用户的终端设备根据生物特征采集指令采集发起购药请求的用户的第二生物特征；接着，接收用户的终端设备上传的第二生物特征信息，将第二生物特征信息与第一生物特征信息进行特征对比；最后，若第二生物特征信息与第一生物特征信息匹配，则确定购药请求有效。
此外，共享处方的药品配送装置还可以包括药品配送信息接收模块和药品配送信息发送模块。其中，药品配送信息接收模块用于接收医疗中心药房上传的药品配送信息；药品配送信息发送模块用于将药品配送信息下发至用户的终端设备。
通过药品配送信息接收模块和药品配送信息发送模块的配合，可以使发起购药请求的用户或第一标识信息对应的患者对处方药的配送过程进行追溯，实时掌握购买的处方药的配送情况。
本实施例中通过对发起购药请求的用户进行身份验证，在确定购药请求有效时才将处方药和处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使医疗中心药房能够根据处方药配送信息，为患者配送处方药，从而可以保证购买处方药，并使用处方药的用户即为患者本人，有效的防止了患者本人的医疗保险基金被盗用，使得患者可以更好的享受属于自己的基本医疗服务。
此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器（Read Only Memory，ROM）/RAM、磁碟、光 盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

  1. 一种共享处方的药品配送方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
    接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
    根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
    根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
    在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息的步骤之前，所述方法还包括：
    接收医护人员的终端设备或所述用户的终端设备上传的处方，从所述处方中提取所述处方信息；
    将从所述处方中提取到的所述处方信息，添加到所述处方管理库中根据所述第二标识信息创建的存储单元中进行存储。
  3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述处方中提取所述处方信息的步骤，包括：
    若所述处方为电子处方，则遍历所述电子处方中的字符，得到所述处方信息；
    若所述处方为纸质处方的电子图片，则基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息。
  4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断的步骤之前，所述方法还包括：
    利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息；
    其中，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息，包括：
    对各字符进行遍历，将遍历到的当前字符的特征信息作为输入状态向量，所述当前字符对应的预设权重作为权系数向量，基于高阶神经网络算法，对所述当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算，得到所述当前字符对应的权重值；
    将各字符对应的权重值与阈值进行比较，将权重值大于所述阈值的字符按序输出，得到所述处方信息。
  5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息的步骤之前，所述方法还包括：
    对所述电子图片进行预处理；
    其中，所述对所述电子图片进行预处理，包括：
    对所述电子图片进行灰度处理，得到灰度图像；
    对所述灰度图像进行二值化处理，得到去除干扰信息的二值图像；
    对所述二值图像进行行字切分，得到各字符对应的二值化字符图像；
    对各二值化字符图像进行平滑去噪，得到各字符对应的待识别字符图像；
    所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息，包括：
    利用边缘检测法，从各字符对应的待识别字符图像中提取各字符的特征信息。
  6. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房的步骤之前，所述方法还包括：
    对发起所述购药请求的用户进行身份验证，确定所述购药请求有效；
    其中，所述对发起所述购药请求的用户进行身份验证，确定所述购药请求有效，包括：
    根据所述第一标识信息，获取所述第一标识信息对应的患者的第一生物特征；
    向所述用户的终端设备下发生物特征采集指令，以使所述用户的终端设备根据所述生物特征采集指令采集发起所述购药请求的用户的第二生物特征；
    接收所述用户的终端设备上传的所述第二生物特征信息，将所述第二生物特征信息与所述第一生物特征信息进行特征对比；
    若所述第二生物特征信息与所述第一生物特征信息匹配，则确定所述购药请求有效。
  7. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房步骤之后，所述方法还包括：
    接收所述医疗中心药房上传的药品配送信息；
    将所述药品配送信息下发至所述用户的终端设备，以使发起所述购药请求的用户或所述第一标识信息对应的患者对所述处方药的配送过程进行追溯。
  8. 一种共享处方的药品配送装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、第一查找模块、第二查找模块和发送模块；
    其中，所述获取模块，用于接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
    所述第一查找模块，用于根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
    所述第二查找模块，用于根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
    所述发送模块，用于在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
  9. 一种共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的共享处方的药品配送程序，所述共享处方的药品配送程序配置为实现以下步骤：
    接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
    根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
    根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
    在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
  10. 如权利要求9所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息的步骤之前，所述方法还包括：
    接收医护人员的终端设备或所述用户的终端设备上传的处方，从所述处方中提取所述处方信息；
    将从所述处方中提取到的所述处方信息，添加到所述处方管理库中根据所述第二标识信息创建的存储单元中进行存储。
  11. 如权利要求10所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述从所述处方中提取所述处方信息的步骤，包括：
    若所述处方为电子处方，则遍历所述电子处方中的字符，得到所述处方信息；
    若所述处方为纸质处方的电子图片，则基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息。
  12. 如权利要求11所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断的步骤之前，所述方法还包括：
    利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息；
    其中，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息，包括：
    对各字符进行遍历，将遍历到的当前字符的特征信息作为输入状态向量，所述当前字符对应的预设权重作为权系数向量，基于高阶神经网络算法，对所述当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算，得到所述当前字符对应的权重值；
    将各字符对应的权重值与阈值进行比较，将权重值大于所述阈值的字符按序输出，得到所述处方信息。
  13. 如权利要求12所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息的步骤之前，所述方法还包括：
    对所述电子图片进行预处理；
    其中，所述对所述电子图片进行预处理，包括：
    对所述电子图片进行灰度处理，得到灰度图像；
    对所述灰度图像进行二值化处理，得到去除干扰信息的二值图像；
    对所述二值图像进行行字切分，得到各字符对应的二值化字符图像；
    对各二值化字符图像进行平滑去噪，得到各字符对应的待识别字符图像；
    所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息，包括：
    利用边缘检测法，从各字符对应的待识别字符图像中提取各字符的特征信息。
  14. 如权利要求9所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房的步骤之前，所述方法还包括：
    对发起所述购药请求的用户进行身份验证，确定所述购药请求有效；
    其中，所述对发起所述购药请求的用户进行身份验证，确定所述购药请求有效，包括：
    根据所述第一标识信息，获取所述第一标识信息对应的患者的第一生物特征；
    向所述用户的终端设备下发生物特征采集指令，以使所述用户的终端设备根据所述生物特征采集指令采集发起所述购药请求的用户的第二生物特征；
    接收所述用户的终端设备上传的所述第二生物特征信息，将所述第二生物特征信息与所述第一生物特征信息进行特征对比；
    若所述第二生物特征信息与所述第一生物特征信息匹配，则确定所述购药请求有效。
  15. 如权利要求9所述的共享处方的药品配送设备，其特征在于，所述在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房步骤之后，所述方法还包括：
    接收所述医疗中心药房上传的药品配送信息；
    将所述药品配送信息下发至所述用户的终端设备，以使发起所述购药请求的用户或所述第一标识信息对应的患者对所述处方药的配送过程进行追溯。
  16. 一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有共享处方的药品配送程序，所述共享处方的药品配送程序被处理器执行时实现以下步骤：
    接收用户的终端设备触发的购药请求，从所述购药请求中提取用于标识患者身份的第一标识信息；
    根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息，所述处方信息至少包括医生为所述患者开具的处方药和标识所述患者身份的第二标识信息，所述映射关系为所述第一标识信息与所述第二标识信息之间的对应关系；
    根据所述第一标识信息，在预先建立的患者档案库中查找与所述第一标识信息对应的患者档案，从查找到的所述患者档案中提取处方药配送信息和所述患者的常用处方药；
    在所述处方药与所述常用处方药匹配度大于阈值时，将所述处方药和所述处方药配送信息发送至医疗中心药房，以使所述医疗中心药房能够根据所述处方药配送信息，为所述患者配送所述处方药。
  17. 如权利要求16所述的存储介质，其特征在于，所述根据预存的映射关系表，在预先建立的处方管理库中查找与所述第一标识信息对应的处方信息的步骤之前，所述方法还包括：
    接收医护人员的终端设备或所述用户的终端设备上传的处方，从所述处方中提取所述处方信息；
    将从所述处方中提取到的所述处方信息，添加到所述处方管理库中根据所述第二标识信息创建的存储单元中进行存储。
  18. 如权利要求17所述的存储介质，其特征在于，所述从所述处方中提取所述处方信息的步骤，包括：
    若所述处方为电子处方，则遍历所述电子处方中的字符，得到所述处方信息；
    若所述处方为纸质处方的电子图片，则基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息。
  19. 如权利要求18所述的存储介质，其特征在于，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断的步骤之前，所述方法还包括：
    利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息；
    其中，所述基于高阶神经网络算法，对所述电子图片中的字符进行识别判断，得到所述处方信息，包括：
    对各字符进行遍历，将遍历到的当前字符的特征信息作为输入状态向量，所述当前字符对应的预设权重作为权系数向量，基于高阶神经网络算法，对所述当前字符对应的输入状态向量和权系数向量进行求权重值计算，得到所述当前字符对应的权重值；
    将各字符对应的权重值与阈值进行比较，将权重值大于所述阈值的字符按序输出，得到所述处方信息。
  20. 如权利要求19所述的存储介质，其特征在于，所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息的步骤之前，所述方法还包括：
    对所述电子图片进行预处理；
    其中，所述对所述电子图片进行预处理，包括：
    对所述电子图片进行灰度处理，得到灰度图像；
    对所述灰度图像进行二值化处理，得到去除干扰信息的二值图像；
    对所述二值图像进行行字切分，得到各字符对应的二值化字符图像；
    对各二值化字符图像进行平滑去噪，得到各字符对应的待识别字符图像；
    所述利用边缘检测法，提取所述电子图片中各字符的特征信息，包括：
    利用边缘检测法，从各字符对应的待识别字符图像中提取各字符的特征信息。
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