【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及醫(yī)療資源調(diào)配，特別涉及一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著社會的快速發(fā)展和人口的不斷增加，醫(yī)療資源的需求日益增長。然而，醫(yī)療資源的分配和利用效率卻存在諸多問題，尤其在自然災害和突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生時，醫(yī)療資源的緊缺和分配不均問題尤為突出。這些問題不僅影響了醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率，也對社會穩(wěn)定和公眾健康構(gòu)成了威脅。
2、傳統(tǒng)的醫(yī)療資源調(diào)配方法主要依賴于人工經(jīng)驗和簡單的調(diào)配規(guī)則，難以快速、準確地應對復雜多變的醫(yī)療需求。尤其在大規(guī)模自然災害或突發(fā)事件中，醫(yī)療資源的緊急調(diào)配和高效利用變得更加困難?，F(xiàn)有技術(shù)中，缺乏一種基于現(xiàn)代信息技術(shù)和智能算法的系統(tǒng)化醫(yī)療資源調(diào)配方法，能夠在常規(guī)醫(yī)療服務和應急情況下實現(xiàn)醫(yī)療資源的最優(yōu)配置。
3、區(qū)塊鏈技術(shù)因其數(shù)據(jù)不可篡改、透明度高、去中心化等特點，已在各個領(lǐng)域得到廣泛應用。將區(qū)塊鏈技術(shù)引入醫(yī)療資源管理，可以確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。同時，機器學習算法可以通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析和學習，建立預測模型，準確預測醫(yī)療資源的需求和供給變化，為醫(yī)療資源的調(diào)配提供科學依據(jù)。
4、因此，亟需一種基于醫(yī)療服務平臺，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)和機器學習算法的智能化醫(yī)療資源調(diào)配方法，以提高醫(yī)療資源的使用效率和應急能力，解決當前醫(yī)療資源分配不均和利用效率低下的問題。本專利技術(shù)提出了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)和機器學習算法的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，旨在通過智能化的預測和調(diào)配，提高醫(yī)療資源的分配效率和應急響應能力，保障公眾健康和社會穩(wěn)定。
1、為了解決上述至少一個技術(shù)問題，本專利技術(shù)提出了一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
2、本專利技術(shù)第一方面提供了一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，包括：
3、基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建目標地區(qū)的醫(yī)療服務平臺，根據(jù)所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)中各個醫(yī)療機構(gòu)的實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)；
4、基于機器學習算法建立醫(yī)療資源狀態(tài)模型，基于所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型預測目標地區(qū)在未來預設時間段的醫(yī)療資源的需求和供給情況，得到預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)；
5、構(gòu)建醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源調(diào)配模型對目標地區(qū)的醫(yī)療資源進行調(diào)配，得到醫(yī)療資源調(diào)配方案；
6、對目標地區(qū)發(fā)生自然災害情況下的醫(yī)療資源緊缺程度和醫(yī)療資源缺口分布情況進行評估，得到目標地區(qū)發(fā)生自然災害下的醫(yī)療資源評估結(jié)果；
7、根據(jù)所述醫(yī)療資源評估結(jié)果對所述醫(yī)療資源調(diào)配方案進行優(yōu)化。
8、本方案中，所述基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建目標地區(qū)的醫(yī)療服務平臺，根據(jù)所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)中各個醫(yī)療機構(gòu)的實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)，具體為：
9、基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療服務平臺，在目標地區(qū)的每個醫(yī)療機構(gòu)部署區(qū)塊鏈節(jié)點，根據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)特點對每個區(qū)塊鏈節(jié)點設定數(shù)據(jù)共識機制；
10、獲取每個醫(yī)療機構(gòu)的紙質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)記錄的圖像數(shù)據(jù)，基于圖像識別算法對所述圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)記錄項目進行識別，根據(jù)所述數(shù)據(jù)記錄項目構(gòu)建醫(yī)療資源數(shù)據(jù)智能合約，將所述智能合約部署至醫(yī)療服務平臺中；
11、根據(jù)所述數(shù)據(jù)記錄項目開發(fā)標準化數(shù)據(jù)接口，并構(gòu)建醫(yī)療服務平臺的分布式賬本，根據(jù)所述標準化數(shù)據(jù)接口將每個醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源數(shù)據(jù)上傳至所述分布式賬本中；
12、獲取醫(yī)療服務平臺中每個用戶的身份信息，根據(jù)所述身份信息確定每個用戶對醫(yī)療服務平臺的控制權(quán)限；
13、構(gòu)建醫(yī)療服務平臺的數(shù)據(jù)更新觸發(fā)機制，當每個醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)達到數(shù)據(jù)更新觸發(fā)機制條件時，對醫(yī)療服務平臺數(shù)據(jù)進行更新操作；
14、基于所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)每個醫(yī)療機構(gòu)的實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)，所述實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)包括床位使用情況、醫(yī)療設備使用情況、醫(yī)護人員工作負荷、藥品庫存信息。
15、本方案中，所述基于機器學習算法建立醫(yī)療資源狀態(tài)模型，基于所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型預測目標地區(qū)在未來預設時間段的醫(yī)療資源的需求和供給情況，得到預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)，具體為：
16、根據(jù)所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)的歷史醫(yī)療資源數(shù)據(jù)，以天為時間單位將所述歷史醫(yī)療資源數(shù)據(jù)進行劃分，根據(jù)劃分后的歷史醫(yī)療資源數(shù)據(jù)評估目標地區(qū)每個醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源的需求和供給變化，得到每個醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源的歷史需求和供給變化數(shù)據(jù)；
17、基于隨機森林回歸算法建立醫(yī)療資源狀態(tài)模型，將所述歷史需求和供給變化數(shù)據(jù)按照預設比例劃分為訓練集和測試集，將所述訓練集導入所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型中進行訓練，通過網(wǎng)格搜索和交叉驗證方法優(yōu)化模型的超參數(shù)；
18、將所述測試集導入醫(yī)療資源狀態(tài)模型中進行預測和評估，使用均方誤差和均方根誤差評估模型的預測準確率，當預測準確率小于預設值時，進行二次訓練，直至預測準確率不低于預設值；
19、將所述實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)導入所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型中對未來預設時間段的醫(yī)療資源的需求和供給情況進行預測，得到預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)。
20、本方案中，所述構(gòu)建醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源調(diào)配模型對目標地區(qū)的醫(yī)療資源進行調(diào)配，得到醫(yī)療資源調(diào)配方案，具體為：
21、根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)識別在未來預設時間段目標地區(qū)出現(xiàn)醫(yī)療資源緊缺和醫(yī)療資源富余的醫(yī)療機構(gòu)，并獲取出現(xiàn)醫(yī)療資源緊缺和醫(yī)療資源富余的醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源緊缺項目和富余項目，得到目標地區(qū)的醫(yī)療資源分布情況數(shù)據(jù)；
22、根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)計算目標地區(qū)中每個醫(yī)療機構(gòu)的患者就醫(yī)床位等待時間長度和醫(yī)療資源利用率；
23、基于動態(tài)規(guī)劃算法建立目標地區(qū)的醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述醫(yī)療資源分布情況數(shù)據(jù)定義醫(yī)療資源調(diào)配模型的醫(yī)療資源狀態(tài)st，其中st表示在時間t下每個醫(yī)療機構(gòu)的狀態(tài)信息，包括目標地區(qū)每個醫(yī)療的在時間t下的床位數(shù)、醫(yī)護人員數(shù)、醫(yī)療設備使用情況；
24、將目標地區(qū)的醫(yī)療資源達到平衡狀態(tài)作為醫(yī)療資源動態(tài)規(guī)劃的第一決策規(guī)則，將優(yōu)先滿足急診和重癥患者的醫(yī)療資源需求作為第二決策規(guī)則，根據(jù)第一決策規(guī)則和第二決策規(guī)則定義醫(yī)療資源調(diào)配模型的醫(yī)療資源規(guī)劃決策dt，所述醫(yī)療資源規(guī)劃決策包括在時間t下的患者轉(zhuǎn)移、醫(yī)護人員調(diào)配、醫(yī)療設備調(diào)配、藥品調(diào)配；
25、根據(jù)所述醫(yī)療資源狀態(tài)和醫(yī)療資源規(guī)劃決策定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程st+1和收益函數(shù)rt；
26、設定醫(yī)療資源調(diào)配模型的終止時間t和值函數(shù)vt，從終止時間t開始，逐步向前遞推計算值函數(shù)vt，對于每個時間t和醫(yī)療資源狀態(tài)st，計算所有可能的醫(yī)療資源規(guī)劃決策dt的收益rt和轉(zhuǎn)移后的狀態(tài)st+1，選擇使得值函數(shù)vt最大化的醫(yī)療資源規(guī)劃決策dt作為目標地區(qū)的醫(yī)療資源的最優(yōu)調(diào)配方案，得到目標地區(qū)的醫(yī)療資源調(diào)配方案。
27、本方案中，所述對目標地區(qū)發(fā)生自然災害情況下的醫(yī)療資源緊缺程度和醫(yī)療資源缺口分布情況進行評估，得到目標地區(qū)發(fā)生自然災害下的醫(yī)療資源評估結(jié)果，具體為：
28、基于互聯(lián)網(wǎng)搜索獲取歷史本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建目標地區(qū)的醫(yī)療服務平臺，根據(jù)所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)中各個醫(yī)療機構(gòu)的實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)，具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于機器學習算法建立醫(yī)療資源狀態(tài)模型，基于所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型預測目標地區(qū)在未來預設時間段的醫(yī)療資源的需求和供給情況，得到預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)，具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述構(gòu)建醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源調(diào)配模型對目標地區(qū)的醫(yī)療資源進行調(diào)配，得到醫(yī)療資源調(diào)配方案，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述對目標地區(qū)發(fā)生自然災害情況下的醫(yī)療資源緊缺程度和醫(yī)療資源缺口分布情況進行評估，得到目標地區(qū)發(fā)生自然災害下的醫(yī)療資源評估結(jié)果，具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)所述醫(yī)療資源評估結(jié)果對所述醫(yī)療資源調(diào)配方案進行優(yōu)化，具體為：
7.一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化系統(tǒng)包括儲存器以及處理器，所述儲存器包括基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法程序，所述基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法程序被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述構(gòu)建醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源調(diào)配模型對目標地區(qū)的醫(yī)療資源進行調(diào)配，得到醫(yī)療資源調(diào)配方案，具體為：
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述對目標地區(qū)發(fā)生自然災害情況下的醫(yī)療資源緊缺程度和醫(yī)療資源缺口分布情況進行評估，得到目標地區(qū)發(fā)生自然災害下的醫(yī)療資源評估結(jié)果，具體為：
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)所述醫(yī)療資源評估結(jié)果對所述醫(yī)療資源調(diào)配方案進行優(yōu)化，具體為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建目標地區(qū)的醫(yī)療服務平臺，根據(jù)所述醫(yī)療服務平臺獲取目標地區(qū)中各個醫(yī)療機構(gòu)的實時醫(yī)療資源數(shù)據(jù)，具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于機器學習算法建立醫(yī)療資源狀態(tài)模型，基于所述醫(yī)療資源狀態(tài)模型預測目標地區(qū)在未來預設時間段的醫(yī)療資源的需求和供給情況，得到預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)，具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述構(gòu)建醫(yī)療資源調(diào)配模型，根據(jù)所述預測醫(yī)療資源變化數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源調(diào)配模型對目標地區(qū)的醫(yī)療資源進行調(diào)配，得到醫(yī)療資源調(diào)配方案，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)療服務平臺的醫(yī)療資源調(diào)配優(yōu)化方法，其特征在于，所述對目標地區(qū)發(fā)生自然災害情況下的醫(yī)療資源緊缺程度和醫(yī)療資源缺口分布情況進行評估，得到目標地區(qū)發(fā)生自然災害下的醫(yī)療資源評估結(jié)果，具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：于衛(wèi)，
申請(專利權(quán))人：北京融威眾邦科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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