本發明專利技術提供了一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，涉及人工智能技術領域，智能感知模塊通過RFID標簽和傳感器實時采集高值耗材的位置信息、狀態信息和使用情況，實現對耗材的標識和追蹤。人工智能分析模塊基于深度學習算法，分析耗材的使用頻率、手術類型與需求的關聯性，從而預測未來的耗材需求。庫存管理模塊根據實際使用情況和預測需求動態調整庫存。手術輔助模塊根據手術類型和患者情況自動生成耗材清單，提醒醫護人員進行準備。合規監管模塊記錄耗材的全生命周期數據，提供可追溯性報告，確保合規性。通過以上技術手段，本發明專利技術顯著降低了醫院運營成本，提升了手術安全性和患者滿意度，具有廣泛的應用前景和重要的社會價值。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別是涉及一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統。
技術介紹
1、手術室高值耗材(如人工關節、心臟支架等)因其價格昂貴、種類繁多、使用頻率高且對手術成功率有重要影響，成為醫院管理中的重點和難點。目前，傳統的耗材管理方式主要依賴人工記錄和庫存管理，存在以下問題：
2、(1)耗材追蹤困難：手術過程中耗材的使用情況難以實時追蹤，容易出現漏記、錯記等問題。
3、(2)庫存管理不精準：耗材庫存信息更新滯后，可能導致庫存不足或積壓。
4、(3)成本控制難度大：缺乏對耗材使用數據的智能分析，難以優化采購和使用策略。
5、(4)監管合規性不足：無法滿足醫療監管部門對高值耗材全生命周期追蹤的要求。
6、因此，亟需一種基于人工智能的智能管理系統，能夠實現高值耗材的全流程智能化管理。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的不足，本專利技術的目的是提供一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，通過智能感知、深度學習分析、動態庫存管理和合規監管等多種技術手段，能夠顯著提高醫院的管理效率、降低運營成本、優化資源配置，并提升手術安全性和患者滿意度，具有廣泛的應用前景和重要的社會價值。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，包括：
4、智能感知模塊，用于對高值耗材進行標識和追蹤，并實時采集所述高值耗材的位置信息、狀態信息和使用情況；
5、人工智能分析模塊，用于基于深度學習算法，根據所述位置信息、所述狀態信息和所述使用情況分析所述高值耗材的使用頻率、手術類型與耗材需求的關聯性，以實現對未來耗材需求的預測；
6、庫存管理模塊，用于根據所述使用情況和所述未來耗材需求動態調整所述高值耗材的庫存；
7、手術輔助模塊，用于根據預設的手術類型、患者情況，自動生成耗材清單，以提醒醫護人員進行耗材準備；
8、合規監管模塊，用于記錄所述高值耗材的全生命周期數據，并提供所述高值耗材使用的可追溯性報告。
9、優選地，所述智能感知模塊包括：
10、標識子模塊，用于在每個所述高值耗材上附加一個唯一的射頻識別標簽，以標識所述高值耗材的唯一身份信息；
11、二維碼子模塊，用于在每個所述高值耗材上印刷備用掃碼標識，以標識所述高值耗材的唯一身份信息；所述備用掃碼標識包括二維碼和條形碼；
12、讀寫子模塊，用于將讀寫器安裝在耗材庫房入口和手術室門口，以通過所述唯一身份信息監控對應的高值耗材的出入庫和流轉，得到所述使用情況和所述位置信息；
13、圖像識別子模塊，用于在手術室或耗材存儲區域安裝攝像頭，以結合計算機視覺技術，通過所述高值耗材的圖像信息確定所述狀態信息。
14、優選地，所述智能感知模塊還包括：
15、傳感器子模塊，用于在每個所述高值耗材的包裝上嵌入傳感器設備，并通過所述傳感器設備實時采集所述高值耗材的環境信息。
16、優選地，所述圖像識別子模塊包括：
17、圖像去噪單元，用于對所述圖像信息進行圖像去噪，得到去噪圖像；
18、圖像增強單元，用于對所述去噪圖像進行圖像增強，得到增強圖像；
19、特征提取單元，用于對所述增強圖像進行特征提取，得到圖像特征；
20、狀態識別單元，用于將所述圖像特征輸入至訓練好的狀態識別模型中，得到所述狀態信息。
21、優選地，所述圖像增強單元包括：
22、窗口構建子單元，用于根據所述去噪圖像的尺度大小構建移動圖像增強窗口；
23、像素差值計算子單元，用于根據公式fij＝|xij-yij|得到每個圖像增強窗口下的每個像素點的像素差值；其中，fij表示去噪圖像在(i，j)位置的像素差值，xij表示圖像信息在(i，j)位置處的像素值，yij表示去噪圖像在(i，j)位置處的像素值；
24、校正差值計算子單元，用于根據公式對所述像素差值進行亮度均勻性校正，得到校正差值；其中，dij為像元點的校正差值，ddark為像元點的暗信號值，k(i)為校正系數；
25、特征點記錄子單元，用于將所述校正差值大于特征閾值的像素點作為特征點并記錄數量；
26、占比值確定子單元，用于將所述圖像增強窗口下特征點占所有像素點的比例作為占比值；
27、去噪子單元，用于當所述移動圖像增強窗口內的占比值大于預設閾值時，對相應移動圖像增強窗口內的所述去噪圖像進行中值去噪，得到中值去噪數據；
28、增強子單元，用于滑動所述移動圖像增強窗口，直到遍歷完整個所述中值去噪數據，得到所述增強圖像。
29、優選地，所述特征提取單元包括：
30、歸一化子單元，用于對所述增強圖像進行圖像縮放和圖像歸一化處理，得到歸一化圖像；
31、提取子單元，用于利用預設的vgg16網絡對所述歸一化圖像進行特征提取，得到所述圖像特征。
32、優選地，所述人工智能分析模塊包括：
33、樣本數據獲取子模塊，用于獲取樣本位置信息數據集、樣本狀態信息數據集和樣本使用情況數據集以及手術相關信息；所述手術相關信息包括手術類型、手術時長、患者病歷信息和醫生操作習慣；
34、標注子模塊，用于將所述樣本位置信息數據集、所述樣本狀態信息數據集和所述樣本使用情況數據集進行標注，得到訓練數據集；標注的內容包括：高值耗材的使用頻率、高值耗材與手術類型的關聯性和高值耗材的需求量；
35、訓練子模塊，用于將所述訓練數據集輸入至初始神經網絡中進行訓練，得到訓練好的未來需求預測模型；
36、預測子模塊，用于將所述位置信息、所述狀態信息和所述使用情況輸入至所述未來需求預測模型中，得到所述未來耗材需求。
37、優選地，所述初始神經網絡為cnn-lstm組合網絡模型。
38、根據本專利技術提供的具體實施例，本專利技術公開了以下技術效果：
39、本專利技術提供了一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，包括：智能感知模塊，用于對高值耗材進行標識和追蹤，并實時采集所述高值耗材的位置信息、狀態信息和使用情況；人工智能分析模塊，用于基于深度學習算法，根據所述位置信息、所述狀態信息和所述使用情況分析所述高值耗材的使用頻率、手術類型與耗材需求的關聯性，以實現對未來耗材需求的預測；庫存管理模塊，用于根據所述使用情況和所述未來耗材需求動態調整所述高值耗材的庫存；手術輔助模塊，用于根據預設的手術類型、患者情況，自動生成耗材清單，以提醒醫護人員進行耗材準備；合規監管模塊，用于記錄所述高值耗材的全生命周期數據，并提供所述高值耗材使用的可追溯性報告。本專利技術通過智能感知、深度學習分析、動態庫存管理和合規監管等多種技術手段，能夠顯著提高醫院的管理效率、降低運營成本、優化資源配置，并提升手術安全性和患者滿意度，具有廣泛的應用本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述智能感知模塊包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述智能感知模塊還包括：
4.根據權利要求2所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述圖像識別子模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述圖像增強單元包括：
6.根據權利要求4所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述特征提取單元包括：
7.根據權利要求4所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述人工智能分析模塊包括：
8.根據權利要求7所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述初始神經網絡為CNN-LSTM組合網絡模型。
【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述智能感知模塊包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述智能感知模塊還包括：
4.根據權利要求2所述的基于人工智能的手術室高值耗材管理系統，其特征在于，所述圖像識別子模塊包括：
5.根據權利要求4所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：洪都，
申請(專利權)人：南昌大學第一附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
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