【技术实现步骤摘要】
一种基于蚁群算法的智能导诊方法、系统、设备及介质
[0001]在本专利技术涉及智能医疗领域，更具体地，涉及一种基于蚁群算法的智能导诊方法、系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]目前医疗服务机构的信息化管理系统偏重于机构本身的信息化管理，而忽略了就诊人员的主观就诊体验，且系统与最新的人工智能技术存在一定程度的脱节，信息管理的智能化水平低下，例如对于候诊人员的就诊通知，现有的医疗服务机构一般是通过人工叫号或者LED展示屏显示候诊人员姓名的形式，而往往就诊人员由于不清楚医院各科室位置距离，或不清楚各科室实时候诊人数等原因，无法合理规划就诊行程，常常出现就诊人员在某个候诊人数很多的科室外排队很久，而其他科室外却没有人的情况，排队效率低下，造成大量的时间浪费，影响就诊人员的就诊体验，以及同时造成医疗人力或物力资源的浪费。
技术实现思路
[0003]本专利技术旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷（不足），提供一种基于蚁群算法的智能导诊方法、系统、设备及介质，用于解决就诊人员无法合理规划就诊行程、就诊体验差的问题。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的智能导诊方法，其特征在于，包括以下步骤：获取科室信息，所述科室信息包括各科室平均单次完成就诊时间、各科室的转移矩阵、各科室之间的距离矩阵、以及各科室实时候诊人数，其中，i、j表示科室编号，i=1,2,
…
,N，j=1,2,
…
,N，N表示科室数量，t表示时刻t，表示在科室i结束就诊后转移至科室j的可能性，表示科室i到科室j之间的距离；初始化蚁群算法中的信息素强度以及蚁群；采用所述蚁群算法确定最优路径，将所确定的最优路径作为就诊人员总耗时最少的科室排序，实现导诊，具体包括：根据所述各科室平均单次完成就诊时间、各科室之间的距离矩阵、以及各科室实时候诊人数，确定所述蚁群中各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度；根据所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度、信息素强度以及各科室的转移矩阵，确定各蚂蚁从科室i到科室j的转移概率；根据所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移概率，采用轮盘赌方法确定各蚂蚁完成到达所有科室的路径；根据所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度，确定各蚂蚁完成到达所有科室的总耗时；以总耗时最小为优化目标，从所述各蚂蚁完成到达所有科室的路径中确定最优路径；在确定所述最优路径后，更新所述信息素强度；判断是否满足迭代结束条件，若是，将所确定的最优路径作为就诊人员总耗时最少的科室排序，实现导诊；若否，继续采用所述信息素强度更新后的所述蚁群算法确定所述最优路径。2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能导诊方法，其特征在于，根据所述各科室平均单次完成就诊时间、各科室之间的距离矩阵、以及各科室实时候诊人数，确定所述蚁群中各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度，具体包括：采用以下计算公式确定所述蚁群中各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度：。3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能导诊方法，其特征在于，根据所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度、信息素强度以及各科室的转移矩阵，确定各蚂蚁从科室i到科室j的转移概率，具体包括：
采用以下计算公式确定所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移概率：其中，表示t时刻蚁群中蚂蚁k从科室i到科室j的转移概率，k=1,2,
……
,M，M表示蚂蚁数量，表示t时刻科室j的信息素强度，表示蚁群中蚂蚁k从科室i到科室j的转移期望程度，表示蚁群中蚂蚁k尚未到达的科室集合，随着算法的进行，集合不断变小，直到为空，为信息素的重要程序因子，为科室之间转移期望程度的重要程度因子。4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能导诊方法，其特征在于，根据所述各蚂蚁从科室i到科室j的转移期望程度，确定各蚂蚁完成到达所有科室的总耗时，具体包括：采用以下计算公式确定所述各蚂蚁完成到达所有科室的总耗时：。5.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能导诊方法，其特征在于，以总耗时最小为优化目标，从所述各...
【专利技术属性】
技术研发人员：林山驰，沈凯彬，丁双安，
申请(专利权)人：宏景科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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