一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法技术

本发明专利技术适用于医疗系统技术领域，尤其涉及一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，所述方法包括：采集用户体征数据，并接收用户用药请求；根据用户体征数据和用户用药请求进行智能评估，得到智能评估结果；发送智能评估结果，并接收用药方案；根据用药方案进行药物调取，进行订单分配。本发明专利技术实施例提供的一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，打破先就诊后取药的传统模式，持续掌握用户的体征数据，并预测用户的隐在病情以应急一些突发疾病。在用户的体征阈值各个阶段与范围内，本方法提供相应的药物供给方案，此功能运行时，将对此用户的前期体征数据进行智能评估，并根据用药方案进行订单的分配，答复缩短就诊到取药之间的时间。之间的时间。之间的时间。

【技术实现步骤摘要】
一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法


[0001]本专利技术属于医疗系统
，尤其涉及一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法。

技术介绍

[0002]当下人民群众医疗健康需求持续攀升、医疗资源在社会各阶层分配的不均，所以就导致了某些地区出现就医不便的问题。尤其突出的关键矛盾是，当下我国人口老龄化严重，出现多数老人无人照料的社会问题，中老年人多集中于城市之外的非经济发达地区，医疗条件不足，加上中老年人行动不便，导致就医困难。
[0003]当遇到某些疾病(例如发烧、腹泻、炎症等)或者是突发病症(例如脑血栓、脑梗、突发性心脏病、高血压等)，中老年人不具备及时就医取药的客观条件，加上当地医疗资源不足，就近取药的方式也有诸多障碍。中老年人的用药需求和获取途径的问题成为当下社会的一大痛点。
[0004]现有的智能取药方式存在很大的药物来源局限性，它们当下为“智能就诊”+“智能配送”的连锁模式，无法实现药物配送时的“配送效率”最大化，且药物供给方单一，药物资源在区域之间的流通与调动耗时长、效率低，且受区域异同影响大。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，旨在解决
技术介绍
第三部分中提出的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，所述方法包括：
[0007]采集用户体征数据，并接收用户用药请求；
[0008]根据用户体征数据和用户用药请求进行智能评估，得到智能评估结果；
[0009]发送智能评估结果，并接收用药方案；
[0010]根据用药方案进行药物调取，进行订单分配。
[0011]优选的，所述采集用户体征数据的步骤之后，还包括对用户体征数据进行数据预处理，所述数据预处理包括离散点检测、补充缺失数据片段和清除数据集中冗余以及不相关数据。
[0012]优选的，所述离散点检测的步骤，具体包括：
[0013]将数据进行聚类分析，使得位置接近的数据汇集到一个范围内；
[0014]通过最近的k个点计算局部离散点；
[0015]通过对距离远的点进行投票寻找全局离散点。
[0016]优选的，所述补充缺失数据片段的步骤，具体包括：计算缺失值的估计值，将估计值视为缺失值，缺失值估计指标采用均方根误差RMSE用来反映X(i)真实值与X
pre
(i)估计值值之差，公式如下：
[0017]计算缺失值的估计值的公式如下：
[0018][0019]优选的，存在多个缺失值时，基于多个缺失值建立非线性回归分析模型，其形式为Y＝f(x,θ)+ε，其中f为一般函数，θ为向量，ε为一维随机误差变量，满足独立同分布的假设，采用最小二乘法拟合曲线，求θ的估计值ω,是误差平方和最小，即
[0020][0021]再将估计值ω带入f(x,θ)得到拟合曲线Y＝f(x,θ)+ε，通过迭代求解ω，将非线性回归分析模型转化为线性回归分析模型进行求解。
[0022]优选的，数据预处理还包括预期数据检索、关键词数据检索和后期数据检索。
[0023]优选的，数据预处理过程采用基于改善的蚁群算法的任务调度算法和基于QoS的批模式启发式任务调度算法，所述基于改善的蚁群算法的任务调度算法依据操作系统中优先级调度算法实现，其基于任务进程的紧急程度，根据进程的优先级进行调度。
[0024]优选的，所述基于改善的蚁群算法的任务调度算法的步骤，具体包括：
[0025]将收集的体征数据划分成多个子任务，并根据子任务间的制约关系划分到不同的任务类别中；
[0026]根据子任务的优先级进行判断，从优先级高的子任务开始执行调度算法，优先级低进入等待序列；
[0027]优先级高的子任务全部执行完毕后，处于等待序列的子任务执行调度算法；
[0028]所有的子任务全部执行完毕后，返回结果到医疗数据平台。
[0029]优选的，数据预处理过程中，若出现网络拥塞，采用闭环控制方法解决，所述闭环控制方法的步骤如下：
[0030]检测网络拥塞发生在时间与位置；
[0031]将拥塞的相关信息传输到可解决的位置
[0032]调节网络功能，消除拥塞。
[0033]优选的，基于QoS的批模式启发式调度算法在相邻两次调度时间间隔需要执行以下操作
[0034]收集新接收的体征数据到数据集中；
[0035]收集上一次经过映射但没有执行数据处理的体征数据；
[0036]按照QoS需求将体征数据分类映射到不同的任务进程；
[0037]将结果传送到医疗数据平台。
[0038]本专利技术实施例提供的一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，打破先就诊后取药的传统模式，持续掌握用户的体征数据，并预测用户的隐在病情以应急一些突发疾病。在用户的体征阈值各个阶段与范围内，本方法提供相应的药物供给方案，此功能运行时，将对此用户的前期体征数据进行智能评估，并根据用药方案进行订单的分配，答复缩短就诊到取药之间的时间。
附图说明
[0039]图1为本专利技术实施例提供的数据预处理的示意图；
[0040]图2为本专利技术实施例提供的任务调度的流程图；
[0041]图3为本专利技术实施例提供的基于滑动窗口的方法进行拥塞控制的流程图；
[0042]图4为本专利技术实施例提供的MEC计算卸载的结构图；
[0043]图5为本专利技术实施例提供的MEC计算卸载的流程图；
[0044]图6为本专利技术实施例提供的异构计算负载共享方案的流程图。
具体实施方式
[0045]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0046]可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
[0047]一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，所述方法包括：
[0048]采集用户体征数据，并接收用户用药请求；
[0049]根据用户体征数据和用户用药请求进行智能评估，得到智能评估结果；
[0050]发送智能评估结果，并接收用药方案；
[0051]根据用药方案进行药物调取，进行订单分配。
[0052]在本实施例中，当用户根据平台提供的体征情况预警或者是体征数据判断的病情程度点击本方案提供的“一键cure”功能，即上传用户用药请求，系统就会根据该用户前期的体征数据的智能评估结果，根据智能评估结果生成用药方案，也可以将智能评估结果发送给医师，医师不仅可以查看病人的当下身体病症，还可以查看系统提供的病本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种便捷取药以及突发病征预给药物的方法，其特征在于，所述方法包括：采集用户体征数据，并接收用户用药请求；根据用户体征数据和用户用药请求进行智能评估，得到智能评估结果；发送智能评估结果，并接收用药方案；根据用药方案进行药物调取，进行订单分配。2.根据权利要求1所述的便捷取药以及突发病征预给药物的方法，其特征在于，所述采集用户体征数据的步骤之后，还包括对用户体征数据进行数据预处理，所述数据预处理包括离散点检测、补充缺失数据片段和清除数据集中冗余以及不相关数据。3.根据权利要求2所述的便捷取药以及突发病征预给药物的方法，其特征在于，所述离散点检测的步骤，具体包括：将数据进行聚类分析，使得位置接近的数据汇集到一个范围内；通过最近的k个点计算局部离散点；通过对距离远的点进行投票寻找全局离散点。4.根据权利要求2所述的便捷取药以及突发病征预给药物的方法，其特征在于，所述补充缺失数据片段的步骤，具体包括：计算缺失值的估计值，将估计值视为缺失值，缺失值估计指标采用均方根误差RMSE用来反映X(i)真实值与X
pre
(i)估计值值之差，公式如下：计算缺失值的估计值的公式如下：5.根据权利要求2所述的便捷取药以及突发病征预给药物的方法，其特征在于，存在多个缺失值时，基于多个缺失值建立非线性回归分析模型，其形式为Y＝f(x,θ)+ε，其中f为一般函数，θ为向量，ε为一维随机误差变量，满足独立同分布的假设，采用最小二乘法拟合曲线，求θ的估计值ω,是误差平方和最小，即再将估计值ω带入f(x,θ)得到拟合曲线Y＝f(x,θ)+ε，通过迭代求解ω，将非线性回归分析模型转化为线性回归分析模...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪文清，宋传东，宋欣睿，王云飞，孙艳，程妮娜，辛西建，王文兴，孔嘉琪，胡安明，刘光辉，
申请(专利权)人：诺依曼山东物联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：