一种智能药房控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智能药房控制系统及方法。所述方法包括以下步骤：对初始数据集进行目标药品数据筛选处理，生成目标药品数据；根据目标药品数据及药品应用数据进行药品补给时间计算，生成药品补给时间数据；根据目标药品数据进行目标药品的补给站点采集及药品补给的距离矩阵建立，并利用药品补给时间数据进行矩阵节点的动态时间赋权，生成动态药品补给距离矩阵；对动态药品补给距离矩阵进行动态路线规划及优化，生成优化智能小车补给路线；根据药品补给控制指令，并利用优化智能小车补给路线对目标药品数据进行药品补给及加密更新，生成实时加密药品补给数据。本发明专利技术实现对药品进行精准补给，并解决药品补给耗时问题。决药品补给耗时问题。决药品补给耗时问题。

【技术实现步骤摘要】
一种智能药房控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种智能药房控制系统及方法。

技术介绍

[0002]智能药房控制方法的需求源自于医疗行业的数字化和自动化发展趋势。通过应用智能技术，药房能够实现高效、准确、安全的药品管理和分发流程，智能药房控制方法可以有效地减少人为错误，提高工作效率，节约医疗资源，通过引入智能技术，智能药房还能实时监测药品库存，自动补货，确保患者获得及时供应，提高医疗服务质量，实现自动化的药品存储及管理，从而降低人为错误的风险。然而，传统的智能药房控制方法还是需要通过人为来确定药品是否需要补充，并且对于药品补货时的路线不够精简，不能精准对需要补给的站点进行补充，使得药品补货需要较长的时间。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术提供一种智能药房控制系统及方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种智能药房控制方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据库中的初始药房药品数据；对初始数据集进行目标药品数据筛选处理，生成目标药品数据；步骤S2：获取数据库中的药品应用数据；根据目标药品数据对药品应用数据进行目标药品应用数据筛选及预测，生成预测药品应用数据；对目标药品数据与预测用药应用数据进行药品补给时间计算，生成药品补给时间数据；步骤S3：根据目标药品数据进行目标药品的补给站点数据采集，生成药品补给站点数据；基于药品补给站点数据进行药品补给的距离矩阵建立，并利用药品补给时间数据进行矩阵节点的动态时间赋权，生成动态药品补给距离矩阵；对动态药品补给距离矩阵进行动态路线规划及优化，生成优化智能小车补给路线；步骤S4：获取药品补给控制指令；根据药品补给控制指令，并利用优化智能小车补给路线对目标药品数据进行药品补给，生成药品补给数据；对药品补给数据进行同态加密及实时更新处理，生成实时加密药品补给数据。
[0005]本专利技术通过获取数据库中的初始药房药品数据，为后续步骤提供了数据基础。目标药品数据筛选能够从初始数据中选出需要补给的目标药品，避免了处理不必要的药品信息，提高了后续步骤的效率和准确性，通过对初始药房药品数据进行筛选，确保系统只处理相关的目标药品，从而减少数据存储和处理的负担。获取数据库中的药品应用数据能够提供对实际药品使用情况的了解，有助于制定更准确的补给计划，对药品应用数据进行应用数据筛选和预测，能够更清楚目标药品的应用需求，减少无用数据的处理时间减少算力，降低硬件处理数据的负荷。药品补给时间数据的计算，使得系统可以在合适的时机进行补给，避免了补给过早或过晚造成的浪费或患者等待时间过长的问题，并且更好地管理药品库
存，避免药品过期和缺货现象，节约药品资源。通过采集目标药品的补给站点数据，系统能够构建准确的补给站点数据库，确保补给物资的准确性和及时性。动态药品补给距离矩阵的建立和时间赋权，使得补给路线可以根据实际情况进行实时调整，适应不同时间段的交通情况和药品需求，提高了补给路线的灵活性和效率，动态路线规划和优化的方法可以根据不同时间段、交通情况等因素实时调整药品补给路线，从而降低智能小车的运行时间和成本，提高药品补给的效率，动态路线规划及优化，有助于减少智能小车在补给过程中的行驶时间和行驶距离，降低了补给成本和能源消耗。通过获取药品补给控制指令，确保补给过程的准确性和规范性，避免了潜在的错误和漏洞。优化智能小车补给路线的应用，使得补给过程更加高效、准确和可控，降低了补给过程中的风险和不确定性。同态加密技术的应用，保障了药品补给数据的安全性和隐私性，确保敏感信息在传输和存储过程中得到保护。因此，本专利技术的智能药房控制方法还是需要通过预测药品使用数量与药品之间的库存信息等自动化地确定药品是否需要进行补充，并且对于药品补货时动态分析需要补货的站点，并且优化了路线，使补给时间精短及准确。
[0006]优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取数据库中的初始药房药品数据；步骤S12：对初始药房药品数据进行数据清洗处理，生成清洗药品数据；步骤S13：获取药品有效期限数据；步骤S14：根据药品有效期限数据对清洗药品数据进行有效药品数据筛选处理，生成有效药品数据；步骤S15：根据预设的目标药品数据对有效药品数据进行目标药品数据提取处理，生成目标药品数据。
[0007]本专利技术对初始药房药品数据进行数据清洗处理，可以去除重复、缺失、错误等无效数据，确保药品数据的准确性，这有助于避免因数据不完整或错误导致的药品信息混乱和库存管理问题，从而提高药房管理的可靠性和精确性。通过获取药品有效期限数据，对清洗后的药品数据进行筛选，生成有效药品数据，这种筛选有益于及时发现过期或临近过期的药品，避免患者购买或使用过期药品，保障患者用药的安全性和疗效。根据预设的目标药品数据对有效药品数据进行提取处理，生成目标药品数据，这种提取可以根据医院或药房的需求，针对性地筛选出需要重点管理和供应的药品，优化药品库存结构，提高库存周转率，减少库存积压，合理规划药品补给策略，避免库存缺货或过剩，从而提高药品供应的灵活性和响应能力。
[0008]优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：获取数据库中的药品应用数据；步骤S22：根据目标药品数据对药品应用数据进行目标药品应用数据筛选，生成目标药品应用数据；步骤S23：利用长短期记忆网络算法对目标药品应用数据进行药品应用预测处理，生成预测药品应用数据；步骤S24：利用药品补给时间计算公式对目标药品数据与预测用药应用数据进行药品补给时间计算，生成药品补给时间数据。
[0009]本专利技术根据目标药品数据对药品应用数据进行筛选，只保留与目标药品相关的应
用数据，这种筛选可以减少无关数据的干扰，使得药品应用数据更加精确和专注于目标药品，从而提高药品应用数据的质量。利用长短期记忆网络算法对目标药品应用数据进行药品应用预测处理，这种预测能够基于历史药品应用数据，捕捉时间序列中的模式和趋势，从而预测未来一段时间内药房对目标药品的需求，通过预测药品应用，药房可以提前做好药品补给准备，避免因药品供应不足而影响患者的治疗计划。利用药品补给时间计算公式对目标药品数据与预测用药应用数据进行药品补给时间计算，这种计算有助于确定药品补给的最佳时间点，使得药品补给与药房需求补给药品时间相匹配，避免过早或过晚进行药品补给，优化了药品供应链管理。
[0010]优选地，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：对目标药品应用数据进行历史目标药品应用数据采集，生成历史药品应用数据；步骤S232：利用长短期记忆网络算法建立目标药品应用数据预测的映射关系，生成初始药品应用预测模型；步骤S233：利用历史药品应用数据对初始药品应用预测模型进行模型预测处理，生成药品应用预测模型；步骤S234：利用药品应用预测模型优化公式对药品应用预测模型进行模型参数优化，生成优化药品应用预测模型；步骤S235：将目标药品应用数据传输至优化药品应用预测模型中进行药品应用预测处理，生成预测药品应用数据。
[0011]本专利技术对目标药品应用数据进行历史数据采集，这有助于建立药品应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能药房控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取数据库中的初始药房药品数据；对初始数据集进行目标药品数据筛选处理，生成目标药品数据；步骤S2：获取数据库中的药品应用数据；根据目标药品数据对药品应用数据进行目标药品应用数据筛选及预测，生成预测药品应用数据；对目标药品数据与预测用药应用数据进行药品补给时间计算，生成药品补给时间数据；步骤S3：根据目标药品数据进行目标药品的补给站点数据采集，生成药品补给站点数据；基于药品补给站点数据进行药品补给的距离矩阵建立，并利用药品补给时间数据进行矩阵节点的动态时间赋权，生成动态药品补给距离矩阵；对动态药品补给距离矩阵进行动态路线规划及优化，生成优化智能小车补给路线；步骤S4：获取药品补给控制指令；根据药品补给控制指令，并利用优化智能小车补给路线对目标药品数据进行药品补给，生成药品补给数据；对药品补给数据进行同态加密及实时更新处理，生成实时加密药品补给数据。2.根据权利要求1所述的智能药房控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取数据库中的初始药房药品数据；步骤S12：对初始药房药品数据进行数据清洗处理，生成清洗药品数据；步骤S13：获取药品有效期限数据；步骤S14：根据药品有效期限数据对清洗药品数据进行有效药品数据筛选处理，生成有效药品数据；步骤S15：根据预设的目标药品数据对有效药品数据进行目标药品数据提取处理，生成目标药品数据。3.根据权利要求2所述的智能药房控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：获取数据库中的药品应用数据；步骤S22：根据目标药品数据对药品应用数据进行目标药品应用数据筛选，生成目标药品应用数据；步骤S23：利用长短期记忆网络算法对目标药品应用数据进行药品应用预测处理，生成预测药品应用数据；步骤S24：利用药品补给时间计算公式对目标药品数据与预测用药应用数据进行药品补给时间计算，生成药品补给时间数据。4.根据权利要求3所述的智能药房控制方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：对目标药品应用数据进行历史目标药品应用数据采集，生成历史药品应用数据；步骤S232：利用长短期记忆网络算法建立目标药品应用数据预测的映射关系，生成初始药品应用预测模型；步骤S233：利用历史药品应用数据对初始药品应用预测模型进行模型预测处理，生成药品应用预测模型；步骤S234：利用药品应用预测模型优化公式对药品应用预测模型进行模型参数优化，生成优化药品应用预测模型；步骤S235：将目标药品应用数据传输至优化药品应用预测模型中进行药品应用预测处
理，生成预测药品应用数据。5. 根据权利要求4所述的智能药房控制方法，其特征在于，步骤S234 中的药品应用预测模型优化公式如下所示：；式中，表示为药品应用预测模型的最小损失函数优化指数，表示为药品种类，表示为模型的最小损失函数初始调整值，表示为模型调整修正项，表示为第种药品种类的历史应用数量数据，表示为第种药品种类的历史应用数量变化率，表示为根据第种药品种类价格生成的权重信息，表示为最小损失函数优化指数的异常调整值。6.根据权利要求5所述的智能药房控制方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王贞丽，王伟，陈贵，孙光碧，王琦，
申请(专利权)人：威海市博华医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：