一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统，所述方法包括：获取历史病房资源数据；将每条历史病房资源数据进行特征提取，得到第一特征数据，构建Transformer模型，所述Transformer模型包括编码器和解码器；利用所述第一特征数据对所述Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型；对实时获取的病房资源数据进行特征提取，得到第二特征数据，将所述第二特征数据输入所述训练好的Transformer模型中，得到实时获取的病房资源数据对应的资源预测结果。本发明专利技术将实时监测的数据与预测的结果进行比较和分析，可以更准确地预测未来资源需求，从而为资源分配和调度决策提供更可靠的依据，有助于医院在提供高质量护理的同时，最大程度地优化资源利用，降低成本，提高效率。提高效率。提高效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统


[0001]本专利技术涉及智慧医疗
，具体而言，涉及一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统。

技术介绍

[0002]目前，在病房资源的调度方面，存在以下问题：
[0003]病房资源利用率低下：传统病房资源调度通常依赖于人工经验和简单的规则，无法准确预测患者的就诊需求和病床的使用情况。
[0004]患者等待时间长：由于传统调度方法无法精确预测患者的到诊时间和就诊需求，可能导致病房床位的滞留和等待时间的延长。
[0005]人工调度繁琐：传统的病房资源调度通常依赖于医务人员的人工调度，调度过程繁琐且容易出错。
[0006]医疗资源不均衡：在传统病房资源调度中，医疗资源往往分配不均，导致一些科室或病人群体的需求得不到充分满足。
[0007]病房床位不足：在传统病房资源调度中，床位不足是一个普遍的问题，导致病人等待时间长、延误治疗。
[0008]鉴于上述问题，因此，需要一种智慧的病房资源调度方法，以提高病房资源的使用效率和提高病人的就医体验。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统，以改善上述问题。
[0010]为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：
[0011]一方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法，所述方法包括：
[0012]获取历史病房资源数据；
[0013]将每条历史病房资源数据进行特征提取，得到第一特征数据，构建Transformer模型，所述Transformer模型包括编码器和解码器；
[0014]利用所述第一特征数据对所述Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型；
[0015]对实时获取的病房资源数据进行特征提取，得到第二特征数据，将所述第二特征数据输入所述训练好的Transformer模型中，得到实时获取的病房资源数据对应的资源预测结果。
[0016]第二方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的智慧病房资源调度系统，所述系统包括获取模块、构建模块、训练模块和预测模块。
[0017]获取模块，用于获取历史病房资源数据；
[0018]构建模块，用于将每条历史病房资源数据进行特征提取，得到第一特征数据，构建Transformer模型，所述Transformer模型包括编码器和解码器；
[0019]训练模块，用于利用所述第一特征数据对所述Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型；
[0020]预测模块，用于对实时获取的病房资源数据进行特征提取，得到第二特征数据，将所述第二特征数据输入所述训练好的Transformer模型中，得到实时获取的病房资源数据对应的资源预测结果。
[0021]第三方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的智慧病房资源调度设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述基于深度学习的智慧病房资源调度方法的步骤。
[0022]第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于深度学习的智慧病房资源调度方法的步骤。
[0023]本专利技术的有益效果为：
[0024]1、本专利技术可以降低成本和提高效益：通过精确的资源调度和管理，该系统能够降低医疗机构的运营成本。合理利用病床和医护资源，避免资源的浪费和过度投入，提高资源的利用效率，从而达到降低成本和提高效益的目标。
[0025]2、本专利技术可以进行高精度的预测：该系统利用深度学习模型对大量的历史数据进行学习和分析，能够准确预测患者的就诊需求和病床的使用情况。与传统的统计方法相比，深度学习模型能够捕捉更复杂的关联性和规律性，提高资源需求的预测精度。
[0026]3、本专利技术可以实现实时的资源调度：该系统通过实时监测和分析患者的就诊需求，能够及时发现病房床位紧张的情况，并生成智能化的调度方案。医务人员可以根据系统提供的信息，合理安排病床、医生和护士等资源，最大限度地提高病房资源的利用效率。
[0027]4、本专利技术可以实现均衡的资源分配：传统的病房资源调度往往存在医疗资源分配不均衡的问题，导致一些科室过剩，而另一些科室供不应求。该系统通过深度学习模型对患者的就诊需求进行综合分析，能够实现不同科室和患者之间医疗资源的均衡分配，提高医疗服务的公平性。
[0028]5、本专利技术可以提升患者体验：通过优化病房资源调度和管理，该系统能够减少患者的等待时间，提高就诊效率，增强患者的满意度。同时，均衡的资源分配和高效的调度决策也能够提供更好的医疗服务，改善患者的就医体验。
[0029]6、本专利技术可以实现看板展示模块内容自定义：可视化展示大屏、web端管理页面均支持分析界面显示模板定制(例如：是否显示医护人员排班饱和度情况、是否显示各科室床位使用率情况和趋势、是否显示各种医疗设备使用率和趋势、是否显示护理用品和药物使用率情况和趋势等)和功能自定义，医院管理员能够自定义查询和探索数据。
[0030]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0032]图1是本专利技术实施例中所述的基于深度学习的智慧病房资源调度方法流程示意图；
[0033]图2是本专利技术实施例中所述的基于深度学习的智慧病房资源调度系统结构示意图；
[0034]图3是本专利技术实施例中所述的基于深度学习的智慧病房资源调度设备结构示意图。
具体实施方式
[0035]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]应注意到：相似的标号或字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法，其特征在于，包括：获取历史病房资源数据；将每条历史病房资源数据进行特征提取，得到第一特征数据，构建Transformer模型，所述Transformer模型包括编码器和解码器；利用所述第一特征数据对所述Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型；对实时获取的病房资源数据进行特征提取，得到第二特征数据，将所述第二特征数据输入所述训练好的Transformer模型中，得到实时获取的病房资源数据对应的资源预测结果。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智慧病房资源调度方法，其特征在于，构建Transformer模型，包括：构建Transformer模型，Transformer模型包括编码器和解码器，所述编码器用于学习每条所述病房资源之间的关系和特征表示，所述解码器用于输出资源预测结果。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智慧病房资源调度方法，其特征在于，所述编码器的处理过程包括：所述编码器由多个相同的编码器层组成，每个所述编码器层依次包括第一自注意力机制、残差连接、层归一化和第一前馈神经网络；在进行训练时，将每条所述第一特征数据输入所述编码器，通过所述编码器中的第一自注意力机制进行上下文感知和特征提取，再经过残差连接和层归一化处理，得到第一处理结果；将所述第一处理结果输入所述第一前馈神经网络中，通过所述第一前馈神经网络进行非线性变换和特征映射，得到每条所述病房资源数据对应的特征表示，同时将所述特征表示和所述第一处理结果进行整合，得到第二处理结果，将所述特征表示和所述第二处理结果输出给所述解码器，其中，下一条所述第一特征数据输入进行训练时，将下一条所述第一特征数据对应的第二处理结果与之前的全部第二处理结果进行整合，得到新的第二处理结果，再将新的第二处理结果输出给所述解码器。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的智慧病房资源调度方法，其特征在于，所述解码器的处理过程包括：所述解码器由多个相同的解码器层组成，每个解码器层依次包括第二自注意力机制、编码器
‑
解码器注意力机制、残差连接、层归一化和第二前馈神经网络；在进行训练时，将所述第二处理结果和所述特征表示输入所述第二自注意力机制中，计算所述第二处理结果与所述特征表示之间的第一关联性，以及计算相邻所述第二处理结果之间的第二关联性，将所述第一关联性和所述第二关联性进行整合，得到第三处理结果；将所述第三处理结果输入所述编码器
‑
解码器注意力机制中，计算所述第三处理结果与所述特征表示之间的关联性，得到第四处理结果；将所述第四处理结果依次进行残差连接和层归一化处理，得到第五处理结果，将所述第五处理结果输入所述第二前馈神经网络中，对所述第五处理结果进行非线性变换和特征映射处理，输出资源预测结果。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的智慧病房资源调度方法，其特征在于，利用所述第一特征数据对所述Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型，包括：将所述特征数据划分成训练集和验证集，利用所述训练集对所述Transformer模型进
行训练，通过反向传播和优化算法调整模型参数，得到初步Transformer模型，使用所述验证集对所述初步Transformer模型进行调参，得到所述训练好的Transformer模型。...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄杰，苏志坚，黄国祥，
申请(专利权)人：厦门狄耐克物联智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：