【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗设备调度领域，具体涉及一种基于人工智能(ai)的手术间与pacu智能调度方法及装置。
技术介绍
1、在传统的医疗环境中，手术间到复苏室(pacu)的床位和呼吸机资源调度主要依赖于人工操作，通常由手术间的麻醉医生打电话向pacu预约床位和呼吸机资源。然而，这种方式存在一些问题：首先，由于手术间和pacu的距离较远，麻醉医生需要频繁地来回奔波，消耗了大量的时间和精力；其次，由于pacu的床位和呼吸机资源信息不透明，麻醉医生无法得知其实时状态，可能导致预约失败，延误患者的治疗时间；最后，人工操作容易出错，可能导致床位和呼吸机的资源浪费。
2、此外，由于床位和呼吸机的资源调度主要依赖于人工操作，因此很难进行数据统计和分析，从而无法对pacu的护士排班、绩效考核，以及人力资源、设备资源配置进行优化。
3、因此，如何有效利用信息技术和人工智能技术，实现手术间到pacu的床位和呼吸机的精准、实时预约，提高呼吸机使用率，缩短呼吸机等候时间，提高医疗资源的使用效率，是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的是解决传统的手术间到复苏室(pacu)的资源调度方式存在的问题，提出一种基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法及装置,能够实现手术间到pacu的床位和呼吸机的精准、实时预约，提高呼吸机的使用率，缩短呼吸机的等待时间，提高医疗资源的使用效率。此外，基于积累的数据，还可以为pacu护士排班、绩效考核，以及人力资源、设备资源配置优化
2、基于上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，包括以下步骤：
3、步骤一、数据收集：从手术间与pacu中收集实时运行数据和历史数据；
4、步骤二、数据预处理：对收集的实时运行数据以及历史数据进行清洗、整合和标准化处理，得到预处理后的标准数据；
5、步骤三、模型训练：利用预训练的深度学习神经网络模型，基于预处理的标准数据对手术间与pacu的神经网络模型进行学习和训练，生成的智能调度模型；
6、步骤四、调度决策：智能调度模型根据手术间与pacu实时的运行数据，进行智能调度决策，包括手术顺序安排、床位分配、呼吸机状态管理；并通过智能装置将智能调度决策指令传递给医护人员，实时调整手术间与pacu的运行状态。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述手术间与pacu的运行数据包括患者的健康信息、手术进度数据、床位使用情况数据以及医护人员排班数据；所述手术间与pacu的历史数据包括手术时间数据以及患者康复时间数据。
8、作为本专利技术的进一步方案，所述深度学习神经网络模型采用卷积神经网络(cnn)和长短时记忆网络(lstm)相结合，利用预训练的深度学习神经网络模型，基于预处理的标准数据对手术间与pacu的神经网络模型进行学习和训练，生成的智能调度模型，包括以下步骤：
9、步骤1.1设计网络架构：定义卷积神经网络(cnn)的卷积层、池化层以及全连接层结构，用于取手术间与pacu的时空特征；并集成长短时记忆网络(lstm)用于捕捉标准数据中具有时间关联性的时序信息；
10、步骤1.2数据输入处理：将手术间与pacu的实时运行数据和历史数据作为网络的输入；
11、步骤1.3cnn特征提取：利用cnn部分的卷积层和池化层提取手术间与pacu的空间特征；其中，通过卷积层捕获床位使用情况、患者位置的信息，通过池化层减小数据维度，提升特征的抽象程度；
12、步骤1.4lstm序列学习：使用lstm处理时间序列数据，捕获序列中的长期依赖关系；其中，时间序列数据包括患者的手术进度以及康复时间；
13、步骤1.5特征融合：将cnn提取的空间特征和lstm提取的特征进行融合，形成表征手术间与pacu之间的关系的融合特征；
14、步骤1.6全连接层与输出：添加全连接层，将融合后的特征输入到输出层，进行智能调度决策；其中，根据智能调度决策的手术顺序安排和床位分配设计输出层的节点数量和结构；
15、步骤1.7模型预训练：使用标注的手术间与pacu数据集进行预训练，通过反向传播算法调整网络参数；
16、步骤1.8模型保存：将预训练好的神经网络模型保存，得到智能调度模型。
17、作为本专利技术的进一步方案，智能调度模型根据手术间与pacu实时的运行数据，进行智能调度决策，包括以下步骤：
18、将历史调度数据进行编码，提取关键特征，其中，关键特征包括患者状态、手术间情况、床位利用的特征；
19、将编码后的历史数据与实时运行数据结合，作为深度学习神经网络模型的输入；
20、利用深度学习模型对输入的历史模式和实时数据进行处理，融合历史模式和实时数据的特征，生成对手术间与pacu状态的综合表示；
21、在模型的输出层，根据学到的关联和模式生成智能调度决策；
22、将生成的智能调度决策通过输出层传递给医护人员，以实时调整手术间与pacu的运行状态。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，还包括：
24、反馈与模型优化：根据手术间与pacu的实际运行结果，收集反馈信息，评估智能调度模型的调度效果，对智能调度模型进行持续优化和更新；智能调度模型根据收集的反馈信息和新数据，进行持续学习和更新。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，还包括pacu调度，所述pacu调度包括以下步骤：
26、手术间申请处理：对来自手术间的床位申请进行实时处理，通过智能调度模型判断是否可满足，若满足则进入下一步骤；
27、床位分配和呼吸机状态管理：根据智能调度模型，基于患者的特殊情况、手术间的实际情况以及床位的可用性，对床位进行智能分配，并对呼吸机的状态进行管理；
28、实时状态展示：利用pacu调度大屏和pacu数据看板，实时展示床位和呼吸机的状态；
29、排队状态和调度提示：在pacu调度大屏上显示手术间的申请排队状态，提供调度提示；
30、护士上下班报到和空床可用性管理：管理pacu护士的上下班报到；
31、消息通知系统：引入消息通知系统，通过pacu调度pda和大屏，及时通知护士有关新的床位分配和呼吸机使用情况的消息。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述pacu调度还包括以下步骤：
33、手动调度和资源分派：为调度人员提供手动调度，允许根据实际情况进行手动调整，同时提供资源分派建议；
34、护士和空床可用性管理：通过pacu调度pda提供护士上下班报到和管理，及时反馈空床的可用性信息。
35、作为本专利技术的进一步方案，手术间复苏申请管理中，患者的特殊情况包括需要等待病理留管、牙齿松动、隔离、患者本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，所述手术间与PACU的运行数据包括患者的健康信息、手术进度数据、床位使用情况数据以及医护人员排班数据；所述手术间与PACU的历史数据包括手术时间数据以及患者康复时间数据。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，所述深度学习神经网络模型采用卷积神经网络和长短时记忆网络相结合，利用预训练的深度学习神经网络模型，基于预处理的标准数据对手术间与PACU的神经网络模型进行学习和训练，生成的智能调度模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，智能调度模型根据手术间与PACU实时的运行数据，进行智能调度决策，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，所述基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，还包括：
6.根据权利要求1所
7.根据权利要求8所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，所述PACU调度还包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，其特征在于，智能调度模型根据手术间与PACU实时的运行数据，进行智能调度决策，包括以下步骤：
9.一种基于人工智能的手术间与PACU智能调度装置，其特征在于，用于执行权利要求1-8任一项所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度方法，所述基于人工智能的手术间与PACU智能调度装置包括：
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的手术间与PACU智能调度装置，其特征在于，所述服务器包括以下组成：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，其特征在于，所述手术间与pacu的运行数据包括患者的健康信息、手术进度数据、床位使用情况数据以及医护人员排班数据；所述手术间与pacu的历史数据包括手术时间数据以及患者康复时间数据。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，其特征在于，所述深度学习神经网络模型采用卷积神经网络和长短时记忆网络相结合，利用预训练的深度学习神经网络模型，基于预处理的标准数据对手术间与pacu的神经网络模型进行学习和训练，生成的智能调度模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法，其特征在于，智能调度模型根据手术间与pacu实时的运行数据，进行智能调度决策，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的手术间与pacu智能调度方法...
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