本发明专利技术提供一种医疗物资的分配方法及装置，从银行场景金融数据中统计每一科室的历史状态信息；基于多输出预测策略和每一科室的历史状态信息，得到预测患者人数和预测严重程度值；针对每一科室基于预测患者人数设置权重因子，基于预测严重程度值设置重要性因子；基于各个权重因子、各个重要性因子和现存物资量构建由目标函数和约束条件构成的调度模型；求解调度模型得到分配结果。在本方案中，根据银行场景金融数据预测患者人数，并针对不同科室，基于预测患者人数进行物资权重因子估算，并根据急需程度对科室进行优先级划分，进而针对多物资、跨科室的调度模型精细化建模，保证分配的合理性，以实现节省人力物力和提高患者就诊体验的目的。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种医疗物资的分配方法及装置。
技术介绍
1、特殊时期下，医院在一些较为缺乏的共用医疗物资的分配上会比较紧张。由于不同科室病患数量、病情严重程度的不同，且存在需要进行紧急使用或优先使用的特殊病患，部分医疗物资之间需要配套使用，各个科室物资容易出现过剩或不足的情况，从而需要进行调度。
2、如果频繁进行人为调度，则消耗大量的人力物力，且医疗物资没有得到及时利用，容易造成由于物资短缺而使得病患的看病体验不佳。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种医疗物资的分配方法及装置，以实现节省人力物力和提高患者就诊体验的目的。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
3、本专利技术实施例第一方面公开了一种医疗物资的分配方法，所述方法包括：
4、从银行场景金融数据中统计出医院每一科室对应的历史状态信息；所述历史状态信息包括：历史患者人数和用于表征历史患者病情平均严重程度的历史严重程度值；
>5、基于多输出预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医疗物资的分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多输出预测策略和每一科室对应的所述历史状态信息，预测得到每一科室对应的预测患者人数和预测严重程度值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述权重因子、各个所述重要性因子和各种医疗物资的现存物资量构建调度模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用单纯形法求解所述调度模型，得到分配结果，包括：p>
6.一种医...
【技术特征摘要】
1.一种医疗物资的分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多输出预测策略和每一科室对应的所述历史状态信息，预测得到每一科室对应的预测患者人数和预测严重程度值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述权重因子、各个所述重要性因子和各种医疗物资的现存物资量构建调度模型，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：付进才，王彬彬，徐云辉，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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