[發明專利]一種基于大數據的醫院管理分析系統有效
| 申請號: | 201910323883.2 | 申請日: | 2019-04-22 |
| 公開(公告)號: | CN110097957B | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發明(設計)人: | 劉全華;鄭哲;盧秀良 | 申請(專利權)人: | 安徽晶奇網絡科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G16H40/20 | 分類號: | G16H40/20;G16H50/70;G06Q10/04 |
| 代理公司: | 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390 | 代理人: | 胡劍輝 |
| 地址: | 230088 安徽省合肥市高*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 數據 醫院 管理 分析 系統 | ||
1.一種基于大數據的醫院管理分析系統,其特征在于,包括數據采集模塊、數據接收模塊、控制器、數據庫、支付單元、記賬單元、預測單元、數據分析模塊、智能設備和執行單元;
其中,所述數據采集模塊用于采集醫院的一些數據信息,所述數據信息包括病床數量信息和就診信息,所述就診信息包括門診人數信息和住院人數信息,所述數據采集模塊將數據信息傳輸到數據接收模塊,所述數據接收模塊接收數據采集模塊傳輸的數據信息并傳輸到控制器,所述控制器接收數據接收模塊傳輸的數據信息并傳輸到數據分析模塊,所述數據分析模塊接收控制器傳輸的數據信息并對數據信息進行分析,獲取一段時間內的數據信息中的門診人數信息,將門診人數信息標記為MRi,i=1...n,獲取一段時間內的數據信息中的住院人數信息,將住院人數信息標記為ZRi,i=1...n,且MRi和ZRi一一對應,得到醫院的住院占比率和一段時間內的預計就診人數的最大值
其中,一段時間可界定為上周的第一天至上周的最后一天之間的間隔時間,所述數據分析模塊將計算結果和數據信息傳輸到預測單元,所述預測單元接收數據分析模塊傳輸的計算結果和數據信息并根據計算結果和數據信息進行分析,從而預測出醫院本周還能接待患者數,具體的預測過程如下:
步驟一:數據分析模塊自動提取數據信息中的病床數量信息,將病床數量信息標記為Mi,i=1...n;
步驟二:根據住院占比率和病床數量信息對醫院本周還能接待患者數進行計算,計算式為其中K為醫院目前還能接待的患者的數量,M總為醫院總共的病床數量,M上為醫院上周所消耗的病床的數量;
其中,所述數據庫內存儲有藥品信息,所述藥品信息包括過期藥品數信息、藥品總量信息和藥品剩余量信息,所述數據庫將藥品信息傳輸到數據分析模塊,所述數據分析模塊接收數據庫傳輸的藥品信息并對藥品信息進行分析,得到上周藥品的實際銷售總量S上=YZi-YSi-GQi;
其中,所述數據分析模塊將計算結果傳輸到預測單元,所述預測單元接收數據分析模塊傳輸的計算結果并對計算結果進行分析,從而預測出本周的藥品實際銷售總量;
其中,所述預測單元將預測后的數據信息傳輸到智能設備中,所述智能設備接收預測單元傳輸的預測結果并根據預測結果向執行單元發出命令;
其中,所述數據庫內還存儲有身份信息和信用度信息,所述信用度信息用于衡量一個人的信用,所述數據庫將身份信息和信用度信息傳輸到控制器,所述控制器將身份信息和信用度信息傳輸到支付單元,所述支付單元用于患者在看病拿藥之后對就診費用和藥品費用進行處理和收費,判斷出是否允許就診人員進行信用記賬;
其中,所述支付單元將賬單信息傳輸到記賬單元,所述記賬單元對允許信用記賬就診人員進行信用記賬,具體的信用記賬過程如下:
步驟一:給每個允許記賬的就診人員設置一個初始的信用度A;
步驟二:將允許信用記賬的就診人員身份信息進行讀取,查詢該就診人員是否有不遵守信用的情況出現,不遵守信用的情況為不按時消除記賬記錄的;
步驟三:當就診人員在記賬后一年內沒有補交費用的記錄為不遵守信用,出現一次則對該就診人員的信用度進行扣1分;
步驟四:根據就診人員的信用值判斷是否繼續讓該就診人員實行信用記賬,
判斷標準為:檢查的信用值A1初始信用度A/2,允許該就診人員進行信用記賬;
所述數據分析模塊接收數據庫傳輸的藥品信息并對藥品信息進行分析,具體的分析過程如下:
步驟一:數據分析模塊自動提取藥品信息中的藥品總量信息,將藥品總量信息標記為YZi,i=1...n;
步驟二:數據分析模塊自動提取藥品信息中的藥品剩余量信息,將藥品剩余量信息標記為YSi,i=1...n;
步驟三:數據分析模塊自動提取藥品信息中的過期藥品數信息,將過期藥品數信息標記為GQi,i=1...n,YZi、YSi和GQi一一對應;
步驟四:根據藥品總量信息、過期藥品數信息和藥品剩余量信息計算出上周藥品的實際銷售總量S上=YZi-YSi-GQi;
所述預測單元接收數據分析模塊傳輸的計算結果并對計算結果進行分析,從而預測出本周的藥品實際銷售總量,具體預測過程如下:
步驟一:根據上述的醫院的住院占比率得出(MRi+ZRi)為上周實際就診總人數;
步驟二:將上周實際就診總人數與藥品的實際銷售量進行比較,計算出一個概率值
步驟三:根據和推算出本周實際能賣出的藥品
步驟四:將本周實際能賣出的藥品與上周藥品剩余量進行比對,判斷是否需要購進一批藥品,具體判斷結果如下:
S1:表明本周藥品所需量大于上周藥品剩余量,則判定需要購進一批新的藥品;
S2:表明本周藥品所需量小于上周藥品剩余量,則判定不需要購進一批新的藥品。
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