[發明專利]基于大數據和智慧醫療的資源管理系統

有效

• 申請號: 202110557014.3
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113298374B
• 公開（公告）日: 2022-12-16
• 發明（設計）人: 王志斌
• 申請（專利權）人: 廣東艾發信創設計院有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G16H40/20
• 代理公司: 泉州市興博知識產權代理事務所(普通合伙) 35238
• 代理人: 經少猛

本發明涉及一種基于大數據和智慧醫療的資源管理系統，其包括：醫護資源管理終端、第一處理服務器、第二處理服務器和數據庫，第一處理服務器分別與醫護資源管理終端和數據庫具有通信連接，第二處理服務器分別與醫護資源管理終端和數據庫具有通信連接，第一處理服務器和第二處理服務器具有通信連接；第一處理服務器構建醫護任務目標函數、第一約束函數、第二約束函數和第三約束函數，并根據醫護任務目標函數、第一約束函數、第二約束函數和第三約束函數建立醫護任務優化模型；第二處理服務器根據第一優化方向系數和第二優化方向系數確定醫護任務優化模型的優化方向，然后所述優化方向對第一數量進行優化得到第二數量。

技術領域

本發明涉及大數據和智慧醫療領域，尤其涉及一種基于大數據和智慧醫療的資源管理系統。

背景技術

隨著醫療迅速的發展，如何合理利用醫院現有的資源給病人提供服務極其重要。然而在眾多資源中，醫護人員起著非常重要的作用，在醫院資源有限的情況下優化醫護人員的排班顯得極其重要。因此，合理地利用醫護人員并對其進行合理地排班顯的極其重要，這樣既可以保證給病人提供良好的服務，防止其病情嚴重，也可以讓醫護人員得到充足的休息。

由于醫院承擔著救死扶傷的重任，因而其與普通行業不同，在節假日以及休息時間仍需要進行醫護人員的排班以服務患者和群眾。目前的醫院排班通常是依靠人工輪流排班，且每天排班的醫護人員數量都接近。

現有解決方案中，通過網絡預約的方式獲取了門診和住院的預約數據，這些數據目前僅用于在線預約，提高預約的便捷度。然而，沒有將門診預約數據、住院預約數據充分用于醫護人員的人力資源安排。

發明內容

為了解決智慧醫療場景下對人力資源的管理問題，本發明提供了一種基于大數據和智慧醫療的資源管理系統，其包括：醫護資源管理終端、第一處理服務器、第二處理服務器和數據庫，第一處理服務器分別與醫護資源管理終端和數據庫具有通信連接，第二處理服務器分別與醫護資源管理終端和數據庫具有通信連接，第一處理服務器和第二處理服務器具有通信連接；

第一處理服務器接收醫護資源管理終端發送的醫護資源管理請求，并基于所述醫護資源管理請求從數據庫獲取住院預約數據和門診預約數據，然后基于所述住院預約數據和門診預約數生成醫護任務預測表；

第一處理服務器對所述醫護任務預測表進行初始化得到第一數量，并基于醫護任務預測表和第一數量進行資源耗費分析以確定第一資源耗費度、第二資源耗費度、第三資源耗費度和第四資源耗費度，然后基于所述第一資源耗費度、第二資源耗費度、第三資源耗費度和第四資源耗費度構建醫護任務目標函數；

第一處理服務器從數據庫獲取歷史醫護數據，并基于所述歷史醫護數據建立第一約束函數、第二約束函數和第三約束函數，然后基于所述醫護任務目標函數、第一約束函數、第三約束函數和第二約束函數建立醫護任務優化模型；

第二處理服務器基于醫護任務預測表進行統計分析得到第一優化方向系數和第二優化方向系數，并基于所述第一優化方向系數和第二優化方向系數確定醫護任務優化模型的優化方向，然后基于醫護任務優化模型的優化方向對第一數量進行優化得到第二數量；

第二處理服務器基于所述第二數量確定第一優化判斷系數和第二優化判斷系數，并在第一優化判斷系數小于第一優化判斷閾值并且第二優化判斷系數小于第二優化判斷閾值時，將醫護人員的數量確定為第二數量。

進一步實施例中，所述第一資源耗費度表示完成醫護任務預測表中所有醫護任務所需耗費的總時間資源；所述第二資源耗費度表示所有醫護人員處于閑暇狀態消耗的總資源；所述第三資源耗費度表示在完成醫護任務預測表的所有醫護任務的過程中醫護人員在路途中所需要耗費的資源；所述第四資源耗費度表示醫院每天需要支付給醫護人員的總薪酬。