一种医疗资源的调度方法及装置与流程

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种医疗资源的调度方法及装置。

背景技术：

1、现有的医院在医疗资源分配上，通常是针对一患者对应一医疗资源，且不同区域的医疗资源并不通用，在不同的时期，都会存在部分区域的医疗资源过剩，而部分区域的医疗资源紧张的问题，导致现有的医院在医疗资源分配上存在分配效率低的问题，进而导致医疗资源浪费的问题。

2、因此，亟需一种医疗资源的调度策略，从而解决医疗资源分配效率低的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种医疗资源的调度方法及装置，以解决提高医疗资源的分配效率的问题。

2、为了解决上述问题，本发明一实施例提供一种医疗资源的调度方法，包括：

3、获取待调度医院各区域当前的医疗资源使用数据和若干患者就医优先级；

4、将每一区域的医疗资源使用数据输入至预设的医疗资源分析模型中，获得每一区域的医疗资源占用趋势；其中，以标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本为输入，以所述医疗资源分析模型为输出，对深度学习模型进行训练；

5、根据每一所述患者就医优先级，生成患者资源分配顺序；

6、根据每一所述区域的医疗资源占用趋势和医疗资源使用数据，生成医疗资源被分配顺序；

7、根据所述待调度医院各区域所述患者资源分配顺序和所述医疗资源被分配顺序，在所述待调度医院对若干患者进行医疗资源的分配。

8、作为上述方案的改进，所述医疗资源使用数据包括：医疗资源使用时序特征、医疗资源使用率和医疗资源使用时间点；所述医疗资源使用数据的获取，包括：

9、从医院信息系统中提取各区域当前的医疗资源使用率和医疗资源使用时间点；

10、在所述待调度医院的每一区域中，对医疗资源使用率和医疗资源使用时间点输入至季节性和趋势分析算法，获得医疗资源使用时序特征；

11、汇总所述医疗资源使用率、所述医疗资源使用时间点和所述医疗资源使用时序特征，获得待调度医院各区域当前的医疗资源使用数据。

12、作为上述方案的改进，所述患者就医优先级的获取，包括：

13、获取每一患者在所述待调度医院的就诊数据和未分配资源等待时间；

14、根据每一所述就诊数据，获得每一患者的病情程度；其中，所述病情程度包括：轻度、中度、重度和危重；

15、将每一患者的病情程度值和未分配资源等待时间，输入至优先级计算公式，获得患者就医优先级；其中，所述优先级计算公式具体为：

16、θ＝α·x+β·t

17、式中，θ为患者就医优先级，α、β为权重值，x为病情程度值，t为未分配资源等待时间；其中，轻度对应的病情程度值为1，中度对应的病情程度值为2，重度对应的病情程度值为3，危重对应的病情程度值为4。

18、实施本实施例的改进方案，所述医疗资源分析模型的训练，包括：

19、在所述待调度医院的每一区域中，获取若干医疗资源历史使用数据；其中，所述医疗资源历史使用数据包括：历史使用率和历史时间点；

20、在所述待调度医院的每一区域中，对每一所述医疗资源历史使用数据输入至季节性和趋势分析算法，获得每一所述医疗资源历史使用数据对应的时序特征；

21、在所述待调度医院的每一区域中，将每一区域的每一所述医疗资源历史使用数据和对应的时序特征，进行占用趋势的标注，获得标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本；

22、将标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本输入至深度学习模型中进行训练和测试，获得医疗资源分析模型。

23、作为上述方案的改进，所述根据每一所述区域的医疗资源占用趋势和医疗资源使用数据，生成医疗资源被分配顺序，包括：

24、根据每一所述区域的医疗资源使用数据，确定医疗资源未使用数据；

25、在预设的时间内，计算每一所述区域的医疗资源占用趋势的平均占有率；

26、根据平均占用率，按照从小到大进行排序，获得区域分配顺序；

27、根据区域分配顺序、每一所述区域的医疗资源未使用数据和每一所述区域的应急物资需求，生成医疗资源被分配顺序。

28、相应的，本发明一实施例还提供了一种医疗资源的调度装置，包括：数据获取模块、数据分析模块、第一顺序生成模块、第二顺序生成模块和分配模块；

29、所述数据获取模块，用于获取待调度医院各区域当前的医疗资源使用数据和若干患者就医优先级；

30、所述数据分析模块，用于将每一区域的医疗资源使用数据输入至预设的医疗资源分析模型中，获得每一区域的医疗资源占用趋势；其中，以标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本为输入，以所述医疗资源分析模型为输出，对深度学习模型进行训练；

31、所述第一顺序生成模块，用于根据每一所述患者就医优先级，生成患者资源分配顺序；

32、所述第二顺序生成模块，用于根据每一所述区域的医疗资源占用趋势和医疗资源使用数据，生成医疗资源被分配顺序；

33、所述分配模块，用于根据所述待调度医院各区域所述患者资源分配顺序和所述医疗资源被分配顺序，在所述待调度医院对若干患者进行医疗资源的分配。

34、作为上述方案的改进，所述医疗资源使用数据包括：医疗资源使用时序特征、医疗资源使用率和医疗资源使用时间点；所述医疗资源使用数据的获取，包括：

35、从医院信息系统中提取各区域当前的医疗资源使用率和医疗资源使用时间点；

36、在所述待调度医院的每一区域中，对医疗资源使用率和医疗资源使用时间点输入至季节性和趋势分析算法，获得医疗资源使用时序特征；

37、汇总所述医疗资源使用率、所述医疗资源使用时间点和所述医疗资源使用时序特征，获得待调度医院各区域当前的医疗资源使用数据。

38、作为上述方案的改进，所述患者就医优先级的获取，包括：

39、获取每一患者在所述待调度医院的就诊数据和未分配资源等待时间；

40、根据每一所述就诊数据，获得每一患者的病情程度；其中，所述病情程度包括：轻度、中度、重度和危重；

41、将每一患者的病情程度值和未分配资源等待时间，输入至优先级计算公式，获得患者就医优先级；其中，所述优先级计算公式具体为：

42、θ＝α·x+β·t

43、式中，θ为患者就医优先级，α、β为权重值，x为病情程度值，t为未分配资源等待时间；其中，轻度对应的病情程度值为1，中度对应的病情程度值为2，重度对应的病情程度值为3，危重对应的病情程度值为4。

44、作为上述方案的改进，所述医疗资源分析模型的训练，包括：

45、在所述待调度医院的每一区域中，获取若干医疗资源历史使用数据；其中，所述医疗资源历史使用数据包括：历史使用率和历史时间点；

46、在所述待调度医院的每一区域中，对每一所述医疗资源历史使用数据输入至季节性和趋势分析算法，获得每一所述医疗资源历史使用数据对应的时序特征；

47、在所述待调度医院的每一区域中，将每一区域的每一所述医疗资源历史使用数据和对应的时序特征，进行占用趋势的标注，获得标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本；

48、将标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本输入至深度学习模型中进行训练和测试，获得医疗资源分析模型。

49、作为上述方案的改进，所述第二顺序生成模块，包括：数据筛选单元、计算单元、排序单元和结果生成单元；

50、所述数据筛选单元，用于根据每一所述区域的医疗资源使用数据，确定医疗资源未使用数据；

51、所述计算单元，用于在预设的时间内，计算每一所述区域的医疗资源占用趋势的平均占有率；

52、所述排序单元，用于根据平均占用率，按照从小到大进行排序，获得区域分配顺序；

53、所述果生成单元，用于根据区域分配顺序、每一所述区域的医疗资源未使用数据和每一所述区域的应急物资需求，生成医疗资源被分配顺序。

54、由上可见，本发明具有如下有益效果：

55、本发明提供了一种医疗资源的调度方法，获取待调度医院各区域当前的医疗资源使用数据和若干患者就医优先级；将每一区域的医疗资源使用数据输入至预设的医疗资源分析模型中，获得每一区域的医疗资源占用趋势；其中，以标注有占用趋势的医疗资源历史使用样本为输入，以所述医疗资源分析模型为输出，对深度学习模型进行训练；根据每一所述患者就医优先级，生成患者资源分配顺序；根据每一所述区域的医疗资源占用趋势和医疗资源使用数据，生成医疗资源被分配顺序；根据所述待调度医院各区域所述患者资源分配顺序和所述医疗资源被分配顺序，在所述待调度医院对若干患者进行医疗资源的分配。本发明通过对医疗资源使用数据进行占用趋势的分析，并结合患者就医优先级，从医疗资源和患者需求两个维度去进行医疗资源的分配，从而使得医疗资源能够满足患者需求，提高了医疗资源分配效率。