醫(yī)院耗材智能柜在科室耗材精細(xì)化管理中的應(yīng)用研究

張磊,尹建鵬,宋周屹,桂軼倫

（上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院，上海 201203）

1 引言

醫(yī)院科室耗材數(shù)量大、種類多的特點(diǎn)，是導(dǎo)致耗材管理工作繁瑣，工作任務(wù)量巨大的主要原因。在醫(yī)院的各個(gè)職能部門中都融入了信息化管理，相關(guān)的信息化管理方法研究引起人們的極大關(guān)注[1]。在美國(guó)、歐盟和日本均對(duì)醫(yī)用耗材采用分級(jí)管理的模式。美國(guó)主要從耗材的管控方式上進(jìn)行劃分，將醫(yī)用耗材分為一般管控、特殊管控和上市前的許可審批3 類。歐盟從耗材的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)角度進(jìn)行劃分，分為由制造商完成認(rèn)證的較低潛在危險(xiǎn)耗材、認(rèn)證機(jī)構(gòu)在生產(chǎn)階段介入管理的耗材、認(rèn)證機(jī)構(gòu)在設(shè)計(jì)和制造階段進(jìn)行檢查的較高潛在危險(xiǎn)耗材及上市前需獲得認(rèn)可的較高風(fēng)險(xiǎn)醫(yī)療器械4個(gè)等級(jí)。日本與歐盟類似，是根據(jù)醫(yī)療器械對(duì)患者的影響程度對(duì)耗材進(jìn)行分級(jí)。目前，國(guó)內(nèi)大部分醫(yī)院基本都是借助醫(yī)院物資管理系統(tǒng)進(jìn)行醫(yī)用耗材的管理，其目的是實(shí)現(xiàn)醫(yī)用耗材的采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、出庫(kù)、統(tǒng)計(jì)的信息化管理，其意義是控制采購(gòu)規(guī)范、倉(cāng)儲(chǔ)管理標(biāo)準(zhǔn)、控制質(zhì)量安全、統(tǒng)計(jì)分析等。隨著我國(guó)醫(yī)院信息化管理技術(shù)的發(fā)展，對(duì)醫(yī)院耗材進(jìn)行精細(xì)化管理，可以控制消耗減少浪費(fèi)，提高耗材的利用率。

科室耗材精細(xì)化管理[2]是建立在對(duì)科室耗材數(shù)據(jù)信息挖掘和特征監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)上，通過(guò)模糊信息匹配和人工智能分類方法，進(jìn)行科室耗材精細(xì)化管理，傳統(tǒng)方法中，對(duì)科室耗材精細(xì)化管理方法有統(tǒng)計(jì)分析方法[3]、特征匹配方法[4]和PSO 智能學(xué)習(xí)方法，通過(guò)模糊度特征檢測(cè)，進(jìn)行科室耗材精細(xì)化管理，但上述方法進(jìn)行科室耗材精細(xì)化管理的智能化水平不高。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出基于人工智能調(diào)度及智能柜分類管理的醫(yī)院科室耗材精細(xì)化管理方法。構(gòu)建醫(yī)院科室耗材大數(shù)據(jù)采樣和統(tǒng)計(jì)分析模型，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材的智能柜，利用源數(shù)據(jù)挖掘和信息融合方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化分類識(shí)別，提取醫(yī)院科室耗材信息的統(tǒng)計(jì)特征量，通過(guò)智能柜的人工智能分類方法實(shí)現(xiàn)醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化管理和評(píng)估。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，展示了本文方法在提高科室耗材精細(xì)化管理水平上的優(yōu)勢(shì)。

2 醫(yī)院科室耗材管理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)造和數(shù)據(jù)分析

2.1 醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)造

構(gòu)建醫(yī)院科室耗材資源分布數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和有向圖融合方法[5]，通過(guò)底層數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)資源融合調(diào)度。通過(guò)對(duì)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)重組，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)的智能拓?fù)鋄6-7]設(shè)計(jì)，結(jié)合信息化管理模型，得到科室耗材的精細(xì)化管理結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 科室耗材的精細(xì)化管理結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)圖1所示的醫(yī)院科室耗材結(jié)構(gòu)模型，通過(guò)分布式信息融合，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材的數(shù)據(jù)庫(kù)分布拓?fù)湓O(shè)計(jì)，通過(guò)參數(shù)辨識(shí)，得到醫(yī)院科室耗材智能柜分類節(jié)點(diǎn)融合度水平為：

其中，hk表示醫(yī)院科室耗材信息特征分布集，(ak，bk)表示醫(yī)院科室耗材智能柜分類節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，αk表示融合度，在智能柜存儲(chǔ)空間中進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的智能調(diào)度和信息融合，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用二維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的大數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)，得到醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)特征參量集為：

其中，xt表示t時(shí)刻醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)分布信息，β表示統(tǒng)計(jì)特征參量。在醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)管理模型中，得到存儲(chǔ)鏈路，根據(jù)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本模糊調(diào)度結(jié)果，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材智能柜分類空間，得到特征值。在醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)中，分析存儲(chǔ)數(shù)據(jù)特征，根據(jù)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)的鏈路層分布進(jìn)行精細(xì)化管理和分類訪問(wèn)。

2.2 醫(yī)院科室耗材的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)特征分析

采用分段擬合控制[8]和信息融合方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的智能化管理和信息調(diào)度，結(jié)合語(yǔ)義本體映射方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)的樣本融合和特征分析，得到醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)的資源調(diào)度模型為：

其中，σk表示語(yǔ)義本體映射值。采用線性規(guī)劃方法，對(duì)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分塊匹配和融合，采用統(tǒng)計(jì)信息挖掘方法構(gòu)建醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)的分層訪問(wèn)和特征融合模型，在傳輸鏈路結(jié)構(gòu)中，醫(yī)院科室耗材智能柜分類的變換基為Ψ=[Ψ1，Ψ2，…，Ψn]，得到醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)特征分布模糊融合聚類稀疏性表示為：

其中，si表示醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)分布的初始概率密度，采用隨機(jī)采樣方法，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)安全訪問(wèn)，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度方法[9-10]進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)融合，通過(guò)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)，醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)的粗糙集特征匹配模型為：

式中，δk表示Kronecker-δ函數(shù)，d醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的特征分布集，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)樣本進(jìn)行鏈路集重組，得到重組后的醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)集，采用線性規(guī)劃方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)融合，醫(yī)院科室耗材的智能柜分類的關(guān)聯(lián)權(quán)重為：

其中，ω1，ω2，…，ωk表示醫(yī)院耗材的智能柜分類節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。通過(guò)對(duì)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)的模糊關(guān)聯(lián)融合，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的智能柜分類，采用人工智能的學(xué)習(xí)算法，得到醫(yī)院科室耗材智能柜分類最優(yōu)分類特征量的集合為：

其中，Q表示醫(yī)院科室耗材智能柜譜密度分布特征參數(shù)集，通過(guò)對(duì)醫(yī)院科室耗材的智能柜調(diào)度，得到分類模型為：

其中，q為醫(yī)院科室耗材智能柜分類的差異度函數(shù)，p為醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本統(tǒng)計(jì)特征量，通過(guò)信息融合和關(guān)聯(lián)特征匹配，提取存儲(chǔ)耗材數(shù)據(jù)特征，得到醫(yī)院科室耗材的智能柜分量檢測(cè)模型。

3 醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化管理優(yōu)化

3.1 醫(yī)院科室耗材的精細(xì)調(diào)度和信息分類

通過(guò)源數(shù)據(jù)挖掘和信息融合方法提取醫(yī)院科室耗材信息的統(tǒng)計(jì)特征量，結(jié)合醫(yī)院科室耗材管理信息的輸出差異性進(jìn)行譜特征篩選，得到特征篩選結(jié)果為：

其中，Li表示醫(yī)院科室耗材管理信息譜特征篩選值，結(jié)合高斯近似(IGA，improved Gaussian approximation)變換，在數(shù)據(jù)特征分布的區(qū)域范圍(x，x(k))內(nèi)，采用敏感特征參數(shù)分析方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)融合，得到空間參數(shù)分布密度為：

其中，ci表示敏感特征參數(shù)，snode(i)表示醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)參數(shù)分布概率密度，ωnode表示醫(yī)院耗材的數(shù)據(jù)庫(kù)融合權(quán)重。對(duì)醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行空間重組，構(gòu)建醫(yī)院科室耗材管理信息分類融合模型，通過(guò)智能柜設(shè)計(jì)，建立醫(yī)院科室耗材精細(xì)化管理的本體映射模型，得到本體特征分布為：

上式中，A表示預(yù)測(cè)概率密度集，ε表示預(yù)測(cè)概率值，當(dāng)且僅當(dāng)，則成立，結(jié)合本體融合模型，得到醫(yī)院科室耗材數(shù)據(jù)融合的統(tǒng)計(jì)特征量為：

采用自適應(yīng)均衡調(diào)度，得到醫(yī)院科室耗材的智能配置和信息分類結(jié)果，綜上分析，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院科室耗材的精細(xì)調(diào)度和信息分類。

3.2 醫(yī)院科室耗材的精細(xì)管理智能柜設(shè)計(jì)

依據(jù)精細(xì)化分類識(shí)別后提取的醫(yī)院科室耗材信息，構(gòu)造醫(yī)院科室耗材的精細(xì)管理智能柜。在醫(yī)院科室耗材信息分布結(jié)構(gòu)模型下，以λ為邊界條件，得到醫(yī)院科室耗材信息整合的關(guān)聯(lián)指數(shù)集為Bλ：

綜上分析，通過(guò)智能柜的人工智能分類方法實(shí)現(xiàn)醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化管理和數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化管理和信息訪問(wèn)的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真測(cè)試，醫(yī)院科室耗材的數(shù)據(jù)采樣的大小為1200，訓(xùn)練集大小為20，分類迭代次數(shù)為300，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，得到醫(yī)院科室耗材信息采樣結(jié)果如圖2所示。

圖2 醫(yī)院科室耗材信息采樣結(jié)果

以圖2的醫(yī)院科室耗材信息為研究對(duì)象，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材信息分類，得到分類調(diào)度的融合參數(shù)分布見(jiàn)表1。

表1 醫(yī)院科室耗材智能柜分類參數(shù)

根據(jù)上述分類調(diào)度的融合參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化管理，得到收斂曲線如圖3所示。

分析圖3得知，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)醫(yī)院科室耗材精細(xì)化管理，分類性能較好，精細(xì)化水平較高。

圖3 精細(xì)化管理的收斂曲線

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)醫(yī)院科室耗材信息采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化管理，驗(yàn)證了本文提出的基于人工智能調(diào)度及智能柜分類管理的醫(yī)院科室耗材精細(xì)化管理方法的實(shí)用性。測(cè)試結(jié)果表明，本文方法進(jìn)行醫(yī)院科室耗材的精細(xì)化分類識(shí)別的收斂性較好，可以有效提高科室耗材管理效率，減少浪費(fèi)，為相關(guān)研究領(lǐng)域提供參考。