[0037] 下面结合附图对本发明实施方式作进一步描述。以下实施实例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0038] 如图1所示，本发明的基于大数据和智慧医疗的资源管理系统包括医护资源管理终端、第一处理服务器、第二处理服务器和数据库。第一处理服务器分别与医护资源管理终端和数据库具有通信连接，第二处理服务器分别与医护资源管理终端和数据库具有通信连接，第一处理服务器和第二处理服务器具有通信连接；
[0039] 第一处理服务器接收医护资源管理终端发送的医护资源管理请求，并基于所述医护资源管理请求从数据库获取住院预约数据和门诊预约数据，然后基于所述住院预约数据和门诊预约数生成医护任务预测表。
[0040] 第一处理服务器对所述医护任务预测表进行初始化得到第一数量，并基于医护任务预测表和第一数量进行资源耗费分析以确定第一资源耗费度、第二资源耗费度、第三资源耗费度和第四资源耗费度，然后基于所述第一资源耗费度、第二资源耗费度、第三资源耗费度和第四资源耗费度构建医护任务目标函数；
[0041] 第一处理服务器从数据库获取历史医护数据，并基于所述历史医护数据建立第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数，然后基于所述医护任务目标函数、第一约束函数、第三约束函数和第二约束函数建立医护任务优化模型；
[0042] 第二处理服务器基于医护任务预测表进行统计分析得到第一优化方向系数和第二优化方向系数，并基于所述第一优化方向系数和第二优化方向系数确定医护任务优化模型的优化方向，然后基于医护任务优化模型的优化方向对第一数量进行优化得到第二数量；
[0043] 第二处理服务器基于所述第二数量确定第一优化判断系数和第二优化判断系数，并在第一优化判断系数小于第一优化判断阈值并且第二优化判断系数小于第二优化判断阈值时，将医护人员的数量确定为第二数量。
[0044] 本发明根据住院预约数据和门诊预约数据预测每天的医护工作量的需求，并根据每天的医护工作量的需求确定每天配置的医护人员数量，实现了对医护人力资源的动态管理。
[0045] 为了便于理解，下面对本发明的工作方法和原理进行具体说明。
[0046] 具体的，在一个实施例中，基于大数据和智慧医疗的资源管理系统执行的工作流程具体包括以下步骤：
[0047] 第一处理服务器接收医护资源管理终端发送的医护资源管理请求，并基于所述医护资源管理请求从数据库获取住院预约数据和门诊预约数据，然后基于所述住院预约数据和门诊预约数生成医护任务预测表。
[0048] 医护资源管理请求用于根据住院预约数据和门诊预约数据进行分析以得到最适合的医护人员数量，以避免安排医护人员人数过多导致医护资源浪费或者安排医护人员人数过少导致不能即时完成医护任务。
[0049] 医护资源管理终端为医护资源管理人员使用的具有通信功能和数据传输功能的设备，其包括：智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑。
[0050] 住院预约数据为住院部的预约数据，用于指示预约住院的治疗类型和住院数量。门诊预约数据为门诊部的预约数据，用于指示预约门诊的治疗类型和门诊数量。
[0051] 医护任务预测表包括若干个医护任务预测项，医护任务预测项用于指示医护任务类型和医护任务数量的映射关系；医护任务类型包括：注射、供药、输液和灌肠，医护任务数量用于指示每种类型的医护任务的数量。
[0052] 接下来，第一处理服务器对所述医护任务预测表进行初始化得到第一数量，并基于医护任务预测表和第一数量进行资源耗费分析以确定第一资源耗费度、第二资源耗费度、第三资源耗费度和第四资源耗费度，然后基于所述第一资源耗费度、第二资源耗费度、第三资源耗费度和第四资源耗费度构建医护任务目标函数。
[0053] 在一个实施例中，第一资源耗费度表示完成医护任务预测表中所有医护任务所需耗费的总时间资源；第二资源耗费度表示所有医护人员处于闲暇状态消耗的总资源；第三资源耗费度表示在完成医护任务预测表的所有医护任务的过程中医护人员在路途中所需要耗费的资源；第四资源耗费度表示医院每天需要支付给医护人员的总薪酬。
[0054] 医护人员为医院的护士，第一数量为随机设置的医护人员的数量，医护人员的数量为安排上班的医护人员的数量。
[0055] 在一个实施例中，第一处理服务器根据医护任务预测表和第一数量进行资源耗费分析得到第一资源耗费度和第二资源耗费度包括：
[0056] 第一处理服务器从数据库获取每个医护人员每天的医护时间和单位医护时间的医护资源系数，并根据第一数量、每个医护人员每天的医护时间和单位医护时间的医护资源系数得到完成医护任务预测表的所有医护任务的第一资源耗费度；
[0057] 第一处理服务器从数据库获取每个医护人员的闲暇资源耗费度和每个医护人员的闲暇率，并根据每个医护人员的闲暇资源耗费度、每个医护人员的闲暇率和第一数量得到完成医护任务预测表的所有医护任务的第二资源耗费度。
[0058] 每个医护人员每天的医护时间为每个医护人员每天的有效工作时间，单位医护时间的医护资源系数表示每个单位医护时间所耗费的资源，单位医护时间可以是小时或分钟。
[0059] 医护人员的闲暇资源耗费度表示医护人员处于闲暇状态所消耗的资源。每个医护人员的闲暇率为每个医护人员有效工作时间与上班时间的比例。
[0060] 在一个实施例中，第一处理服务器根据医护任务预测表和第一数量进行资源耗费分析得到第三资源耗费度和第四资源耗费度包括：
[0061] 第一处理服务器获取医院布局模型，根据所述医院布局模型和医护任务预测表得到医护任务布局模型，并根据所述医护任务布局模型获取每个医护人员的医护距离和单位距离的医护资源系数，然后根据第一数量、每个医护人员的医护距离和单位医护距离的医护资源系数得到完成医护任务预测表的所有医护任务的第三资源耗费度；所述医护距离为在完成医护任务预测表的所有医护任务的过程中医护人员在路途中的路程；
[0062] 第一处理服务器从数据库获取每个医护人员的薪酬资源耗费度，并根据每个医护人员的薪酬资源耗费度和第一数量得到第四资源耗费度。
[0063] 每个医护人员的医护距离表示每个医护人员为了完成医护任务预测表的医护任务的途中的路程，单位医护距离的医护资源系数表示医护人员行走单位医护距离所耗费的资源，单位医护距离可以是米或步。医护人员的薪酬资源耗费度，医院每天支付给每个医护人员的薪酬。
[0064] 接下来，第一处理服务器从数据库获取历史医护数据，并基于所述历史医护数据建立第一约束函数、第二约束函数和第三约束函数，然后基于所述医护任务目标函数、第一约束函数、第三约束函数和第二约束函数建立医护任务优化模型。
[0065] 在一个实施例中，第一约束函数用于约束每个医护人员完成医护任务并且不被投诉的概率；第二约束函数用于约束每个医护人员发生突发事件导致不能继续完成医护任务的概率；第三约束函数用于约束预测医护强度小于医护提供强度，医护提供强度为医护人员提供的总医护强度，预测医护强度为完成医护任务预测表中所有的医护任务所需的医护强度，即，第三约束函数用于约束完成医护任务预测表中所有的医护任务所需的医护强度小于第一数量的医护人员提供的医护强度，医护任务优化模型用于优化第一数量。
[0066] 第一处理服务器根据历史医护数据建立第一约束函数和第二约束函数包括：
[0067] 第一处理服务器根据历史医护数据获取每个医护人员的历史医护任务数量和医护任务投诉数量，并根据所述历史医护任务数量和医护任务投诉数量获取每个医护人员的医护满意度，然后根据所述医护满意度构建第一约束函数；
[0068] 第一处理服务器根据历史医护数据获取每个医护人员的历史应到时间和历史实到时间，并根据每个医护人员的历史应到时间和历史实到时间获取每个医护人员的医护效率，然后根据所述医护效率构建第二约束函数。
[0069] 在一个实施例中，历史医护任务数量为医护人员完成的医护任务总数，医护任务投诉数量为医护人员被投诉的数量，医护满意度表示医护人员工作完成的好评率。
[0070] 历史应到时间为医护人员历史应该在岗位上的时间，历史实到时间为医护人员历史实际在岗位的时间，医护效率为历史实到时间与历史应到时间的比值。突发事件包括请假和矿工。
[0071] 在一个实施例中，第一处理服务器根据历史医护数据构建第三约束函数包括：
[0072] 第一处理服务器从数据库获取每种医护任务类型的标准医护强度，并根据每种医护任务类型的标准医护强度、医护任务预测表的医护任务类型和每种医护任务类型的医护任务数量得到完成医护任务预测表的所有的医护任务的预测医护强度；所述预测医护强度为完成医护任务预测表的所有的医护任务所需的医护强度；
[0073] 第一处理服务器根据历史医护数据获取医护强度参考系数和每个医护人员的最大医护强度，并根据第一数量、医护强度参考系数和每个医护人员的最大医护强度得到提供医护强度，然后根据预测医护强度和提供医护强度建立第三约束函数；所述提供医护强度为第一数量的医护人员提供的医护强度。
[0074] 医护任务类型的标准医护强度为完成相应医护任务类型的医护任务的标准的医护强度，医护强度为单位时间完成的工作量。医护人员的最大医护强度为医护人员在单位时间完成的最大工作量。医护强度参考系数为预设的用于调整医护强度的系数。
[0075] 在一个实施例中，医护任务目标函数为：
[0076]
[0077] 其中，S为总资源耗费度， 为第一资源耗费度， 为第二资源耗费度，为第三资源耗费度，nR4为第四资源耗费度。
[0078] 对于第一资源耗费度： 其中，n为第一数量，R1为单位医护时间的医护资源系数，Wi为第i个医护人员的医护时间，i为医护人员索引；
[0079] 对于第二资源耗费度： 其中，n为第一数量，R2为医护人员的闲暇资源耗费度，Vi为第i个医护人员的闲暇率，i为医护人员索引；
[0080] 对于第三资源耗费度： 其中，n为第一数量，R3为单位医护距离的医护资源系数，Ui为第i个医护人员的医护距离，i为医护人员索引；
[0081] 对于第四资源耗费度：nR4，其中，n为第一数量，R4为每个医护人员的薪酬资源耗费度。
[0082] 医护人员的医护时间为医护人员的有效工作时间，单位医护时间的医护资源系数表示单位医护时间所耗费的资源。
[0083] 医护人员的闲暇资源耗费度表示医护人员处于闲暇状态所消耗的资源，医护人员的闲暇率为医护人员有效工作时间与上班时间的比例。
[0084] 医护距离表示医护人员为了完成医护任务预测表的医护任务的途中的路程，单位医护距离的医护资源系数表示医护人员行走单位医护距离所耗费的资源。医护人员的薪酬资源耗费度，医院每天支付给每个医护人员的薪酬。
[0085] 接下来，第二处理服务器基于医护任务预测表进行统计分析得到第一优化方向系数和第二优化方向系数，并基于所述第一优化方向系数和第二优化方向系数确定医护任务优化模型的优化方向，然后基于医护任务优化模型的优化方向对第一数量进行优化得到第二数量。
[0086] 第一优化方向系数用于指示根据总资源耗费度确定优化方向，第二优化方向系数用于指示根据平均等待时间来确定优化方向。
[0087] 接下来，第二处理服务器基于所述第二数量确定第一优化判断系数和第二优化判断系数，并在第一优化判断系数小于第一优化判断阈值并且第二优化判断系数小于第二优化判断阈值时，将医护人员的数量确定为第二数量。
[0088] 第一优化判断系数表示完成医护任务预测表中所有医护任务的总资源耗费度；总资源耗费度为第一资源耗费度、第二资源耗费度、第三资源耗费度和第四资源耗费度的总和。第二优化判断系数表示每个医疗任务的平均等待时间。
[0089] 第一优化判断阈值和第二优化判断阈值用于判断优化医护人员总人数是否为最佳医护人员总人数，其根据实际情况预先进行设置。
[0090] 在另一个实施例中，在第一优化判断系数小于第一优化判断阈值并且第二优化判断系数小于第二优化判断阈值时，将第二数量作为医护人员的数量，并将第二数量发送到相应的医护资源管理终端，否则继续对第二数量进行优化，直到第一优化判断系数小于第一优化判断阈值并且第二优化判断系数小于第二优化判断阈值，并将此时的第二数量作为相应的医护人员的数量，并将第二数量发送到相应的医护资源管理终端。
[0091] 以上所述内容仅是本发明的一个实例的实施方式，主要用于帮助解释说明内容，并不能以此限制发明权益，该技术领域的任何人员都可以在不脱离本发明技术原理的基础上，对本发明做出若干改进及应用场景拓展，但这些变化和改进都应视为本发明的保护范围。
