[发明专利]考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度方法

说明书

本发明提供一种考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度方法和系统、存储介质，该方法包括：S100、获取单机医疗检查设备的检查患者的数量、每位检查患者的检查时长、每位检查患者对应的惩罚因子和每位患者最晚开始接受检查的时刻；S200、采用预设的蚁群算法确定目标函数的最优解，并按照所述最优解对所述单机医疗检查设备的检查患者进行排序。本发明采用的目标函数比较合理，通过求解该目标函数得到的患者检查顺序能够降低患者整体因等待而导致病情恶化的影响，同时提高医院医疗服务水平和患者满意度。

技术领域

本发明涉及智能医疗技术领域，具体涉及一种考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度方法和系统、存储介质。

背景技术

目前，大部分医疗检查都是遵循先到先服务的原则，这种方式没有考虑到病人病情的严重程度，不同的病人超出其各自期限相同时长，对后续治疗的影响是不相同的，因此按照先到先服务的原则将会导致很多病人得不到及时的医疗检查，不仅对患者造成伤害，也会降低医院整体的治疗效果。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度方法和系统、存储介质，能够提供合理的患者检查顺序，从而降低患者整体因等待而导致病情恶化的影响，同时提高医院医疗服务水平和患者满意度。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，本发明提供一种考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度方法，包括：

S100、获取单机医疗检查设备的检查患者的数量、每位检查患者的检查时长、每位检查患者对应的惩罚因子和每位患者最晚开始接受检查的时刻；其中，所述惩罚因子为依据对应的检查患者的疾病严重程度而设置；

S200、采用预设的蚁群算法确定目标函数的最优解，并按照所述最优解对所述单机医疗检查设备的检查患者进行排序；其中，所述目标函数以所有检查患者的总恶化程度最小为优化目标，每位患者的恶化程度根据该患者对应的惩罚因子、该患者最晚开始接受检查的时刻以及各个检查患者的检查时长而设置；

其中，所述采用预设的蚁群算法确定目标函数的最优解，包括：

S201、设置所述蚁群算法的初始参数；其中，所述初始参数至少包括蚂蚁的数量、路径信息素浓度的初始值、最大迭代次数和全局最优解的初始值；

S202、针对每只蚂蚁，生成各个检查患者的检查顺序，得到对应的可行解；

S203、根据所述检查患者的数量、每位检查患者的检查时长、每位检查患者对应的惩罚因子和每位患者最晚开始接受检查的时刻，确定每只蚂蚁对应的可行解对应的恶化程度，并将恶化程度最低的可行解作为当前最优解；

S204、将当前最优解与全局最优解的恶化程度进行比较，若当前最优解的恶化程度低于全局最优解的恶化程度，则将全局最优解更新为当前最优解；

S205、对路径信息素浓度进行更新；

S206、判断当前迭代次数是否小于所述最大迭代次数：

若是，则当前迭代次数加1，并返回步骤S202；

否则，将全局最优解作为所述目标函数的最优解。

第二方面，本发明提供一种考虑恶化程度下基于蚁群算法的单机医疗检查调度系统，包括：

获取模块，用于执行S100、获取单机医疗检查设备的检查患者的数量、每位检查患者的检查时长、每位检查患者对应的惩罚因子和每位患者最晚开始接受检查的时刻；其中，所述惩罚因子为依据对应的检查患者的疾病严重程度而设置；