[发明专利]替换药物确定方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种替换药物确定方法，其特征在于，所述替换药物确定方法包括：

获取电子处方单，识别所述电子处方单中药物的药物名称及诊断信息；

根据所述药物的药物名称，确定所述药物在药房中的库存是否足够；

若确定所述药物的库存不足，根据所述药物的药物名称从所述药房中确定与所述药物的药物名称相关联的可替换药物；

获取受伤伤口的PH值，确定所述受伤伤口的第一愈合程度；

根据所述受伤伤口的第一愈合程度、所述处方单中的诊断信息从所述可替换药物中确定替换药物。

2.根据权利要求1所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述若确定所述药物的库存不足，根据所述药物的药物名称从所述药房中确定与所述药物的药物名称相关联的可替换药物包括：

确定库存不足的药物为待替换药物，确定待替换药物的药物名称及对应的第一生产信息，其中，所述第一生产信息包括所述待替换药物的生产厂家、主要成分、禁忌信息、适应症、性状及用法用量中的至少一种；

获取药房中所有药物的生产信息作为第二生产信息，其中，所述第二生产信息包括药房中所有药物的生产厂家、主要成分、禁忌信息、适应症、性状及用法用量中的至少一种；

将所述第二生产信息与第一生产信息进行相似度匹配，将相似度高于预设阈值的第二生产信息对应的药物的确定为所述待替换药物相关联的可替换药物。

3.根据权利要求1所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述获取电子处方单，识别所述电子处方单中药物的药物名称及诊断信息包括：

拍摄纸质处方单并得到所述电子处方单，利用光学字符识别技术对所述电子处方单进行文字识别，得到所述电子处方单中药物的药物名称及所述诊断信息；或

获取所述电子处方单在生成过程中医生输入的药物名称及诊断信息。

4.根据权利要求1所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练样本图像，基于VGG网络构建深度学习模型，其中所述训练样本图像包括受伤伤口的不同愈合程度；

将所述训练样本图像输入至所述深度学习模型，经过所述深度学习模型的卷积层进行卷积运算，调整所述深度学习模型参数并训练所述深度学习模型输出所述训练样本图像中的伤口的愈合程度，并最小化损失函数得到训练完成的深度学习模型；

获取受伤伤口图像，并将所述受伤伤口图像输入所述训练完成的深度学习模型，输出并分析所述受伤伤口图像中的伤口的第二愈合程度。

5.根据权利要求4所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述获取训练样本图像，基于VGG网络构建深度学习模型，其中所述训练样本图像包括受伤伤口的不同愈合程度图像包括：

对所述训练样本图像进行数据增强处理以增加所述训练样本图像，其中所述数据增强处理包括对所述训练样本图像进行翻转、旋转、缩放比例、移位处理。

6.根据权利要求4所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述获取受伤伤口的PH值，确定所述受伤伤口的第一愈合程度，包括：

从PH传感器中获取经测量得到的所述受伤伤口的渗液的PH值作为所述受伤伤口的PH值，根据所述受伤伤口的PH值，确定所述受伤伤口的第三愈合程度；

根据所述受伤伤口的第二愈合程度及所述受伤伤口第三愈合程度确定所述受伤伤口的第一愈合程度。

7.根据权利要求1所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述诊断信息包括年龄信息、过敏史信息、体重信息、宠物种类信息、药物的用法用量及过往病症信息，所述根据所述受伤伤口的第一愈合程度、所述处方单中的诊断信息从所述可替换药物中确定替换药物包括：

根据所述年龄信息、过敏史信息、体重信息、宠物种类信息、药物的用法用量及过往病症信息及所述受伤伤口的第一愈合程度从所述可替换药物中确定替换药物。

8.根据权利要求1所述的替换药物确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述药物的库存不足时，发出预警信息至指定设备；

若确定所述药物库存充足时，发出取药信息，并将所述取药信息显示于显示屏。