[发明专利]一种医疗废物全程溯源智慧卫监管理方法

权利要求书

1.一种医疗废物全程溯源智慧卫监管理方法，其特征在于，所述方法包括：

构建医疗器械知识图谱；综合分析医疗废弃物，监管医疗废弃物，所述综合分析医疗废弃物，监管医疗废弃物，具体包括：获取医疗废弃物的二次利用值，对医疗废弃物进行再利用分析，获取基础二次利用值，利用TextCNN医疗废弃物损害分类模型，获取医疗废弃物的二次利用值，基于医疗器械知识图谱，获取基础价值，根据相关三元组，得到医疗废弃物的关联价值度和用途价值度，根据医疗废弃物溯源检测方法，获取溯源重要度；利用医疗器械知识图谱，根据溯源值，获取医疗废弃物的成本预估值，所述利用医疗器械知识图谱，根据溯源值，获取医疗废弃物的成本预估值，具体包括：利用医疗器械知识图谱，关联挖掘医疗废弃物，获取医疗废弃物的搭配方式及对应的重要度，结合溯源值和二次利用值，获取医疗废弃物的成本预估值；设计可定位标签与非可定位普通标签；获取标签相似度，监管医疗废弃物溯源；根据标签相似度，测试溯源定位隐蔽性，加密定位信息，更新成本预估值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构建医疗器械知识图谱，包括:

在搜索引擎中以关键词医疗器械常用名称进行检索，在返回的网页列表中，按照从上往下的顺序，除去广告网页外，依次点击并进入前预设阈值个网页；抓取网页中出现的医疗器械名称，构成医疗器械词汇表；遍历医疗器械词汇表中的每一个词汇，在搜索引擎中输入此词汇A，按照从上往下的顺序，除去广告网页外，依次点击并进入除去广告网页外，前预设阈值个网页，利用python正则表达式，得到与此词汇有关联的词汇B，并将词汇A与词汇B设定为关联关系，对应的三元组为：词汇A-关联-词汇B；在购物平台中，输入词汇A，进入商品详情界面，得到词汇A对应的价格值、类别，得到对应的三元组为：词汇A-价格-价格值、词汇A-类别-具体类别；每个词汇对应的关联、价格、类别属性三元组，构成医疗器械知识图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述综合分析医疗废弃物，监管医疗废弃物，包括:

首先分析医疗废弃物的再利用价值，得到基础二次利用价值，通过医疗废弃物损害分类类型的判定，得到额外利用值，计算基础二次利用值和额外利用值的和并取平均数，得到二次利用值；然后从医疗废弃物自身价格和自身价值两方面，对医疗废弃物进行价值分析；包括：获取医疗废弃物的二次利用值；对医疗废弃物进行再利用分析，获取基础二次利用值；利用TextCNN医疗废弃物损害分类模型，获取医疗废弃物的二次利用值；基于医疗器械知识图谱，获取基础价值；根据相关三元组，得到医疗废弃物的关联价值度和用途价值度；根据医疗废弃物溯源检测方法，获取溯源重要度；

所述获取医疗废弃物的二次利用值，具体包括:

根据医疗废弃物再利用种类及其管理方式，得到基础二次利用值，利用TextCNN医疗废弃物损害分类模型，得到额外利用值；计算基础二次利用值与额外利用值的和，并计算两者的平均值，得到二次利用值；

所述对医疗废弃物进行再利用分析，获取基础二次利用值，具体包括:

设定医疗废弃物的再利用种类包括废纸、废玻璃、废金属容器、废塑料、厨余、废石膏模、废弃尖锐器具、废摄影膜片、废定影液；利用搜索引擎检索医疗废弃物再利用种类及其管理方式，得到每一种再利用种类对应的再利用用途，统计每一种再利用种类的再利用用途的个数；人工判定医疗废弃物的再利用种类，当医疗废弃物不属于任何一种再利用种类时，将此医疗废弃物的二次利用值设定为0；当医疗废弃物属于一种再利用种类时，将此医疗废弃物对应的再利用分类及对应的再利用用途的个数存储至医疗器械知识图谱，对应的三元组形式分别为：词汇A-再利用种类-具体类别，具体类别-再利用用途-用途个数；将用途个数输入到sigmoid函数中，得到此医疗废弃物对应的基础二次利用值，所述基础二次利用值为0到1之间的数值；

所述利用TextCNN医疗废弃物损害分类模型，获取医疗废弃物的二次利用值，具体包括:

从医疗器械知识图谱中随机抽取预设百分数的医疗废弃物名称，其中医疗废弃物名称对应医疗器械知识图谱中的词汇，将抽取得到的医疗废弃物当作训练集，将未抽取到的医疗废弃物当作测试集；对于训练集和测试集中的每一个医疗废弃物，手动获取医疗废弃物的完整性、损坏性、重复利用性属性；手动标注训练集中医疗废弃物额外利用值的标签，标签为0到1之间的数值，将训练集中医疗废弃物的属性值完整性、损坏性、重复利用性输入到word2vec中，获得对应的嵌入式表示，将得到的嵌入式表示输入到TextCNN分类模型并将模型输出值输入到softmax函数中，将得到的结果与手动标注的标签输入到交叉熵损失函数中，得到损失值，利用随机梯度下降算法进行反向传播，更新TextCNN模型中的参数，同时得到衡量TextCNN分类模型指标值F1值，不断进行更新迭代，直到指标值F1值达到预设F1值，得到TextCNN医疗废弃物损害分类模型；分别将测试集中的每一个医疗废弃物对应的完整性、损坏性、重复利用性属性输入到TextCNN医疗废弃物损害分类模型中，得到每个医疗废弃物对应的额外利用值，其中额外利用值为0到1之间的数值；将基础二次利用值和额外利用值求和并取平均得到医疗废弃物的二次利用值，将此二次利用值存储至医疗器械知识图谱，对应的三元组为：词汇A-二次利用-二次利用值，更新医疗器械知识图谱；

所述基于医疗器械知识图谱，获取基础价值，具体包括:

对于每一个医疗废弃物，利用python编程，遍历医疗器械知识图谱中的每一个三元组，利用正则表达式，获取头实体为此医疗废弃物的所有三元组，得到此医疗器械的相关三元组；利用python正则表达式，匹配相关三元组中头实体为此医疗器械，且关系为价格的三元组，从匹配成功的三元组中，获取此三元组的尾实体，即得到此医疗器械对应的价格值，将价格值输入到softmax函数

中，得到此医疗器械的基础价值；

所述根据相关三元组，得到医疗废弃物的关联价值度和用途价值度，具体包括:

利用python正则表达式，匹配相关三元组中头实体为此医疗器械，关系为关联的三元组，得到与此医疗废弃物相关的关联三元组；统计关联三元组的个数，将此个数输入到sigmoid函数中，得到关联价值度；匹配相关三元组中头实体为此医疗器械，关系为再利用种类的三元组，得到此医疗器械对应的再利用种类类别，访问医疗器械知识图谱，获取头实体为此种类类别，关系为再利用用途对应的三元组，得到用途个数，将用途个数输入到sigmoid函数中，得到用途价值度；

所述根据医疗废弃物溯源检测方法，获取溯源重要度，具体包括:

医疗废弃物溯源检测方法为利用python中numpy库中numpy.random.randn函数随机生成3*n维的矩阵A，将矩阵A中的每一行看作是一个向量，得到3个n维向量；将基础价值、关联价值度、用途价值和二次利用值分别与3个n维向量相乘，得到基础价值Q、基础价值K、基础价值V，关联价值度Q、关联价值度K、关联价值度V，用途价值Q、用途价值K、用途价值V，二次利用值Q、二次利用值K、二次利用值V；利用基础价值Q、关联价值度Q、用途价值Q、二次利用值Q与基础价值K、关联价值度K、用途价值K、二次利用值K进行点乘，得到基础价值attention、关联价值度attention、用途价值attention、二次利用值attention；对基础价值attention、关联价值度attention、用途价值attention、二次利用值attention进行softmax操作，得到基础价值K1、关联价值度K1、用途价值K1、二次利用值K1；利用基础价值K1、关联价值度K1、用途价值K1、二次利用值K1分别与基础价值V、关联价值度V、用途价值V、二次利用值V相乘，得到基础价值K2、关联价值度K2、用途价值K2、二次利用值K2；利用二次利用值K2分别与基础价值K2、关联价值度K2、用途价值K2进行点乘操作，得到基础价值α1、关联价值度α1、用途价值α1；将基础价值α1、关联价值度α1、用途价值α1进行softmax操作，得到基础价值α、关联价值度α、用途价值α；将基础价值K2、关联价值度K2、用途价值度K2分别乘以基础价值α、关联价值度α、用途价值α，将得到向量中的值进行加和取平均操作，得到此医疗废弃物溯源值，并将医疗废弃物的溯源值存储至医疗器械知识图谱中。