[发明专利]一种多处方药剂师分配方法有效
| 申请号： | 201910133673.7 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109920524B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 吕何新;戴国勇;杨昕立;邱宁;石声波;虞飞华 | 申请（专利权）人： | 浙江树人学院（浙江树人大学） |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多处方药剂师分配方法，包括如下步骤：(1)获取处方和药剂师的数据；(2)对步骤(1)获得到的数据进行特征提取；(3)基于步骤(2)提取的特征，构建一个特征矩阵；(4)将步骤(3)构建的特征矩阵进行数据格式，输入LambdaMART模型中进行训练；(5)将新处方进行特征提取后，输入到训练好的LambdaMART模型中，获得各个药剂师的得分，其中得分最高的为最适合处理该处方的药剂师。本发明首次在中药药剂师分配问题中引入了学习排序(learning to rank)算法。通过学习排序算法，可以达到自动化分配最合适药剂师的效果，既可以减少人力分配的代价成本，更能使得处方的抓取称重包装等步骤的质量和效率都达到最优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 处方 药剂师 分配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多处方药剂师分配方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取处方和药剂师的数据；(2)对步骤(1)获得到的数据进行特征提取；(3)基于步骤(2)提取的特征，构建一个特征矩阵；(4)将步骤(3)构建的特征矩阵进行数据格式，输入LambdaMART模型中进行训练。(5)将新处方进行特征提取后，输入到训练好的LambdaMART模型中，获得各个药剂师的得分，其中得分最高的为最适合处理该处方的药剂师。
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