[发明专利]基于深度学习的手术排班系统、方法、存储介质和终端在审
| 申请号： | 202010692852.7 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111951946A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 马汉东;贾晓鹏 | 申请（专利权）人： | 合肥森亿智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H40/40 | 分类号： | G16H40/40 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 倪静 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供基于深度学习的手术排班系统、方法、存储介质和终端，包括手术时长预测模块，用于构建手术时长预测模型并利用所述手术时长预测模型来预测当前手术的时长数据；手术时长修正模块，用于对预测得到的时长数据进行修正；手术资源预约模块，用于对所述当前手术相关的资源进行预约；手术排班优化模块，用于根据遗传算法对预测得到的和/或修正后的时长数据进行优化排班处理。本发明提出的技术方案，一方面减轻了工作人员对手术时长进行估计的工作量而且也提高了时长估计的准确率，另一方面采用遗传算法可以有效解决人工进行手术排班的困难，提高手术室利用率，使其更多的潜能可被发掘。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 手术 排班 系统 方法 存储 介质 终端 | ||
【主权项】：
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