人工智能下药房全流程规范化模式探究

吴楠 宋月亭 周海河 吴晟

摘  要： 为了改善目前药房管理流程，本文在人工智能技术的帮助下，探讨构建一个智能的药房全流程规范化模式。文章提出了一种智能药房全流程规范化模式构想。文章借助目前已经较为成熟的人群计数（crowd counting）手段，知识库构建以及机器人技术。以构建闭环核心知识库为目标，从知识库外围输入，内部更新等方面出发提出了一种规范化的全新构想模式。

关键词： 药房管理流程;人工智能;计数;知识库

中图分类号： TP391.41    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.050

本文著录格式：吴楠，宋月亭，周海河，等 人工智能下药房全流程规范化模式探究[J]. 软件，2020，41（09）：192193+213

【Abstract】： In order to improve the current pharmacy management process， with the help of artificial intelligence technology， build a smart pharmacy full process standardization model. This paper proposes a conception of a full-process standardization model for smart pharmacies. The article draws on the more mature crowd counting， knowledge base building and robotics. With the goal of building a closed-loop core knowledge base， a standardized conception model is proposed from the aspects of knowledge base peripheral input and internal update.

【Key words】： Pharmacy management process; Artificial intelligence; Crowd counting; Knowledge base

0  引言

隨着人工智能时代的到来，如何借助人工智能技术构建一个更加方便快捷的应用平台成为了很多人讨论的热点[1]。如何使用计算机技术进行药房管理一直是研究者致力解决的问题[2-5]。如何在人工智能大潮下将人工智能技术引入药房进行全流程管理也就变成了一个值得探究的问题。

人工智能技术是一个架构在统计学，计算机科学上利用大量样本辅助人工实现自动化管理的一个有力手段。现在对于药品监管越来越严格，而且实现全流程的药品监管越来越受到人们的关注。针对如此多的问题。如何进行有效的管理是一个核心的问题[6]。苏茂泉等人提出了基于互联网智慧云设计并实现了一套药房管理系统，实现了从医生线上线下联合就诊，药品配送的全流程[7]。樊华等人基于大数据技术，结合互联网+的概念，提出了一个全新的医院运营管理系统，并在其中论述了建设医院信息化网络的必要性[8]。胡敏达研究并设计实现了一套药房自助终端系统[9]。还有学者从药学方面论述了药房信息化管理的必要性[10]。本文将探讨在人工智能背景下如何有效进行药房全流程规范化管理。

1  人工智能下的智能药房框架构建

1.1  基础信息采集

人工智能实质上是一个数据工程，现在很多工作都是依靠数据解决的，如何解决数据的来源，如何更好地用好现有的数据是人工智能问题亟待解决的问题[11]。目前药房至少已经具有一套或者多套应用软件。这些应用软件正在产生着必要的数据。使用数据仓库集成并处理数据成为了数据利用的有效手段[12-14]。基础信息的采集需要通过整合多个药房系统数据，实现数据互联，知识互联，形成有效的知识储备。构建联邦式数据仓库进行信息的整合[15]。

1.2  知识库构建（用药监测）

数据仓库构建之后就可以根据现有的数据进行信息的抽取以及挖掘，形成可供使用的知识规则以及知识库。构建知识库一方面可以更好地利用好上游数据，另一方面也可以更好地为下游应用提供必要的数据 支撑。同时也为药品检测监管提供有力的支撑以及信息[16-19]。知识库构建可以更好地为用药人员以及医护人员提供良好的辅助作用，对于医护人员来说，构建一个好的知识库可以更加准确的指导用药。对于用户来说，使用知识库可以避免滥用药物，同时使用知识库也能促进药房审计以及管理工作的进行。对于高层用户决策制定具有不可替代的效果。

2  人工智能下的自动化药房构建

2.1  药品出入库

自动化药房的构建，离不开药品的出库，入库以及统计。目前基于人工智能的统计技术已经达到了较大的发展。近两年来用于计数的crowd counting网络得到了越来越多的关注[20]。ASD（Adaptive scenario discovery）[21]网络是一个效果较为突出的计数网络。使用人工智能的方式，代替传统的光学计件以及人工计件是实现自动化药房的有效手段。

ASD是一个典型的卷积神经网络结构，ASD主要是将典型的计数问题作为一个回归问题进行解决，这样就使得网络可以计数任意形状的物体，从而具有较强的适应性。使用这类网络计数就可以代替传统的手工操作。从而实现效率的极大提升。结合知识库系统，当数量到达存货阈值时，就能发出报警。从而使得管理人员更好地掌握药品数量。同时如果药品积压也会在系统中进行响应。

2.2  药品监管纠错以及药品全过程追踪

数据的输入输出以及存储得到解决之后，数据就能在整个应用系统中得到应用。实现电子化信息的跟踪，让每一步操作有据可查，这样就可以在发生意外时候进行必要的追责。而且数据库更新是一个迭代的过程，随着数据的不断丰富，知识库的构建。对于一些常见的错误就能及时得到提示以及纠正。让危险或者意外扼制在萌芽阶段。

2.3  药品配送

随着物联网技术和人工智能技术的发展，人工智能有了进一步飞跃[22-26]。人工智能的最终目标就是产生一种类人的机器人。目前对于机器人的研究已经可以满足简单的物品配送[27-28]。使用机器人配送，就可以实现一个药方管理全流程闭环。一方面是使用机器人进行配送，可以将药房的物理存在进行淡化。药房就成了一个可以无限延伸的概念。只要可以连接药房的位置都可以进行必要的操作。可以淡化年龄时间段对于药房的影响。目前很多人总会在家里囤积很多药品。这是因为，用户并不能真正的实现24小时不间断获取服务，使用机器人进行配送可以在很大程度上解决这一问题，真正实现24小时的服务。而且随着知识库的丰富，迭代的知识增量会使得药房变成一个更加智能的存在。变成一个更加方便的助手。当这一闭环形成以后，药房系统就成了一个人机混合（human in the loop）的智能系统。能够真正的拥有了能够学习的能力。

2.4  处方审核与点评

知识库的更新以及学习是一个较低维度的学习与更新过程，这种繁杂的事务如果要加以干预，那么就会比较繁琐。开具处方目前为止是一个较为高维的人类智能活动。如果要使得机器学会这个能力，那么就得进行数据的标注与纠正，使用处方审核与点评就可以使得整个系统有着进一步的应用扩展。

3  结论

随着智能时代的到来，如何构建一个更加智能高效方便的药房管理系统是一个有实际意义的工作。本文以构建闭环核心知识库为中心任务，从构建系统的外围输入，扩展系统的使用效果着手。结合目前行之有效的计数技术以及机器人技术。设计了一套行之有效的全流程智能管理系统。

参考文献

[1]Dos Santos D P， Giese D， Brodehl S， et al. Medical students attitude towards artificial intelligence： a multicentre survey[J]. European radiology， 2019， 29（4）： 1640-1646.

[2]钟燕珠， 李輝诚， 区炳雄， 等. 基于“互联网+中医药”背景下我院智慧药房管理模式的建立及实践[J]. 中国药房， 2019（18）： 2460-2468.

[3]茹正松. 计算机在医院药房管理中的应用研究[J]. 电脑知识与技术， 2018， 14（36）： 267-268.

[4]宋妍. 计算机信息系统运用于医院药房管理中的意义分析[J]. 中国卫生产业， 2017， 14（28）： 58-59.

[5]苏英. 计算机信息系统在医院药房管理中的应用探讨[J]. 北方药学， 2015， 12（11）： 120-121.

[6]马良娥. 基层医院药房管理存在问题及对策[J]. 临床医药文献电子杂志， 2019， 6（68）： 186.

[7]苏茂泉， 李志贤. 智慧云药房管理系统的设计与实现[J]. 电子技术与软件工程， 2019（17）： 1-2.

[8]樊华. 互联网+背景下医院信息网络建设研究[J]. 电子技术与软件工程， 2017（17）： 37.

[9]胡敏达. 药房自助终端系统设计与实现[D]. 东南大学， 2018.

[10]彭敏， 徐惠芳， 徐玉婷， 等. “互联网+中药房”建设模式研究[J]. 中医药导报， 2018， 24（24）： 1-4.

[11]Snell， Jake， Kevin Swersky， and Richard Zemel. “Prototypical networks for few-shot learning.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.

[12]孙红伟. 药品仓库托管住院药房大输液的模式探讨[J]. 临床合理用药杂志， 2017， 10（04）： 156-157.

[13]任欣. 数据仓库在昆明某连锁药房药品销售统计的应用[J]. 通讯世界， 2015（12）： 204.

[14]顾欣. 基于数据挖掘药房管理系统设计与开发[D]. 中国石油大学（华东）， 2014.

[15]Jindal R， Acharya A. Federated data warehouse architecture[J]. Wipro Technologies white paper， 2004.

[16]廖莉， 许晓强， 许宇璐， 等. 基于“德尔菲法”构建儿童安全用药指导知识库[J]. 中国现代医生， 2019， 57（22）： 93-97.

[17]张崇宇. 基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现[D]. 北京邮电大学， 2019.

[18]张丽， 杨耀芳， 朱建萍， 等. 消化系统用药知识库智能化管理系统的应用[J]. 中国药师， 2019， 22（02）： 378-380.

[19]王静. 大数据环境下药品安全突发事件预警研究[D]. 南京邮电大学， 2018.

[20]V. A. Sindagi， V. M. Patel， A survey of recent advances in cnn-based single image crowd counting and density estimation[J]， Pattern Recognition Letters. 107 （2018） 3–16.

[21]X. Wu， Y. Zheng， H. Ye， et al， Adaptive scenario discovery for crowd counting， in： IEEE International Conference on Acoustics， Speech， and Signal Processing （ICASSP）， 2019， pp. 2382–2386.

[22]梁子鑫. 探讨新时代背景下新兴技术在人工智能中的应用[J]. 软件， 2018， 39（7）： 166-169.

[23]刘强. 人工智能在计算机网络技术中的实践与探索[J]. 软件， 2018， 39（11）： 242-245.

[24]汪子尧， 贾娟. 人工智能的前生、今世与未来[J]. 软件， 2018， 39（2）： 223-226.

[25]马程， 魏怡卓， 曹瑜， 等. 老人意外跌倒远程智能监控系统的设计与实现[J]. 软件， 2018， 39（3）： 209-217.

[26]程娅， 吴高明. 基于“三位一体”生态链的智能手环大数据分析系统实证研究[J]. 软件， 2018， 39（4）： 24-27.

[27]Chen C， Guo W， Zheng P， et al. Stable Motion Control Scheme Based on Foot-Force Distribution for a Large-Scale Hexapod Robot[C]//2019 IEEE 4th International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics （ICARM）. IEEE， 2019： 763-768.

[28]Gilbert Jr D L， Williams M R， Huttlin A M O， et al. Autonomous coverage robot： U. S. Patent 10， 299， 652[P]. 2019-5-28.