[发明专利]一种药品管理系统在审
申请号: | 201711041402.6 | 申请日: | 2017-10-30 |
公开(公告)号: | CN107945883A | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 周纯栋 | 申请(专利权)人: | 无锡中盛医疗设备有限公司 |
主分类号: | G16H70/40 | 分类号: | G16H70/40;G16H20/10 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 214192 江苏省无*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 药品 管理 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种管理系统,尤其涉及一种药品管理系统。
技术背景
药品在保持人们健康中起着重要的作用,毕竟人的一生中难免会遇到各种各样的疾病,要治愈它只有通过医治,并服用药物或者借助药物的治疗。
医院各种药品的用量并非每时每刻处于恒定的状态。疾病的发生和爆发也往往具有季节性、地理差异性以及其他不可预知性。一方面,当某种流行性疾病发生时,很容易导致医院某种或某类药品用量突然增加,从而造成库存不足;库存的不足也将延误患者的治疗,而延误治疗对某些传染病或流行病的患者来说可能是致命的。另一方面,药品本身也存在保质期,当某一类药品需求量减少或存在潜在的需求量减少的可能性时,将可能导致药品超出保质期而造成损失。
发明内容
发明目的:针对现有技术的不足,本发明提出一种药品管理系统,能够基于各种相关因素对药品的需求量做出合理准确预测,以便及时地补充可能存在紧缺风险的药品,且同时提高药品的利用率。
技术方案:本发明所述的药品管理系统,包括数据管理平台、分析平台和警报平台;所述数据管理平台包括:预约挂号监控模块,用于记录医院各科室当前预约情况的相关信息;处方监控模块,用于记录医生当前开具的处方中各类药品的相关信息;历史疾病记录模块,用于记录历年各类疾病的发病情况的相关信息;药品库存监控模块,用于记录当前药品库中各类药品的相关信息;所述分析平台用于接收来自所述数据管理平台的数据,基于所接收的数据分析估计出各类药品当前的紧缺程度,并基于所述紧缺程度向所述警报平台发送包含紧缺药品的相关信息的消息;所述警报平台响应于所述消息向工作人员发出示警并对紧缺药品的所述相关信息进行显示。
进一步地,所述当前预约情况的相关信息包括:预约科室、患者的年龄、性别、过敏史和既往病史。
进一步地,医生当前开具的处方中各类药品的相关信息包括:药品名称、药品用量和服用方式。
进一步地,历年各类疾病的发病情况的相关信息包括:历年各类疾病的发病时间、发病人数以及各类相关药品的种类和用量。
进一步地,当前药品库中各类药品的相关信息包括:各类药品的名称、条形码编号、库存量、生产日期和保质期。
进一步地,所述药品管理系统还包括药品发放平台,所述药品管理系统还包括药品发放平台,其中所述分析平台基于来自所述数据管理平台中的所述药品库存监控模块的数据向所述药品发放平台发送指令,以指示所述药品发放平台将仍在保质期内但距离保质期最近的药发放给患者。
有益效果:本发明与现有技术相比,其优点为:(1)可以及时地对各类药品的紧缺程度进行准确的预判,以尽量确保各类药品不出现紧缺的情况,从而避免延误患者的疾病治疗;(2)可以尽量地提高药品的利用率,避免某些富余药品因超过保质期而造成浪费。
附图说明
图1为本发明的药品管理系统的结构示意图;
图2为本发明的预约挂号监控模块的信息结构示意图;
图3为本发明的处方监控模块的信息结构示意图;
图4为本发明的历史疾病记录模块的信息结构示意图;
图5为本发明的药品库存监控模块的信息结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例来对本发明的技术方案进行进一步说明。
参见图1,本发明的药品管理系统包括数据管理平台、分析平台和警报平台;所述数据管理平台又进一步包括预约挂号监控模块、处方监控模块、历史疾病记录模块和药品库存监控模块。其中,分析平台接收并分析来自数据管理平台所接收到的数据,并依据分析结果向警报平台发送消息。此外,该药品管理系统还可以包括药品发放平台,用于根据来自分析平台的指令进行药品发放。
如图2所示,预约挂号监控模块用于对医疗机构的预约挂号系统中的各科室当前预约情况的相关信息进行收集和记录。这些相关信息来自已经完成预约挂号但医生还没有为其开具处方的患者。例如,这些相关信息包括:预约科室、患者的年龄、性别、过敏史、既往病史中的一项或多项。预约挂号监控模块记录这些相关信息,实时地或者按照一定的时间间隔将这些数据发送给分析平台用于后续分析。对于预约某一科室、处于某一年龄阶段、某一性别、具有某种过敏史或既往病史的患者来说,医生为其开具的药品是有迹可循的,具有一定的统计规律。根据各科室当前预约情况的相关信息,便可以通过智能算法对近期某些药品的潜在需求量进行一定程度的预判。相比于仅仅依靠库存量的多少来判断药品的紧缺程度而言,这种考虑了当前预约挂号情况的预判将会使判断结果更为准确。
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