[发明专利]糖尿病管理云平台系统及电子智能药盒

权利要求书

1.一种云平台系统，其包括通过网络链接的卫生管理部门、患者用终端和智能药盒，均配置有应用程序，其特征在于，医生通过卫生管理部门终端配置的应用程序为患者制定治疗方案、随访计划和复诊计划，根据处方控制药品分配设备将药品分配到智能药盒中，并将根据处方确定的服药时间表发送给智能药盒和患者终端；患者终端配置的应用程序被配置为根据服药时间表到服药时间时提醒患者服药并提醒患者上报服药效果，患者利用其终端的应用程序上报服药效果，并查看治疗方案、随访计划和复诊计划，智能药盒运行应用程序被配置为根据服药时间表定时提醒患者服药。

2.根据权利要求1所述的云平台系统，其特征在于，卫生管理部门终端配置的应用程序还至少包括人工智能模块，其辅助医生从多种性能相似药品中寻找最佳药品，人工智能模块执行如下步骤：

1)对患者病因和相关药品进行粗相关计算，获取与病因x₀粗关联成功的m个药品，构成粗关联成功的多种药品集合X＝{x₁,…，x_i,…,x_m}，其中，i＝1,2,…，m，m为大于1的自然数；

2)对每个粗相关成功的药品x_i，选择药品x_i的n个特征指标构成集合X_i＝{x_i1,...，x_ij,...,x_in}，其中，x_ij为第i个药品中第j个特征指标，计算药品特征指标的绝对差

其中，j＝1,2,…,n，n为大于2的自然数，maxx_j和minx_j分别表示m个粗关联药品中第j个特征指标的最大值和最小值；

3)病因x₀的特征指标集合为X₀＝{x₀₁,...，x_0j,…,x_0n}，特征指标的绝对差为：

4)利用下式计算药品x_i的特征指标x_ij和病因x₀的特征指标x_0j的灰关联系数r(x_0j,x_ij)：

其中,ρ为权重，由反馈训练模块反复训练确定，

表示对Δ_ij取极小值；

表示对Δ_ij取极大值；

5)计算特征指标的相对离散度权u_j：

6)利用下式计算药品x_i的特征指标x_ij和病因x₀的特征指标x_0j的灰色关联度r(x₀,x_i)：

7)计算粗关联成功的m个药品的每一个病药品与病因x₀的灰色关联度，并对灰色关联度排序，利用下式求得最大灰色关联度：

与病因x₀的灰色关联度最大的药品x_p即为与病因关联的药品。

3.根据权利要求1-2任一所述的云平台系统，其特征在于，药品分配设备包括多个药品分配机构，所述分配机构包括平行设置的转动轴、固定轴、导向轴和压带轴，所述转动轴、固定轴、导向轴和压带轴活动地设置有两个药品包装夹持架，每个夹持架沿第一方向设置有第一通孔、第二通孔、第三通孔和滑槽，沿第二方向设置有一个凹槽，第一方向和第二方向垂直；转动轴、固定轴、导向轴和压带轴分别插入在第一通孔、第二通孔、第三通孔和滑槽中，转动轴和固定轴在凹槽的位置分别设置有主动轮和从动轮，主动轮固定于转动轴上，从动轮活动地套在固定轴上，主动轮和从动轮上设置有传动带；传动带等间隔设置有凸起，药品包装的通孔的直径与凸起的直径相同；导向轴插入在第三通孔中，其在凹槽的位置处设置有支撑轮；所述压带轴插入在滑槽中，压带轴在凹槽的位置设置有压带轮，压带轴在滑槽中移动，以使压带轮将药品包装压紧在支撑轮上，或者使压带轮与支撑轮之间保持一定间隙，使药品包装通过间隙。