[发明专利]资源分配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与医疗机构的就诊人次预测相关的输入参数，所述输入参数是指与所述医疗机构的就诊人次预测相关的用户输入的参数；

基于所述输入参数和目标相关性，确定k组随机参数，所述随机参数是指与所述医疗机构的就诊人次预测相关的随机生成的参数，所述目标相关性包括所述随机参数和所述输入参数之间的相关性，所述k为正整数；

基于所述输入参数和所述k组随机参数，进行k轮就诊人次预测处理，得到所述医疗机构k组初始的就诊人次预测结果；

基于所述k组初始的就诊人次预测结果，确定所述医疗机构最终的就诊人次预测结果；

基于所述医疗机构最终的就诊人次预测结果，确定针对所述医疗机构的资源分配建议信息，所述资源分配建议信息用于向所述医疗机构分配资源时提供建议。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述输入参数和目标相关性，确定k组随机参数，包括：

基于历史输入参数和历史随机参数，分别确定所述历史输入参数和所述历史随机参数的边缘分布函数；

基于所述历史输入参数和所述历史随机参数的边缘分布函数，得到目标连接函数，所述目标连接函数用于指示所述目标相关性；

基于所述目标连接函数，确定所述k组随机参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述医疗机构最终的就诊人次预测结果，确定针对所述医疗机构的资源分配建议信息，包括：

基于所述医疗机构最终的就诊人次预测结果，确定所述医疗机构的资源需求预测信息，所述资源需求预测信息是指预测得到的所述医疗机构的资源需求情况；

基于所述医疗机构的资源需求预测信息，确定针对所述医疗机构的资源分配建议信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述资源需求预测信息包括设备需求预测信息和/或医师需求预测信息，所述设备需求预测信息是指预测得到的所述医疗机构的设备需求情况，所述医师需求预测信息是指预测得到的所述医疗机构的医师需求情况；

所述基于所述医疗机构最终的就诊人次预测结果，确定所述医疗机构的资源需求预测信息，包括：

确定所述最终的就诊人次预测结果中处于第i类年龄范围且在第j类型医疗机构就诊的目标就诊人次预测结果，所述i、j为正整数；

基于所述目标就诊人次预测结果及目标对应关系，确定所述资源需求预测信息，所述目标对应关系是指处于第i类年龄范围且在第j类型医疗机构就诊的用户与设备需求情况的对应关系和/或处于第i类年龄范围且在第j类型医疗机构就诊的用户与医师需求情况的对应关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述输入参数和所述k组随机参数，进行k轮就诊人次预测处理，得到所述医疗机构k组初始的就诊人次预测结果，包括：

通过机器学习模型对所述输入参数和所述k组随机参数进行处理，得到所述k组初始的就诊人次预测结果，所述机器学习模型是指用于预测所述医疗机构的就诊人次的神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入参数包括总参保人数；所述随机参数包括处于第i类年龄范围且在第j类型医疗机构就诊的个人年就诊次数，所述i、j为正整数；

所述基于所述输入参数和所述k组随机参数，进行k轮就诊人次预测处理，得到所述医疗机构k组初始的就诊人次预测结果，包括：

通过预测模型将所述总参保人数按照n类年龄范围划分为n类参保人员，所述n为大于等于所述i的正整数；

基于所述个人年就诊次数、所述n类参保人员中各类的人数，确定所述k组初始的就诊人次预测结果。