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龙图腾网获悉南方医科大学南方医院申请的专利一种基于大数据分析的临床智能排班方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119941215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510431744.7，技术领域涉及：G06Q10/1093；该发明授权一种基于大数据分析的临床智能排班方法及系统是由李笑银;包良笑设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的临床智能排班方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大数据分析的临床智能排班方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取患者数据、护士数据及环境数据的数据集合，并对数据集合进行预处理生成标准化数据集；处理标准化数据集，预测未来排班的护理需求；基于护士的技能、当前工作负荷及历史工作数据，通过推荐算法生成层级化护士分配方案；采用遗传算法结合动态约束条件，生成满足层级化护士分配方案与护理需求的排班表；基于排班表的排班数据与生理指标，通过监督学习模型动态调整各护士的工作负荷，生成第一排班策略；通过强化学习模型在突发情况下自动匹配替补护士并优化第一排班策略，生成第二排班策略。本发明能够提升临床排班的效率和准确性。

本发明授权一种基于大数据分析的临床智能排班方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的临床智能排班方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者数据、护士数据及环境数据的数据集合，并对所述数据集合进行预处理生成标准化数据集； 利用时间序列预测模型和决策树模型处理所述标准化数据集，预测未来排班的护理需求； 基于护士的技能、当前工作负荷及历史工作数据，通过推荐算法生成层级化护士分配方案，包括：协同过滤推荐算法，基于历史排班数据匹配各护士与排班班次的适应度；KNN算法，计算各护士之间的工作负荷相似度；根据所述适应度和所述工作负荷相似度，生成所述层级化护士分配方案；还包括：构建用于最大化护士满意度评分与护理需求覆盖率的加权和的第一适应度函数；构建用于最小化护士疲劳指数总和与排班调整次数的乘积的第二适应度函数；根据所述第一适应度函数的函数值，以及所述第二适应度函数的函数值，确定所述适应度； 采用遗传算法结合动态约束条件，生成满足所述层级化护士分配方案与所述护理需求的排班表；所述遗传算法的动态约束条件包括每日工作时长约束，每周排班天数约束和连续休息天数约束； 基于所述排班表的排班数据与生理指标，通过监督学习模型动态调整各护士的工作负荷，生成第一排班策略； 通过强化学习模型在突发情况下自动匹配替补护士并优化所述第一排班策略，生成第二排班策略。

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