1.本发明涉及医疗分布式系统数据同步技术领域，具体是一种分布式系统中网状数据同步方法及系统。
背景技术：
2.医疗耗材的供应链管理是医疗机构日常运营的关键部分。随着医疗服务需求的增加以及医疗技术的不断发展，医疗耗材的种类和数量不断增加，使得医疗机构需要更高效、精确和可靠的耗材采购、库存管理和分发方式；传统的医疗耗材管理主要是各个单位负责各自的耗材管理，而缺不能有效的了解到时长供需情况、价格情况，也缺乏对未来耗材紧缺程度的智能预测的手段，从而会出现对耗材使用情况判断不足，导致耗材不够，或未能找到成本更低的耗材供应方式；因此，需要一种为医疗机构实时监测耗材需求以及供需关系，并提供合适的购买策略的方法；为此，本发明提出一种分布式系统中网状数据同步方法及系统。
技术实现要素：
3.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种分布式系统中网状数据同步方法及系统，智能评判医疗耗材在未来的紧缺度和供需关系，保证医疗耗材的供应，并减少对紧缺医疗耗材的购买成本。
4.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种分布式系统中网状数据同步方法，包括以下步骤：步骤一：收集历史耗材使用量序列，并基于历史耗材使用量序列，生成库存消耗量预测模型集合；步骤二：每个医疗机构根据过去的滑动窗口长度的耗材使用数据，使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合；步骤三：每个医疗机构基于预测耗材使用量集合，为每种医疗耗材生成待采购集合；每个医疗机构和耗材供应商分别通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量；步骤四：每个医疗机构基于所有医疗机构的待采购集合、耗材供应商的耗材供应量、医疗耗材价格以及耗材运输距离，构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略；步骤五：从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略；其中，所述收集历史耗材使用量序列的方式为：对于每个医疗机构的每种医疗耗材，初始化历史耗材使用量序列为空序列，并按时间顺序依次收集过去每个消耗周期中，对应的医疗机构中对应的医疗耗材的消耗量，并将每次收集的消耗量添加至对应的历史耗材使用量序列；其中，所述生成库存消耗量预测模型的方式为：对于每个医疗机构中的每种医疗耗材，根据实际经验预设预测时间步长、滑动步
长以及滑动窗口长度，将历史耗材使用量序列使用滑动窗口方法转化为多个训练样本，将每组训练样本作为库存消耗量预测模型的输入，库存消耗量预测模型以未来的预测时间步长的医疗耗材的消耗量集合作为输出，历史耗材使用量序列中每个训练样本后续的预测时间步长内的医疗耗材的消耗量集合作为预测目标，对库存消耗量预测模型进行训练；生成预测医疗耗材的消耗量集合的库存消耗量预测模型；所述库存消耗量预测模型为rnn神经网络模型或lstm神经网络模型中的任意一个；所有的训练完成的库存消耗量预测模型组成库存消耗量预测模型集合；所述使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合的方式为：每个医疗机构的后台分析系统在每个消耗周期结束后，从当前消耗周期开始，往前回溯滑动窗口长度的消耗周期，收集每种医疗耗材在每个回溯的消耗周期对应的医疗耗材的消耗量，组成消耗量预测序列，所述消耗量预测序列中的消耗量按时间从先到后的顺序进行排列；将所述消耗量预测序列输入对应医疗耗材的库存消耗量预测模型中，获得输出的预测时间步长内的预测耗材使用量集合；生成待采购集合的方式为：在每个消耗周期结束时，将医疗机构的编号标记为i，将医疗耗材的编号标记为j，将第i个医疗机构中第j种医疗耗材的耗材库存量标记为kij；计算第i个医疗机构中第j种医疗耗材的预测时间步长内的预测耗材使用量集合的消耗量总量，并将该总量表示为消耗总量，并标记为zij；为每个医疗机构i和医疗耗材生成待采购集合，所述待采购集合的形式为：{医疗机构编号i，医疗耗材编号j，耗材需求量xij}；若耗材库存量kij与小于或等于消耗总量zij，耗材需求量xij=zij-kij di，di为每个医疗机构预设的用于为未来需求储备的应急量；若耗材库存量kij大于或等于消耗总量zij，耗材需求量xij=0；所述通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量集合的方式为：构造分布式网络系统；在所述分布式网络系统中，每个医疗机构和每个耗材供应商分别作为一个网络节点，各个网络节点之间均存在至少一条网络路由；为每个医疗耗材对应的耗材供应商设置一个耗材供应量变量；所述耗材供应量变量初始化为耗材供应商的实际的可用于供应的医疗耗材数量；在每个消耗周期结束时，每个医疗机构更新每种医疗耗材对应的待采购集合，且每个耗材供应商根据售卖的医疗耗材的数量以及新上架的医疗耗材的数量，更新对应的耗材供应量变量；在每个消耗周期结束时，每个医疗机构和耗材供应商分别将更新后的待采购集合和耗材供应量变量通过网络路由发送至各个医疗机构的后台分析系统中；所述构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略；的方式为：在每个消耗周期结束时，将第j种医疗耗材的每个耗材供应商的编号标记为mj，将第mj个耗材供应商的耗材供应量标记为gmj，将第mj个耗材供应商对第j种医疗耗材的医疗耗材价格标记为pmj；
将第i个医疗机构与第mj个耗材供应商的耗材运输距离标记为limj；每个医疗机构从其所有待采购集合中筛选出耗材需求量大于0的医疗耗材；对于第i个医疗机构，将筛选出的医疗耗材的编号标记为j0；每个后台分析系统将所处的医疗机构的编号标记为i0，对于第i0个医疗机构的第j0种医疗耗材：后台分析系统构造二值变量yimj0；所述二值变量yimj0=1时，表示第i个医疗机构从第mj0个耗材供应商采购第j0种医疗耗材；所述二值变量yimj0=0时，表示第i个医疗机构不从第mj0个耗材供应商采购第j0种医疗耗材；构造优化目标函数fj0，其中优化目标函数；其中，a1和a2分别为预设的比例系数；构造约束目标集合u，其中约束目标集合u包括：；以最小化优化目标函数fj0为整数规划问题的优化目标，以约束目标集合u作为整数规划问题的约束目标集合，使用整数规划求解工具对所述整数规划问题进行求解，得到解集合以及优化目标函数的值；所述解集合中，找出值为1的变量yimj0，则第i0个医疗机构的后台分析系统生成的耗材预购策略为，第i个医疗机构从第mj0个耗材供应商处采购量为xij0的第j0种医疗耗材；所述从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略的方式为：在每个消耗周期结束，各个医疗机构生成耗材预购策略后，将耗材预购策略和优化目标函数的值发送至所有医疗机构的后台分析系统中，后台分析系统从所有优化目标函数的值中挑选出最小的值，并将对应的耗材预购策略作为最佳耗材预购策略。
5.根据本发明的实施例2提出一种分布式系统中网状数据同步系统，包括历史数据收集模块、模型训练模块、数据同步模块以及耗材预购策略生成模块；其中，各个模块之间通过电性连接；历史数据收集模块，收集历史耗材使用量序列，并将历史耗材使用量序列发送至模型训练模块；模型训练模块，基于历史耗材使用量序列，生成库存消耗量预测模型集合，并将库存消耗量预测模型集合发送至数据同步模块；数据同步模块，根据过去滑动窗口长度的耗材使用数据，使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合，再基于预测耗材使用量集合，为每个医疗机构的每种医疗耗材生成待采购集合，每个医疗机构和耗材供应商分别通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量，并将待采购集合、耗材供应商的耗材供应量发送至耗材预购策略生成模块；耗材预购策略生成模块，基于所有医疗机构的待采购集合、耗材供应商的耗材供应量、医疗耗材价格以及耗材运输距离，为每个医疗机构构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略，最后从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略。
6.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过收集历史耗材使用量序列，并基于历史耗材使用量序列，生成库存消耗量预测模型集合，每个医疗机构根据过去滑动窗口长度的耗材使用数据，使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合，每个医疗机构基于预测耗材使用量集合，为每种医疗耗材生成待采购集合；每个医疗机构和耗材供应商分别通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量，每个医疗机构基于所有医疗机构的待采购集合、耗材供应商的耗材供应量、医疗耗材价格以及耗材运输距离，构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略，最后从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略；智能评判医疗耗材在未来的紧缺度和供需关系，保证医疗耗材的供应，并减少对紧缺医疗耗材的购买成本。
附图说明
7.图1为本发明的实施例1中分布式系统中网状数据同步方法的流程图；图2为本发明的实施例2中分布式系统中网状数据同步系统的模块连接关系图。
具体实施方式
8.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
9.如图1所示，一种分布式系统中网状数据同步方法，包括以下步骤：步骤一：收集历史耗材使用量序列，并基于历史耗材使用量序列，生成库存消耗量预测模型集合；步骤二：每个医疗机构根据过去的滑动窗口长度的耗材使用数据，使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合；步骤三：每个医疗机构基于预测耗材使用量集合，为每种医疗耗材生成待采购集合；每个医疗机构和耗材供应商分别通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量；步骤四：每个医疗机构基于所有医疗机构的待采购集合、耗材供应商的耗材供应量、医疗耗材价格以及耗材运输距离，构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略；步骤五：从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略；其中，所述收集历史耗材使用量序列的方式为：对于每个医疗机构的每种医疗耗材，初始化历史耗材使用量序列为空序列，并按时间顺序依次收集过去每个消耗周期中，对应的医疗机构中对应的医疗耗材的消耗量，并将每次收集的消耗量添加至对应的历史耗材使用量序列；其中，所述消耗周期可以是一天、一周或一月等，具体的消耗周期的时长可以根据各个医疗机构的实际需求确定；所述医疗耗材包括但不限于一次性手术衣、手套、口罩、导尿管、注射器、采血针等；
其中，所述生成库存消耗量预测模型的方式为：对于每个医疗机构中的每种医疗耗材，根据实际经验预设预测时间步长、滑动步长以及滑动窗口长度，将历史耗材使用量序列使用滑动窗口方法转化为多个训练样本，将每组训练样本作为库存消耗量预测模型的输入，库存消耗量预测模型以未来的预测时间步长的医疗耗材的消耗量集合作为输出，历史耗材使用量序列中每个训练样本后续的预测时间步长内的医疗耗材的消耗量集合作为预测目标，对库存消耗量预测模型进行训练；生成预测医疗耗材的消耗量集合的库存消耗量预测模型；所述库存消耗量预测模型为rnn神经网络模型或lstm神经网络模型中的任意一个；可以理解的是，无论是rnn神经网络模型或lstm神经网络模型，其网络的结构（网络深度、是否使用残差网络技术等）以及训练参数的选择（例如：训练步长、epoch等）为工程实现的问题，本领域的技术人员可以根据具体的训练需求进行设置；所有的训练完成的库存消耗量预测模型组成库存消耗量预测模型集合；需要说明的是，滑动窗口方法作为循环神经网络模型或时间序列预测模型的常规技术手段，本发明在此不再做原理性说明；但为了本发明更便于实施，本发明提供如下的关于滑动窗口方法的示例：假设我们要用历史数据[1,2,3,4,5,6]来训练一个时间预测模型，设置预测时间步长为1，滑动步长设置1以及滑动窗口长度设置为3；则生成3组训练数据和对应的预测目标数据：[1,2,3]、[2,3,4]以及[3,4,5]作为训练数据，以[4]、[5]以及[6]分别作为预测目标；所述使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合的方式为：每个医疗机构的后台分析系统在每个消耗周期结束后，从当前消耗周期开始，往前回溯滑动窗口长度的消耗周期，收集每种医疗耗材在每个回溯的消耗周期对应的医疗耗材的消耗量，组成消耗量预测序列，所述消耗量预测序列中的消耗量按时间从先到后的顺序进行排列；将所述消耗量预测序列输入对应医疗耗材的库存消耗量预测模型中，获得输出的预测时间步长内的预测耗材使用量集合；生成待采购集合的方式为：在每个消耗周期结束时，将医疗机构的编号标记为i，将医疗耗材的编号标记为j，将第i个医疗机构中第j种医疗耗材的耗材库存量标记为kij；可以理解的是，当医疗机构对医疗耗材进行补充后，后台分析系统会同步更新对应的耗材库存量；计算第i个医疗机构中第j种医疗耗材的预测时间步长内的预测耗材使用量集合的消耗量总量，并将该总量表示为消耗总量，并标记为zij；为每个医疗机构i和医疗耗材生成待采购集合，所述待采购集合的形式为：{医疗机构编号i，医疗耗材编号j，耗材需求量xij}；若耗材库存量kij与小于或等于消耗总量zij，耗材需求量xij=zij-kij di，di为每个医疗机构预设的用于为未来需求储备的应急量；若耗材库存量kij大于或等于消耗总量zij，耗材需求量xij=0；从而实现智能评判医疗耗材在未来的紧缺度，保证医疗耗材的供应；
所述通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量集合的方式为：构造分布式网络系统；在所述分布式网络系统中，每个医疗机构和每个耗材供应商分别作为一个网络节点，各个网络节点之间均存在至少一条网络路由；为每个医疗耗材对应的耗材供应商设置一个耗材供应量变量；所述耗材供应量变量初始化为耗材供应商的实际的可用于供应的医疗耗材数量；在每个消耗周期结束时，每个医疗机构更新每种医疗耗材对应的待采购集合，且每个耗材供应商根据售卖的医疗耗材的数量以及新上架的医疗耗材的数量，更新对应的耗材供应量变量；在每个消耗周期结束时，每个医疗机构和耗材供应商分别将更新后的待采购集合和耗材供应量变量通过网络路由发送至各个医疗机构的后台分析系统中；所述构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略；的方式为：在每个消耗周期结束时，将第j种医疗耗材的每个耗材供应商的编号标记为mj，将第mj个耗材供应商的耗材供应量标记为gmj，将第mj个耗材供应商对第j种医疗耗材的医疗耗材价格标记为pmj；将第i个医疗机构与第mj个耗材供应商的耗材运输距离标记为limj；每个医疗机构从其所有待采购集合中筛选出耗材需求量大于0的医疗耗材；对于第i个医疗机构，将筛选出的医疗耗材的编号标记为j0；每个后台分析系统将所处的医疗机构的编号标记为i0，对于第i0个医疗机构的第j0种医疗耗材：后台分析系统构造二值变量yimj0；所述二值变量yimj0=1时，表示第i个医疗机构从第mj0个耗材供应商采购第j0种医疗耗材；所述二值变量yimj0=0时，表示第i个医疗机构不从第mj0个耗材供应商采购第j0种医疗耗材；构造优化目标函数fj0，其中优化目标函数；其中，a1和a2分别为预设的比例系数；可以理解的是，优化目标函数用于评估第j0种医疗耗材的购买成本和运输成本；构造约束目标集合u，其中约束目标集合u包括：；其中，用于限制每个医疗机构仅从一个耗材供应商出采购第j0种医疗耗材；用于限制每个耗材供应商提供的医疗耗材不大于其耗材供应量；为二值限制；以最小化优化目标函数fj0为整数规划问题的优化目标，以约束目标集合u作为整数规划问题的约束目标集合，使用整数规划求解工具对所述整数规划问题进行求解，得到解集合以及优化目标函数的值；所述解集合中，找出值为1的变量yimj0，则第i0个医疗机构的后台分析系统生成的耗材预购策略为，第i个医疗机构从第mj0个耗材供应商处采购量为xij0的第j0种医疗耗材；所述从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略的方式为：
可以理解的是，整数规划问题作为典型的np问题，现有的求解工具无法求解出最优解，因此，即时每个医疗机构的后台分析系统中的整数规划问题形式相同，其解集合也不相同；在每个消耗周期结束，各个医疗机构生成耗材预购策略后，将耗材预购策略和优化目标函数的值发送至所有医疗机构的后台分析系统中，后台分析系统从所有优化目标函数的值中挑选出最小的值，并将对应的耗材预购策略作为最佳耗材预购策略。
实施例2
[0010]
如图2所示，一种分布式系统中网状数据同步系统，包括历史数据收集模块、模型训练模块、数据同步模块以及耗材预购策略生成模块；其中，各个模块之间通过电性连接；其中，所述历史数据收集模块主要用于收集历史耗材使用量序列，并将历史耗材使用量序列发送至模型训练模块；其中，所述模型训练模块主要用于基于历史耗材使用量序列，生成库存消耗量预测模型集合，并将库存消耗量预测模型集合发送至数据同步模块；其中，所述数据同步模块主要用于每个医疗机构根据过去滑动窗口长度的耗材使用数据，使用库存消耗量预测模型集合获得未来预测时间步长内的预测耗材使用量集合，再基于预测耗材使用量集合，为每种医疗耗材生成待采购集合，每个医疗机构和耗材供应商分别通过分布式系统同步待采购集合和耗材供应量，并将待采购集合、耗材供应商的耗材供应量发送至耗材预购策略生成模块；其中，所述耗材预购策略生成模块主要用于每个医疗机构基于所有医疗机构的待采购集合、耗材供应商的耗材供应量、医疗耗材价格以及耗材运输距离，构造整数规划问题，对整数规划问题求解，生成耗材预购策略，最后从所有耗材预购策略中，挑选最佳耗材预购策略。
[0011]
以上的预设的参数或预设的阈值均由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
[0012]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。