一种诊疗机构的监管方法技术

本发明专利技术公开了一种诊疗机构的监管方法，属于诊疗机构管理领域，该监管方法包括：获取经营证照图片，并对经营证照图片进行预处理，得到预处理图片；对预处理图片进行文字识别，得到经营信息；根据经营信息，对诊疗机构进行监管。本发明专利技术通过自动识别经营证照图片中的经营信息，降低了审核时间和人工成本，并且解决了人工识别容易出错的问题。本发明专利技术对经营信息进行识别以及判断，实现了对诊疗机构的经营药品和经营资质的监管。和经营资质的监管。和经营资质的监管。

【技术实现步骤摘要】
一种诊疗机构的监管方法


[0001]本专利技术属于诊疗机构管理领域，具体涉及一种诊疗机构的监管方法。

技术介绍

[0002]受医药管控的要求，所有诊疗机构都必须具有经营证照，经营证照包含了诊疗机构的经营信息(法人、经营地址、经营范围和有效期限等)，当诊疗机构在各类采购平台进行药品采购时，都需要向采购平台提交经营证照信息，经采购平台审核后，根据诊疗机构的经营范围向其提供药品采购服务。
[0003]在现有技术中，通过人工操作对诊疗机构的经营证照进行审核，并手动录入系统，当经营效期临近时又由人工进行复核，并提示其重新提交审核。但是，诊疗机构的数量庞大，通过人工进行审核，造成耗时较长、人工成本较大和容易出错的问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种诊疗机构的监管方法解决了现有技术中存在的问题。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种诊疗机构的监管方法，包括：
[0006]获取经营证照图片，并对经营证照图片进行预处理，得到预处理图片；
[0007]对预处理图片进行文字识别，得到经营信息；
[0008]根据经营信息，对诊疗机构进行监管。
[0009]进一步地，所述对经营证照图片进行预处理，包括：对经营证照图片进行灰度化、中值滤波、二值化、倾斜矫正、平滑去噪以及字符分割，得到预处理图片。
[0010]进一步地，所述对预处理图片进行文字识别，得到经营信息，包括：
[0011]构建训练数据集；
[0012]以BP神经网络作为文字识别器，根据训练数据集对文字识别器进行训练；
[0013]通过训练后的文字识别器对预处理图片进行识别，得到经营信息。
[0014]进一步地，所述训练数据集包括若干训练图像及训练图像对应的文字信息。
[0015]进一步地，所述以BP神经网络作为文字识别器，根据训练数据集对文字识别器进行训练，包括：
[0016]以BP神经网络作为文字识别器，构建误差函数；
[0017]将训练图像输入文字识别器进行识别，得到识别结果；
[0018]根据识别结果以及训练图像对应的文字信息，通过误差函数获取误差值；
[0019]判断误差值是否在设定的阈值范围内，若是，则训练完成，否则，对文字识别器的权值进行调整，并重新将训练图像输入文字识别器进行识别，直至误差值在设定的阈值范围内，训练完成。
[0020]进一步地，所述误差函数为：
[0021][0022]其中，E表示误差值，d
k
表示文字识别器的输出层中第k个神经元的期望输出值，k＝1,2,
…
,l，l表示输出层的神经元总数，f(*)表示转移函数，w
jk
表示隐含层中第j个神经元到输出层中第k个神经元的权值，j＝1,2,
…
,m，m表示隐含层的神经元总数，v
ij
表示输入层中第i个神经元到隐含层中第j个神经元的权值，i＝1,2,
…
,n，n表示输入层的神经元总数，x
i
表示输入层中第i个神经元的输入值。
[0023]进一步地，所述对文字识别器的权值进行调整，包括：
[0024]Δw
jk
＝η(d
k
‑
o
k
)o
k
(1
‑
o
k
)y
j
[0025][0026]其中，Δw
jk
表示调整后的权值w
jk
，Δv
ij
表示调整后的权值v
ij
，η表示学习率，o
k
表示输出层中第k个神经元的实际望输出值，y
j
表示隐含层中第j个神经元的输出值。
[0027]进一步地，所述经营信息包括经营范围、经营效期以及经营地址。
[0028]进一步地，所述根据经营信息，对诊疗机构进行监管，包括：
[0029]根据经营范围和经营地址，对诊疗机构的经营药品进行监管；
[0030]根据经营效期，对诊疗机构的经营资质进行监管。
[0031]进一步地，所述根据经营范围和经营地址，对诊疗机构的经营药品进行监管，包括：
[0032]获取诊疗机构经营药品信息，并根据经营药品信息，判断诊疗机构的经营药品是否位于经营范围内，若是，则根据经营地址进行判断，否则生成经营异常信息；
[0033]获取经营地址所在地规定的药品经营范围，并判断经营药品是否位于规定的药品经营范围内，若是，则判定诊疗机构的经营药品正常，否则生成经营异常信息；
[0034]所述根据经营效期，对诊疗机构的经营资质进行监管，包括：判断诊疗机构的当前经营时间是否位于经营效期内，若是，则判定诊疗机构的经营资质正常，否则生成经营异常信息。
[0035]本专利技术的有益效果为：
[0036](1)本专利技术提供了一种诊疗机构的监管方法，通过自动识别经营证照图片中的经营信息，降低了审核时间和人工成本，并且解决了人工识别容易出错的问题。
[0037](2)本专利技术对经营信息进行识别以及判断，实现了对诊疗机构的经营药品和经营资质的监管。
附图说明
[0038]图1为本申请实施例提供的一种诊疗机构的监管方法。
[0039]图2为本申请实施例提供的一种诊疗机构的监管装置。
[0040]图3为本申请实施例提供的一种诊疗机构的监管设备。
[0041]其中，201
‑
获取模块、202
‑
识别模块、203
‑
监管模块、300
‑
监管设备、301
‑
存储器、302
‑
处理器、303
‑
总线。
具体实施方式
[0042]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0043]下面结合附图详细说明本专利技术的实施例。
[0044]如图1所示，一种诊疗机构的监管方法，包括：
[0045]S101、获取经营证照图片，并对经营证照图片进行预处理，得到预处理图片。
[0046]通过对经营证照图片进行预处理，使经营证照图片中的文字信息更加容易被识别，保证了最终识别结果的准确性。例如，对经营证照进行灰度化操作，在保证了主要信息不丢失的前提下，将经营证照图片由高数据量转化为低数据量文件，加快了文字识别速度。
[0047]S102、对预处理图片进行文字识别，得到经营信息。
[0048]经营信息是指经营证照上的信息，例如：法人、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种诊疗机构的监管方法，其特征在于，包括：获取经营证照图片，并对经营证照图片进行预处理，得到预处理图片；对预处理图片进行文字识别，得到经营信息；根据经营信息，对诊疗机构进行监管。2.根据权利要求1所述的诊疗机构的监管方法，其特征在于，所述对经营证照图片进行预处理，包括：对经营证照图片进行灰度化、中值滤波、二值化、倾斜矫正、平滑去噪以及字符分割，得到预处理图片。3.根据权利要求1所述的诊疗机构的监管方法，其特征在于，所述对预处理图片进行文字识别，得到经营信息，包括：构建训练数据集；以BP神经网络作为文字识别器，根据训练数据集对文字识别器进行训练；通过训练后的文字识别器对预处理图片进行识别，得到经营信息。4.根据权利要求3所述的诊疗机构的监管方法，其特征在于，所述训练数据集包括若干训练图像及训练图像对应的文字信息。5.根据权利要求4所述的诊疗机构的监管方法，其特征在于，所述以BP神经网络作为文字识别器，根据训练数据集对文字识别器进行训练，包括：以BP神经网络作为文字识别器，构建误差函数；将训练图像输入文字识别器进行识别，得到识别结果；根据识别结果以及训练图像对应的文字信息，通过误差函数获取误差值；判断误差值是否在设定的阈值范围内，若是，则训练完成，否则，对文字识别器的权值进行调整，并重新将训练图像输入文字识别器进行识别，直至误差值在设定的阈值范围内，训练完成。6.根据权利要求5所述的诊疗机构的监管方法，其特征在于，所述误差函数为：其中，E表示误差值，d
k
表示文字识别器的输出层中第k个神经元的期望输出值，k＝1,2,
…
,l，l表示输出层的神经元总数，f(*)表示转移函数，w
jk
表示隐含层中第j个神经元到输出层中第k个神经元的权值，j＝1,2,
…
,m，m表示隐含层的神经元总数，v
ij
表示输入层中第i个神经元到隐含层中第j个神经元的权值，i＝1,...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵源，
申请(专利权)人：芸豆数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：