换一批基于离散数值优化理论的药品直发率提升及智慧药房优化
Improvement of Medication Direct Dispensing Rate and Optimization of Smart Pharmacy Based on Discrete Numerical Optimization Theory
摘要目的 基于离散数值优化理论,创新性构建遗传算法的优化流程并应用于智慧药房高发机,提高直发率和智慧药房整体运营效率,为智慧药学管理提供科学依据.方法 利用遗传算法构建以直发率为核心的适应性函数,通过二进制编码表示药品入机状态,综合考虑药品使用频率、库存限制与临床需求.比较周度与月度 2 种更新周期,评估算力成本和人工成本投入差异.通过多轮迭代,动态调整入机药品品种及数量,优化发药机目录.结果 门诊药房自动发药机平均直发率从 46%提升至 63%,处方调配时间由(2.75±1.00)min 缩短至(1.22±0.80)min,患者取药等候时间由(6.38±2.00)min 缩短至(4.25±1.50)min,更换机内药槽时间降低 40%,药品调配差错从 3.00%降至 1.20%,药房调配人员减少 2 人,以上均差异有统计学意义(P<0.05).结论 基于遗传算法的药品目录优化方法可显著提升发药机直发率和智慧药房运营效率,为门诊药房智能化管理提供新方向.
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关键词
离散数值优化理论遗传算法自动发药机直发率药品目录优化智慧药房Discrete numerical optimization theoryGenetic algorithmAutomatic dispenserDirect dispensing rateDrug formulary optimizationSmart pharmacy
栏目名称
DOI
10.3870/j.issn.1004-0781.2026.07.006
发布时间
2026-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
苏州市应用基础研究指导性项目（SYWD2024257）
临床药学专项基金科研重点项目（JGS2023ZDYX007）
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