基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质与流程

1.本技术涉及训练集数据生成技术领域，特别是涉及一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质。


背景技术：

2.随着医疗的迅速发展，大型教学医院具有医教研结合的特点，排班轮转涉及到：1、各个医生的门诊和手术的临床工作；2、医学生的临床实习培训工作；3、进修医生的继续教育培训工作。各年资临床医师、医学生以及进修医师的人数数量大、专业分工复杂，同时人员具有一定的流动性，低年资医师、医学生以及进修医师在跟师学习的同时协助专家完成了临床各项日常诊疗工作。排班的本质是一个组合优化问题，满足在日常医疗工作不同场景(门诊，急诊，治疗室，手术室等)下，专家和助手的双向匹配需求。随着人员数量、排班周期和约束条件等各要素的增加，排班中存在的变数以及复杂程度也随之加大。
3.传统教学医院科室的排班方式主要是通过手工操作实现的，大多数医院的排班都是由某位特定员工使用excel表格或统计报表来制定的，这种排班方式对于成员少且固定的单位而言是可行的，但是对于规模较大、专科分工复杂的教学型医院，实施起来将会面临一些问题：
4.1、传统的排班方式需要耗费操作者大量时间精力，而且极易出现错误；
5.2、传统的排班方式会包含主观因素，无法随机化，降低了培训人员的满意度；
6.3、传统的排班方式对操作者有一定的专业技能分工相关的知识储备要求，需要熟悉不同岗位各成员的工作性质及内容，有着不可替代性。


技术实现要素：

7.鉴于以上所述现有技术的缺点，本技术的目的在于提供一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质，以解决现有技术中的问题。
8.为实现上述目的及其他相关目的，本技术提供一种基于临床带教的医师智能排班方法，所述方法包括：根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；根据科室与教学需求划分多个岗位；收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
9.于本技术的一实施例中，所述基础信息包括：姓名、性别、年龄、角色、身份、职务、工龄、专业、学历、职称、及培训需求中任意一种或多种组合。
10.于本技术的一实施例中，所述排班规则包括以下任意一种或多种：优先根据上级医师的基础信息以及其出诊或手术时间匹配至对应的岗位，再根据各岗位及所在上级医师对应的权值，依据下级医师的基础信息寻找对应的下级医师以匹配至各岗位；依据历史排班记录，优先匹配排班频次低的成员；将各成员匹配至各岗位时，按照岗位的优先级进行匹配；对固定跟师学习的下级医师优先匹配其对应的上级医师所在岗位。
11.于本技术的一实施例中，所述方法还包括：将成员对应的排班频次按岗位类型升序排序，并取队列中的第一个成员；将该岗位和该成员作为排班逻辑规则校验的输入条件，以判断该成员是否通过排班规则中所有的逻辑筛选；若未通过，则按照动态排班频次的排序队列，依次取下一位成员进行排班规则的逻辑筛选，直到找到能匹配该岗位的排班频次最低的成员。
12.于本技术的一实施例中，所述岗位的优先级为：急诊室>手术室>专家门诊>专病专科门诊>普通门诊>治疗室>检查室。
13.于本技术的一实施例中，所述方法还包括：将最终排班结果以保存图片的形式通过工作群发布根据成员调整变动，人为手动对第一次排班结果进行调整，得到最终排班结果。
14.为实现上述目的及其他相关目的，本技术提供一种基于临床带教的医师智能排班系统，所述系统包括：成员模块，用于根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；工作站模块，用于根据科室与教学需求划分多个岗位；排班模块，用于收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
15.为实现上述目的及其他相关目的，本技术提供一种计算机设备，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如上所述的方法。
16.为实现上述目的及其他相关目的，本技术提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令被运行时执行如上所述的方法。
17.综上所述，本技术提供的一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质，根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；根据科室与教学需求划分多个岗位；收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
18.具有以下有益效果：
19.1、降低人力，实现高度自动化、高度适应性排班。节省精力，提高效率，系统适应性增强，提升教学质量；
20.2、高效排布，强纠错，设置纠错环节，实现学习机会均等，随机分配；
21.3、能对每个成员进行维护，系统根据规则，将任务进行匹配、分工，排班系统具有前瞻性，避免重复劳动。
附图说明
22.图1显示为本技术于一实施例中基于临床带教的医师智能排班方法的流程示意图。
23.图2a显示为本技术于一实施例中上级医师的人物画像特征的模型示意图。
24.图2b显示为本技术于一实施例中下级医师的人物画像特征的模型示意图。
25.图3显示为本技术于一实施例中基于临床带教的医师智能排班方法的场景示意
图。
26.图4显示为本技术于一实施例中基于临床带教的医师智能排班系统的模块示意图。
27.图5显示为本技术于一实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
28.以下通过特定的具体实例说明本技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点与功效。本技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
29.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本技术的基本构想，虽然图式中仅显示与本技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，但其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
30.在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
31.为解决上述问题，本技术提供了一种基于临床带教的医师智能排班方法，通过新排班系统的一键周排班，节省操作者的时间精力，降低错误率，实现岗位和助手的最佳搭配，以保证门急诊的正常诊疗工作；实现任务分工及岗位轮换的随机化，做到公平、有效，实现成员工作量均衡；降低对排班操作者的依赖性，有效增加对突发状况的应变能力。
32.如图1所示，展示为本技术于一实施例中的基于临床带教的医师智能排班方法的流程示意图。如图所示，所述方法包括：
33.步骤s101：根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师。
34.其中，所述上级医师包括：普通门诊医师、专病专科门诊医师、专家门诊医师、特需门诊医师等；所述下级医师包括：进修医师、规培基地医师(住院培训基地和专科培训基地)、研究生(博士生，硕士生)等。
35.于本技术一实施例中，所述基础信息包括：姓名、性别、年龄、角色、身份、职务、工龄、专业、学历、职称、及培训需求中任意一种或多种组合。
36.如图2a展示为上级医师的人物画像特征的模型示意图，如图所示，其角色为专家医师，职称为主任医师，职务为眼科主任，专业为白内障，身份为专家门诊医师以及带教导师。
37.如图2b展示为下级医师的人物画像特征的模型示意图。如图所示，其角色为下级
医师，性别男，工龄1年，年龄27，学历研究生，职称为医师，身份为进修医师等。
38.需要说明的是，图2a和2b中的人物画像特征的模型中仅展示了部分基础信息，并不以图中展示的信息为限制，本技术中所述的基础信息以及其他可用于刻画人物画像特征的信息均可展示于实际的人物画像特征的模型中。
39.于多个实施例中，本技术还可随时修正变更成员的人物画像特征，例如主治医师晋升为副主任医师，医学生毕业转变为住院医师等。
40.于本技术中，根据每个成员的临床学科亚专业属性、临床诊疗能力进行权值设定，从而对不同上级医师(如专家成员)的辐射力以及影响力进行区分，或者对下级医师(如跟师学习的学生或助手)的培训需求进行区分。通过结合成员的基础信息和权值设定进行属性刻画。
41.例如，某上级医师的人物画像特征包括：高年资专家成员、副主任医师、眼科白内障专业，硕士生研究生带教导师，权值计算为高数值(代表逻辑上予以匹配硕士生或住院医生跟班学习，优先匹配白内障专业带教需求)。
42.优选地，本技术所述的权值可划分为：高数值、中数值、低数值等。例如，假设医师的基础信息包含专家成员(主任医师)、眼科白内障专业、研究生带教导师的信息，则依据专业与临床诊疗能力设定的权值为高数值；依此类推，假设医师的基础信息包含专家成员(副主任医师)、眼科白内障专业，则对应设定的权值可能为中数值；而假设医师的基础信息仅包含眼科白内障专业，则其对应设定的权值可能为低数值。
43.步骤s102：根据科室与教学需求划分多个岗位。
44.于本技术中，划分出的岗位可包括：急诊室、手术室、普通门诊、专家门诊、专病专科门诊、治疗室、及检查室中任意一种或多种。
45.举例来说，通过岗位对应的临床培训教学的不同，划分的各岗位功能如下：
46.普通门诊：主要由专科基地医师和主治医师看诊。
47.专病专科：根据亚专业、年资和工龄、专业特长来安排，同时兼顾普通门诊的看诊。
48.专家门诊：该门诊有一定的专业擅长，主要由副主任医师和主任医师看诊，根据出诊类型还可以包含特需门诊，该特需门诊下可根据不同的肖像(如轮转需求、学习计划、进修方向)来匹配相应的抄方学习助手，以此满足低年资医师、医生以及进修医师等下级医师不同的跟师学习的需求。
49.手术室：可匹配手术助手，用于跟师主刀学习。
50.急诊室：包含白班模块和夜班模块，遵守三线值班制度，如三班为主任医师，二班为已完成住院总的主治医师，一班为进修医师、住院医师和未完成住院总的主治医师，以此实现低年资医师以及进修医师在上级的指导下完成急诊的诊疗学习工作。
51.治疗室：工作内容包括微创治疗、小手术以及各种无创检查，主要由高年资护士、进修医师和专科基地医师完成。
52.检查室：配合各门诊或科室用于检查。
53.于本技术一实施例中，对应各岗位还设置了弹性空间，权衡自由度和规则之间的矛盾，例如备班和机动岗位的设置，可应对突发状况。
54.步骤s103：收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
55.需要说明的是，本技术并不仅仅为上级医师或下级医师对应各岗位进行排班，更重要的是为下级医师匹配跟学的上级医师进行排班。即与现有技术相比，不仅是成员或员工与岗位的匹配，还通过权值设置，对上级医师与下级医师的成员之间进行相应匹配排班。
56.于本技术一实施例中，所述排班规则包括以下任意一种或多种：
57.逻辑1：优先根据上级医师的基础信息以及其出诊或手术时间匹配至对应的岗位，再根据各岗位及所在上级医师对应的权值，依据下级医师的基础信息寻找对应的下级医师以匹配至各岗位；
58.该逻辑1为主要逻辑，即首先分配主诊医师或主刀医师等上级医师，可形成初始或基础的排班结果，然后在此基础上，再根据各岗位及所在上级医师对应的权值，依据下级医师的基础信息寻找对应的下级医师以匹配至各岗位，若未寻找到合适的下级医师则不匹配。当然上级医师和下级医师的匹配结果并不是仅依据基础信息，还会依据限制因素或特定规则等进行调整。
59.逻辑2：依据历史排班记录，优先匹配排班频次低的成员。
60.在无序排班时，本技术会优先进行平衡，以保证各成员所排班的次数相当。如白班、夜班以及抄方助手和手术助手中，会优先抓取较低频次的值班成员，每周的排班前会读取上周的数据，即读取前序值班状态，自动避免24小时作业。
61.逻辑3：将各成员匹配至各岗位时，按照岗位的优先级进行匹配。
62.其中，各岗位的优先级为：急诊室>手术室>专家门诊>专病专科门诊>普通门诊>治疗室>检查室。
63.举例来说，在优先匹配手术室时，对应地去优先去匹配手术助手，再如优先匹配专家门诊时，对应地去优先去匹配抄方助手等等。另外，当下级医师成员人手紧张时，本技术会按照优先级首先满足急诊室的人员匹配，再次是手术室助手匹配等依次进行。
64.逻辑4：对固定跟师学习的下级医师优先匹配其对应的上级医师所在岗位。
65.即优先给带教导师的门诊固定匹配下级医师跟师学习。例如，白内障专业学生优先匹配白内障专业的带教导师。
66.于本技术一实施例中，所述方法还包括：
67.a、将成员对应的排班频次按岗位类型升序排序，并取队列中的第一个成员；
68.b、将该岗位和该成员作为排班逻辑规则校验的输入条件，以判断该成员是否通过排班规则中所有的逻辑筛选；
69.c、若未通过，则按照动态排班频次的排序队列，依次取下一位成员进行排班规则的逻辑筛选，直到找到能匹配该岗位的排班频次最低的成员。
70.简单来说，确定排班周期为周排班后，从排班表中提取本周排班的第一个助手学习“岗位”，将成员的排班频次按岗位类型升序排序，取队列中的第一个成员，将该岗位和该成员作为排班逻辑规则校验的输入条件，判断该成员是否通过排班规则中的所有逻辑筛选，如未通过，则按照动态排班频次的排序队列，依次取下一位成员过排班逻辑筛选，直到找到能匹配该岗位的频次最低的成员，自动保存最后更新的排班表和频次权值信息、排班过程和排班记录信息，并储存至系统数据库。
71.于本技术一实施例中，所述方法还包括：根据成员调整变动，手动对第一次排班结果进行调整，得到最终排班结果；将最终排班结果以保存图片的形式通过工作群发布。
72.简单来说，本技术也支持手动排班，并会对排班结果中违反优先级和限制的情况进行提醒和报错，通过人工参与调整来优化排班。其实现过程包括：在自动排班前，手动方式自定义节假日、停诊、公休情况，然后再进入自动排班，自动排班后，通过手动方式调整排班。
73.如图3所示，展示为本方法的场景示意图。举例来说，本技术所述的基于临床带教的医师智能排班方法实施具体过程包括：
74.1)收集成员信息、班次信息、限制因素和历史排班记录，对成员的基础信息、身份属性、人物画像特征和特定规则编辑在计算机中，确定本周次排班包含的成员信息；然后，根据历史排班记录，分配主诊医生、主刀医生等，形成初始化矩阵；同时，通过助手的历史频次权值信息，匹配相应的助手。
75.2)根据排班规则逻辑1
‑
4，匹配优先级逻辑，如岗位优先级：急诊或手术＞专家门诊＞普通门诊等，得到第一次周排班结果。
76.3)以保存图片的形式通过微信工作群发布周排班，发布后根据成员调整变动(突发情况：包括停诊、换班、休假、意外等)，手动对第一次排班结果进行调整，得到最终周排班结果。系统保存整个排班数据模型。
77.综上所述，本技术能够降低人力，实现高度自动化、高度适应性排班，节省精力，提高效率，系统适应性增强，提升教学质量；高效排布，强纠错，设置纠错环节，实现学习机会均等，随机分配；能对每个成员进行维护，系统根据规则，将任务进行匹配、分工，排班系统具有前瞻性，避免重复劳动。
78.如图4所示，展示为本技术于一实施例中的基于临床带教的医师智能排班系统的模块示意图。如图所示，所述系统400包括：
79.成员模块401，用于根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；
80.工作站模块402，用于根据科室与教学需求划分多个岗位；
81.排班模块403，用于收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
82.需要说明的是，上述系统各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术所述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本技术方法实施例相同，具体内容可参见本技术前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
83.还需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些单元可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，排班模块403可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上排班模块403的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
84.例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system
‑
on
‑
a
‑
chip，简称soc)的形式实现。
85.如图5所示，展示为本技术于一实施例中的计算机设备的结构示意图。如图所示，所述计算机设备500包括：存储器501、及处理器502；所述存储器501用于存储计算机指令；所述处理器502运行计算机指令实现如图1所述的方法。
86.在一些实施例中，所述计算机设备500中的所述存储器501的数量均可以是一或多个，所述处理器502的数量均可以是一或多个，而图5中均以一个为例。
87.于本技术一实施例中，所述计算机设备500中的处理器502会按照如图1所述的步骤，将一个或多个以应用程序的进程对应的指令加载到存储器501中，并由处理器502来运行存储在存储器501中的应用程序，从而实现如图1所述的方法。
88.所述存储器501可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述存储器501存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
89.所述处理器502可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
90.在一些具体的应用中，所述计算机设备500的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清除说明起见，在图5中将各种总线都成为总线系统。
91.于本技术的一实施例中，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的方法。
92.在任何可能的技术细节结合层面，本技术可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本技术的各个方面的计算机可读程序指令。
93.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd
‑
rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储
有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
94.这里所描述的计算机可读程序可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。用于执行本技术操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本技术的各个方面。
95.综上所述，本技术提供的一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质，根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；根据科室与教学需求划分多个岗位；收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。
96.本技术有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
97.上述实施例仅例示性说明本技术的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本技术的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中包含通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本技术的权利要求所涵盖。