基于数字化管理的医院智能采购方法、装置、设备及存储介质

本技术涉及医院采购，具体说是一种基于数字化管理的医院智能采购方法及处理装置。

背景技术：

1、数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

2、采购是医院经济活动的重要内容：药品、试剂、医用材料、仪器设备、工程、维修、维保等，每一项都需要通过采购完成。

3、采购对医院是至关重要的，采购对象的及时供应也对医院的影响极为重大。虽然目前对智能采购的研究比较多，但是对参与投标的供应商进行相应的研究较少，导致在进行投标评价过程中，仅仅依靠投标书中提供的信息对供应商做出评价显得不够全面客观，如果供应商不能及时进行供应时则会为医院带来不良的后果和影响，如何对医院采购进行数字化的智能管理是需要不断探究的问题，因此，如何克服上述存在的技术问题和缺陷成为需要重点解决的问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术中缺乏全面客观对供应商进行评价，从而为采购产生不良影响的问题，本技术提供了一种基于数字化管理的医院智能采购方法及装置，采用了如下的技术方案：

2、第一方面，本技术提供了一种基于数字化管理的医院智能采购方法，包括：

3、步骤s1，获取待采购对象及待采购对象的投标文件；

4、步骤s2，对所述投标文件进行智能化解析，获取所述投标文件的数据信息；

5、步骤s3，基于第一数据信息和第二数据信息，获取所述投标文件中供应商的综合评估结果；

6、步骤s4，获取所述待采购对象的历史进销存数据，构建所述待采购对象的时序数学模型构建，根据所述待采购数据的时序数学模型，将当前待采购对象的库存信息输入预测模型，获取所述待采购对象的最优采购时间；

7、步骤s5，将所述供应商的综合评估结果与所述待采购对象进行匹配，当所述供应商的综合评估结果满足所述待采购对象的最优采购时间时，则将所述供应商作为待采购对象的中标供应商；

8、步骤s6，基于采购方和中标供应商的履约指令信息，完成智能化采购。

9、进一步地，所述步骤s1中的所述获取待采购对象及待采购对象的投标文件，其中所述待采购对象的投标文件为电子投标文件，当接收的所述待采购对象的投标文件为纸质文档时，将所述待采购对象的投标文件的纸质文件转化为电子投标文件，具体步骤如下：

10、(1)通过扫描仪设备将所述纸质投标文件转化为数字图像；

11、(2)对所述数字图像信息进行预处理，所述预处理包括对数字图像进行去噪、数字图像增强以及二值化处理，以提高ocr的识别效率；

12、(3)对所述数字图像中的版面进行分析，将所述数字图像划分为文本区域、图像区域、表格区域；

13、(4)对划分后的数字图像进行ocr识别，获取所述纸质投标文件的文本格式；

14、(5)对所述文本格式进行后处理，包括语法校正、分段、拼写检查、词性标注等，对进行后处理的文本进行保存，完成对所述纸质投标文件的数字化转化，获取所述纸质投标文件的电子投标文件。

15、进一步地，所述步骤s2中的所述对所述投标文件进行智能化解析，获取所述投标文件的数据信息，包括：

16、(1)获取所述电子投标文件；

17、(2)根据招标文件建立预设数据信息字段库，对所述电子投标文件中的内容进行检测，对检测到包含预设数据信息字段库的内容进行标记，并将包含预设数据信息字段库的内容的位置标记为location定位标签；

18、(3)对所述投标文件中的包含所述location定位标签位置的内容采用成分识别算法，将所述location定位标签位置中包含相同或者相似含义的数据进行重组去重，获取所述投标文件的数据信息，作为第一数据信息。

19、进一步地，所述步骤s2中的所述对所述投标文件进行智能化解析，获取所述投标文件的数据信息，其中所述投标文件的数据信息包括供应商名称、待采购对象报价、待采购对象供应数量、待采购对象交付时间。

20、进一步地，所述步骤s3中的所述基于所述第一数据信息和第二数据信息，获取所述投标文件中供应商的综合评估结果，包括：

21、其中所述第二数据信息为不包含投标文档中供应商关于所述待采购对象的数据信息，所述获取第二数据信息的具体表现方式为：

22、根据供应商的名称和所述待采购对象基于大数据挖掘获取所述供应商关于所述待采购对象的数据信息，对所述供应商关于所述待采购对象的数据信息进行挖掘分析，获取第二数据信息。

23、进一步地，步骤s4中的所述获取所述待采购对象的历史进销存数据，并构建所述待采购对象的时序数学模型构建，根据所述待采购数据的时序数学模型，将当前待采购对象的库存信息输入预测模型，获取所述待采购对象的最优采购时间，具体表现为：

24、(1)假设x(t)为所述待采购对象t时刻的库存量，u(t)为所述待采购对象t时刻的采购数量，d(t)为所述待采购对象t时刻的需求量，并且是已知的，则目标函数为：p＝min∑(x(t)2+u(t)2)；

25、(2)构建时序数学模型，获取所述待采购对象t时刻的库存量x(t)和所述待采购对象t时刻的采购数量u(t)的差分方程：x(t+1)＝x(t)+d(t)-u(t)；其中x(0)为初始库存量，对于需求量d(t)，可以用过去的观测值近似预测，d(t)＝α×d(t-1)+(1-α)×d(t-2)，α为平滑因子，表示近期观测值的重要性；

26、(3)获取所述待采购对象的最优采购数量，基于时序数学模型可以推导出所述待采购对象的采购量u(t)为：u(t)＝min(d(t),c(t))，其中c(t)为最大允许的采购量；

27、(4)对所述时序数学模型进行迭代，将当前的时间t作为下一次的采购时间，通过反复迭代，找到使得目标函数值最小的最优采购时间。

28、第二方面，本技术还提供了一种基于数字化管理的医院智能采购装置，包括：

29、信息获取模块，用于获取待采购对象及待采购对象的投标文件；

30、投标文件数据信息提取模块，用于对所述投标文件进行智能化解析，获取所述投标文件的数据信息；

31、综合评估结果获取模块，用于基于第一数据信息和第二数据信息，获取所述投标文件中供应商的综合评估结果；

32、最优值获取模块，用于获取所述待采购对象的历史进销存数据，构建所述待采购对象的时序数学模型构建，根据所述待采购数据的时序数学模型，将当前待采购对象的库存信息输入预测模型，获取所述待采购对象的最优采购时间；

33、中标供应商获取模块，用于将所述供应商的综合评估结果与所述待采购对象进行匹配，当所述供应商的综合评估结果满足所述待采购对象的最优采购时间时，则将所述供应商作为待采购对象的中标供应商；

34、智能化采购完成模块，用于基于采购方和中标供应商的履约指令信息，完成智能化采购。

35、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：

36、一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个计算机程序，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述设备执行时，使得所述设备执行如第一方面所述的方法。

37、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的方法。

38、第五方面，本技术提供了一种计算机程序，当所述计算机程序被计算机执行时，用于执行第一方面所述的方法。

39、在一种可能的设计中，第五方面中的程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。

40、本技术具有以下有益效果：

41、1.本技术通过获取电子投标文件或者将纸质的投标文件转化为电子投标文件，在数据信息处理的过程中，提高了投标文件的数据信息提取

42、2.本技术基于自然语言处理技术对投标文件进行智能化解析，从大量的投标文件中提取有效的信息，减少了人工对投标文件的处理工作，提高了投标文件的筛选速度，保证了投标文件的筛选精度；

43、3.本技术通过获取投标文件中的供应商信息以及根据供应商名称采用大数据挖掘技术获取更多供应商信息，从多方面综合评估供应商的履约情况及信用情况，可以获取供应商更为客观的信息，为待采购对象进行供应商选择提供更加全面的信息，保障了待采购对象在进行供应商选择时的准确性以及待采购对象供应过程中的及时性，提前帮助医院规避供应商不能及时履约的风险；

44、4.本技术获取待采购对象的历史进销存数据，采用神经网络对待采购对象的进销存数据进行挖掘分析，进而获取待采购对象的时序数学模型，根据待采购对象的时序数学模型预测未来待采购对象的变化趋势，可以对待采购对象的进销存进行优化配置，提高医院采购的智能化水平和数字化水平；