基于关联规则的门诊药房布局优化

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【目的】随着门诊的日就诊人数逐渐增多,优化门诊药房药品摆放布局,能够有效提高整个药房系统的服务效率。【方法】选择处方数量最多的两个科室的处方数据,应用K-means聚类算法将数据集划分为4个子数据集,使用Apriori算法对4个子数据集进行关联规则挖掘,得到31条药品有效规则和18条药类有效规则。【结果】综合药类和药品有效规则中挖掘出的信息,结合国家药品储存陈列规范,在得到某医院门诊药房的药房管理专家认可的情况下,设计出药类和药品的大致布局。【局限】只提取两个科室的处方数据,用于关联规则分析的处方数据不够完善。【结论】将关联规则方法和K-means聚类算法应用于解决门诊药房的药品陈列布局问题,用数据支撑药品陈列布局设计,并得到药房专家的认可。有利于减轻药剂师的工作强度,缩短患者取药时间,提高整个药房的服务效率。
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