張碩瑞，許東來(lái)

（北京工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程與應(yīng)用電子技術(shù)學(xué)院，北京 100124）

0 引言

我國(guó)超過(guò)50%的人治病時(shí)服用中藥；患病就醫(yī)時(shí)，首選中藥治療者占24%；幾乎所有人在一生中都使用過(guò)中藥[1]。中藥能提高人體的免疫力，有利于病人恢復(fù)健康；中藥毒副作用小，方劑配方復(fù)雜，病毒不容易產(chǎn)生耐藥性；中藥價(jià)格低廉，生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單，病人容易接受[2]。隨著西藥的廣泛使用，病原體往往產(chǎn)生了抗藥性，中藥的作用逐漸凸顯出來(lái)。

針對(duì)傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床用藥的劑型主要是中藥湯劑，但中藥湯劑熬制過(guò)程比較復(fù)雜、不便于攜帶、味道較苦。中藥界近年來(lái)在中藥湯劑的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展出了中藥配方顆粒劑，中藥配方顆粒劑性能穩(wěn)定、易于吸收、安全性高[3]。幾年來(lái)，我國(guó)已陸續(xù)制訂了多種有關(guān)中藥配方顆粒的工藝規(guī)程和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，隨著中藥配方顆粒劑應(yīng)用的普及發(fā)展，對(duì)于中藥配方顆粒劑配藥系統(tǒng)的需求也不斷顯現(xiàn)出來(lái)，而醫(yī)院藥房服務(wù)向電子化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的趨勢(shì)使得中藥配方顆粒自動(dòng)配藥系統(tǒng)的功能有了愈加廣闊的拓展空間。目前中藥配方顆粒藥劑已逐步形成強(qiáng)大的推廣態(tài)勢(shì)，許多中藥配方顆粒生產(chǎn)廠商開(kāi)始主動(dòng)為醫(yī)院中藥房配備低成本的半自動(dòng)中藥配方顆粒配藥設(shè)備，為患者提供了配方顆粒中藥藥劑的新型服務(wù)[4,5]。鑒于中藥顆粒劑的不斷發(fā)展，中藥顆粒自動(dòng)化藥房的社會(huì)需求也愈發(fā)突出，當(dāng)今社會(huì)人們對(duì)醫(yī)藥行業(yè)的規(guī)劃化、標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化有著較高的要求，這對(duì)中藥自動(dòng)配藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是一種嚴(yán)格的挑戰(zhàn)，也是社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)[6]。由此，本文提出的基于分群迭代算法的中藥顆粒配藥系統(tǒng)藥罐動(dòng)態(tài)預(yù)編組方法就是對(duì)中藥顆粒自動(dòng)配藥系統(tǒng)發(fā)展方向的一種探索思路。

1 問(wèn)題描述及數(shù)據(jù)采集

通過(guò)對(duì)北京市多家大型醫(yī)院和中西藥藥房的實(shí)地走訪和調(diào)查了解得知，目前大部分醫(yī)院及藥房的配藥流程均由人工完成，即通過(guò)藥劑師查看藥方，再步行往返藥柜和出藥窗口之間為患者配藥，即使有小部分醫(yī)院采用了半自動(dòng)化配藥系統(tǒng)，其調(diào)配系統(tǒng)整體水平也都不太高，沒(méi)有根本擺脫人工配藥方式的思維定式的影響，由于藥庫(kù)落地固定、藥瓶或藥盒由人工行走拿取、大多單通道串行配藥，造成配藥用時(shí)漫長(zhǎng)、效率低下、占地偏大、出錯(cuò)率高等問(wèn)題，患者因拿藥而排長(zhǎng)隊(duì)的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮。

針對(duì)人工配藥或者半自動(dòng)配藥系統(tǒng)存在的問(wèn)題，則提高配藥系統(tǒng)的自動(dòng)化程度是關(guān)鍵，但如果只是簡(jiǎn)單堆砌自動(dòng)裝置而不徹底擺脫人工配藥方式的思維定式也將難以有所突破，必須在充分分析實(shí)際需求的基礎(chǔ)上，借鑒其他行業(yè)的成功設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)（如物聯(lián)網(wǎng)、立體倉(cāng)儲(chǔ)、快遞分揀、列車編組、柔性并行生產(chǎn)線、高速食品生產(chǎn)線等），并在設(shè)計(jì)理論的指導(dǎo)下，融合機(jī)電一體化設(shè)計(jì)技術(shù)深入分析與其發(fā)展相關(guān)聯(lián)的科學(xué)問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上開(kāi)展配藥系統(tǒng)的創(chuàng)新性設(shè)計(jì)，把高效、密集、并行的設(shè)計(jì)理念充分體現(xiàn)到構(gòu)成新系統(tǒng)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)之中，才能根本上實(shí)現(xiàn)配藥系統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新與變革。

本文算法樣本數(shù)據(jù)采集自某同仁堂大藥房，通過(guò)對(duì)中藥藥理和藥方功用的學(xué)習(xí)了解與分析，完成了對(duì)藥房所提供原始數(shù)據(jù)的整理與再編組，并匯總成EXCEL表格，其分為全年1～12月共12個(gè)子工作簿，每個(gè)工作簿行向量為藥方名稱，并以解表、泄下、清熱、補(bǔ)益、固澀、安神、開(kāi)竅、理氣、理血、治風(fēng)、治燥、祛濕、祛痰、消食、驅(qū)蟲(chóng)、涌吐、治殤共17個(gè)中藥基本功用分類為分組依據(jù)，工作簿列向量為藥方開(kāi)藥量及其組成的基本成分（例如，解表方的麻黃湯由麻黃、桂枝、杏仁、甘草調(diào)配煎制而成），由于涉及商業(yè)機(jī)密，詳細(xì)藥方成分用量及出藥量不在本文列出討論。

2 配藥系統(tǒng)平臺(tái)搭建

隨著國(guó)內(nèi)外機(jī)械與自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，目前中藥顆粒配藥系統(tǒng)方面已取得一些研究成果。例如北京工業(yè)大學(xué)的萬(wàn)夢(mèng)等人提出了垂直旋轉(zhuǎn)藥柜[7]的新思路，其工作原理是藥罐排架通過(guò)拉桿鉸接在傳動(dòng)鏈條的鏈節(jié)上，排架之上放置有儲(chǔ)藥罐，整個(gè)排架通過(guò)置于側(cè)邊的平衡導(dǎo)軌以支撐保持水平。藥柜運(yùn)行時(shí)，上位機(jī)通過(guò)分析藥方得到藥品所在排架后發(fā)出指令發(fā)送給下位機(jī)，下位機(jī)驅(qū)動(dòng)伺服電機(jī)，帶動(dòng)驅(qū)動(dòng)軸鏈輪轉(zhuǎn)動(dòng)，排架隨鏈條轉(zhuǎn)動(dòng)到指定位置后，完成垂直方向定位。上藥時(shí)，藥師通過(guò)手動(dòng)控制指定排架轉(zhuǎn)到藥柜背面后從藥罐上藥口處進(jìn)行上藥。如圖1所示。其由：1.支撐軸，2.鋼架，3.減速箱，4.驅(qū)動(dòng)軸，5.安全柵，6.平衡導(dǎo)軌，7.驅(qū)動(dòng)軸軸承座，8.拉桿，9.鏈條張緊裝置，10.固定排架，11.滑動(dòng)排架，12.儲(chǔ)藥罐，13.鏈輪，14.鏈條，15.支撐軸軸承座構(gòu)成。

圖1 垂直旋轉(zhuǎn)藥柜結(jié)構(gòu)示意圖

為進(jìn)一步提高出藥速度，系統(tǒng)設(shè)置25個(gè)通道用于并行密集出藥，即出藥區(qū)為每個(gè)藥品罐位一對(duì)一配置25個(gè)出藥驅(qū)動(dòng)裝置，每個(gè)出藥裝置都具有同時(shí)獨(dú)立為用戶藥盒出藥的能力，并且每個(gè)藥盒又隔離成6個(gè)小倉(cāng)位，每個(gè)倉(cāng)位對(duì)應(yīng)1貼方劑藥，有效提高了出藥的密集度，使系統(tǒng)具有同時(shí)調(diào)配25盒顆粒方劑的極限能力。出藥機(jī)構(gòu)示意圖如下圖2所示，其由：1.伺服電機(jī)，2.齒形帶，3.驅(qū)動(dòng)電機(jī)，4.升降電機(jī)，5.稱重傳感器，6.藥盒，7.儲(chǔ)藥箱，8.外圍托架構(gòu)成。

圖2 出藥機(jī)構(gòu)示意圖

出藥機(jī)構(gòu)中的盤(pán)式多通道出藥也是該藥柜的創(chuàng)新點(diǎn)之一，在出藥過(guò)程中，藥盒底部配有驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)行對(duì)接，驅(qū)動(dòng)藥箱下藥口旋轉(zhuǎn)一定的角度，對(duì)藥盒的六個(gè)儲(chǔ)藥格進(jìn)行下藥，然后盤(pán)式調(diào)劑機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)60°，進(jìn)行第二個(gè)藥盒的出藥。該機(jī)構(gòu)屬于串行多通道的出藥方式，在很大程度上提高了出藥的效率。盤(pán)式出藥機(jī)構(gòu)三維示意圖和藥盒如圖3和圖4所示。

圖3 盤(pán)式出藥機(jī)構(gòu)三維圖

圖4 藥盒實(shí)物圖

綜上，本文以該垂直旋轉(zhuǎn)藥柜為基礎(chǔ)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的分群算法和迭代算法實(shí)現(xiàn)了中藥顆粒藥罐的動(dòng)態(tài)預(yù)編組，可進(jìn)一步加快該裝置的配藥速度，提高其配藥效率。

3 藥罐分群算法設(shè)計(jì)

3.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)

如何實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步提高現(xiàn)有配藥系統(tǒng)配藥效率的目標(biāo)，達(dá)到取藥路徑最優(yōu)化是關(guān)鍵，目的是使當(dāng)前任務(wù)配方對(duì)應(yīng)的藥品以最小的時(shí)間成本均編入進(jìn)同一編組中，但前提是現(xiàn)有的組里存在與任務(wù)配方十分相近的藥品罐組。藥品儲(chǔ)料罐的動(dòng)態(tài)編組屬運(yùn)籌學(xué)及路徑優(yōu)化問(wèn)題，只有系統(tǒng)根據(jù)既往藥方迭代計(jì)算得當(dāng)，所獲分組才更有代表性，才能使已排在隊(duì)列中的藥方在現(xiàn)存藥品分組中找到非常接近的藥品罐組，才能以最少量的調(diào)換步驟快速實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)編組，實(shí)現(xiàn)藥盒取藥路徑最優(yōu)。如何合理的分配藥品到各組形成合理的組合搭配是該問(wèn)題的核心。具體要選擇適合的算法及合適的步長(zhǎng)等參數(shù)，使各組的藥品搭配自動(dòng)跟隨藥方的變化趨勢(shì)，進(jìn)而為動(dòng)態(tài)編組奠定有利的基礎(chǔ)。

3.2 算法簡(jiǎn)介

本文藥罐分群主要采用了k-means算法。k-means算法是一種基于劃分的聚類算法，即依據(jù)相似性原則，把具有較高相似度的數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到同一類簇中，把具有較高相異度的數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同類簇中。

3.3 算法原理

k-means算法又被稱為k均值算法。其中的k代表類簇的個(gè)數(shù)，而means代表類簇內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象的均值，該均值是一種對(duì)類簇中心的量度。k-means算法將距離視作數(shù)據(jù)對(duì)象間相似度判定的標(biāo)準(zhǔn)，即如果數(shù)據(jù)對(duì)象間的距離越小，則它們的相似度就越高，進(jìn)而它們?cè)谕粋€(gè)類簇的可能性就越大。其核心思想為：先把樣本全集中隨機(jī)選出的k個(gè)樣本作為假定的簇中心，并由此計(jì)算出其他所有樣本與該k個(gè)假定簇中心的距離，然后針對(duì)每個(gè)樣本，把其劃分到與之距離最近的假定簇中心所處的簇中，然后對(duì)新生成的簇計(jì)算各個(gè)簇的新簇中心。樣本數(shù)據(jù)對(duì)象彼此之間的距離有很多種計(jì)算方式，如給定樣本其中i，j=1，2，…，m表示樣本數(shù)，n表示特征數(shù)，由于樣本總體為藥品集為無(wú)序?qū)傩裕瑒t樣本間距的度量方法為無(wú)序?qū)傩跃嚯x度量VDM：

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，k-means算法可由多種軟件和計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，本文中藥罐動(dòng)態(tài)編組過(guò)程采用的k-means算法基于Python語(yǔ)言，利用Anaconda軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。k-means算法聚類過(guò)程如圖5所示。

圖5 k-means算法聚類過(guò)程

根據(jù)從中藥藥房得到的全年中藥方劑出藥量數(shù)據(jù)，可經(jīng)數(shù)據(jù)處理以設(shè)計(jì)出垂直旋轉(zhuǎn)藥柜的藥罐動(dòng)態(tài)預(yù)編組策略：以藥房全年出藥量數(shù)據(jù)中每個(gè)方劑的成分為一個(gè)特征，方劑根據(jù)擁有的成分，形成一個(gè)特征向量；利用k-means算法，根據(jù)方劑的特征，計(jì)算不同方劑之間的相似度；根據(jù)方劑之間的相似度，將具有較相似的特征的方劑分為一個(gè)群，以此分出20個(gè)群（即20個(gè)藥罐組）；根據(jù)屬于同個(gè)群下的所有方劑各個(gè)成分的出現(xiàn)頻率進(jìn)行排序，選擇頻率最高的20個(gè)成分作為代表該群的基本成分，其余低頻的方劑成分和在其他群下出現(xiàn)但未在本群出現(xiàn)的方劑成分作為補(bǔ)充成分；當(dāng)患者出示藥方進(jìn)行抓藥時(shí)，根據(jù)藥方所需要的方劑成分，轉(zhuǎn)成特征向量；計(jì)算代表藥方的特征向量與不同群基本成分之間的相似度，尋找最匹配的群；從匹配到的群中提取患者所需方劑的主要成分；患者所需方劑的剩余成分從補(bǔ)充成分中抓取。具體操作如下：

運(yùn)行得到包含所有藥劑成分的分群結(jié)果共20組，包含藥方數(shù)據(jù)庫(kù)中全部的藥品種類，同時(shí)在Windows資源管理器中自動(dòng)生成9個(gè)文件夾：

000 basic_data 基礎(chǔ)訓(xùn)練藥方數(shù)量資料表

001 added_data 系統(tǒng)每日新增的配藥數(shù)據(jù)，用來(lái)作為迭代學(xué)習(xí)的資料數(shù)據(jù)

002 test_data 配藥系統(tǒng)平時(shí)運(yùn)行維護(hù)所用的測(cè)試資料

003 processed_data 配藥過(guò)程中處理好的中間數(shù)據(jù)，用以查詢配藥記錄

004 diagram_data 配藥系統(tǒng)存放的中間統(tǒng)計(jì)圖表，包含柱狀圖、頻率分布表等

005 dictionary_data 分群的字典，算法的中間數(shù)據(jù)

006 result_data 每日配藥系統(tǒng)運(yùn)行的結(jié)果記錄

007 for_reference 配藥過(guò)程中緩存的有關(guān)說(shuō)明和記錄文件

008 run_result.html 配藥系統(tǒng)輸出的用以導(dǎo)出的每日配藥結(jié)果文件

配藥系統(tǒng)輸出的部分藥劑群成分頻數(shù)直方圖如圖6所示。

圖6 部分藥劑成分頻數(shù)圖示例

算法的評(píng)價(jià)方式為得分制，即患者單次取藥的得分=（患者藥方所需成分從族群的基本成分中獲取的數(shù)量）/（患者藥方所需成分從族群的補(bǔ)充成分中獲取的數(shù)量），且算法得分與迭代次數(shù)成正相關(guān)。藥罐預(yù)編組抓藥流程圖如圖7所示。

4 藥罐群迭代算法設(shè)計(jì)

由于存在季節(jié)變化、流行性疾病傳播等因素，患者抓藥所提供的藥方存在很大的動(dòng)態(tài)性，故由上述分群算法計(jì)算重組出的藥罐群組也應(yīng)具有動(dòng)態(tài)性，能跟蹤患者抓藥藥方的規(guī)律性變化，及時(shí)地、不斷地、智能地優(yōu)化自身的編組序列，以更快更好地適應(yīng)患者的抓藥需求。

圖7 藥罐預(yù)編組抓藥策略流程圖

故本文將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的迭代算法引入藥罐動(dòng)態(tài)預(yù)編組系統(tǒng)，使系統(tǒng)記錄每次配藥的輸出結(jié)果并周期性自行訓(xùn)練，迭代學(xué)習(xí)和藥罐分群編組抓藥過(guò)程組成閉環(huán)系統(tǒng)?；颊呙看巫ニ幫戤叄到y(tǒng)都會(huì)將出藥數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到既往藥方數(shù)據(jù)中，再次運(yùn)行分群算法，不斷迭代，從而不斷優(yōu)化藥罐編組序列，使下次出藥更加精確、迅速。具體操作如下：

綜上，結(jié)合了k-means分群和迭代算法的藥罐動(dòng)態(tài)預(yù)編組抓藥完整過(guò)程如圖8所示。

圖8 藥罐動(dòng)態(tài)預(yù)編組閉環(huán)抓藥過(guò)程

5 實(shí)驗(yàn)測(cè)定

最后在出藥部分樣機(jī)搭建和模擬出藥實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中，進(jìn)行了出藥速度的測(cè)定。上位機(jī)的硬件平臺(tái)選用工控機(jī)和觸摸屏，工控機(jī)型號(hào)ARB-8900，主要配置為：Intel? Core?2 Duo處理器，支持最大4GB的內(nèi)存擴(kuò)展，2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)PCI槽擴(kuò)展，1個(gè)miniPCI槽擴(kuò)展，1個(gè)TypeII CF擴(kuò)展，2個(gè)千兆以太網(wǎng)口、5個(gè)串口、4個(gè)USB2.0接口、2個(gè)SATA接口，12V直流電壓輸入。觸摸屏型號(hào)為T(mén)PC1061TX，主要配置為：額定電壓24V，額定功率5.5w，內(nèi)存128M，支持RS232和RS485串口通訊。下位機(jī)的硬件平臺(tái)選用西門(mén)子PLC系列S7-200 smart，其CPU模塊本體集成了三軸100kHz高速脈沖輸出，支持PWM（脈寬調(diào)制）和PTO脈沖輸出，1個(gè)以太網(wǎng)接口和1個(gè)RS485/232接口，通過(guò)擴(kuò)展CM01信號(hào)板，其通信端口數(shù)量最多可增至3個(gè)，支持TCP/IP協(xié)議與串口通訊，串口支持Modbus-RTU和PPI協(xié)議，CPU ST30模塊本身具有24路輸入、12路輸出共計(jì)36個(gè)數(shù)字量I/O點(diǎn)。由于本系統(tǒng)的盤(pán)式出藥對(duì)于24貼藥只需出4盒方劑藥，假設(shè)患者所持藥方具有15個(gè)藥品，由秒表測(cè)得出藥系統(tǒng)對(duì)每貼藥品出藥時(shí)間10次算數(shù)平均值約為5秒，藥盒換位間隔時(shí)間10次算數(shù)平均值約為5秒，則由此計(jì)算4盒藥只需約（15+3）×5=90秒，折合每貼藥出藥用時(shí)約90/24=3.75秒，與人工配藥模擬測(cè)時(shí)結(jié)果每貼120秒相比，速度提高約120/3.75=32倍。實(shí)驗(yàn)實(shí)況如圖9所示。

圖9 出藥樣機(jī)實(shí)驗(yàn)圖

6 結(jié)語(yǔ)

本文以一種全新的思維優(yōu)化改進(jìn)了現(xiàn)有的中藥顆粒配藥技術(shù)，將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的分群算法及迭代算法引入到現(xiàn)有的中藥顆粒配藥系統(tǒng)中來(lái)，由于國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究還沒(méi)有較多的技術(shù)積累，現(xiàn)有設(shè)備自動(dòng)化程度和出藥效率還不高，沒(méi)有吸引到產(chǎn)業(yè)鏈的重視，也沒(méi)有較大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用，本文恰好可以豐富我國(guó)在該方面的技術(shù)積累與儲(chǔ)備，有利于中藥配藥系統(tǒng)的自動(dòng)化和高速化發(fā)展，提高配藥效率，提升廣大中藥消費(fèi)者的取藥體驗(yàn)，未來(lái)應(yīng)用前景十分廣闊。