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龍圖騰網恭喜北京宇衛科技有限公司申請的專利一種醫藥物流發運管理云平臺獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118941194B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410985884.4，技術領域涉及：G06Q10/0833；該發明授權一種醫藥物流發運管理云平臺是由王維康設計研發完成，并于2024-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種醫藥物流發運管理云平臺在說明書摘要公布了：本發明公開了一種醫藥物流發運管理云平臺，涉及物流技術領域，本發明將設立多層級溫度預警，分別針對溫度接近閾值、短暫超標、長時間超標情況，提供不同的預警級別和處理方案；在預警觸發時，系統自動分析并提供處理方案建議，包括調整溫控設備、變更運輸路線；根據不同藥品的特性，包括敏感溫度范圍、濕度要求，定制個性化的運輸和存儲方案；采用智能標簽，為每種藥品配備智能標簽RFID，標簽記錄藥品特性和實時環境數據，便于物流人員調整運輸條件；解決了現有技術中存在的僅在溫度超標時發出警報，反應速度較慢，且無法提供具體的處理方案，無法根據不同藥品的特定需求對應提供運輸保障，導致部分藥品在運輸過程中無法得到最佳保護的問題。

本發明授權一種醫藥物流發運管理云平臺在權利要求書中公布了：1.一種醫藥物流發運管理云平臺，其特征在于，包括：醫藥運輸數據采集監控模塊，包括：環境數據采集單元，用于實時監控藥品運輸環境，配備溫度傳感器、濕度傳感器、震動傳感器和光照傳感器，智能標簽單元，配備每批藥品的智能標簽，記錄藥品特性和實時環境數據，邊緣計算單元，在運輸車輛上部署邊緣計算節點，進行數據預處理和初步分析；醫藥物流數據處理模塊，包括：清洗、分析單元，機器學習單元，根據機器學習算法RNN對歷史數據進行訓練，建立預測模型；根據實時數據和預測模型，預測溫度環境參數的趨勢；預警響應模塊，包括：多層級預警單元，根據藥品特性設置多層級溫度閾值，觸發不同級別預警通知，多層級預警單元中設立多層級溫度預警，多層級溫度預警方式為：在藥品運輸過程實時監控溫度數據并進行溫度數據分析，基于溫度數據分析觸發預警，定義溫度閾值和預警級別，設定藥品在運輸過程中允許的溫度范圍；預警級別分為：接近閾值：溫度接近但未超出允許范圍，觸發預警級別一，短暫超標：溫度短暫超出允許范圍，但時間較短，觸發預警級別二，長時間超標：溫度長時間超出允許范圍，觸發預警級別三；溫度數據分析方式為：在邊緣計算節點單元進行數據清洗和格式化，剔除異常值和噪聲數據，利用機器學習算法RNN對溫度數據進行實時分析和預測，根據設定的溫度閾值和分析結果，觸發對應級別的預警通知；預警通知包括：接近閾值時觸發預警級別一：提醒相關人員注意溫度變化，檢查溫控設備，短暫超標時觸發預警級別二：通過電話通知相關人員，檢查并調整溫控設備設置，在云平臺上記錄溫度異常事件，長時間超標時觸發預警級別三：通過電話通知所有相關方，并實時監控處理過程，調整冷鏈設備的工作狀態或更換備用冷鏈設備，同時按需變更運輸路線；預警通知觸發方式具體為：定義溫度閾值范圍：設定正常溫度范圍為Tmin,Tmax，Tmin≤Ti≤Tmax,其中Tmin為藥品允許的最低溫度，Tmax為藥品允許的最高溫度，Ti第i個溫度數據點，n表示總數據點數，使用三倍標準差法剔除異常值，μT-3σT≤Ti≤μT+3σT,其中μT表示溫度數據的均值，σT表示溫度數據的標準差，將溫度數據標準化：其中Tnmld,i表示第i個標準化溫度數據，使用遞歸神經網絡RNN對溫度數據進行實時分析和預測，將清洗后的溫度數據序列作為輸入：X＝{Tnmld,1,Tnmld,2,...Tnmld,n}，隱含層：ht＝tanhWxhxt+Whhht-1+bh，其中ht為時刻t的隱含層狀態，Wxh表示輸入到隱含層的權重矩陣，Whh為隱含層到隱含層的權重矩陣，xt表示時刻t的輸入數據，bh為隱含層的偏置，輸出層：其中表示預測的未來時刻t+1的溫度值，Who為隱含層到輸出層的權重矩陣，bo表示輸出層的偏置，根據設定的溫度閾值和分析結果，觸發對應級別的預警通知；自動化應急響應單元，通過智能合約自動執行應急處理方案；個性化醫藥管理模塊，包括：藥品特性管理單元，生成個性化的運輸方案，動態調整單元，動態調整運輸方案；醫藥數據存儲模塊，包括：區塊鏈存儲單元，數據追溯單元，追溯查看從生產到使用的每個環節。

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