一、前言
医疗废物管理是公共卫生领域的重要组成部分，随着医疗活动的增加，医疗废物的产生量也在逐年上升。据世界卫生组织报告，全球每年产生的医疗废物量高达数百万吨，且这一数字还在持续增长。医疗废物由于其潜在的传染性和毒性，对环境和人类健康构成严重威胁。因此，建立一个有效的医疗废物管理系统对于防止疾病传播、保护环境和公众健康至关重要。然而，许多医疗机构在医疗废物管理上仍面临着诸多挑战，如废物分类不明确、记录不完整、追踪困难等问题。
现有的医疗废物管理解决方案存在一些问题。例如，一些医疗机构仍使用手工记录方式，这不仅效率低下，而且容易出错，导致废物追踪和管理上的漏洞。废物分类和存储条件不规范，增加了环境污染和疾病传播的风险。废物交接流程缺乏标准化，使得废物在转运过程中存在丢失或误处理的可能。此外，废物销毁过程缺乏透明度和监管，无法确保废物得到安全、合规的处理。这些问题的存在，不仅影响了医疗废物管理的效率和安全性，也违背了环境保护和公共卫生的相关法规。
本课题旨在设计并实现一个便捷、透明、安全的医疗废物管理系统。系统将采用现代化信息技术，实现废物的电子化登记、分类、存储、交接和销毁的全过程管理。通过该系统，可以提高废物管理的准确性和追踪能力，规范废物的分类和存储条件，确保废物交接的标准化和透明度，以及加强废物销毁过程的监管。本课题的研究将为医疗机构提供一个全局的医疗废物管理解决方案，以满足日益增长的医疗废物处理需求，同时符合环境保护和公共卫生的相关要求。
在医疗废物管理系统中，管理人员负责用户账户的管理，确保系统访问的安全性，同时监控废物登记、交接、存储和销毁的全过程，以确保废物管理的合规性和透明度；登记员负责医疗废物的初步登记工作，包括废物的分类、来源和数量等信息的记录，为废物追踪和管理提供基础数据；转运员则负责废物的存储环节，确保废物安全地从登记点转移到指定存储区域，并记录存储信息，以便于废物的后续处理；处置员执行废物的最终销毁工作，按照规定程序处理废物，并记录销毁结果，完成废物管理的闭环。整个系统通过这些功能模块的协同工作，旨在实现医疗废物的全程可追溯管理，提高医疗废物处理的效率和安全性。
本课题的研究具有重要的理论意义和实际意义。从理论角度来看，它为医疗废物管理领域提供了新的研究思路和方法，推动了医疗废物管理理论的发展和创新。从实际角度来看，该系统的应用将显著提高医疗废物管理的效率和安全性，减少环境污染和疾病传播的风险，保障公众健康。同时，系统的推广应用也将促进医疗废物管理行业的规范化和标准化，提升医疗机构的社会责任感和环境友好形象。此外，该系统还可以为相关部门提供监管和决策支持，加强医疗废物管理的法规制定和执行力度。
二、开发环境
- 开发语言：Java/Python
- 数据库：MySQL
- 系统架构：B/S
- 后端：SpringBoot/SSM/Django/Flask
- 前端：Vue
三、系统界面展示
- 医疗废物管理系统界面展示：
登记员-废物登记：
登记员-废物交接：
转运员-废物存储：
处置员-废物销毁：
管理员-查看废物登记信息：
四、代码参考
- Java项目实战代码参考：
@RestController
@RequestMapping("/candidate")
@ApiResponse(responseCode = "404", description = "查询失败")
@ApiResponse(responseCode = "200", description = "查询成功")
@Tag(name = "候选点")
public class CandidateController {
static {
Loader.loadNativeLibraries(); // 加载OR-Tools本地库
}
@Autowired
private CandidateService candidateService;
@Autowired
private BuildingsService buildingsService;
@GetMapping("/getAll")
@Operation(summary = "获取所有")
public RespBean<Candidate> getAll(){
List<Candidate> list = candidateService.list();
return RespBean.success("查询成功",list);
}
@PostMapping("/decision")
@Operation(summary = "选址")
public RespBean<SiteResponse> siteDecision(@RequestBody()@Parameter(description = "请求体参数") List<String> param){
String[] array = param.toArray(new String[0]);
List<Candidate> list = candidateService.list();
// System.out.println("------------");
// System.out.println(list);
int[] collect = list.stream().mapToInt(v -> v.getId()).toArray();
// 将 int 数组转换为 Integer 数组
Integer[] integerArray = IntStream.of(collect)
.boxed() // 转换为包装类 Integer
.toArray(Integer[]::new);
//计算od距离
candidateService.computeOD(array,integerArray);
QueryWrapper<Buildings> wrapper = new QueryWrapper<Buildings>().in("osm_id",array);
List<Buildings> buildinglist = buildingsService.list(wrapper);
// System.out.println("*********");
// System.out.println(buildinglist);
// 输入数据
int numDemandPoints = array.length; // 需求点数量
int numCandidates = integerArray.length; // 候选服务站数量
double[] demands = buildinglist.stream().mapToDouble(v->v.getPop()*0.3).toArray(); // 需求点的需求量
// 需求点和候选服务站之间的距离矩阵
double[][] distances = new double[array.length][];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
distances[i] = candidateService.selectodcost(buildinglist.get(i).getOsmId()).stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.toArray();
}
int[] capacities = list.stream().mapToInt(v-> (int) (v.getOgcapacity()*2)).toArray(); // 候选服务站的容量
// 创建优化器
MPSolver solver = new MPSolver("ServiceStationProblem", MPSolver.OptimizationProblemType.CBC_MIXED_INTEGER_PROGRAMMING);
// 创建决策变量
MPVariable[][] y = new MPVariable[numDemandPoints][numCandidates];
MPVariable[] x = new MPVariable[numCandidates];
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
x[i] = solver.makeIntVar(0, 1, "x_" + i); // 表示服务站是否被选中
for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
y[j][i] = solver.makeIntVar(0, 1, "y_" + j + "_" + i); // 表示需求点是否由服务站提供服务
}
}
// 创建约束确保每个需求点只由一个候选点提供服务
for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
MPConstraint demandConstraint = solver.makeConstraint(1, 1);
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
demandConstraint.setCoefficient(y[j][i], 1);
}
}
// 创建约束条件：服务容量约束
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
MPConstraint capacityConstraint = solver.makeConstraint(0, capacities[i]); // 服务容量约束
for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
capacityConstraint.setCoefficient(y[j][i], demands[j]); // 服务容量 >= 需求量总和
}
}
// 目标函数：使候选点的数量最小
MPObjective candidatesObjective = solver.objective();
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
candidatesObjective.setCoefficient(x[i], 1);
}
candidatesObjective.setMinimization();
// 目标函数：使需求点到候选点的距离最小
MPObjective distanceObjective = solver.objective();
for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
distanceObjective.setCoefficient(y[j][i], distances[j][i]);
}
}
distanceObjective.setMinimization();
// // 创建权衡参数
// double weightCandidates = 0.00001; // 候选点数量的权重
// double weightDistances = 1.0; // 距离的权重
//
// // 创建目标函数：使候选点的数量最小 + 使需求点到候选点的总距离最小
// MPObjective objective = solver.objective();
// for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
// objective.setCoefficient(x[i], weightCandidates); // 候选点数量的权重
// for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
// objective.setCoefficient(y[j][i], weightDistances * distances[j][i]); // 距离的权重
// }
// }
// objective.setMinimization();
// 解决问题
MPSolver.ResultStatus resultStatus = solver.solve();
List<SiteResponse> siteResponses = new ArrayList<>();
// 输出结果
if (resultStatus == MPSolver.ResultStatus.OPTIMAL) {
System.out.println("最优解找到！");
// System.out.println("服务站总数：" + candidatesObjective.value());
// 输出选择的服务站
System.out.println("选择的服务站:");
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
if (x[i].solutionValue() > 0) {
System.out.println("服务站 " + i + " 被选中");
}
}
// 输出需求点与服务站的分配情况
System.out.println("需求点与服务站的分配情况:");
for (int j = 0; j < numDemandPoints; j++) {
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
if (y[j][i].solutionValue() > 0.5) {
System.out.println("需求点 " + j + " 被分配给服务站 " + i);
String osmId = buildinglist.get(j).getOsmId();
Integer id = list.get(i).getId();
Double cost = candidateService.getCost(osmId, id);
siteResponses.add(new SiteResponse(osmId,id,cost));
}
}
}
System.out.println("hhhhhhh");
System.out.println(siteResponses.stream().map(v->v.getC_id()).distinct().collect(Collectors.toList()).size());
} else {
System.out.println("找不到最优解或结果不满足距离约束。");
}
return RespBean.success("成功",siteResponses);
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
static class SiteResponse{
private String osm_id;
private Integer c_id;
private Double cost;
}
}
@RestController
@RequestMapping("/depot")
@ApiResponse(responseCode = "404", description = "查询失败")
@ApiResponse(responseCode = "200", description = "查询成功")
@Tag(name = "车辆出发点")
public class DepotController {
@Autowired
private DepotService depotService;
@Autowired
private TruckService truckService;
@GetMapping("/getAll")
@Operation(summary = "获取所有车辆出发点以及所属车辆")
public RespBean<Depot> getAllDepot(){
List<Depot> depots = new ArrayList<>();
List<Depot> list1 = depotService.list();
for (Depot depot : list1) {
QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<Truck>().eq("did", depot.getGid());
List<Truck> list = truckService.list(wrapper);
depot.setTrucks(list);
depots.add(depot);
}
return RespBean.success("查询成功",depots);
}
@GetMapping("/getMany/{ids}")
@Operation(summary = "根据id获取车辆出发点以及所属车辆")
public RespBean<Depot> getDepotByIds(@PathVariable("ids")@Parameter(description = ",分割") String ids){
String[] split = ids.split(",");
List<Depot> depots = new ArrayList<>();
for (String str : split) {
int number = Integer.parseInt(str);
QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<Truck>().eq("did", number);
List<Truck> list = truckService.list(wrapper);
Depot depot = depotService.getById(number);
depot.setTrucks(list);
depots.add(depot);
}
return RespBean.success("查询成功",depots);
}
}
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-医疗废物管理系统论文参考：
六、系统视频
医疗废物管理系统项目视频：
计算机毕业设计选题推荐-医疗废物管理系统-项目实战
结语
计算机毕业设计选题推荐-医疗废物管理系统-Java/Python项目实战
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