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:
    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-LMLPHP
    登记员-废物交接:
    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-LMLPHP
    转运员-废物存储:
    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-LMLPHP
    处置员-废物销毁:
    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-LMLPHP
    管理员-查看废物登记信息:
    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-LMLPHP

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:
    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-LMLPHP

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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源码获取:⬇⬇⬇

08-01 22:00