1.5-23:药房管理

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描述

   随着信息技术的蓬勃发展,医疗信息化已经成为医院建设中必不可少的一部分。计算机可以很好地辅助医院管理医生信息、病人信息、药品信息等海量数据,使工作人员能够从这些机械的工作中解放出来,将更多精力投入真正的医疗过程中,从而极大地提高了医院整体的工作效率。
    对药品的管理是其中的一项重要内容。现在药房的管理员希望使用计算机来帮助他管理。假设对于任意一种药品,每天开始工作时的库存总量已 知,并且一天之内不会通过进货的方式增加。每天会有很多病人前来取药,每个病人希望取走不同数量的药品。如果病人需要的数量超过了当时的库存量,药房会拒 绝该病人的请求。管理员希望知道每天会有多少病人没有取上药。

输入

共3行
第一行是每天开始时的药品总量m
第二行是这一天取药的人数n(0 < n <= 100)
第三行共有n个数,分别记录了每个病人希望取走的药品数量(按照时间先后的顺序),两数之间以空格分隔

输出

只有1行,为这一天没有取上药品的人数。

样例输入

30
6
10 5 20 6 7 8

样例输出

2

来源

习题(5-5) 医学部 2010 期末试题 李雁章

代码

#include<stdio.h>
int main()
{
	int m,n,q,cnt=0;
	scanf("%d%d",&m,&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&q);
		if(m>=q) m=m-q;
		else cnt++;
    }
    printf("%d",cnt);
    return 0;
}
<think>好的,用户想了解医疗系统中不同角色的功能模块及数据流设计。首先,我需要回忆一下常见的医疗系统结构。通常,医疗系统包括患者、医生、管理员等角色,每个角色有不同的功能模块。然后,数据流设计方面,可能需要考虑各模块之间的数据交互,比如患者挂号后生成病历,医生开处方,药房处理药品信息等。 接下来,我需要结合提供的参考文献。比如,引用[4]提到使用数据流图分层设计,顶层图展示系统与外部实体的信息关联,这可以帮助避免输入输出的疏漏。引用[5]提到结构化方法设计在线沟通渠道,可能涉及患者和医生的数据流。此外,引用[3]中的Spark数据处理和可视化模块设计思路,可能对分析数据流有帮助,但医疗系统可能更注重实性和准确性。 用户的问题需要分角色分析功能模块,并描述数据流。可能需要先列举主要角色,如患者、医生、药房管理员,然后分别说明他们的功能模块。例如,患者模块包括挂号、查看病历;医生模块包括诊断、开处方;药房处理药品发放;管理管理用户权限等。 在数据流设计部分,应该按照分层数据流图的方法,从顶层开始,展示外部实体与系统的交互,然后逐层分解。比如顶层数据流图中,患者提交挂号请求,系统生成挂号单;医生请求病历,系统返回信息等。接着分解到下一层,比如挂号子系统、诊断子系统的数据流程。 还要注意参考文献中的案例,比如社区医疗系统平台的数据流图设计,引用[4]中提到逐层分解,纠正逻辑错误。这可能意味着在数据流图中需要检查各层之间的数据是否一致,是否有遗漏。 可能还需要考虑数据的一致性和完整性,如引用[3]中提到的数据处理方法,确保医疗数据准确可靠。同,可视化模块的设计,如引用[2]中的交互式分析,可能对管理员的数据监控有帮助。 需要确保回答结构清晰,分点列出功能模块和数据流设计,并引用相关文献支持。例如,在描述数据流,引用[4]的分层方法;在沟通渠道设计,引用[5]的结构化方法。 最后,生成相关问题,可能涉及不同系统的对比、数据流图设计步骤或数据安全等,确保问题与主题相关,帮助用户深入理解。</think>### 医疗系统功能模块与数据流设计分析 #### 一、角色功能模块划分 1. **患者用户模块** - 功能:在线挂号、病历查询、电子处方接收、医患沟通、费用支付 - 数据流:患者提交挂号请求$\rightarrow$生成挂号单[^5];诊断后接收处方$\rightarrow$推送至药房系统 - 引用示例:通过结构化方法建立医患在线沟通渠道,降低就医成本[^5] 2. **医生模块** - 功能:患者接诊、电子病历填写、检查开单、处方生成、远程会诊 - 数据流:调取患者历史病历$\rightarrow$写入新诊断记录$\rightarrow$同步至云端数据库 - 关键设计:需保证诊断记录与检查数据的实关联性[^3] 3. **药房管理模块** - 功能:处方审核、药品发放、库存预警、用药指导 - 数据流:接收电子处方$\rightarrow$校验药品库存$\rightarrow$生成发药记录[^4] 4. **系统管理模块** - 功能:权限分配、数据统计分析、日志审计、系统配置 - 设计要点:采用分层数据流图验证输入/输出完整性 $$ \text{关键公式:数据完整性校验} \quad \sum_{i=1}^{n} (输入数据_i - 输出数据_i) \equiv 0 $$ #### 二、核心数据流设计 1. **顶层数据流图** - 外部实体:患者、医生、医保系统、药品供应商 - 核心流程: ```mermaid graph TD A[患者挂号] --> B(预约系统) B --> C[生成挂号单] D[医生诊断] --> E(电子病历库) E --> F[生成处方] ``` - 设计原则:通过顶层图验证外部实体交互完整性 2. **分层细化设计** - **挂号子系统**:对接医保接口验证资格$\rightarrow$生成唯一就诊ID - **诊断子系统**:集成LIS/PACS系统$\rightarrow$实现检查结果自动回填 - **药品追溯流**:处方二维码$\rightarrow$扫码取药$\rightarrow$更新库存状态 3. **数据质量控制** - 采用Spark框架实现: ```python # 数据清洗示例 medical_data.rdd.map(lambda x: x if x[&#39;血压值&#39;]>0 else None).persist() ``` - 通过可视分析系统监控异常数据聚集状态[^2] #### 三、关键设计挑战 1. **实性要求**:急诊流程需实现挂号-分诊-抢救数据流秒级同步 2. **隐私保护**:采用数据脱敏技术处理$$ \text{敏感字段} \quad PII = \{姓名,身份证号,\cdots\} $$ 3. **系统扩展性**:通过模块化设计支持分级诊疗、互联网医院等新业态
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