システムアーキテクチャ設計
Uniapp+Vue.jsを用いたクロスプラットフォームフレームワークを採用し、バックエンドにはNode.js+ExpressまたはJava Spring Bootを利用します。データベースとしてMySQLまたはMongoDBを選び、Redisをキャッシュとして使用します。システムはユーザー端、薬剤師端、管理者端の三つのモジュールに分けられ、微信ミニアプリとH5の両端で動作します。
核心機能モジュール
薬品表示と検索
薬品の分類表示、キーワード検索、薬品詳細ページ（効能、禁忌説明）を実現します。長いリストの性能を最適化するため、仮想スクロールを採用し、検索インターフェースには曖昧検索と漢方薬の別名認識機能を追加します。
// 薬品検索API例
async function findMedicine(query) {
const res = await uni.request({
url: '/api/medicine/lookup',
data: { query, itemsPerPage: 20 }
});
return res.data.results;
}
知能診療システム
NLPエンジンを用いて症状の説明を処理し、薦め薬品リストを返します。漢方医学の知識グラフを構築し、症状-薬品-体質の関連データを含みます。
処方検査フロー
薬剤師端で処方画像のアップロード、OCR認識、配合禁忌検査機能を実現します。配合禁忌を検査するためのルールエンジンを用いて以下のようなルールを適用します：
# 配合禁忌検査の擬似コード
def verify_combinations(ingredients):
restrictions = load_restriction_rules() # 禁忌ルールをロード
for pair in itertools.combinations(ingredients, 2):
if pair in restrictions:
return False
return True
配送システムの実現
リアルタイム位置追跡
騰訊地図APIを統合し、配送員の軌跡をリアルタイムで描画します。WebSocketを使用して位置データの接続を維持します：
// 位置更新例
const socket = new WebSocket('wss://delivery/track');
socket.onmessage = (event) => {
updateDeliveryAgentPosition(JSON.parse(event.data));
}
知能配車アルゴリズム
実時交通状況、注文タイムリー性等因素を考慮した配送ルート最適化に遺伝的アルゴリズムを採用します。核心公式は以下です：
f(x) = αΣT_i + βΣD_j + γΣP_k
其中、Tはタイムリー係数、Dは距離、Pは優先度加重です。
バックエンド管理システム
在庫警告モジュール
在庫閾値を自動的に警告し、購買計画を生成します。時間系列予測モデルを用いて薬品消費量を予測します：
-- 在庫警告クエリ
SELECT * FROM medicines
WHERE stock_quantity < minimum_stock
OR expiration_date < DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)
開発段階の分割
- 基本フレームワーク構築（2週間） Uniappプロジェクトの初期化、多環境変数の設定、ネットワークリクエストモジュールのラッパー作成
- 核心機能開発（6週間） 薬品管理、診療システム、処方検査、注文配送などのモジュールを順次完成
- テスト最適化段階（2週間） 高并发注文を模擬した負荷テスト、主流機種を網羅した互換性テストを実施
关键技术指標
- ページ読み込み時間を1秒以内に制限
- 処方検査応答時間を3秒以内に制限
- 配送位置更新間隔を30秒に設定
- システム可用性を99.9%に達成
データ安全対策
- 敏感データをTLS1.3で暗号化传输
- 処方情報の脱敏存储
- 定期的な安全審査（SQLインジェクション検測を含む）
- RBAC権限制御システムの実現
運用データ分析
薬品売上熱地図、ユーザー再購率分析、配送効率統計などのデータダッシュボードを構築します。EChartsを用いて可視化を実現し、核心公式には以下のようなものがあります：
再購率 = (再購ユーザー数 / 総ユーザー数) × 100%