在医院的日常运营中，药剂科承担着为患者准确、及时地配制药品的重任，面对庞大的药品库存、复杂的处方需求以及严格的时效性要求，如何高效地管理成为了一个挑战，数学优化，作为一门应用数学领域，为我们提供了解决问题的新思路。
问题：在药剂科日常工作中，如何利用数学优化模型来优化药品的存储与分配策略，以减少库存成本并提高配药效率？
回答：通过建立数学优化模型，我们可以将药品的库存管理、需求预测、以及配药过程视为一个整体优化问题，模型中，我们将考虑药品的保质期、患者用药的紧急程度、以及不同药品之间的相互影响等因素，利用线性规划、动态规划等数学工具，我们可以找到在满足所有约束条件下的最优解，即以最低成本、最高效率的方式完成药品的存储与分配。
通过引入机器学习和人工智能技术，我们可以不断学习并优化模型参数，使配药策略更加智能化、个性化，这样，不仅提高了药剂科的工作效率，还降低了因药品过期或短缺带来的损失，为患者提供更加安全、高效的医疗服务。
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运用数学优化模型，如线性规划与启发式算法结合患者需求预测配药流程的效率。
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