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申请/专利权人：安徽科睿唯安数字科技有限公司

摘要：本发明涉及医疗管理技术领域，用于解决在传统的医疗数据管理中，存在格式不统一、数据分散，导致数据采集、存储和处理难度较大，无法实现数据的有效整合和利用，且缺乏对医疗数据的深入分析和挖掘，导致无法快速准确地了解患者的病情，影响诊疗的准确性和效率的问题，具体为基于区块链技术的医疗综合管理云平台，包括医疗数据采集模块、医疗数据存储模块、医疗数据处理模块和显示终端。本发明通过对不同来源体系、不同格式的医疗数据的统一采集和标准化处理，提高数据的管理效率和准确性。并采用分布式存储将医疗数据存储在多个节点上，增强数据的安全性。通过对各项数据的深入分析和挖掘，并采用可视化展示，提高诊疗的效率和准确性。

主权项：1.基于区块链技术的医疗综合管理云平台，其特征在于，包括：医疗数据采集模块，用于从各来源体系中采集医疗数据并对不同来源体系、不同格式的医疗数据进行统一采集和标准化处理，由此完成医疗数据的统一采集，且各来源体系包括医疗机构、患者、药品供应商；对不同来源体系、不同格式的医疗数据进行统一采集和标准化处理，其具体分析过程如下：2-1、数据接口和集成：与各个数据源建立数据接口，数据接口采用标准化的数据格式和传输协议，通过数据转换工具或编写自定义脚本将不同格式的数据进行格式转换，由此将其整合到统一的数据集中；2-2、数据清洗和预处理：通过数据清洗算法和规则对采集到的数据进行清洗和预处理，且通过数据清洗算法和规则包括去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据；2-3、数据标准化和编码：将不同来源的数据进行标准化和编码，具体为，对诊断、手术、药物信息进行编码；2-4、数据质量控制：通过设置数据规则和算法，筛选出符合要求的数据，并进行纠错和补充，即完成数据采集过程中数据质量控制，数据质量控制包括数据验证、逻辑检查、异常值处理；2-5、数据安全和隐私保护：通过在数据采集和处理过程中，采用加密传输、访问控制、数据脱敏技术来保护数据的安全性和隐私性，确保敏感信息不被未授权的访问和使用；医疗数据存储模块，用于对采集到的医疗数据进行分布式存储，由此将医疗数据分布式存储在多个节点上；其具体方式为：3-1、数据切分：将医疗数据按照一定规则进行切分，由此得到若干个分片，其中，在对医疗数据按照一定规则进行切分时，根据数据的特点和访问模式来确定，按照患者ID、时间范围、医疗机构进行划分；3-2、节点选择：将每个分片作为一个独立的存储单元，存储在一个或多个节点上，其中，根据分布式存储的架构选择适当的节点来存储切分后的数据，且通常还根据节点的负载情况、可用性、网络延迟因素来进行选择，以实现负载均衡和故障容错；3-3、数据副本：为重要数据创建多个副本，并将各副本分别存储在不同的节点上，其目的是在某个节点发生故障时，从其他节点获取备份数据，确保数据的可用性，数据副本的数量和复制策略根据系统的需求和可用资源来确定；3-4、数据一致：设置分布式一致性协议，确保数据在不同节点上均保持一致性，其中，通过数据一致性协议，保证数据的可靠性和可信度，提高系统的可维护性和可扩展性；3-5、数据访问：在进行数据访问时，通过哈希算法或分片索引方式来定位和获取分布式存储的数据所在的节点，并进行数据的读取和写入操作；3-6、数据冗余存储：为重要数据保留冗余副本，并将冗余副本存储在不同的节点上，其中，这样在某个节点发生故障时，快速切换到其他节点，保证数据的可用性和服务的连续性；医疗数据处理模块内设置有患者病例分析单元、患者影像分析单元、患者医药分析单元，其中，患者病例分析单元基于医疗数据并从中提取患者的电子病历，由此进行病例数据处理，得到患者所对应的医疗病历数据表及疾病诊断预测判定等级；患者影像分析单元基于医疗数据并从中提取患者的医学影像数据，由此进行影像病灶分析，得到患者所对应的影像病灶结论报告；患者医药分析单元基于医疗数据并从中提取患者的医药数据，由此进行医药病情评估分析，得到患者所对应的诊疗状态结论报告，并将患者的诊疗状态结论报告通过显示终端进行可视化展示；显示终端，用于对患者所对应的医疗病历数据表及疾病诊断预测判定等级、影像病灶结论报告和诊疗状态结论报告进行显示说明；所述病例数据处理，其具体分析过程如下：基于处理后的医疗数据，并从医疗数据中调取患者的电子病历数据，并从电子病历数据中提取患者的疾病类型、症状程度、治疗周期，由此构成患者的医疗病历数据表，并将患者的医疗病历数据表通过显示终端进行可视化展示；从电子病历数据中提取与患者病情状态相关的特征参数，且与患者病情状态相关的特征参数包括病史指数、手术指数和症状指数；其中，病史指数用于表示为患者所对应的家族病史的病史等级及患者所对应的既往病史的病史等级的综合反馈情况，若患者所对应的家族病史的病史等级为A1，患者所对应的既往病史的病史等级为A2，则患者的病史指数为：bs=（A1×q1+A2×q2）2，其中q1、q2分别表示为权重因子；手术指数用于表示在单位时间内患者所进行所有手术所对应的风险等级综合反馈情况，在评估患者所对应的手术的风险等级时一般通过手术进行时长的长短来反馈手术所对应的风险等级大小，将在单位时间内患者所对应的所有手术的风险等级记为FXi，依据公式，由此计算出患者所对应的手术指数szl；症状指数用于表示为患者对应当前时段所出现的症状类型多少的数据值，其中头痛、发热、咳嗽、呕吐均表示为症状类型；提取与患者病情状态相关的特征参数中病史指数、手术指数和症状指数的数值并进行计算分析，依据公式JZB=k1×bs+k2×szl+k3×zzl，由此计算出患者的疾病预测系数JZB，其中，zzl表示为症状指数，k1、k2、k3分别表示为权重因子；将患者的疾病预测系数与疾病预测系数对应的疾病诊断预测判定等级进行匹配，由此得到患者所对应的疾病诊断预测判定等级，并将患者的疾病诊断预测判定等级通过显示终端进行可视化展示；所述影像病灶分析，其具体分析过程如下：从医疗数据中调取患者的医学影像数据，并从医学影像数据中提取患者的病灶特征、病变程度，并将其分别标记为bz、bc，并将两项数据进行归一化分析，依据公式Iac=a1×bz+a2×bc，由此得到患者的影像评估系数Iac，其中，a1、a2分别表示为归一因子；将患者的影像评估系数与影像评估系数对应的病灶结论报告进行匹配，由此得到患者所对应的影像病灶结论报告，并将患者的病灶结论报告通过显示终端进行可视化展示；所述医药病情评估分析，其具体分析过程如下：从医疗数据中调取患者的医药数据，并从医药数据中提取患者的药品类型、用量、使用方式，将患者的药品类型与药品类型所对应的药品诊疗等级进行匹配，由此得到患者的药品诊疗等级，将患者所有药品类型对应的药品诊疗等级进行综合平均计算，由此得到患者的药品指数，并将其记作yz；基于药品类型并由此获取对应药品类型的使用方式，其中使用方式包括使用次数和使用周期，并将其分别标记为sc、zq，并将两项数据进行归一化分析，依据公式sz=a3×sc+a4×zq，由此计算得到患者对应药品类型的使用指数sz，其中，a3、a4分别表示为归一因子；提取患者所对应的药品指数、用量和使用指数的数值，并将其代入预设的数据模型中进行计算分析，依据设定的数据模型zl=b1×yz+b2×yl+b3×sz，由此输出患者的医药诊疗评估系数zl，其中，yl表示为患者所对应的用量，b1、b2、b3分别表示为权重因子，将患者的医疗评估系数与医疗评估系数所对应的诊疗状态结论报告，由此输出患者的诊疗状态结论报告，并将患者的诊疗状态结论报告通过显示终端进行可视化展示。

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