CN109817348B

CN109817348B - 移动医疗签名管理方法及相关产品

Info

Publication number: CN109817348B
Application number: CN201910047935.8A
Authority: CN
Inventors: 郑静
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2019-01-18
Filing date: 2019-01-18
Publication date: 2020-04-14
Anticipated expiration: 2039-01-18
Also published as: CN109817348A

Abstract

本申请提供了一种移动医疗签名管理方法及相关产品，该方法包括：终端确定移动医疗的登录ID以及第一签名；终端获取该移动医疗的处方以及电子签名；终端提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别，依据该识别结果确定该电子签名的管理策略。本申请提供的技术方案具有提高移动医疗的推广以及安全性。

Description

移动医疗签名管理方法及相关产品

技术领域

本申请涉及医疗以及终端领域，具体涉及一种移动医疗签名管理方法及相关产品。

背景技术

移动医疗是基于移动终端的医疗类应用软件，目前已有2000多款移动医疗app，主要提供寻医问诊、预约挂号、购买医药产品以及查询专业信息等服务。

现有的医疗系统在进行现场医疗时，医生会对自己的处方进行签名，但是对于移动医疗，因为其无法采用纸件方式进行签名，为了和现场医疗接轨，需要进行电子签名，但是现有的移动医疗无法对电子签名进行有效的管理，影响了移动医疗的推广以及安全性。

申请内容

本申请实施例提供了一种移动医疗签名管理方法及相关产品，对移动医疗的电子签名进行管理，提高移动医疗的推广以及安全性。

第一方面，本申请实施例提供一种移动医疗签名管理方法，所述方法包括如下步骤：

终端确定移动医疗的登录ID以及第一签名；

终端获取该移动医疗的处方以及电子签名；

终端提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别，依据该识别结果确定该电子签名的管理策略。

第二方面，提供一种终端，包括：

确定单元，用于确定移动医疗的登录ID以及第一签名；

获取单元，用于获取该移动医疗的处方以及电子签名；

管理单元，用于提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别，依据该识别结果确定该电子签名的管理策略。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面提供的所述的方法。

第四方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第一方面提供的方法。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请的技术方案在进行识别时考虑到第一签名的历史信息，增加了识别的精度，高识别精度使得电子签名不易冒充，增加了移动医疗电子签名的真实性以及安全性，便于客户推广。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。

图2是本申请实施例公开的一种移动医疗签名管理方法的流程示意图。

图3为本申请实施例提供的一种循环神经网络示意图。

图3a为一种循环神经网络示意图。

图3b为本申请实施例提供的另一种循环神经网络示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

参阅图1，图1为一种终端的结构示意图，如图1所示，该终端可以包括：处理器101、存储器102、显示屏103、其中，处理器101通过总线与存储器102、显示屏103连接。

可选的，为了提高手写的效率，还可以在终端上设置手写笔。

本申请提供的一种移动医疗签名管理方法，该方法采用如图1所示的终端来实现，该方法如图2所示，包括如下步骤：

步骤S201、终端确定移动医疗的登录ID以及第一签名；

步骤S202、终端获取该移动医疗的处方以及电子签名；

步骤S203、终端提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别，依据该识别结果确定该电子签名的管理策略。

本申请的技术方案在进行识别时考虑到第一签名的历史信息，增加了识别的精度，高识别精度使得电子签名不易冒充，增加了移动医疗电子签名的真实性以及安全性，便于客户推广。

可选的，上述依据该识别结果确定该电子签名的管理策略具体可以包括：

如该识别结果与第一签名相同，确定该电子签名通过，用该电子签名的信息替换该历史信息。如该识别结果与第一签名不相同，确定该电子签名不通过，提示用户再次签名。

可选的，上述历史信息具体可以为，循环神经网络对该第一签名的上一次电子签名进行运算时的最后一个隐层的输出信息S_a。上述电子签名的信息可以为循环神经网络的最后一个隐层的输出信息S_a。

循环神经网络为签名识别的神经网络模型，对于循环神经网络，其结构如图3所示，其包含输入层、隐层、输出层，其中隐层的输出结构作为下一时刻的隐层的一个输入数据。

如图3所示，例如t时刻隐层的输出结果为下一时刻t+1隐层的输出。

如图3所示，其中W表示权值，X_t-1表示t-1时刻的输入层的输入数据，X_t表示t时刻的输入层的输入数据，S_t-1表示t-1时刻的隐层的输出结果，O_t-1表示t-1时刻的输出层的输出结果；其中，X_t-1、X_t、X_t+1可以相同。

以t时刻为例：

S_t＝w×X_t+w×S_t-1

O_t＝f(S_t)

其中f表示激活函数，该激活函数包括但不限于：sigmoid函数、tanh函数等等。

当然在实际应用中，还可以使用其他的激活函数。

上述终端提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别具体可以包括：

将电子签名作为输入数据输入到循环神经网络，将历史信息作为第一个隐层的输入到循环神经网络进行计算得到识别结果。

将历史信息作为第一个隐层的输入到循环神经网络进行计算得到识别结果具体可以包括：

将电子签名确定为输入层t时刻的输入数据X_t，获取权值W，获取上一次第一签名识别时的最后一个隐层的输出结果S_a；依据输入数据X_t、权值W以及输出结果S_a执行循环神经网络运算得到识别结果。

上述依据输入数据X_t、权值W以及输出结果S_a执行循环神经网络运算得到识别结果具体可以包括：

如循环神经网络的第一时刻为t，将输出结果S_a矩阵h_a*M添加在输入数据X_t矩阵h_t*M得到新的矩阵(h_a+h_t)*M；其中M表示矩阵的行值，h_a、h_t表示矩阵的列值，将矩阵(h_a+h_t)*M与权值W矩阵M*E计算得到计算结果(h_a+h_t)*E，将计算结果(h_a+h_t)*E拆分成矩阵h_a*E以及矩阵h_t*E，将矩阵h_a*E以及矩阵h_t*E求和得到输出结果S_t；对S_t执行激活操作得到O_t，依据输入数据X_t以及输出结果S_t计算t时刻后的循环神经网络运算得到识别结果。

上述依据输入数据X_t以及输出结果S_t计算t时刻后的循环神经网络运算得到识别结果的计算方法可以采用常规的循环神经网络运算方法，这里不在赘述。

对于循环神经网络的第一时刻t，传统的方案对于t时刻的隐层的输入为零，即在第一时刻t时，其不考虑隐层的输入，如图3a所示，即t时刻的隐层的输入为零，在实践中，在t时刻隐层为零时，通过循环神经网络的运算其识别准确度较低，通过分析，在于在第一时刻的隐层输入为零时，考虑的仅仅是本次电子签名的连续性，通过实验发现，同一个人即第一签名为同一个人时，其在签名是具有连续性的，例如，张三在进行第一次签名的张三以及在第二次签名的张三，其电子签名的特征具有一定的连续性，依据这个特点，本申请将第一签名的历史信息提取出来作为第一个隐层的输入(如图3b所示)，通过实践发现，其很好的提高了准确性。

本申请的技术方案将输出结果S_a以及输入数据X_t组成一个新的矩阵，这样2次矩阵乘法运算变成了一次矩阵乘法运算，虽然计算量是一样的，但是二次矩阵运算变成一次矩阵乘法运算能够少传递一次权值W，即权值W的提取只用完整的提取一次，这样提高了数据提取的效率，提高了计算效率，从而降低了功耗，减少了散热量。

可选的，上述方法在将矩阵(h_a+h_t)*M与权值W矩阵M*E计算得到计算结果(h_a+h_t)*E之前还可以包括：如M不能整除4，将新的矩阵(h_a+h_t)*M沿列方向划分为m个输入数据块，m中前m－1个输入数据块为4列元素，最后一个输入数据块为r列元素，将前m－1个输入数据块先行后列方式存储，依据r的值确定最后一个输入数据块的存储方式。

具体可以包括：

如r＝1，将最后1列元素按列方向存储，如r＝2，将最后2列元素按先行后列方式存储，如r＝3，在边缘添加一列零元素后得到添加数据块，将添加数据块按先行后列方式存储。上述r为M/4的余数。

其中，

上述方法还可以包括：如M不能整除4，将矩阵M*E沿行方向划分为m个输入数据块，m中前m－1个输入数据块为4行元素，最后一个输入数据块为r列元素，将前m－1个输入数据块先列后行方式存储，如r＝1，将最后1行元素按行方向存储，如r＝2，将最后2行元素按先列后行方式存储，如r＝3，在边缘添加一行零元素后得到添加数据块，将添加数据块按先列后行方式存储。

本申请还提供一种终端，所述终端包括：

确定单元，用于确定移动医疗的登录ID以及第一签名；

获取单元，用于获取该移动医疗的处方以及电子签名；

上述终端具体可以为智能手机或平板电脑。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种移动医疗签名管理方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种移动医疗签名管理方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims

1.一种移动医疗签名管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：终端确定移动医疗的登录ID以及第一签名；终端获取该移动医疗的处方以及电子签名；终端提取该第一签名的历史信息对该电子签名进行识别，依据该识别结果确定该电子签名的管理策略；

所述第一签名的历史信息包括：循环神经网络对该第一签名的上一次电子签名进行运算时的最后一个隐层的输出结果Sa；

所述将历史信息作为第一个隐层的输入到循环神经网络进行计算得到识别结果具体包括：

将所述电子签名确定为输入层t时刻的输入数据Xt，获取权值W，获取输出结果Sa；依据输入数据Xt、权值W以及输出结果Sa执行循环神经网络运算得到识别结果；所述依据输入数据Xt、权值W以及输出结果Sa执行循环神经网络运算得到识别结果；如循环神经网络的第一时刻为t，将输出结果Sa矩阵ha*M添加在输入数据Xt矩阵ht*M得到新的矩阵(ha+ht)*M；其中M表示矩阵的行值，ha、ht表示矩阵的列值，将矩阵(ha+ht)*M与权值W矩阵M*E计算得到计算结果(ha+ht)*E，将计算结果(ha+ht)*E拆分成矩阵ha*E以及矩阵ht*E，将矩阵ha*E以及矩阵ht*E求和得到输出结果St；对St执行激活操作得到Ot，依据输入数据Xt以及输出结果St计算t时刻后的循环神经网络运算得到识别结果。