CN113012791B - 基于区块链的医疗系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于区块链的医疗系统，本发明涉及区块链医疗技术领域，解决了现有技术中，不能够对各个科室进行人员的合理调度，导致医疗系统的工作效率降低的技术问题，通过人员调度单对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，获取到各个科室的就诊数据，通过公式获取到科室的人员调度系数Xi，若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；对各个科室进行人员的合理调度，防止科室内出现就诊人员拥堵的现象，提高了医疗系统的工作效率，从而提高了就诊人员的就诊质量。
Description
技术领域
本发明涉及区块链医疗技术领域，具体为基于区块链的医疗系统。
背景技术
医疗系统是一门容医学、信息、管理、计算机等多种学科为一体的边缘科学，在发达国家已经得到了广泛的应用，并创造了良好的社会效益和经济效益。医疗系统是现代化医院运营的必要技术支撑和基础设施，实现医疗系统的目的就是为了以更现代化、科学化、规范化的手段来加强医院的管理，提高医院的工作效率，改进医疗质量，从而树立现代医院的新形象，这也是未来医院发展的必然方向，该系统的实施将在整个医院建设企业级的计算机网络系统，并在其基础上构建企业级的应用系统，实现整个医院的人、财、物等各种信息的顺畅流通和高度共享，为全院的管理水平现代化和领导决策的准确化打下坚实的基础。
但是在现有技术中，不能够对各个科室进行人员的合理调度，导致医疗系统的工作效率降低。
发明内容
本发明的目的就在于提出基于区块链的医疗系统，通过人员调度单对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间、各个科室内排队就诊人员的总数量以及各个科室进行预约的总人数，通过公式获取到科室的人员调度系数Xi，将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；对各个科室进行人员的合理调度，防止科室内出现就诊人员拥堵的现象，提高了医疗系统的工作效率，从而提高了就诊人员的就诊质量；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于区块链的医疗系统，包括医疗管理平台、机房检测单元、人员调度单元、车位检测单元、环境监测单元、注册登录单元以及共享数据库；
所述人员调度单元用于对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，就诊数据包括速度数据、排队数据以及预约数据，速度数据为各个科室人员就诊单人平均就诊时间，排队数据为各个科室内排队就诊人员的总数量，预约数据为各个科室进行预约的总人数，将科室标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析调度过程如下：
步骤一、获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间，并将各个科室人员就诊单人平均就诊时间标记为Si；
步骤二、获取到各个科室内排队就诊人员的总数量，并将各个科室内排队就诊人员的总数量标记为Zi；
步骤三、获取到各个科室进行预约的总人数，并将各个科室进行预约的总人数标记为Li；
步骤四、通过公式
获取到科室的人员调度系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；
步骤五、将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：
若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；
若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端。
进一步地，所述环境监测单元用于对医院内的环境数据进行分析，从而对医院内的环境进行监测，医院内的环境数据包括温度数据、湿度数据以及流速数据，温度数据为医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，湿度数据为医院各个楼层的平均湿度，流速数据为医院各个楼层内的空气流动速度，将医院内的楼层标记为o，o＝1， 2，……，m，m为正整数，具体分析监测过程如下：
步骤S1：获取到医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，并将医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值标记为Co；
步骤S2：获取到医院各个楼层的平均湿度，并将医院各个楼层的平均湿度标记为So；
步骤S3：获取到医院各个楼层内的空气流动速度，并将医院各个楼层内的空气流动速度标记为Vo；
步骤S4：通过公式Xo＝β(Co×b1+So×b2+Vo×b3)获取到各个楼层的环境监测系数Xo，其中，b1、b2以及b3均为比例系数，且b1＞ b2＞b3＞0，β为误差修正因子，取值为2.13698654；
步骤S5：将各个楼层的环境监测系数Xo与环境监测系数阈值进行比较：
若楼层的环境监测系数Xo≥环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境正常，生成环境正常信号并将环境正常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；
若楼层的环境监测系数Xo＜环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境异常，生成环境异常信号并将环境异常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端。
进一步地，所述机房检测单元用于对医院内的机房数据进行分析，从而对机房进行检测，机房数据包括机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值、机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值、机房内设备运行时产生的噪音分贝值，具体分析检测过程如下：
步骤SS1：获取到机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值，并将机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值标记为WD；
步骤SS2：获取到机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值，并将机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值标记为BZ；
步骤SS3：获取到机房内设备运行时产生的噪音分贝值，并将机房内设备运行时产生的噪音分贝值标记为FB；
步骤SS4：通过公式
获取到机房的检测系数JC，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0， e为自然常数；
步骤SS5：将机房的检测系数JC与机房的检测系数阈值进行比较：
若机房的检测系数JC≥机房的检测系数阈值，则判定机房检测正常，生成机房正常信号并将机房正常信号发送至管理人员的手机终端；
若机房的检测系数JC＜机房的检测系数阈值，则判定机房检测异常，生成机房异常信号并将机房异常信号发送至管理人员的手机终端。
进一步地，所述车位检测单元用于对医院内的车位数据进行分析，从而对医院内的车位进行检测，车位数据包括医院内的已占车位和空闲车位的比值、未在停车位上的车辆总数量以及剩余预约成功待进入的车辆总数量，具体分析检测过程如下：
步骤L1：获取到医院内的已占车位和空闲车位的比值，并将医院内的已占车位和空闲车位的比值标记为CBZ；
步骤L2：获取到未在停车位上的车辆总数量，并将未在停车位上的车辆总数量标记为ZSL；
步骤L3：获取到剩余预约成功待进入的车辆总数量，并将剩余预约成功待进入的车辆总数量标记为DCL；
步骤L4：通过公式
获取到医院内车位的检测系数CW，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞ v2＞v3＞0；
步骤L5：将医院内车位的检测系数CW与车位检测系数阈值进行比较：
若医院内车位的检测系数CW≥车位检测系数阈值，则判定医院内车位已满，生成车位已满信号并将车位已满信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位已满信号后，对进入医院的车辆进行限制；
若医院内车位的检测系数CW＜车位检测系数阈值，则判定医院内车位未满，生成车位未满信号并将车位未满信号和未满车位的位置发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位未满信号和未满车位的位置后，对进入医院的车辆进行路线指导，路线指导为进入的车辆规划未满车位的行车路线。
进一步地，所述注册登录单元用于医务人员和管理人员通过手机终端提交医务人员信息和管理人员信息进行注册，并将注册成功的医务人员信息和管理人员信息发送至共享数据库，医务人员信息包括医务人员的姓名、年龄、入职时间、职位以及本人实名认证的手机号码，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过人员调度单对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间、各个科室内排队就诊人员的总数量以及各个科室进行预约的总人数，通过公式获取到科室的人员调度系数Xi，将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；对各个科室进行人员的合理调度，防止科室内出现就诊人员拥堵的现象，提高了医疗系统的工作效率，从而提高了就诊人员的就诊质量；
2、本发明中，通过环境监测单元对医院内的环境数据进行分析，从而对医院内的环境进行监测，获取到医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值、医院各个楼层的平均湿度以及医院各个楼层内的空气流动速度，通过公式获取到各个楼层的环境监测系数Xo。将各个楼层的环境监测系数Xo与环境监测系数阈值进行比较：若楼层的环境监测系数Xo≥环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境正常，生成环境正常信号并将环境正常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；若楼层的环境监测系数Xo＜环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境异常，生成环境异常信号并将环境异常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；通过对环境的检测，提高就诊人员的就诊质量，同时防止出现病菌的传染，提高了环境的无菌性；
3、本发明中，通过车位检测单元对医院内的车位数据进行分析，从而对医院内的车位进行检测，获取到医院内的已占车位和空闲车位的比值、未在停车位上的车辆总数量以及剩余预约成功待进入的车辆总数量，通过公式获取到医院内车位的检测系数CW，将医院内车位的检测系数CW与车位检测系数阈值进行比较：若医院内车位的检测系数CW≥车位检测系数阈值，则判定医院内车位已满，生成车位已满信号并将车位已满信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位已满信号后，对进入医院的车辆进行限制；若医院内车位的检测系数CW＜车位检测系数阈值，则判定医院内车位未满，生成车位未满信号并将车位未满信号和未满车位的位置发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位未满信号和未满车位的位置后，对进入医院的车辆进行路线指导，路线指导为进入的车辆规划未满车位的行车路线；对车位进行管理，防止出现车位不够造成院内拥堵，导致就诊效率降低。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，基于区块链的医疗系统，包括医疗管理平台、机房检测单元、人员调度单元、车位检测单元、环境监测单元、注册登录单元以及共享数据库；
注册登录单元用于医务人员和管理人员通过手机终端提交医务人员信息和管理人员信息进行注册，并将注册成功的医务人员信息和管理人员信息发送至共享数据库，医务人员信息包括医务人员的姓名、年龄、入职时间、职位以及本人实名认证的手机号码，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码；
人员调度单元用于对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，就诊数据包括速度数据、排队数据以及预约数据，速度数据为各个科室人员就诊单人平均就诊时间，排队数据为各个科室内排队就诊人员的总数量，预约数据为各个科室进行预约的总人数，将科室标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析调度过程如下：
步骤一、获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间，并将各个科室人员就诊单人平均就诊时间标记为Si；
步骤二、获取到各个科室内排队就诊人员的总数量，并将各个科室内排队就诊人员的总数量标记为Zi；
步骤三、获取到各个科室进行预约的总人数，并将各个科室进行预约的总人数标记为Li；
步骤四、通过公式
获取到科室的人员调度系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；
步骤五、将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：
若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；
若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；
环境监测单元用于对医院内的环境数据进行分析，从而对医院内的环境进行监测，医院内的环境数据包括温度数据、湿度数据以及流速数据，温度数据为医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，湿度数据为医院各个楼层的平均湿度，流速数据为医院各个楼层内的空气流动速度，将医院内的楼层标记为o，o＝1，2，……，m，m为正整数，具体分析监测过程如下：
步骤S1：获取到医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，并将医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值标记为Co；
步骤S2：获取到医院各个楼层的平均湿度，并将医院各个楼层的平均湿度标记为So；
步骤S3：获取到医院各个楼层内的空气流动速度，并将医院各个楼层内的空气流动速度标记为Vo；
步骤S4：通过公式Xo＝β(Co×b1+So×b2+Vo×b3)获取到各个楼层的环境监测系数Xo，其中，b1、b2以及b3均为比例系数，且b1＞ b2＞b3＞0，β为误差修正因子，取值为2.13698654；
步骤S5：将各个楼层的环境监测系数Xo与环境监测系数阈值进行比较：
若楼层的环境监测系数Xo≥环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境正常，生成环境正常信号并将环境正常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；
若楼层的环境监测系数Xo＜环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境异常，生成环境异常信号并将环境异常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；
机房检测单元用于对医院内的机房数据进行分析，从而对机房进行检测，机房数据包括机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值、机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值、机房内设备运行时产生的噪音分贝值，具体分析检测过程如下：
步骤SS1：获取到机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值，并将机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值标记为WD；
步骤SS2：获取到机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值，并将机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值标记为BZ；
步骤SS3：获取到机房内设备运行时产生的噪音分贝值，并将机房内设备运行时产生的噪音分贝值标记为FB；
步骤SS4：通过公式
获取到机房的检测系数JC，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0， e为自然常数；
步骤SS5：将机房的检测系数JC与机房的检测系数阈值进行比较：
若机房的检测系数JC≥机房的检测系数阈值，则判定机房检测正常，生成机房正常信号并将机房正常信号发送至管理人员的手机终端；
若机房的检测系数JC＜机房的检测系数阈值，则判定机房检测异常，生成机房异常信号并将机房异常信号发送至管理人员的手机终端；
车位检测单元用于对医院内的车位数据进行分析，从而对医院内的车位进行检测，车位数据包括医院内的已占车位和空闲车位的比值、未在停车位上的车辆总数量以及剩余预约成功待进入的车辆总数量，具体分析检测过程如下：
步骤L1：获取到医院内的已占车位和空闲车位的比值，并将医院内的已占车位和空闲车位的比值标记为CBZ；
步骤L2：获取到未在停车位上的车辆总数量，并将未在停车位上的车辆总数量标记为ZSL；
步骤L3：获取到剩余预约成功待进入的车辆总数量，并将剩余预约成功待进入的车辆总数量标记为DCL；
步骤L4：通过公式
获取到医院内车位的检测系数CW，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞ v2＞v3＞0；
步骤L5：将医院内车位的检测系数CW与车位检测系数阈值进行比较：
若医院内车位的检测系数CW≥车位检测系数阈值，则判定医院内车位已满，生成车位已满信号并将车位已满信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位已满信号后，对进入医院的车辆进行限制；
若医院内车位的检测系数CW＜车位检测系数阈值，则判定医院内车位未满，生成车位未满信号并将车位未满信号和未满车位的位置发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位未满信号和未满车位的位置后，对进入医院的车辆进行路线指导，路线指导为进入的车辆规划未满车位的行车路线。
本发明工作原理：
基于区块链的医疗系统，在工作时，通过人员调度单对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间、各个科室内排队就诊人员的总数量以及各个科室进行预约的总人数，通过公式获取到科室的人员调度系数Xi，将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；若科室的人员调度系数 Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；
通过车位检测单元对医院内的车位数据进行分析，从而对医院内的车位进行检测，获取到医院内的已占车位和空闲车位的比值、未在停车位上的车辆总数量以及剩余预约成功待进入的车辆总数量，通过公式获取到医院内车位的检测系数CW，将医院内车位的检测系数CW 与车位检测系数阈值进行比较：若医院内车位的检测系数CW≥车位检测系数阈值，则判定医院内车位已满，生成车位已满信号并将车位已满信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位已满信号后，对进入医院的车辆进行限制；若医院内车位的检测系数CW＜车位检测系数阈值，则判定医院内车位未满，生成车位未满信号并将车位未满信号和未满车位的位置发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位未满信号和未满车位的位置后，对进入医院的车辆进行路线指导，路线指导为进入的车辆规划未满车位的行车路线；对车位进行管理，防止出现车位不够造成院内拥堵，导致就诊效率降低。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于区块链的医疗系统，其特征在于，包括医疗管理平台、机房检测单元、人员调度单元、车位检测单元、环境监测单元、注册登录单元以及共享数据库；
所述人员调度单元用于对医院内各个科室的就诊数据进行分析，从而对各个科室进行人员调度，就诊数据包括速度数据、排队数据以及预约数据，速度数据为各个科室人员就诊单人平均就诊时间，排队数据为各个科室内排队就诊人员的总数量，预约数据为各个科室进行预约的总人数，将科室标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析调度过程如下：
步骤一、获取到各个科室人员就诊单人平均就诊时间，并将各个科室人员就诊单人平均就诊时间标记为Si；
步骤二、获取到各个科室内排队就诊人员的总数量，并将各个科室内排队就诊人员的总数量标记为Zi；
步骤三、获取到各个科室进行预约的总人数，并将各个科室进行预约的总人数标记为Li；
步骤四、通过公式
获取到科室的人员调度系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；
步骤五、将科室的人员调度系数Xi与科室的人员调度系数阈值进行比较：
若科室的人员调度系数Xi≥科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为不需调度科室，生成不需调度信号并将不需调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端；
若科室的人员调度系数Xi＜科室的人员调度系数阈值，则将对应科室标记为需要调度科室，生成需要调度信号并将需要调度信号和对应科室发送至医务人员的手机终端。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗系统，其特征在于，所述环境监测单元用于对医院内的环境数据进行分析，从而对医院内的环境进行监测，医院内的环境数据包括温度数据、湿度数据以及流速数据，温度数据为医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，湿度数据为医院各个楼层的平均湿度，流速数据为医院各个楼层内的空气流动速度，将医院内的楼层标记为o，o＝1，2，……，m，m为正整数，具体分析监测过程如下：
步骤S1：获取到医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值，并将医院各个楼层内的温度与医院外环境温度的最大差值标记为Co；
步骤S2：获取到医院各个楼层的平均湿度，并将医院各个楼层的平均湿度标记为So；
步骤S3：获取到医院各个楼层内的空气流动速度，并将医院各个楼层内的空气流动速度标记为Vo；
步骤S4：通过公式Xo＝β(Co×b1+So×b2+Vo×b3)获取到各个楼层的环境监测系数Xo，其中，b1、b2以及b3均为比例系数，且b1＞b2＞b3＞0，β为误差修正因子，取值为2.13698654；
步骤S5：将各个楼层的环境监测系数Xo与环境监测系数阈值进行比较：
若楼层的环境监测系数Xo≥环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境正常，生成环境正常信号并将环境正常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端；
若楼层的环境监测系数Xo＜环境监测系数阈值，则判定对应楼层的环境异常，生成环境异常信号并将环境异常信号和对应楼层发送至管理人员的手机终端。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗系统，其特征在于，所述机房检测单元用于对医院内的机房数据进行分析，从而对机房进行检测，机房数据包括机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值、机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值、机房内设备运行时产生的噪音分贝值，具体分析检测过程如下：
步骤SS1：获取到机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值，并将机房内设备工作时的温度与周边环境的温度差值标记为WD；
步骤SS2：获取到机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值，并将机房内设备的全天运行时间与停机时间的比值标记为BZ；
步骤SS3：获取到机房内设备运行时产生的噪音分贝值，并将机房内设备运行时产生的噪音分贝值标记为FB；
步骤SS4：通过公式
获取到机房的检测系数JC，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0，e为自然常数；
步骤SS5：将机房的检测系数JC与机房的检测系数阈值进行比较：
若机房的检测系数JC≥机房的检测系数阈值，则判定机房检测正常，生成机房正常信号并将机房正常信号发送至管理人员的手机终端；
若机房的检测系数JC＜机房的检测系数阈值，则判定机房检测异常，生成机房异常信号并将机房异常信号发送至管理人员的手机终端。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗系统，其特征在于，所述车位检测单元用于对医院内的车位数据进行分析，从而对医院内的车位进行检测，车位数据包括医院内的已占车位和空闲车位的比值、未在停车位上的车辆总数量以及剩余预约成功待进入的车辆总数量，具体分析检测过程如下：
步骤L1：获取到医院内的已占车位和空闲车位的比值，并将医院内的已占车位和空闲车位的比值标记为CBZ；
步骤L2：获取到未在停车位上的车辆总数量，并将未在停车位上的车辆总数量标记为ZSL；
步骤L3：获取到剩余预约成功待进入的车辆总数量，并将剩余预约成功待进入的车辆总数量标记为DCL；
步骤L4：通过公式
获取到医院内车位的检测系数CW，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞v2＞v3＞0；
步骤L5：将医院内车位的检测系数CW与车位检测系数阈值进行比较：
若医院内车位的检测系数CW≥车位检测系数阈值，则判定医院内车位已满，生成车位已满信号并将车位已满信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位已满信号后，对进入医院的车辆进行限制；
若医院内车位的检测系数CW＜车位检测系数阈值，则判定医院内车位未满，生成车位未满信号并将车位未满信号和未满车位的位置发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到车位未满信号和未满车位的位置后，对进入医院的车辆进行路线指导，路线指导为进入的车辆规划未满车位的行车路线。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗系统，其特征在于，所述注册登录单元用于医务人员和管理人员通过手机终端提交医务人员信息和管理人员信息进行注册，并将注册成功的医务人员信息和管理人员信息发送至共享数据库，医务人员信息包括医务人员的姓名、年龄、入职时间、职位以及本人实名认证的手机号码，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。
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