CN113921126A - 基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 - Google Patents
基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113921126A CN113921126A CN202111270558.8A CN202111270558A CN113921126A CN 113921126 A CN113921126 A CN 113921126A CN 202111270558 A CN202111270558 A CN 202111270558A CN 113921126 A CN113921126 A CN 113921126A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chinese medicine
- traditional chinese
- evidence
- data
- joint
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 119
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 108
- 230000029087 digestion Effects 0.000 title claims abstract description 57
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 46
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 44
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 44
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000001079 digestive effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 35
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 21
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 4
- 238000012896 Statistical algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 3
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000009533 lab test Methods 0.000 claims description 3
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 claims 4
- 208000010643 digestive system disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 208000016644 chronic atrophic gastritis Diseases 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法,涉及区块链技术和中医消化技术领域。该平台及方法基于中医消化领域的中医医院、科研机构、药企及消化病协同联盟管理单位间构建中医消化病协同循证分析联盟链,在各医院建立私有中医消化领域优势病种数据管理系统,在联盟管理中心构建基于区块链的可信联合循证分析平台,依托面向横断面研究、队列研究、病例对照研究、疗效评价研究等病学研究的智能合约和联邦学习模型,为跨医院、跨机构的中医消化领域优势病种可信联合循证分析提供数据授权、任务分发、共享贡献存证和基于合约的激励等联合应用服务,达到数据不出医院的前提下,完成跨医疗机构的联合循证分析。
Description
技术领域
本发明涉及区块链技术和中医消化技术领域,尤其涉及一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法。
背景技术
当前,世界医学知识与实践的主流模式是以科学证据为核心的循证医学模式,临床证据成为评价医学治疗措施有效性、安全性的主要依据,也成为国家卫生健康政策的重要参考内容之一。将循证医学与中医学有机地结合起来,并付诸临床实践,不仅能极大提高临床诊疗水平,还能为证明中医药学的价值、跻身于世界科学体系,提供更广阔的舞台和更多的机会。循证医学是有意识地、明确地、审慎地利用现有最好的证据制定关于个体病人的诊治方案,其最佳证据是指来自有效的与临床相关的研究证据,为避免循证医学研究中样本稀少、偏颇、过时以及不公正等问题,需要海量的以病人为中心的临床研究数据来支撑中医药循证临床研究。
海量临床研究数据需要联盟医院单位共同参与,基于共享机制实现。但传统的数据共享模式是集中化数据仓库的大数据处理模式,将数据统一采集到大数据中心,依托数据中心业务实现大数据分析。该模式在数据所属者为同一主体时,可以很好的进行数据的交换、共享;但在数据所属者为不同主体,数据需要进行跨主体间交换、共享时,因该模式存在追溯机制不完善、数据权属界定不清、互信机制不完备等问题,导致实际数据资源共享、业务协同处理应用中存在数据共享率低、数据管控性差、共享时效率弱、协同成本高等难点,导致数据资源共享出现“不愿、不敢、不能”的问题。传统集中式数据共享模式主要存在的问题如下:
(1)信息孤岛多方不协调:传统的数据共享解决方案需要各个医疗机构(医院/科研机构)将各自数据集中汇集到统一的数据中心,但存在数据的主导权、管理权、运营权、使用权、共享权等较多的争议与不满,导致推动有较大阻碍。
(2)数据共享缺乏隐私保护:数据共享不可避免会产生医疗机构数据隐私泄露、数据共享后难以管控的风险,如何在充分保障数据安全的前提下,实现数据共享是一个必须尽快解决的难题。
(3)数据共享与流通确权困难:数据在共享及流通过程中很容易被复制。如果不能对数据确权,明确数据的产生者、使用者、管理者及受益者,将无法很好实现数据的精准授权,严重阻碍数据的共享及流通。
(4)数据共享缺乏分配机制:传统的数据集中方式很难量化每个单位、团队、个人的实际数据贡献的大小,因此没有很好的共享激励机制。如果没有合理的激励机制,每个参与方对自己的数据都会倾向于除了要求的数据,其他尽可能少共享或干脆不共享。
区块链是一种融合了分布式存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的新型应用模式,依托其多方参与共识、分布式记账、防篡改、国密化加密、智能合约自动化流转等特性,可打破跨机构、跨层级、跨领域的数据孤岛壁垒,实现数据安全共享和可信高效协同分析。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法,基于中医消化领域的中医医院、科研机构、技术公司、药企及消化病协同创新联盟管理单位间构建中医消化病协同循证分析联盟链,在各医院建立私有中医消化领域优势病种数据管理系统,在联盟管理中心构建基于区块链的可信联合循证分析平台,依托面向横断面研究、队列研究、病例对照研究、疗效评价研究等病学研究的智能合约和联邦学习模型,为跨医院、跨机构的中医消化领域优势病种可信联合循证分析应用提供数据授权、任务分发、共享贡献存证和基于合约的激励等联合应用服务,达到在数据不出医院的前提下,完成跨医疗机构的联合循证分析。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:
一方面,本发明提供基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台,基于区块链实现各中医医院数据共享标准制定、共享智能合约发布、算法模型编制和发布、循证科研任务发布和上链分发以及医院端从区块链上获取任务、执行任务、将执行任务结果上链返回平台;汇总区块链上各家医院上链结果,形成总体分析报告。
优选地,所述中医消化领域可信联合循证分析平台包括智能合约管理模块、算法模型管理模块和科研任务管理模块;
所述智能合约管理模块根据联盟医院制定的数据共享范围、共享激励规则标准,编写中医消化领域优势病种可信联合循证分析数据智能合约;平台通过与中医消化领域可信联合循证分析联盟链的接口对接,提供智能合约的上传、编译、发布、部署管理;所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链是通过在各联盟成员医院部署区块链节点实现,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通;
所述算法模型管理模块提供中医消化领域优势病种可信联合循证分析统计算法、队列分析、联邦学习这些算法的模型上传、上链发布管理;
所述科研任务管理模块提供关联智能合约、算法模型的科研任务模版制定;提供任务发布能力,将任务信息通过接口上传到区块链进行共识上链,通过中医消化领域可信联合循证分析联盟链进行任务同步、分发;医院端区块链节点同步任务信息,并依照关联智能合约执行任务,将执行结果上传区块链存证;监控各机构的执行状态,将已完成数据结果进行汇总分析,形成完整循证科研分析报告。
优选地,所述算法模型的科研任务模版制定包括任务名称、关联算法模型、纳入标准、观察指标这些基础参数的设定和任务所需数据所属机构、所属时间维度的指定。
另一方面,本发明还提供基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析方法,涉及多家中医医院、中医医院的协作单位和联盟管理中心,包括以下步骤:
步骤1、在各联盟成员医院部署区块链节点,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通,组建形成中医消化领域可信联合循证分析联盟链;
所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链用于实现数据确权、共享授权、激励机制和业务数据的节点间共识和分布式记账,提供面向中医联合循证应用场景的医疗数据隐私可信计算环境和用于循证医疗数据确权、共享、联合分析、激励机制的智能合约部署和区块链存证环境;
步骤2、在各中医医院和中医医院的协作单位自有信息中心独立部署中医消化领域优势病种数据管理系统,为医院提供自有消化疾病专科专病数据采集、处理和存储管理能力;通过在线信息录入、离线手工导入或在线接口对接方式收集专科专病数据,积累形成医院专科专病私有数据仓库,为中医医院开展中医循证、专科专病科学研究提供标准化、规范化、高质量的数据支撑;同时,通过中医消化领域可信联合循证分析平台进行跨医院间的协同循证分析,提升本院数据价值;
所述中医消化领域优势病种数据管理系统从中医医院的各信息系统和各种文献中抽取数据或通过CRF方式录入数据,并遵循中医消化领域优势病种循证分析数据统一标准和规范,对数据进行标准化处理,形成医院端中医消化领域优势病种数据集;
所述中医消化领域优势病种数据管理系统将病人主记录、入出院记录、诊断记录、实验室检验结果、影像检查结果、病理结果、医嘱记录的数据索引、数据Hash特征这些信息通过中医医院部署的区块链节点进行共识上链存证,为需跨医院联合分析成员提供数据索引检索;
步骤3、基于区块链技术构建中医消化领域可信联合循证分析平台,通过联盟链的分布式账本、共识算法和智能合约,为各成员医院及其协作单位提供面向中医消化领域优势病种可信的数据标准化管理、智能合约授权、计算模型发布、科研任务联合分析、数据共享存证记录详情查阅,实现各成员医院及其协作单位间的可信联合循证分析。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明提供的一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法,可使各成员医院形成不断更新的中医消化领域优势病种医院私有数据仓库,各院开展中医循证、专科专病科学研究等提供标准化、规范化、高质量的数据支撑;基于区块链的分布式记账、防篡改、全程追溯、数据授权合约等,从“数据汇交”到“算法跑路”的转变,打消数据提供方将数据“交出去”的顾虑,以共识算法保证多节点数据实时更新、交叉验证,数据确权清晰,实现“可查不可存、可用不可见”,在信息交互的同时保守隐私秘密;通过各医院之间的共识机制,运用智能合约进行数据确权和共享激励,可加速推进医疗数据共享,提升院间协同效率,降低协作成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法的架构图;
图2为本发明实施例提供的医院端数据处理流程图;
图3为本发明实施例提供的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法的部署图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本实施例中,基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法的总体架构图如图1所示。其中,基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台,基于区块链实现各中医医院数据共享标准制定、共享智能合约发布、算法模型编制和发布、循证科研任务执行和上链分发以及医院端从区块链上获取任务、执行任务、将执行任务结果上链返回平台;汇总区块链上各家医院上链结果,形成总体分析报告,具体包括智能合约管理模块、算法模型管理模块和科研任务管理模块;
智能合约管理模块根据联盟医院制定的数据共享范围、共享激励规则标准,编写中医消化领域优势病种可信联合循证分析数据智能合约;平台通过与中医消化领域可信联合循证分析联盟链的接口对接,提供智能合约的上传、编译、发布、部署管理;所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链是通过在各联盟成员医院部署区块链节点实现,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通;
算法模型管理模块提供中医消化领域优势病种可信联合循证分析统计算法、队列分析、联邦学习这些算法的模型上传、上链发布管理;
科研任务管理模块提供关联智能合约、算法模型的科研任务模版制定;提供任务发布能力,将任务信息通过接口上传到区块链进行共识上链,通过中医消化领域可信联合循证分析联盟链进行任务同步、分发;医院端区块链节点同步任务信息,并依照关联智能合约执行任务,将执行结果上传区块链存证;监控各机构的执行状态,将已完成数据结果进行汇总分析,形成完整循证科研分析报告。其中,算法模型的科研任务模版制定包括任务名称、关联算法模型、纳入标准、观察指标这些基础参数的设定和任务所需数据所属机构、所属时间维度的指定基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析方法,涉及多家中医医院、中医医院的协作单位(科技机构/技术公司/药企等)和联盟管理中心,包括以下步骤:
步骤1、在各联盟成员医院部署区块链节点,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通,组建形成中医消化领域可信联合循证分析联盟链;
所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链用于实现数据确权、共享授权、激励机制和业务数据的节点间共识和分布式记账,提供面向中医联合循证应用场景的医疗数据隐私可信计算环境和用于循证医疗数据确权、共享、联合分析、激励机制的智能合约部署和区块链存证环境;
步骤2、在各中医医院和中医医院的协作单位自有信息中心独立部署中医消化领域优势病种数据管理系统,为医院提供自有消化疾病专科专病数据采集、处理和存储管理能力;通过在线信息录入、离线手工导入或在线接口对接方式收集专科专病数据,积累形成医院专科专病私有数据仓库,为中医医院开展中医循证、专科专病科学研究等提供标准化、规范化、高质量的数据支撑;同时,通过中医消化领域可信联合循证分析平台进行跨医院间的协同循证分析,提升本院数据价值;
所述中医消化领域优势病种数据管理系统从各中医医院的EMR(ElectronicMedicalRecord,电子病历系统)、HIS(Hospital Information System,医院信息系统)、LIS(LaboratoryInformation Management System,实验室信息管理系统)这些不同信息系统和各种文献中抽取格式繁杂的数据或通过CRF(Case Report Form,病例报告表)方式录入数据,并遵循中医消化领域优势病种循证数据统一标准和规范,对数据进行标准处理,形成医院端中医消化领域优势病种数据集;中医消化领域优势病种医院端数据处理流程如图2所示。
所述中医消化领域优势病种数据管理系统将病人主记录、入出院记录、诊断记录、实验室检验结果、影像检查结果、病理结果、医嘱记录的数据索引、数据Hash特征这些信息通过中医医院部署的区块链节点进行共识上链存证,为需跨医院联合分析成员提供数据索引检索;
步骤3、基于区块链技术构建中医消化领域可信联合循证分析平台,通过联盟链的分布式账本、共识算法和智能合约,为各成员医院及其协作单位提供面向中医消化领域优势病种可信的数据标准化管理、智能合约授权、计算模型发布、科研任务联合分析、数据共享存证记录详情查阅,实现各成员医院及其协作单位间的可信联合循证分析。
本实施例中,在各中医医院、协作单位、联盟管理中心部署中医循证联合分析区块链节点,采用点对点网络模式组建中医消化病协同循证分析联盟链;在各中医医院、协作单位自有信息中心独立部署中医消化领域优势病种数据管理系统,数据管理系统通过区块链节点实现数据的智能合约授权访问;在联盟管理中心部署可信联合循证分析平台,本实施例的部署如图3所示。
本实施例中,由联盟成员医院共同制定数据采集标准、数据质量评估标准、数据确权和授权机制,编制对应数据授权智能合约和联合分析算法模型,由联盟管理员在可信联合循证分析平台进行智能合约发布;各参与成员通过部署在其自有信息中心的中医消化领域优势病种数据管理系统录入或采集数据,并将数据特征进行上链共识发布;各成员医院根据循证科研任务需求,在可信联合循证分析平台发布科研任务数据需求和算法需求,依托可信联合循证分析平台发布到联盟链,完成任务需求的授权、算法模型调度和共享贡献存证。具体流程如下:
1)联盟管理中心的管理员登录可信联合循证分析平台,进行准入成员单位(医院、协作单位)的机构信息、区块链接入信息的设定,完善成员单位联盟链的准入和分布式账本同步。
2)联盟管理中心的管理员登录可信联合循证分析平台,制定数据元素分类和数据元素;以“慢性萎缩性胃炎”病种为例,可信联合循证分析平台设定循证分析所需的病人去隐私基本信息、病史信息、主要症状、次要症状、PRO量表、胃镜表现、病理、诊断、治疗等数据标准项;将联盟成员医院共同制定的数据采集标准通过可信联合循证分析平台发布上链,并同步到各机构信息中心。
3)联盟管理中心的管理员登录可信联合循证分析平台,发布联合循证分析智能合约,以约束指定任务发布单位所能访问的数据范围、纳入指标、观察指标等。
4)各成员单位业务人员登录可信联合循证分析平台,选择已授权发布的智能合约;在智能合约授权的指标范围内,根据任务分析需求,选择特定的“纳入指标”、“观察指标”和基础算法模型,完成特定任务算法模型的制定。
5)各成员单位业务人员登录自有信息中心的中医消化领域优势病种数据管理系统,选择数据模版录入CRF数据或导入医院信息系统系统导出的门诊、住院、临床等信息数据;并通过区块链节点将导入的数据索引和特征上链共识发布。
6)联盟管理中心的管理员登录可信联合循证分析平台,新增循证分析任务,指定任务名称、数据授权合约和算法模型,设定纳入标准的过滤条件、参与联合计算的成员单位、时间范围;通过可信联合循证分析平台的区块链节点共识上链发布任务执行请求,相关成员单位根据智能合约授权范围获取任务和执行算法模型,将执行结果通过各自单位的区块链节点上链存证,由可信联合循证分析平台从链上获取所有参与单位的结果,汇总形成任务分析结果。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (6)
1.一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台,其特征在于:基于区块链实现各中医医院数据共享标准制定、共享智能合约发布、算法模型编制和发布、循证科研任务发布和上链分发以及医院端从区块链上获取任务、执行任务、将执行任务结果上链返回平台;汇总区块链上各家医院上链结果,形成总体分析报告。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台,其特征在于:所述中医消化领域可信联合循证分析平台包括智能合约管理模块、算法模型管理模块和科研任务管理模块;
所述智能合约管理模块根据联盟医院制定的数据共享范围、共享激励规则标准,编写中医消化领域优势病种可信联合循证分析数据智能合约;平台通过与中医消化领域可信联合循证分析联盟链的接口对接,提供智能合约的上传、编译、发布、部署管理;
所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链是通过在各联盟成员医院部署区块链节点实现,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通;
所述算法模型管理模块提供中医消化领域优势病种可信联合循证分析统计算法、队列分析、联邦学习这些算法的模型上传、上链发布管理;
所述科研任务管理模块提供关联智能合约、算法模型的科研任务模版制定;提供任务发布能力,将任务信息通过接口上传到区块链进行共识上链,通过中医消化领域可信联合循证分析联盟链进行任务同步、分发;医院端区块链节点同步任务信息,并依照关联智能合约执行任务,将执行结果上传区块链存证;监控各机构的执行状态,将已完成数据结果进行汇总分析,形成完整循证科研分析报告。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台,其特征在于:所述算法模型的科研任务模版制定包括任务名称、关联算法模型、纳入标准、观察指标这些基础参数的设定和任务所需数据所属机构、所属时间维度的指定。
4.一种基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析方法,基于权利要求1所述中医消化领域可信联合循证分析平台实现,涉及多家中医医院、中医医院的协作单位和联盟管理中心,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1、在各联盟成员医院部署区块链节点,并基于互联网VPN实现联盟成员医院之间互联互通,组建形成中医消化领域可信联合循证分析联盟链;
步骤2、在各中医医院和中医医院的协作单位自有信息中心独立部署中医消化领域优势病种数据管理系统,为医院提供自有消化疾病专科专病数据采集、处理和存储管理能力;通过在线信息录入、离线手工导入或在线接口对接方式收集专科专病数据,积累形成医院专科专病私有数据仓库,为中医医院开展中医循证、专科专病科学研究提供标准化、规范化、高质量的数据支撑;同时,通过中医消化领域可信联合循证分析平台进行跨医院间的协同循证分析,提升本院数据价值;
步骤3、基于区块链技术构建中医消化领域可信联合循证分析平台,通过联盟链的分布式账本、共识算法和智能合约,为各成员医院及其协作单位提供面向中医消化领域优势病种可信的数据标准化管理、智能合约授权、计算模型发布、科研任务联合分析、数据共享存证记录详情查阅,实现各成员医院及其协作单位间的可信联合循证分析。
5.根据权利要求4所述的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析方法,其特征在于:所述中医消化领域可信联合循证分析联盟链用于实现数据确权、共享授权、激励机制和业务数据的节点间共识和分布式记账,提供面向中医联合循证应用场景的医疗数据隐私可信计算环境和用于循证医疗数据确权、共享、联合分析、激励机制的智能合约部署和区块链存证环境。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析方法,其特征在于:所述中医消化领域优势病种数据管理系统将病人主记录、入出院记录、诊断记录、实验室检验结果、影像检查结果、病理结果、医嘱记录的数据索引、数据Hash特征这些信息通过中医医院部署的区块链节点进行共识上链存证,为需跨医院联合分析成员提供数据索引检索。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111270558.8A CN113921126A (zh) | 2021-10-29 | 2021-10-29 | 基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111270558.8A CN113921126A (zh) | 2021-10-29 | 2021-10-29 | 基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113921126A true CN113921126A (zh) | 2022-01-11 |
Family
ID=79243513
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111270558.8A Pending CN113921126A (zh) | 2021-10-29 | 2021-10-29 | 基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113921126A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107391944A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-24 | 北京太云科技有限公司 | 一种基于区块链的电子病历共享系统 |
CN109215770A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-15 | 南京汇智万康科技有限公司 | 基于区块链技术在智慧医疗大数据中应用的建模系统 |
CN111540449A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 肾泰网健康科技(南京)有限公司 | 一种基于区块链的电子病历共享方法、电子病历接口及系统 |
CN111698322A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-22 | 福州数据技术研究院有限公司 | 一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法 |
CN112991057A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-18 | 北京大学 | 一种基于区块链的数字函证平台及方法 |
-
2021
- 2021-10-29 CN CN202111270558.8A patent/CN113921126A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107391944A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-24 | 北京太云科技有限公司 | 一种基于区块链的电子病历共享系统 |
CN109215770A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-15 | 南京汇智万康科技有限公司 | 基于区块链技术在智慧医疗大数据中应用的建模系统 |
CN111540449A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 肾泰网健康科技(南京)有限公司 | 一种基于区块链的电子病历共享方法、电子病历接口及系统 |
CN111698322A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-22 | 福州数据技术研究院有限公司 | 一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法 |
CN112991057A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-18 | 北京大学 | 一种基于区块链的数字函证平台及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张俊华;李幼平;张伯礼;: "循证中医药学:理论与实践", 中国中药杂志, no. 01, pages 9 - 15 * |
沈世勇 等: "区块链技术应用于医疗健康领域的研究进展", 社会政策研究, 31 January 2021 (2021-01-31), pages 93 - 104 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20130304512A1 (en) | System and method for sharing data in a clinical network environment | |
Zhao et al. | E-health in China: challenges, initial directions, and experience | |
CN112289437B (zh) | 一种基于边缘计算架构的糖尿病辅助治疗云平台系统 | |
Freund et al. | Health-e-child: an integrated biomedical platform for grid-based paediatric applications | |
He et al. | Toward privacy-assured health insurance claims | |
CN103679332A (zh) | 一种用于中医整体护理的医疗护理系统 | |
Vittozzi et al. | A model for the European platform for rare disease registries | |
CN206741488U (zh) | 一种多机构协作的疾病科研管理系统 | |
Yu et al. | Blockchain-based multi-role healthcare data sharing system | |
Hovorushchenko et al. | Methods of medical data management based on blockchain technologies | |
CN101246490A (zh) | 电子健康记录管理系统及其方法 | |
Fu et al. | Design and implementation of clinical LIS360 laboratory management system based on AI technology | |
Sneha et al. | Alleviating challenges related to FDA-approved medical wearables using blockchain technology | |
CN108899094A (zh) | 一种多机构协作的疾病科研管理系统 | |
CN113921126A (zh) | 基于区块链的中医消化领域可信联合循证分析平台及方法 | |
CN116665860A (zh) | 一种智慧研究型病房管理与服务平台 | |
WO2015009541A1 (en) | System and method for sharing data in a clinical network environment | |
CN206863746U (zh) | 医疗大数据saas系统 | |
Garett et al. | The potential application of blockchain technology in HIV research, clinical practice, and community settings | |
Hussain et al. | Greener healthcare using ICT based BPR | |
Savoska et al. | Integration of heterogeneous medical and biological data with electronic personal health records | |
Kormiltsyn et al. | Formal evaluation of privacy-conflict resolution for integrating personal-and electronic health records in blockchain-based systems | |
Liu et al. | Retracted: Research on Sharing and Application of Medical Big Data | |
KR102501890B1 (ko) | 블록체인을 이용한 가명처리된 데이터의 정확성과 신뢰성, 무결성 확보 솔루션 | |
Zhang et al. | Construction of Medical Big Data Processing and Service Framework for Digital Intelligent Transformation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |