CN117976166A - 基于区块链技术的医疗综合管理云平台 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
技术领域
本发明涉及医疗管理技术领域，具体为基于区块链技术的医疗综合管理云平台。
背景技术
随着医疗技术的不断发展和进步，医疗数据的管理和利用变得越来越重要。然而，现有的医疗管理系统中存在许多问题，如在传统的医疗数据处理和管理中，医疗机构、患者和药品供应商等不同来源体系的数据往往存在格式不统一、数据分散等问题，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。此外，传统的医疗数据处理方法可能缺乏对患者病历、医学影像和医药数据的深入分析和挖掘，导致医生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。
为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于区块链技术的医疗综合管理云平台，以解决上述背景技术提出的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：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，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；
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；
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，并通过显示终端进行显示说明；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，并通过显示终端进行显示说明；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。
优选地，所述对不同来源、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，数据接口可以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。
优选地，所述对采集到的医疗数据进行分布式存储，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，可以根据数据的特点和访问模式来确定；
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，可以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，且通常还会根据节点的负载情况、可用性、网络延迟等因素来进行选择；
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；
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；
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等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。
优选地，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、呕吐等均表示为症状类型；
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。
优选地，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。
优选地，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。
本发明的有益效果：
本发明通过医疗数据采集模块能够从各个来源体系中统一采集和标准化处理不同来源、不同格式的医疗数据，实现医疗数据的统一管理，提高了数据管理的效率和准确性。
本发明通过医疗数据存储模块采用分布式存储技术，将医疗数据存储在多个节点上，增强了数据的安全性和可靠性，同时便于数据的存储和备份。
本发明通过患者病历分析单元能够基于医疗数据提取患者的电子病历，进行病历数据处理，并预测疾病诊断等级。这有助于医生快速了解患者的病情，做出更准确的诊断和治疗方案。
本发明通过对医学影像数据进行病灶分析，为医生提供更为直观和准确的分析结果，有助于疾病的早期发现和准确诊断。
本发明通过患者医药分析单元基于医疗数据提取患者的医药数据，进行医药病情评估分析，为医生提供全面的诊疗状态结论报告。这有助于医生全面了解患者的病情，制定更为科学和有效的治疗方案。
本发明通过将患者的医疗病历数据表、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可视化展示，方便医生快速了解和判断患者的病情，提高了诊疗的效率和准确性。
综上所述，本发明通过数据统一管理、分布式存储、病例数据处理与疾病预测、医学影像分析、医药病情评估和可视化展示，能够提高医疗服务的效率和质量，为医生和患者提供更为便捷和准确的诊疗服务。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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。
请参阅图1所示，本发明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，且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、患者医药分析单元和显示终端。
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，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，数据接口可以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；
在具体的案例中，通过以上方法和技术，可以实现不同来源不同格式的数据的统一采集和标准处理，为后续的数据分析和应用提供可靠的数据基础。同时，需要与各个数据源的提供方进行合作，确保数据的及时更新和准确性；
还需说明的是，医疗机构是医疗数据的最大来源之一，包括医院、诊所、卫生院，从医疗机构采集的医疗数据包括电子病历、诊断信息、检查报告、处方信息、治疗记录。这些数据通常以结构化或非结构化的形式存储在医疗机构的数据库或系统中。通过医疗数据采集模块，这些数据被统一采集并转换成标准化的格式，便于后续的数据处理和分析。例如，一份电子病历数据，在经过数据清洗、格式转换等步骤后，将其转化为标准化的格式，便于后续的疾病分类、诊断分析等应用。
患者是医疗数据的另一个重要来源，患者自报的数据包括健康状况、疾病史、用药情况、生活习惯。这些数据通常通过在线问卷、电话调查、移动应用等方式采集。通过医疗数据采集模块，这些数据被统一采集并转换成标准化的格式，便于后续的数据处理和分析。例如，通过一个移动应用采集到的患者健康数据，在经过数据清洗、格式转换等步骤后，将其转化为标准化的格式，便于后续的健康状况分析、疾病预测等应用。
药品供应商是医疗数据的另一个来源体系，包括药品生产商、批发商。从药品供应商采集的医疗数据主要包括药品信息、销售记录、库存管理。这些数据通常以结构化或非结构化的形式存储在药品供应商的数据库或系统中。通过医疗数据采集模块，这些数据被统一采集并转换成标准化的格式，便于后续的数据处理和分析。例如，一份药品销售记录数据，可能需要经过数据清洗、格式转换等步骤，将其转化为标准化的格式，便于后续的药品销售趋势分析、库存管理等应用。
综上所述，医疗数据的转化主要通过医疗数据采集模块实现，包括统一采集和标准化处理两个主要步骤。通过这样的方式，能够确保数据的准确性和可靠性，为后续的医疗管理和服务提供基础。
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，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，可以根据数据的特点和访问模式来确定，例如按照患者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，可以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，且通常还会根据节点的负载情况、可用性、网络延迟等因素来进行选择，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，可以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可以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，可以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等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，这样可以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。数据冗余存储可以提高系统的容错能力，减少故障恢复时间。
在具体的案例中，通过以上方法，可以实现医疗数据的分布式存储，提高数据的可靠性和可用性。同时，这种存储方式也可以提高数据的可扩展性和容错性，适应大规模数据的存储和处理需求。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的分布式存储方案，并进行优化和调整。
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，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、呕吐等均表示为症状类型；
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。
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，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。
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，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；
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。
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。同时，采用分布式存储技术将医疗数据存储在多个节点上，增强了数据的安全性和可靠性。此外，通过对患者的电子病历、医学影像和医药数据进行深入分析和挖掘，得到患者的医疗病历数据表、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等有用信息，并通过显示终端进行可视化展示。这有助于医生快速了解患者的病情，制定更为科学和有效的诊疗方案，提高诊疗的效率和准确性。
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 (4)
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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的基于区块链技术的医疗综合管理云平台，其特征在于，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、呕吐等均表示为症状类型；
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。
3.根据权利要求1所述的基于区块链技术的医疗综合管理云平台，其特征在于，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。
4.根据权利要求1所述的基于区块链技术的医疗综合管理云平台，其特征在于，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。
Priority Applications (1)
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| CN202410145952.6A CN117976166A (zh) | 2024-02-02 | 2024-02-02 | 基于区块链技术的医疗综合管理云平台 |
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