CN118041700A - 一种医疗知识分发方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种医疗知识分发方法及系统，该方法包括：每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；对若干初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；根据数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；调出与目标医院对应的数据传输协议，并基于数据传输协议将加密知识项下发至目标医院。本发明能够节省医疗数据分发的操作以及时间，对应提升了用户使用体验。

Description

一种医疗知识分发方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种医疗知识分发方法及系统。

背景技术

随着医疗大数据时代的到来，知识互联越来越受到了人们的关注，从而如何从大量机构产生的数据中提取出高质量的医学信息以及如何将医学信息分发至各个医院，已经成为了医疗数据挖掘利用的关键所在。

然而，由于现有的医院对信息安全都有着较高的要求，同时现有的网络大部分只支持内部网络主动且单向访问外部网络，并且数据在跨网络传输过程中的机密性要求较高，导致工作人员在跨网络数据传输的过程中，需要多次对同一数据进行导入以及导出工作，从而需要耗费较长的操作时间，同时增加了人力成本，对应降低了工作效率。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种医疗知识分发方法及系统，以解决现有技术需要多次对同一数据进行导入以及导出工作，导致需要耗费较长的操作时间，同时增加了人力成本的问题。

本发明实施例第一方面提出了：

一种医疗知识分发方法，其中，所述方法包括：

每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院。

本发明的有益效果是：通过实时采集数据库中的医疗数据，并进一步划分成便于处理的初始知识项，与此同时，进行对应的预处理，并能够进一步生成用于发送的目标知识项。在此基础之上，只需要实时接收医院终端下发的数据请求指令，并就能够最终通过数据传输协议将加密后的知识项下发至当前医院，从而能够对应省去工作人员导入以及导出的操作，节省了传输时间，提升了数据分发效率，同时提升了用户使用体验。

进一步的，所述对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项的步骤包括：

当实时获取到若干所述初始知识项时，实时检测出每一所述初始知识项中分别包含的目标数据集；

对每一所述目标数据集进行哈希运算，以计算出对应的哈希值，并根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项，所述哈希值为具体的数值。

进一步的，所述根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

对每一所述哈希值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识依次对每一所述哈希值进行识别处理，以实时判断是否存在相同哈希值；

若实时判断出存在相同哈希值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项，所述目标标识具有唯一性。

进一步的，所述对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

实时检测出当前相同哈希值所对应的初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，并分别对所述第一字符串以及所述第二字符串进行正向最大步长分词处理，以对应生成若干第一字符单元以及若干第二字符单元；

实时计算出若干所述第一字符单元与若干所述第二字符单元之间的相似度，并实时判断相似度是否大于预设相似度阈值；

若实时判断到相似度大于预设相似度阈值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项相同，并进行对应的去重处理。

进一步的，所述对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项的步骤包括：

当实时获取到所述目标知识项时，在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，并实时计算出所述备用图片的高度以及宽度；

基于预设算法根据所述高度以及所述宽度实时计算出与所述备用图片对应的最大隐写数据量，并通过预设AES模块对所述目标知识项进行一次加密，以生成对应的中间知识项；

根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项，所述加密知识项具有唯一性。

进一步的，所述根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项的步骤包括：

实时检测出与所述中间知识项中的数据对应的若干二进制位，并实时检测出与所述备用图片对应的图像像素；

基于所述最大隐写数据量的大小将每一所述二进制位依次嵌入至所述图像像素中的最低有效位中，以将所述中间知识项对应嵌入至所述备用图片的内部并对应生成所述加密知识项，所述图像像素具有具体的数值。

进一步的，所述预设算法的表达式为：

其中，MFS表示所述最大隐写数据量，h表示所述备用图片的高度，w表示所述备用图片的宽度，bytes表示数据的格式。

本发明实施例第二方面提出了：

一种医疗知识分发系统，其中，所述系统包括：

采集模块，用于每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

处理模块，用于对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

加密模块，用于根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

传输模块，用于调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院。

进一步的，所述处理模块具体用于：

当实时获取到若干所述初始知识项时，实时检测出每一所述初始知识项中分别包含的目标数据集；

对每一所述目标数据集进行哈希运算，以计算出对应的哈希值，并根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项，所述哈希值为具体的数值。

进一步的，所述处理模块还具体用于：

对每一所述哈希值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识依次对每一所述哈希值进行识别处理，以实时判断是否存在相同哈希值；

若实时判断出存在相同哈希值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项，所述目标标识具有唯一性。

进一步的，所述处理模块还具体用于：

实时检测出当前相同哈希值所对应的初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，并分别对所述第一字符串以及所述第二字符串进行正向最大步长分词处理，以对应生成若干第一字符单元以及若干第二字符单元；

实时计算出若干所述第一字符单元与若干所述第二字符单元之间的相似度，并实时判断相似度是否大于预设相似度阈值；

若实时判断到相似度大于预设相似度阈值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项相同，并进行对应的去重处理。

进一步的，所述加密模块具体用于：

当实时获取到所述目标知识项时，在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，并实时计算出所述备用图片的高度以及宽度；

基于预设算法根据所述高度以及所述宽度实时计算出与所述备用图片对应的最大隐写数据量，并通过预设AES模块对所述目标知识项进行一次加密，以生成对应的中间知识项；

根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项，所述加密知识项具有唯一性。

进一步的，所述加密模块还具体用于：

实时检测出与所述中间知识项中的数据对应的若干二进制位，并实时检测出与所述备用图片对应的图像像素；

基于所述最大隐写数据量的大小将每一所述二进制位依次嵌入至所述图像像素中的最低有效位中，以将所述中间知识项对应嵌入至所述备用图片的内部并对应生成所述加密知识项，所述图像像素具有具体的数值。

进一步的，所述预设算法的表达式为：

其中，MFS表示所述最大隐写数据量，h表示所述备用图片的高度，w表示所述备用图片的宽度，bytes表示数据的格式。

本发明实施例第三方面提出了：

一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的医疗知识分发方法。

本发明实施例第四方面提出了：

一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如上面所述的医疗知识分发方法。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的医疗知识分发方法的流程图；

图2为本发明第六实施例提供的医疗知识分类系统的结构框图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请参阅图1，所示为本发明第一实施例提供的医疗知识分发方法，本实施例提供的医疗知识分发方法能够省去工作人员导入以及导出的操作，节省了传输时间，提升了传输效率，同时提升了用户的使用体验。

具体的，本实施例提供了：

一种医疗知识分发方法，具体包括以下步骤：

步骤S10，每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

步骤S20，对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

步骤S30，根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

步骤S40，调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院。

具体的，在本实施例中，首先需要说明的是，为了能够简单、便捷的完成医疗数据的分发，同时省去工作人员导入以及导出的操作，首先就需要采集用于分发的医疗数据。基于此，需要指出的是，本实施例会预先设置一数据库，该数据库能够实时接收并存储各大机构最新研发出的医疗数据，进一步的，会在当前数据库的内部预先设置若干探针，并每隔一天或者三天等通过当前若干探针实时采集当前数据库中最新存储的数据。进一步的，由于现有的医院的类型众多，从而为了便于后续的分发，还需要实时对当前医疗数据进行对应的分类处理，优选的，可以按照各个医院的医疗属性进行对应的分类处理，进而能够对应生成若干初始知识项。

进一步的，为了避免冗余数据对后续数据分发的影响，此时还需要进一步对当前若干初始知识项进行对应的预处理，以进一步生成需要的目标知识项，其中，需要指出的是，该知识项是一种类似于数据集合的机构，其内部保存有对应的系列数据。基于此，只需要进一步实时接收各个医院内部的医院终端下发的数据请求指令，并能够对应根据该数据请求指令的发送来源确定出对应的目标医院，更进一步的，为了防止上述目标知识项在传输的过程中发生泄漏，此时还可以进一步对当前目标知识项进行加密处理，并进一步生成对应的加密知识项，在此基础之上，为了进一步提升医疗数据的传输效率，此时还可以进一步调出与当前目标医院适配的数据传输协议，并最终通过该数据传输协议准确、快速的将上述目标知识项对应分发至上述目标医院中，从而能够有效的省去工作人员导入以及导出的操作，对应提升了工作效率，同时对应提升了用户的使用体验。

第二实施例

进一步的，所述对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项的步骤包括：

当实时获取到若干所述初始知识项时，实时检测出每一所述初始知识项中分别包含的目标数据集；

对每一所述目标数据集进行哈希运算，以计算出对应的哈希值，并根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项，所述哈希值为具体的数值。

具体的，在本实施例中，需要说明的是，在通过上述步骤实时获取到需要的初始知识项之后，此时为了能够准确、有效的完成对当前初始知识项的预处理，即对应的筛选处理，以实时筛选出当前初始知识项中所包含的冗余数据。基于此，需要进一步检测出当前初始知识项中所进一步包含的目标数据集，该目标数据集中存储有对应的医疗数据。

进一步的，为了便于后续的筛选，此时会首选对当前每个目标数据集进行对应的哈希运算，并能够对应计算出与每个目标数据集对应的哈希值，其中，计算出的哈希值均为具体的数值。基于此，可以将当前每个哈希值作为判断依据，以进一步完成对当前若干初始知识项的筛选处理，并实时生成需要的目标知识项，以便于后续的处理。

进一步的，所述根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

对每一所述哈希值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识依次对每一所述哈希值进行识别处理，以实时判断是否存在相同哈希值；

若实时判断出存在相同哈希值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项，所述目标标识具有唯一性。

具体的，在本实施例中，还需要说明的是，由于实时计算出的哈希值众多，基于此，为了便于后续的判别以及筛选，此时还会进一步对当前每个哈希值分别添加对应的目标标识，并进一步根据当前每个目标标识的先后顺序依次对每个哈希值进行对应的识别处理，即实时判断当前若干哈希值中是否存在相同哈希值，具体的，若是，则能够立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并立即进行对应的处理，以实时生成上述目标知识项，对应的，若否，则说明当前若干初始知识项相互之间没有联系，就不需要进行后续的处理，对应提升了工作效率，以便于后续的处理。

第三实施例

进一步的，所述对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

实时检测出当前相同哈希值所对应的初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，并分别对所述第一字符串以及所述第二字符串进行正向最大步长分词处理，以对应生成若干第一字符单元以及若干第二字符单元；

实时计算出若干所述第一字符单元与若干所述第二字符单元之间的相似度，并实时判断相似度是否大于预设相似度阈值；

若实时判断到相似度大于预设相似度阈值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项相同，并进行对应的去重处理。

另外，在本实施例中，需要说明的是，在通过上述步骤实时判断到存在相同哈希值时，此时就需要进一步实时检测出当前相同哈希值所对应的两个初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，与此同时，立即对当前第一字符串以及第二字符串进行正向最大步长分词处理，并能够进一步生成需要的若干第一字符单元以及若干第二字符单元。

进一步的，此时就需要实时计算出当前若干第一字符单元与当前若干第二字符单元之间的相似度，并立即判断相似度是否大于预设相似度阈值，具体的，若是，则就立即判定当前两个初始知识项中包含的数据相同，并立即进行对应的去重处理，即删除多余的初始知识项，只保留一个不重复的初始知识项。

进一步的，若否，则能够立即表明当前两个初始知识项中所包含的数据不相同，从而不需要进行去重处理，并同时保留当前两个初始知识项，以便于后续的处理。

进一步的，所述对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项的步骤包括：

当实时获取到所述目标知识项时，在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，并实时计算出所述备用图片的高度以及宽度；

基于预设算法根据所述高度以及所述宽度实时计算出与所述备用图片对应的最大隐写数据量，并通过预设AES模块对所述目标知识项进行一次加密，以生成对应的中间知识项；

根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项，所述加密知识项具有唯一性。

另外，在本实施例中，还需要说明的是，在通过上述步骤实时获取到需要的目标知识项之后，此时为了能够准确、有效的完成当前目标知识项的加密处理，会对应在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，其中，需要指出的是，现有的图片均有与其对应的像素，而该像素又由一系列像素值组成，从而使得现有图片的像素能够存储一定的数据。基于此，需要首先检测出当前备用图片所对应的高度以及宽度，进一步的，实时根据预先设置好的算法以当前备用图片的高度以及宽度为基础，进一步计算出与当前备用图片对应的最大隐写数据量，即当前备用图片能够存储数据的最大数量。另外，在进行正式的存储之前，还需要通过现有的AES模块对上述目标知识项进行一次加密，并生成便于处理的中间知识项，基于此，进一步根据上述最大隐写数据量以及当前中间知识项对应生成上述加密知识项，以便于后续的处理。

第四实施例

进一步的，所述根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项的步骤包括：

实时检测出与所述中间知识项中的数据对应的若干二进制位，并实时检测出与所述备用图片对应的图像像素；

基于所述最大隐写数据量的大小将每一所述二进制位依次嵌入至所述图像像素中的最低有效位中，以将所述中间知识项对应嵌入至所述备用图片的内部并对应生成所述加密知识项，所述图像像素具有具体的数值。

其中，在本实施例中，需要指出的是，在通过上述步骤实时获取到中间知识项之后，此时需要对应检测出当前中间知识项中包含的数据所对应的若干二进制位，与此同时，同步检测出上述备用图片所对应的图像像素。基于此，在上述最大隐写数据量的范围内将上述每个二进制位对应嵌入至上述图像像素中的最低有效位中，并且在将每个二进制位嵌入完成后，就能够对应将上述中间知识项嵌入至上述备用图片的内部，从而完成上述中间知识项的加密处理，并对应生成需要的加密知识项，以便于后续的处理。

第五实施例

进一步的，所述预设算法的表达式为：

其中，MFS表示所述最大隐写数据量，h表示所述备用图片的高度，w表示所述备用图片的宽度，bytes表示数据的格式。

其中，在本实施例中，需要指出的是，在通过上述步骤实时获取到需要的目标知识项之后，此时为了能够完成后续的加密处理，会对应选取出一备用图片，与此同时，还会进一步在预设算法数据库中对应调出上述算法。

进一步的，只需要实时将上述备用图片的高度以及宽度对应输入至当前预设算法中，就能够自动输出与当前备用图片对应的最大隐写数据量，从而能够完成后续的加密处理，以防止数据发生泄漏，对应提升了用户使用体验。

请参阅图2，本发明第六实施例提供了：

一种医疗知识分发系统，其中，所述系统包括：

采集模块，用于每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

处理模块，用于对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

加密模块，用于根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

传输模块，用于调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院。

进一步的，所述处理模块具体用于：

当实时获取到若干所述初始知识项时，实时检测出每一所述初始知识项中分别包含的目标数据集；

对每一所述目标数据集进行哈希运算，以计算出对应的哈希值，并根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项，所述哈希值为具体的数值。

进一步的，所述处理模块还具体用于：

对每一所述哈希值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识依次对每一所述哈希值进行识别处理，以实时判断是否存在相同哈希值；

若实时判断出存在相同哈希值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项，所述目标标识具有唯一性。

进一步的，所述处理模块还具体用于：

实时检测出当前相同哈希值所对应的初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，并分别对所述第一字符串以及所述第二字符串进行正向最大步长分词处理，以对应生成若干第一字符单元以及若干第二字符单元；

实时计算出若干所述第一字符单元与若干所述第二字符单元之间的相似度，并实时判断相似度是否大于预设相似度阈值；

若实时判断到相似度大于预设相似度阈值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项相同，并进行对应的去重处理。

进一步的，所述加密模块具体用于：

当实时获取到所述目标知识项时，在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，并实时计算出所述备用图片的高度以及宽度；

基于预设算法根据所述高度以及所述宽度实时计算出与所述备用图片对应的最大隐写数据量，并通过预设AES模块对所述目标知识项进行一次加密，以生成对应的中间知识项；

根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项，所述加密知识项具有唯一性。

进一步的，所述加密模块还具体用于：

实时检测出与所述中间知识项中的数据对应的若干二进制位，并实时检测出与所述备用图片对应的图像像素；

基于所述最大隐写数据量的大小将每一所述二进制位依次嵌入至所述图像像素中的最低有效位中，以将所述中间知识项对应嵌入至所述备用图片的内部并对应生成所述加密知识项，所述图像像素具有具体的数值。

进一步的，所述预设算法的表达式为：

其中，MFS表示所述最大隐写数据量，h表示所述备用图片的高度，w表示所述备用图片的宽度，bytes表示数据的格式。

本发明第七实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的医疗知识分发方法。

本发明第八实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如上面所述的医疗知识分发方法。

综上所述，本发明上述实施例提供的医疗知识分发方法及系统能够省去工作人员导入以及导出的操作，节省了传输时间，提升了数据传输效率，同时提升了用户使用体验。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种医疗知识分发方法，其特征在于，所述方法包括：

每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院；

所述对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项的步骤包括：

当实时获取到所述目标知识项时，在预设图片数据库中随机选取出一备用图片，并实时计算出所述备用图片的高度以及宽度；

基于预设算法根据所述高度以及所述宽度实时计算出与所述备用图片对应的最大隐写数据量，并通过预设AES模块对所述目标知识项进行一次加密，以生成对应的中间知识项；

根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项，所述加密知识项具有唯一性；

所述根据所述最大隐写数据量以及所述中间知识项对应生成所述加密知识项的步骤包括：

实时检测出与所述中间知识项中的数据对应的若干二进制位，并实时检测出与所述备用图片对应的图像像素；

基于所述最大隐写数据量的大小将每一所述二进制位依次嵌入至所述图像像素中的最低有效位中，以将所述中间知识项对应嵌入至所述备用图片的内部并对应生成所述加密知识项，所述图像像素具有具体的数值。

2.根据权利要求1所述的医疗知识分发方法，其特征在于：所述对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项的步骤包括：

当实时获取到若干所述初始知识项时，实时检测出每一所述初始知识项中分别包含的目标数据集；

对每一所述目标数据集进行哈希运算，以计算出对应的哈希值，并根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项，所述哈希值为具体的数值。

3.根据权利要求2所述的医疗知识分发方法，其特征在于：所述根据每一所述哈希值对若干所述初始知识项进行筛选处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

对每一所述哈希值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识依次对每一所述哈希值进行识别处理，以实时判断是否存在相同哈希值；

若实时判断出存在相同哈希值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项之间具有联系，并对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项，所述目标标识具有唯一性。

4.根据权利要求3所述的医疗知识分发方法，其特征在于：所述对当前相同哈希值所对应的初始知识项进行处理，以对应生成所述目标知识项的步骤包括：

实时检测出当前相同哈希值所对应的初始知识项中分别包含的第一字符串以及第二字符串，并分别对所述第一字符串以及所述第二字符串进行正向最大步长分词处理，以对应生成若干第一字符单元以及若干第二字符单元；

实时计算出若干所述第一字符单元与若干所述第二字符单元之间的相似度，并实时判断相似度是否大于预设相似度阈值；

若实时判断到相似度大于预设相似度阈值，则立即判定当前相同哈希值所对应的初始知识项相同，并进行对应的去重处理。

5.根据权利要求1所述的医疗知识分发方法，其特征在于：所述预设算法的表达式为：

其中，MFS表示所述最大隐写数据量，h表示所述备用图片的高度，w表示所述备用图片的宽度，bytes表示数据的格式。

6.一种医疗知识分发系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至5中任意一项所述的医疗知识分发方法，所述系统包括：

采集模块，用于每隔预设时间通过预设探针实时采集预设数据库中的医疗数据，并对所述医疗数据进行分类处理，以实时生成若干对应的初始知识项；

处理模块，用于对若干所述初始知识项进行预处理，以生成对应的目标知识项，并实时接收医院终端下发的数据请求指令；

加密模块，用于根据所述数据请求指令确定出对应的目标医院，并实时对所述目标知识项进行加密处理，以生成对应的加密知识项；

传输模块，用于调出与所述目标医院对应的数据传输协议，并基于所述数据传输协议将所述加密知识项下发至所述目标医院。

7.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的医疗知识分发方法。

8.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的医疗知识分发方法。