[发明专利]基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法及系统

说明书

本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法及系统。该方法包括：获取医院的药品使用特征向量将医院分为正常医院集合和异常医院集合；获取每个异常医院的异常用药向量，进而获取异常特征稳定程度将医院分类为关注医院集和参考医院集；获取任意两个参考医院集之间的相似度，根据相似度划分为多个相似类别，从而获取第一融合向量；获取参考医院集中的总变差以及均值，结合第一融合向量获取第二融合向量；根据第二融合向量获取医院的可接受程度并决定给予奖励的对应医院。利用对医院的医疗数据特征的融合，判断该医院是否存在药品使用异常的情况，改善医院之间的恶性竞争情况。

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法及系统。

背景技术

随着社会的发展，医院的数量越来越多，医疗卫生技术得到极大的改善，这些医院每时每刻都会产生大量的医疗数据，包括但不限于人员的患病信息、药物使用以及医疗设备使用等数据。

因为医院之间医疗数据集不共享的原因，所以会存在医院篡改病人病历或者是用药异常等情况的存在，无法获取更加准确的信息，部分医院甚至会存在滥用药品、抬高药价等恶性竞争的情况，目前技术无法从大量医疗数据中挖掘数据特征，对于医院是否有滥用药品以及药价不合理的现象也很难精准识别。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法，该方法包括以下步骤：

目标医院遍历区块链上每个区块的医疗数据得到药品使用特征向量，所述区块为医院保存医疗数据的区块；所述药品使用特征向量为所述医疗数据的出现比例；根据所述药品使用特征向量将所遍历的医院分为正常医院集合和异常医院集合；

获取所述正常医院集合中药品使用特征向量的均值，根据所述均值获取所述异常医院集合中每个异常医院的异常用药向量，根据异常用药向量序列获取异常特征稳定程度，根据所述异常特征稳定程度将所述医院分类为关注医院集和参考医院集；

获取任意两个目标医院所对应的参考医院的异常用药向量序列之间的相似度，根据所述相似度将所述参考医院集划分为多个相似类别；根据每个相似类别内所述参考医院的异常特征稳定程度和异常用药向量获取第一融合向量；

获取所述参考医院集中所述异常特征稳定程度的总变差以及所述异常特征稳定程度的均值，根据参考医院集的所述第一融合向量、总变差以及均值获取第二融合向量；

根据所述第二融合向量获取医院的异常程度，根据所述异常程度以及工作量获取所述医院的可接受程度；所述工作量为所述目标医院遍历的所述区块的数目与区块链上总区块数目的比值；根据每个医院的可接受程度决定给予奖励的对应医院。

优选的，所述根据所述特征向量获取正常医院集合和异常医院集合的步骤，包括：

对所遍历的所有所述医院的特征向量进行聚类，所述特征向量集中密集分布的为正常医院集合，其余为异常医院集合。

优选的，所述获取所述异常医院集合中每个医院的异常用药向量序列的步骤，进一步包括：

获取所述正常医院集合内所有所述特征向量的均值，计算所述异常医院集合内每个所述特征向量与所述均值的差值，对所述差值取绝对值得到对应异常医院的异常用药向量。

优选的，所述根据所述异常用药向量序列获取异常特征稳定程度的步骤，包括：

获取所述异常用药向量序列中每个异常用药向量的模长得到异常用药程度序列，根据所述异常用药程度序列中非零元素的比例获取所述异常特征稳定程度。