基于区块链的医疗诊断数据管理方法及平台技术

本申请涉及一种基于区块链的医疗诊断数据管理方法及平台，包括分别获当前治疗诊断数据；根据获取的当前治疗诊断数据，分别对各当前治疗诊断数据进行诊断特征提取，并在诊断特征提取完成后分别获取各当前治疗诊断数据的当前治疗诊断特征信息，在增量学习完成后生成升级版治疗诊断数据纠错模型；对获取的各个当前就医用户主体的当前治疗诊断数据作纠错处理；并在修正完成后在当前诊疗初始报告进行的基础上生成当前诊疗修正后报告，同时将所述当前诊疗修正后报告基于内容存证的方式进行区块链上链。本发明专利技术实现了对所述当前治疗诊断数据的特征提取、模板报告生成以及结合区块链对医疗诊断数据进行上链管理，进而实现医疗诊断数据管理的高效管理。数据管理的高效管理。数据管理的高效管理。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的医疗诊断数据管理方法及平台


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种基于区块链的医疗诊断数据管理方法及平台。

技术介绍

[0002]区块链是一个信息
的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。
[0003]随着区块链技术的发展，区块链已经逐渐与医疗结合在一起，如申请号为CN202011201362.9的专利技术专利中公开了一种基于区块链技术的医疗健康档案建立方法，涉及医疗领域。该基于区块链技术的医疗健康档案建立方法步骤一：医疗数据的获取和效验：获取患者的基本信息和医疗数据，并且确认患者历史医疗数据，继续根据患者的基本信息和历史医疗数据来校验患者医疗数据；步骤二：档案建立。该基于区块链技术的医疗健康档案建立方法根据患者基本信息和医疗数据来检索与患者相关以及患者在其他医疗机构的历史医疗数据并且生成检索目录，从而根据所述区块链区块建立患者的医疗健康档案，从而达到便于患者的各个医疗机构的历史医疗数据一次性搜查出，是该健康档案更加完善的描述了患者的情况，便于患者或者医生进行诊断。
[0004]虽然目前的技术能够实现一定的效果，然而，对医疗数据的管理仍然存在耗费时间长且管理不够高效的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高数据处理效率的基于区块链的医疗诊断数据管理方法及平台。
[0006]本专利技术技术方案如下：
[0007]一种基于区块链的医疗诊断数据管理方法，所述方法包括：
[0008]在各个当前就医用户主体在医院就医时，分别获取各所述当前就医用户主体就医完成后经医院的医疗诊断数据录入终端录入的当前治疗诊断数据，并同时基于各所述当前治疗诊断数据生成当前诊疗初始报告，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个所述当前就医用户主体；根据获取的所述当前治疗诊断数据，分别对各所述当前治疗诊断数据进行诊断特征提取，并在诊断特征提取完成后分别获取各所述当前治疗诊断数据的当前治疗诊断特征信息，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个所述当前治疗诊断特征信息；基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息对预存的原始治疗诊断数据纠错模型作增量学习，并在增量学习完成后生成升级版治疗诊断数据纠错模型；基于生成的所述升级版治疗诊断数据纠错模型，对获取的各个所述当前就医用户主体的当前治疗诊断数据作纠错处理，并在纠错处理完成后获取所述升级版治疗诊断数据纠错模型输出的更新后治疗诊断特征信
息；基于输出的所述更新后治疗诊断特征信息，对已经生成的所述当前诊疗初始报告进行修正，并在修正完成后在所述当前诊疗初始报告进行的基础上生成当前诊疗修正后报告，并基于所述当前诊疗修正后报告生成诊疗修正报告展示界面，同时将所述当前诊疗修正后报告基于内容存证的方式进行区块链上链。
[0009]进一步而言，基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息对预存的原始治疗诊断数据纠错模型作增量学习，并在增量学习完成后生成升级版治疗诊断数据纠错模型；具体包括：
[0010]基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息，将各所述当前治疗诊断特征信息按照第一特定数量输入至预存的原始治疗诊断数据纠错模型中，并基于所述预存的原始治疗诊断数据纠错模型对各所述当前治疗诊断特征信息进行纠错诊断，并在进行纠错诊断完成后获取初始错误特征，其中，各所述当前治疗诊断特征信息中的第一特定数量的当前治疗诊断特征信息为第一批诊疗特征训练数据；基于所述初始错误特征，对所述初始错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成初始纠错损失数据，其中，对一个所述初始错误特征作数据损失分析后生成一个所述初始纠错损失数据；将各所述初始纠错损失数据导入至所述原始治疗诊断数据纠错模型中进行训练，并在训练完成后获取第一次升级诊断数据纠错模型，同时将从各所述当前治疗诊断特征信息排除所述第一批诊疗特征训练数据，并从排除了所述第一批诊疗特征训练数据的各所述当前治疗诊断特征信息中，选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型，并在所述第一次升级诊断数据纠错模型中进行纠错诊断，并在纠错诊断完成后生成第一次升级后错误特征；基于所述第一次升级后错误特征，对所述第一次升级后错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成第一次升级纠错损失数据，其中，对一个所述第一次升级后错误特征作数据损失分析后生成一个所述第一次升级纠错损失数据；判断所述第一次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；若判断所述第一次升级纠错损失数据是损失小于等于预设的可允许损失阈值，则生成增量学习成功指令，并基于所述增量学习成功指令将所述第一次升级纠错损失数据定义为升级版治疗诊断数据纠错模型。
[0011]进一步而言，从排除了所述第一批诊疗特征训练数据的各所述当前治疗诊断特征信息中，选定的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息为第二批诊疗特征训练数据；
[0012]判断所述第一次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；之后还包括：
[0013]若判断所述第一次升级纠错损失数据不是小于等于预设的可允许损失阈值，则生成增量学习第一次失败指令，并基于所述增量学习第一次失败指令,从各所述当前治疗诊断特征信息排除所述第一批诊疗特征训练数据和所述第二批诊疗特征训练数据，并再选定预设的第三特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型，并基于第一次升级诊断数据纠错模型对各所述当前治疗诊断特征信息进行纠错诊断，并在进行纠错诊断完成后获取第二次升级后错误特征，其中，各所述当前治疗诊断特征信息排除了第一批诊疗特征训练数据和所述第二批诊疗特征训练数据，并再选定预设的第三特定数量的当前治疗诊断特征信息后剩余的信息为训练结余诊断特征信息；基于所述第二次升级后错误特征，对所述第二次升级后错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成第二次升级纠错损失数据，其中，对一个所述第二次升级后错误特征作数据损失分
析后生成一个所述第二次升级纠错损失数据；将各所述第二次升级纠错损失数据和所述第一次升级纠错损失数据同时导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型中进行训练，并在训练完成后获取第二次升级诊断数据纠错模型，同时从训练结余诊断特征信息中选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第二次升级诊断数据纠错模型，在所述第二次升级诊断数据纠错模型中进行纠错诊断，并在纠错诊断完成后生成第二次升级后错误特征；其中，从训练结余诊断特征信息中选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息后剩余的信息为再升级后结余诊断特征信息；判断所述第二次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；若判断所述第二次升级纠错损失数据不是小于等于预设的可允许损失阈值，则持续从所述再升级后结余诊断特征信息中选定特定预设数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第二次升本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的医疗诊断数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：在各个当前就医用户主体在医院就医时，分别获取各所述当前就医用户主体就医完成后经医院的医疗诊断数据录入终端录入的当前治疗诊断数据，并同时基于各所述当前治疗诊断数据生成当前诊疗初始报告，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个所述当前就医用户主体；根据获取的所述当前治疗诊断数据，分别对各所述当前治疗诊断数据进行诊断特征提取，并在诊断特征提取完成后分别获取各所述当前治疗诊断数据的当前治疗诊断特征信息，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个所述当前治疗诊断特征信息；基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息对预存的原始治疗诊断数据纠错模型作增量学习，并在增量学习完成后生成升级版治疗诊断数据纠错模型；基于生成的所述升级版治疗诊断数据纠错模型，对获取的各个所述当前就医用户主体的当前治疗诊断数据作纠错处理，并在纠错处理完成后获取所述升级版治疗诊断数据纠错模型输出的更新后治疗诊断特征信息；基于输出的所述更新后治疗诊断特征信息，对已经生成的所述当前诊疗初始报告进行修正，并在修正完成后在所述当前诊疗初始报告进行的基础上生成当前诊疗修正后报告，并基于所述当前诊疗修正后报告生成诊疗修正报告展示界面，同时将所述当前诊疗修正后报告基于内容存证的方式进行区块链上链。2.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗诊断数据管理方法，其特征在于，基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息对预存的原始治疗诊断数据纠错模型作增量学习，并在增量学习完成后生成升级版治疗诊断数据纠错模型；具体包括：基于获取的各所述当前治疗诊断特征信息，将各所述当前治疗诊断特征信息按照第一特定数量输入至预存的原始治疗诊断数据纠错模型中，并基于所述预存的原始治疗诊断数据纠错模型对各所述当前治疗诊断特征信息进行纠错诊断，并在进行纠错诊断完成后获取初始错误特征，其中，各所述当前治疗诊断特征信息中的第一特定数量的当前治疗诊断特征信息为第一批诊疗特征训练数据；基于所述初始错误特征，对所述初始错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成初始纠错损失数据，其中，对一个所述初始错误特征作数据损失分析后生成一个所述初始纠错损失数据；将各所述初始纠错损失数据导入至所述原始治疗诊断数据纠错模型中进行训练，并在训练完成后获取第一次升级诊断数据纠错模型，同时将从各所述当前治疗诊断特征信息排除所述第一批诊疗特征训练数据，并从排除了所述第一批诊疗特征训练数据的各所述当前治疗诊断特征信息中，选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型，并在所述第一次升级诊断数据纠错模型中进行纠错诊断，并在纠错诊断完成后生成第一次升级后错误特征；基于所述第一次升级后错误特征，对所述第一次升级后错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成第一次升级纠错损失数据，其中，对一个所述第一次升级后错误特征作数据损失分析后生成一个所述第一次升级纠错损失数据；判断所述第一次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；若判断所述第一次升级纠错损失数据是损失小于等于预设的可允许损失阈值，则生成增量学习成功指令，并基于所述增量学习成功指令将所述第一次升级纠错损失数据定义为升级版治疗诊断数据纠错模型。3.根据权利要求2所述的基于区块链的医疗诊断数据管理方法，其特征在于，从排除了所述第一批诊疗特征训练数据的各所述当前治疗诊断特征信息中，选定的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息为第二批诊疗特征训练数据；
判断所述第一次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；之后还包括：若判断所述第一次升级纠错损失数据不是小于等于预设的可允许损失阈值，则生成增量学习第一次失败指令，并基于所述增量学习第一次失败指令,从各所述当前治疗诊断特征信息排除所述第一批诊疗特征训练数据和所述第二批诊疗特征训练数据，并再选定预设的第三特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型，并基于第一次升级诊断数据纠错模型对各所述当前治疗诊断特征信息进行纠错诊断，并在进行纠错诊断完成后获取第二次升级后错误特征，其中，各所述当前治疗诊断特征信息排除了第一批诊疗特征训练数据和所述第二批诊疗特征训练数据，并再选定预设的第三特定数量的当前治疗诊断特征信息后剩余的信息为训练结余诊断特征信息；基于所述第二次升级后错误特征，对所述第二次升级后错误特征作数据损失分析，并在作数据损失分析完成后生成第二次升级纠错损失数据，其中，对一个所述第二次升级后错误特征作数据损失分析后生成一个所述第二次升级纠错损失数据；将各所述第二次升级纠错损失数据和所述第一次升级纠错损失数据同时导入至所述第一次升级诊断数据纠错模型中进行训练，并在训练完成后获取第二次升级诊断数据纠错模型，同时从训练结余诊断特征信息中选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第二次升级诊断数据纠错模型，在所述第二次升级诊断数据纠错模型中进行纠错诊断，并在纠错诊断完成后生成第二次升级后错误特征；其中，从训练结余诊断特征信息中选定预设的第二特定数量的当前治疗诊断特征信息后剩余的信息为再升级后结余诊断特征信息；判断所述第二次升级纠错损失数据是否小于等于预设的可允许损失阈值；若判断所述第二次升级纠错损失数据不是小于等于预设的可允许损失阈值，则持续从所述再升级后结余诊断特征信息中选定特定预设数量的当前治疗诊断特征信息导入至所述第二次升级诊断数据纠错模型，并重复上述步骤中的数据损失分析，同时对作数据损失分析后生成的纠错损失数据进行判断，直至满足小于等于所述可允许损失阈值的条件时，将所述第二次升级诊断数据纠错模型定义为升级版治疗诊断数据纠错模型。4.根据权利要求1所述的基于区块链的医疗诊断数据管理方法，其特征在于，在各个当前就医用户主体在医院就医时，分别获取各所述当前就医用户主体就医完成后经医院的医疗诊断数据录入终端录入的当前治疗诊断数据，并同时基于各所述当前治疗诊断数据生成当前诊疗初始报告，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个所述当前就医用户主体；具体包括：在各个当前就医用户主体在医院就医时，分别获取各所述当前就医用户主体就医完成后经医院的医疗诊断数据录入终端实时录入的原始音频载入数据；其中，一个所述原始音频载入数据对应一个所述当前就医用户主体；对获取的各所述原始音频载入数据进行音频常规修正处理，并在音频常规修正处理完成后，生成初始音频修正数据；基于生成的所述初始音频修正数据，从预设的诊疗报告模板库中选取与所述初始音频修正数据相匹配的初始选用诊断模板；对选取的所述初始选用诊断模板作模板数据匹配处理，并在模板数据匹配处理完成后生成当前模板匹配修正数据；基于原始音频载入数据、所述初始选用诊断模板、所述当前模板匹配修正数据和所述初始音频修正数据生成当前诊疗初始报告，其中，一个所述当前治疗诊断数据对应一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐茜，
申请(专利权)人：上海袖纹电子有限公司，
类型：发明
国别省市：