本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈，具體為一種基于區(qū)塊鏈的臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理分析方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代醫(yī)療領(lǐng)域，臨床數(shù)據(jù)的管理和分析對醫(yī)療決策、科研進(jìn)展和患者治療均具有極其重要的作用，數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)的普及，臨床數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性的增加，如何有效管理、共享和分析數(shù)據(jù)，成為醫(yī)學(xué)信息化的挑戰(zhàn)，而現(xiàn)有的臨床數(shù)據(jù)管理和分析系統(tǒng)存在如下問題：

2、傳統(tǒng)的臨床數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)多采用集中式的存儲方式，導(dǎo)致系統(tǒng)容易成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)，且存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸和存儲過程中，采用簡單的加密措施，無法充分應(yīng)對復(fù)雜的安全威脅；

3、醫(yī)療數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在應(yīng)對海量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出明顯的效率瓶頸，此外，傳統(tǒng)的共識機(jī)制在不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載條件下無法靈活調(diào)整，導(dǎo)致系統(tǒng)在高負(fù)載情況下性能下降，無法保證系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的高效運(yùn)行和擴(kuò)展性；

4、在現(xiàn)有的醫(yī)療信息系統(tǒng)中，存在多種異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)格式，不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享和互操作性問題突出，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和有效的跨平臺數(shù)據(jù)交換機(jī)制，不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換往往需要復(fù)雜的轉(zhuǎn)換過程，易產(chǎn)生數(shù)據(jù)語義不一致的問題。

5、因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供一種基于區(qū)塊鏈的臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理分析方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈的臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理分析方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于區(qū)塊鏈的臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理分析方法，包括如下步驟：s1、通過醫(yī)院、診所和患者設(shè)備的來源收集臨床數(shù)據(jù)，利用分層存儲算法，根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感性、頻繁訪問性和大小進(jìn)行分類；

3、s2、應(yīng)用分片技術(shù)，將區(qū)塊鏈劃分成處理不同的數(shù)據(jù)片段，且使用同態(tài)加密算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密；

4、s3、患者可通過智能合約設(shè)置訪問其數(shù)據(jù)和訪問權(quán)限的范圍及訪問的時長，且引入可撤銷匿名技術(shù)，允許披露部分?jǐn)?shù)據(jù)；

5、s4、采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，讓各醫(yī)療機(jī)構(gòu)在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型，且使用同態(tài)加密技術(shù)對鏈上數(shù)據(jù)進(jìn)行加密計算；

6、s5、引入自適應(yīng)共識機(jī)制，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)調(diào)整共識算法，且通過智能合約實(shí)時記錄和更新數(shù)據(jù)變更，自動生成審計報告；

7、s6、使用高級跨鏈互操作協(xié)議，通過語義分析和本體匹配算法，標(biāo)準(zhǔn)化各醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；

8、s7、開發(fā)簡潔易用的用戶界面，隱藏復(fù)雜的加密和數(shù)據(jù)管理操作，且利用自動優(yōu)化算法，根據(jù)用戶需求和系統(tǒng)負(fù)載動態(tài)調(diào)整區(qū)塊鏈配置；

9、s8、利用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的分布式計算能力，對鏈上數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，生成臨床研究報告；

10、s9、使用自動化部署算法簡化系統(tǒng)安裝與維護(hù)過程，且通過持續(xù)的性能監(jiān)控和自適應(yīng)維護(hù)算法，根據(jù)實(shí)際使用情況動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)。

11、優(yōu)選的，所述s1步驟中，分層存儲算法步驟：

12、a.假設(shè)待處理的臨床數(shù)據(jù)集d＝{d1，d2，...，dn}，其中，各數(shù)據(jù)項(xiàng)di具有以下屬性：

13、敏感性s(di)：定義為數(shù)據(jù)的敏感級別；

14、訪問頻率f(di)：定義為數(shù)據(jù)的預(yù)期訪問次數(shù)或訪問頻率；

15、數(shù)據(jù)大小γ·|di|：定義為數(shù)據(jù)項(xiàng)的大?。?/p>

16、b.通過加權(quán)評分函數(shù)，為各數(shù)據(jù)項(xiàng)計算綜合評分，用于評估其存儲位置，其加權(quán)評分函數(shù)的算法公式：

17、p(di)＝α·s(di)+β·f(di)+γ·|di|，

18、其中，α，β，γ是預(yù)定義的權(quán)重參數(shù)；

19、c.分層決策規(guī)則：

20、根據(jù)綜合評分p(di)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲：

21、鏈上存儲：若p(di)高于某閾值thigh，則該數(shù)據(jù)存儲在區(qū)塊鏈上；

22、ifp(di)≥thigh，then?storedion-chain，

23、鏈下存儲：若p(di)低于某閾值tlow，則該數(shù)據(jù)存儲在鏈下的分布式存儲系統(tǒng)中；

24、ifp(di)≤tlow，then?storedioff-chain，

25、混合存儲：若tlow＜p(di)＜thigh，則采取混合存儲策略，部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲在鏈上，部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲在鏈下；

26、iftlow＜p(di)＜thigh，then?storediusing?hybrid?storage。

27、優(yōu)選的，所述s2步驟中，分片技術(shù)和同態(tài)加密算法的公式如下：

28、所述數(shù)據(jù)分片算法：

29、假設(shè)數(shù)據(jù)集d，要將其劃分為多數(shù)據(jù)片段d＝{d1，d2，...，dm}，其中，各片段di均可獨(dú)立地存儲和處理；

30、數(shù)據(jù)分片的基本步驟：

31、數(shù)據(jù)劃分：使用哈希函數(shù)h將數(shù)據(jù)項(xiàng)d映射在不同的片段di上；

32、h(d)modm＝i，

33、其中，h(d)是數(shù)據(jù)項(xiàng)d的哈希值，m是片段數(shù)量，i表示d被分配到的片段di；

34、片段存儲：將不同的片段di存儲在區(qū)塊鏈的不同分片中。

35、優(yōu)選的，所述同態(tài)加密算法：

36、同態(tài)加密允許在密文下進(jìn)行直接計算，而無需解密，假設(shè)使用加密函數(shù)e和解密函數(shù)d，且操作符是同態(tài)加密支持的操作；

37、同態(tài)加密的基本性質(zhì)：

38、加密：對各數(shù)據(jù)片段di進(jìn)行加密；

39、ci＝e(di)，

40、其中，ci是加密后的密文；

41、密文計算：對加密后的數(shù)據(jù)片段ci進(jìn)行操作，而無需解密；

42、

43、其中，ci，j是操作后的密文，且di+dj是相應(yīng)的明文操作。

44、解密：在需要時，對結(jié)果進(jìn)行解密以獲得計算后的明文；

45、d(ci，j)＝d(e(di+dj))＝di+dj。

46、優(yōu)選的，所述s4步驟中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法是分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，允許多參與方在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下共同訓(xùn)練全局模型，假設(shè)有n位參與方，各參與方i擁有本地數(shù)據(jù)集di和本地模型參數(shù)wi；

47、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本步驟：

48、本地模型更新：各參與方在本地數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，更新本地模型參數(shù)：

49、

50、其中，η是學(xué)習(xí)率，li是損失函數(shù)，是損失函數(shù)的梯度；

51、全局模型聚合：聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)器收集參與方的本地模型參數(shù)，聚合成全局模型w(t+1)：

52、

53、其中，n是參與方的數(shù)量；

54、服務(wù)器將更新后的全局模型參數(shù)w(t+1)分發(fā)給各參與方，進(jìn)入下一輪訓(xùn)練；

55、所述同態(tài)加密允許在加密數(shù)據(jù)上執(zhí)行計算，而無需解密，假設(shè)是加密函數(shù)e(.)，d(.)是解密函數(shù)，且支持加法同態(tài)性；

56、同態(tài)加密的基本性質(zhì)：

57、加密：對本地模型參數(shù)wi進(jìn)行加密：

58、ci＝e(wi)，

59、其中，ci是加密后的模型參數(shù)。

60、加密模型聚合：在不解密的情況下，聚合加密的模型參數(shù)：

61、

62、優(yōu)選的，所述s5步驟中，自適應(yīng)共識機(jī)制自適應(yīng)共識機(jī)制的目標(biāo)是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)調(diào)整共識算法，以優(yōu)化系統(tǒng)性能和安全性，其自適應(yīng)共識算法公式：

63、定義狀態(tài)變量s(t)，表示在時間t時刻的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，狀態(tài)變量s(t)包括的因素：

64、n(t)：參與共識的節(jié)點(diǎn)數(shù)量；

65、t(t)：網(wǎng)絡(luò)中的交易量；

66、l(t)：網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載；

67、定義優(yōu)化函數(shù)q(s(t))，根據(jù)狀態(tài)變量最優(yōu)的共識算法c(t)：

68、

69、其中，q(s(t))的形式是加權(quán)和函數(shù)，根據(jù)不同的共識算法對系統(tǒng)性能和安全性的貢獻(xiàn)進(jìn)行加權(quán)：

70、q(s(t))＝α·fpow(n(t)，t(t)，l(t))+β·fpos(n(t)，t(t)，l(t))+γ·fdft(n(t)，t(t)，

71、其中，α，β，γ是調(diào)整各共識算法的重要性的權(quán)重參數(shù)，fpow，fpos，fdft表示各共識算法狀態(tài)下的性能和安全性評分。

72、優(yōu)選的，所述s6步驟中，跨鏈互操作協(xié)議的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)不同區(qū)塊鏈間的數(shù)據(jù)交換和互通，其跨鏈操作的基本步驟：

73、數(shù)據(jù)鎖定：在區(qū)塊鏈a上鎖定數(shù)據(jù)d的哈希值h(d)作為憑證，確保數(shù)據(jù)在鏈a上不可篡改：

74、locka(d)＝h(d)，

75、跨鏈驗(yàn)證：在區(qū)塊鏈b上驗(yàn)證數(shù)據(jù)d的哈希值h(d)，以確保數(shù)據(jù)在鏈a上的狀態(tài)被正確記錄：

76、verifyb(h(d))＝true，

77、數(shù)據(jù)解鎖與傳輸：一旦驗(yàn)證通過，在區(qū)塊鏈b上解鎖數(shù)據(jù)且進(jìn)行傳輸：

78、unlockb(d)＝d，

79、跨鏈協(xié)議公式：假設(shè)fa→b(d)表示鏈a到鏈b的數(shù)據(jù)傳輸函數(shù)，其公式如下：

80、

81、優(yōu)選的，所述s6步驟中，語義分析與本體匹配算法用于標(biāo)準(zhǔn)化不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，其算法公式：

82、語義映射：定義本體間的映射關(guān)系m(oa，ob)，該映射將鏈a的數(shù)據(jù)概念ca轉(zhuǎn)換為鏈b的數(shù)據(jù)概念cb：

83、m(ca，oa→ob)＝cb，

84、匹配度計算：通過計算匹配度函數(shù)sim(ca，cb)，來衡量概念間的語義相似性：

85、

86、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)傳輸：在跨鏈數(shù)據(jù)傳輸過程中，根據(jù)映射m將鏈a的數(shù)據(jù)概念ca轉(zhuǎn)換為鏈b上的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)概念cb：

87、db＝m(da，oa→ob)。

88、優(yōu)選的，所述s8步驟中，分布式計算的算法步驟：

89、局部計算：各節(jié)點(diǎn)ni在本地計算統(tǒng)計量，假設(shè)要計算全局均值μ，各節(jié)點(diǎn)首先計算其局部均值μi：

90、

91、全局聚合：節(jié)點(diǎn)將其局部均值μi發(fā)送至聚合節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)計算全局均值μ：

92、

93、全局統(tǒng)計計算：對于更復(fù)雜的統(tǒng)計量，可采用兩階段計算法，首先計算局部方差后聚合為全局方差σ2：

94、

95、優(yōu)選的，所述s8步驟中，數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析公式可使用分布式線性回歸模型，其算法步驟如下：

96、局部梯度計算：各節(jié)點(diǎn)ni計算其局部數(shù)據(jù)上的梯度gi：

97、

98、其中，xi和yi是節(jié)點(diǎn)ni上的局部數(shù)據(jù)；

99、全局梯度聚合：節(jié)點(diǎn)將其局部梯度gi發(fā)送至聚合節(jié)點(diǎn)，聚合為全局梯度g：

100、

101、參數(shù)更新：使用全局梯度更新回歸系數(shù)β：

102、β(t+1)＝β(t)-ηg，

103、其中，η是學(xué)習(xí)。

104、本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈的臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理分析方法。具備以下有益效果：

105、1、本發(fā)明通過結(jié)合分層存儲算法、同態(tài)加密技術(shù)和可撤銷匿名技術(shù)，能有效地保護(hù)敏感的臨床數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性和隱私性，同時，患者可通過智能合約精細(xì)控制數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，在特定條件下安全地披露部分?jǐn)?shù)據(jù)，而進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。

106、2、本發(fā)明利用分片技術(shù)和自適應(yīng)共識機(jī)制，顯著提高系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時的效率和可擴(kuò)展性，其中，自適應(yīng)共識機(jī)制能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)調(diào)整共識算法，確保系統(tǒng)在不同負(fù)載條件下的性能和安全性始終處于最佳狀態(tài)。

107、3、本發(fā)明通過跨鏈互操作協(xié)議和語義分析與本體匹配算法，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)塊鏈平臺間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和無縫交換，確保數(shù)據(jù)在異構(gòu)系統(tǒng)中的語義一致性，減少數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的復(fù)雜性，同時，自動審計機(jī)制通過智能合約實(shí)時記錄和更新數(shù)據(jù)變更，及自動生成審計報告，確保數(shù)據(jù)操作的透明性和可追溯性，有助于滿足各種合規(guī)性要求。