(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210600230.6 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 潘恒杰 地址 215000 江苏省苏州市张家港市同福 路375号 (72)发明人 潘恒杰　 (51)Int.Cl. G16H 10/60(2018.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 基于大数据的患者信息存 储系统 (57)摘要 本发明公开了基于大数据的患者信息存储 系统， 包括患者信息存储模块、 患者信息整合模 块和安全管 理模块， 所述患者信息存储模块用于 存储各医疗机构的患者信息， 所述患者信息整合 模块用于将各医疗机构的患者信息进行整合联 通， 所述安全 管理模块用于对系统存储的患者信 息进行安全保护， 所述患者信息整合模块和安全 管理模块均与患者信息存储模块网络连接， 患者 信息存储模块包括患者信息存储 数据库、 医疗信 息获取模块、 回访信息采集模块和 信息数据标准 化模块， 所述信息数据标准化模块与患者新存储 数据库网络连接， 患者信息整合模块包括哈希值 组生成单元、 匹配识别单元和信息分析模块， 本 发明， 具有提高信息存 储效率和安全性的特点。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114882967 A 2022.08.09 CN 114882967 A 1.基于大数据的患者信息存储系统， 包括患者信息存储模块、 患者信息整合模块和安 全管理模块， 其特征在于： 所述患者信息存储模块用于存储各医疗机构的患者信息， 所述患 者信息整合模块用于将各医疗机构的患者信息进 行整合联通， 所述安全管理模块用于对系 统存储的患者信息进 行安全保护， 所述患者信息整合模块和安全管理模块均与患者信息存 储模块网络连接 。 2.根据权利要求1所述的基于大数据的患 者信息存储系统， 其特征在于： 所述患 者信息 存储模块包括患者信息存储数据库、 医疗信息获取模块、 回访信息采集模块和信息数据标 准化模块， 所述患者信息存储数据库用于保存各医疗机构经过数据化处理的患者信息， 所 述医疗信息获取模块用于从各医疗机构获取患者的基本信息和治疗信息， 所述回访信息采 集模块用于定期采集患者诊疗后的生活和心理因疾病治疗造成的状态变化信息， 所述信息 数据标准化模块用于将获取和采集到的数据信息标准化处理， 所述信息数据标准化模块与 患者新存储数据库网络连接 。 3.根据权利要求2所述的基于大数据的患 者信息存储系统， 其特征在于： 所述患 者信息 整合模块包括哈希值组生成单元、 匹配识别单元和信息分析模块， 所述哈希值组生成单元 用于将患者信息转化为对应哈希值， 并进行分组， 所述匹配识别单元用于对分散在各个医 疗机构的数据， 依据患者身份进行信息识别， 所述信息分析模块用于对回访信息进行分析 处理， 所述匹配识别单元与哈希值组生成单元网络连接， 所述信息分析模块与回访信息采 集模块网络连接 。 4.根据权利要求3所述的基于大数据的患 者信息存储系统， 其特征在于： 所述患 者信息 安全管理模块包括数据加密子模块、 权限设置子模块和访问监测子模块， 所述数据加密子 模块用于对所有患者信息进行数据加密， 所述权限设置子模块用于对患者信息访问修改调 用进行权限设置， 所述访问监测子模块用于对系统内的患者信息访问操作进行安全监测， 所述权限设置子模块与数据加密子模块网络连接， 所述访问监测子模块与权限设置子模块 网络连接 。 5.根据权利要求4所述的基于大数据的患 者信息存储系统， 其特征在于： 所述患 者信息 存储模块的运行 方法主要包括以下步骤： 步骤S1： 建立患者信息存储数据库， 将各医疗机构的患者信息在经过标准化处理后存 储至数据库中； 步骤S2： 各医疗机构将所有患者基本信息和诊疗信息上传至数据库中； 步骤S3： 各医疗机构对部分特殊疾病患者进行定期回访调查， 记录其在治疗后是否存 在因患病而导致的生活状态变化和心理问题， 患者亦可自主向医疗机构上报以上问题， 系 统以规定格式和患者信息一并存 储至数据库中； 步骤S4： 对各医疗机构上传至数据库的患者信息进行数据文件备份， 对备份的数据库 进行数据抽取、 校验和清洗， 对于获取到的非结构化数据， 采用自然语 言处理的方式进行结 构化的数据转 化； 步骤S5： 将经 过标准化处理后的患者信息存 储至数据库中。 6.根据权利要求5所述的基于大数据的患 者信息存储系统， 其特征在于： 所述患 者信息 整合模块的运行 方法主要包括以下步骤： 步骤A1： 系统依据患者身份信息的特点， 将不同的身份信息采取不同的哈希算法进行权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114882967 A 2处理， 在患者信息分别转换为对应哈希值之后， 系统会为 这些哈希值进行分组； 步骤A2： 匹配识别单元在接收到匹配申请后， 用本地存储的非对称加密私钥来解密同 步的申请数据， 并根据混杂方案还原患者哈希值组， 对于每组哈希值分别与本地存储患者 哈希值组进行相似度计算， 由每部分匹配结果的权 重组合来进行相同患者判定； 步骤A3： 信息分析模块对于回访患者信息定期分析， 并根据具体问题与其他部门联通 为患者提供一站式 医疗服务。 7.根据权利要求6所述的基于大数据的患者信 息存储系统， 其特征在于： 所述步骤A1进 一步包括以下步骤： 步骤A11： 对于一个患者P而言， 其身份识别 信息由[Pi， Pj，…， Pz]组成； 步骤A12： 对于可唯一识别患者且有差异敏感性的标识Pi， 采取标准的SHA256哈希算法 加密， 生成哈希值SHA 256(Pi)； 步骤A13： 对于允许模糊输入的部分Pj， 采用SimHash算法来进行加密， 生成哈希值 SimHash(Pj)； 步骤A14： 对于每个要匹配的患者， 系统会生成一组随机患者数据[P ′i， P′j，…， P′z]， 将 随机生成患者的部分数据与要匹配患者的部分哈希值进行交换混杂； 步骤A15： 将所有数据使用非对称加密公钥进行加密， 同步至数据库中。 8.根据权利要求7所述的基于大数据的患者信 息存储系统， 其特征在于： 所述步骤A2进 一步包括以下步骤： 步骤A211： 由本地存储私钥解密混杂方案及数据， 根据混杂方案还原原始数据的哈希 值组； 步骤A22： 将新的患者哈希值组[Ci， Cj，…， Cz]与本地存储的患者哈希值组[Pi， Pj，…， Pz]中每一项分别计算相似度； 步骤A23： 对于使用SHA256处理的可完全识别患者的信息， 直接进行哈希值的比较， 依 据相同与否， 相似度取值1或0； 步骤A24： 对使用SimHash处理的信息， 进行字符串相似度计算， 并排序， 按照计算结果 排序， 对比结果 排名前两位的数据库患者数据进行权 重计算； 步骤A25： 具体相似度计算公式为： 式中， L为该文本的编辑距离， Max(X， Y)为X和Y 两个字符串之间的最大长度； 步骤A26： 对于相似度计算筛选出的数据结果， 按照预先制定的权重占比方案计算权重 总和； 步骤A27： 设置权重匹配阈值Z0， 计算出权重和的患者与阈值作比较， 若权重和高于阈 值， 则认为匹配成功， 否则匹配失败； 步骤A28： 对于唯一性标识， 即可唯一识别患者的信息， 权重设置为1； 对于 匹配性标识， 设置其权重值总和为1， 同时为避免因某一项缺 失而导致匹配和过小 无法匹配， 每一项的权 重值应小于 0.5； 步骤A29： 具体权 重计算公式为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114882967 A 3