18、区块链技术:重塑医疗信息基础设施管理

区块链技术:重塑医疗信息基础设施管理

1. 引言

社会福祉和个人幸福都依赖于良好的健康状况,这对国家的经济发展也至关重要。然而,每天都有因健康问题引发的事故和危机,疾病的识别和管理迫在眉睫。

健康记录是从各种来源收集的患者身体和心理健康的医学信息集合,包括病史、检查结果、诊断和治疗,以及过敏等警报信息。目前,医疗记录的管理方式有手动和电子两种。

手动记录方式使用纸张和书籍,是医院长期以来保存记录的主流方法。但这种方法存在明显缺点,如需要大量存储空间,且检索记录困难。因此,临床记录正逐渐实现计算机化,因为电子记录便于存储和检索。

不过,电子记录也带来了新的问题。一方面,数据被篡改而不被察觉的可能性增加,成为一大担忧;另一方面,患者医疗记录的保密性也是关键问题,如果医生和医院侵犯了患者的医疗隐私,患者可能会认为他们存在疏忽。此外,纸质数据不足会导致不必要的重复检查和用药,而且由于记录分散、未集中管理,通过邮件或传真传输记录需要额外的人工劳动,浪费时间,甚至医生获取患者记录的权限也受到限制。

将数字技术融入医疗系统,医疗机构可以更快速、便捷地共享患者记录。但在患者数据加载、访问授权、安全和数据不可变性等方面仍存在诸多担忧。而开发去中心化的数字健康基础设施,即将区块链技术融入医疗系统,有望解决这些问题。通过维护和更新记录,区块链技术有可能重塑新的经济模式。

2. 背景
2.1 区块链技术

区块链是一个不断扩展的交易列表,具有去中心化、分布式、不可变、可共享和防篡改的特点。可以将区块链想象成一个注册表,交易数据被组织成时间戳块,使用加密哈希来唯一标识每个块。每个块在生成前都有一个混淆

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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