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申请/专利权人：浙江蓓多康健康产业股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于区块链和云服务的健康大数据管理系统，属于健康大数据管理技术领域。该系统包括健康大数据上传模块、云服务平台、健康大数据分析模块、预测模块、无人药店导购模块、目光停留判断模块、机器人送药模块、区块链存储模块；所述健康大数据上传模块的输出端与所述云服务平台、所述区块链存储模块的输入端相连接；所述云服务平台、所述健康大数据分析模块、所述预测模块、所述无人药店导购模块、所述目光停留判断模块、所述机器人送药模块顺次连接的；所述区块链存储模块的输出端与所述云服务平台的输入端相连接。本发明能够基于健康大数据管理，满足无人药店下的用户智能购药，降低医保违规使用率。

主权项：1.一种基于区块链和云服务的健康大数据管理系统，其特征在于：该系统包括健康大数据上传模块、云服务平台、健康大数据分析模块、预测模块、无人药店导购模块、目光停留判断模块、机器人送药模块和区块链存储模块；所述健康大数据上传模块用于设置用户登录账号和密码，用户将自己的健康大数据整理上传；所述云服务平台用于调用用户整理上传的健康大数据；所述健康大数据分析模块用于调取云服务平台中的健康大数据，对数据进行分类，获取用户的医保购药数据、用户的医院诊疗数据；所述预测模块用于构建预测模型，基于用户在云服务平台中的健康大数据预测用户对各种药物的需求概率；所述无人药店导购模块用于根据预测模块的预测结果，利用3D全息投影的方式将预测药品在药店内悬空投影；所述目光停留判断模块用于根据用户的目光停留时间锁定用户所需药品，输出至机器人云端；所述机器人送药模块用于接收目光停留判断模块的数据结果，打开对应药柜，选取药品送至用户处；所述区块链存储模块用于将用户的健康大数据存储在区块链上，防止隐私泄露；所述健康大数据上传模块的输出端与所述云服务平台的输入端相连接；所述云服务平台的输出端与所述健康大数据分析模块的输入端相连接；所述健康大数据分析模块的输出端与所述预测模块的输入端相连接；所述预测模块的输出端与所述无人药店导购模块的输入端相连接；所述无人药店导购模块的输出端与所述目光停留判断模块的输入端相连接；所述目光停留判断模块的输出端与所述机器人送药模块的输入端相连接；所述健康大数据上传模块的输出端与所述区块链存储模块的输入端相连接；所述区块链存储模块的输出端与所述云服务平台的输入端相连接；所述预测模块包括药品集确立单元和预测单元；所述药品集确立单元用于根据用户医保购药数据和用户的医院诊疗数据确立用户可能购买的所有药品，建立药品集；所述预测单元用于构建预测模型，对药品集中的所有药品的购买概率进行计算；所述药品集确立单元的输出端与所述预测单元的输入端相连接；所述预测单元的输出端与所述无人药店导购模块的输入端相连接；所述预测单元还包括：构建预测模型：获取药品集，记为A＝{y1、y2、…、yn}，其中，y1、y2、…、yn为根据用户医保购药数据和用户的医院诊疗数据确立的用户可能购买的n种药品；构建影响因素，分别以用户购药间隔时间、用户购药量、用户购买的药品生产厂家、医生医嘱购药数据和用户患病数据作为影响因素，记为x1、x2、…、x5；以影响因素作为自变量，以药品集中任一药品的购买概率作为因变量，构建初始预测模型：P＝a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+ω其中，a0、a1、a2、a3、a4、a5为初始预测模型的回归系数，为不可知系数；ω为误差因子，用于体现由于个人情绪变化产生的误差影响情况；P代表药品集中任一药品的购买概率；由于购买概率实际值仅存在两种情况，100％与0％；而0％对于数据的波动影响大，因此在购买概率实际值中不考虑0％的数据；获取用户购买药品y的历史数据，y代表药品集中任一药品；获取历史数据中的用户医保购药数据和用户的医院诊疗数据，作为训练集；根据初始预测模型，对训练集进行训练，以MATLAB软件建立拟合，获取训练集的回归线：yi＝b0+b1xi1+b2xi2+b3xi3+b4xi4+b5xi5其中，yi为训练集中第i组数据下药品y的购买概率估计值；b0为截距；b1、b2、b3、b4、b5为初始预测模型中对应的自变量的偏回归系数；xi1、xi2、xi3、xi4、xi5为训练集中第i组用户医保购药数据和用户的医院诊疗数据；构建购买概率实际值与购买概率估计值的残差平方和函数Tx： 其中，m代表训练集样本数量；在MATLAB软件中输入函数Tx，输出函数Tx的图像，获取到函数Tx的最小值，将最小值对应下的b0、b1、b2、b3、b4、b5进行输出，记为c0、c1、c2、c3、c4、c5；c0、c1、c2、c3、c4、c5为具体回归参数；根据具体回归参数构建概率值估计预测模型：Py＝c0+c1x1+c2x2+c3x3+c4x4+c5x5+ω其中，Py代表药品集中的药品y的预测购买概率；对药品集A中的所有药品分别建立概率值估计预测模型；获取得到药品集A中的所有药品的预测购买概率，构建预测购买概率阈值I，对低于预测购买概率阈值I的预测购买概率对应的药品予以舍弃；对剩余的药品按照预测购买概率从大到小进行排序，输出排序集B；所述无人药店导购模块包括接收单元和选定单元；所述接收单元用于接收预测单元输出的排序集，并对排序集中的药品进行识别；所述选定单元用于构建3D立体投影，将识别的药品进行全息投影，投影至药店上方；所述全息投影的投影面积与预测购买概率的公式如下：S＝k1*Py其中，S代表全息投影的投影面积，k1代表影响系数；所述接收单元的输出端与所述选定单元的输入端相连接；所述选定单元的输出端与所述目光停留判断模块的输入端相连接；所述目光停留判断模块包括采集单元和目光判断单元；所述采集单元用于采集用户的瞳孔信息数据；所述目光判断单元用于判断用户在全息投影的药品上的目光停留时间；所述目光判断单元还包括：以药店入口处任一点作为坐标原点，以门关闭时门所在平面作为XOZ平面，门打开时门所在平面作为XOY平面，竖直方向作为Z轴，构建三维直角坐标系；获取用户瞳孔坐标，所述用户瞳孔坐标为瞳孔中心点坐标，记为xl、yl、zl；获取人眼可视散射角度θ，用户与全息投影图像的垂直距离h；获取与用户垂直距离为h的平行面，获取平行面上用户瞳孔坐标的对应点为xl、yl+h、zl；以对应点xl、yl+h、zl为圆心，h*tanθ为半径，构建出用户可视区域；获取用户可视区域内的投影图像，记为集合E；获取集合E中所有投影图像的中心点坐标；获取各中心点坐标与用户瞳孔坐标在XOY平面上形成的夹角；形成夹角最小的中心点坐标对应的投影图像记为用户目光正在停留的投影图像，记录目光停留时间；构建目光停留时间阈值D，若目光停留时间超出阈值D，则将目光停留对应的药品输出至机器人送药模块端口；若目光停留时间未超出阈值D，予以舍弃。

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