活动介绍

基于区块链的电子健康记录药物核对流程以提高患者安全

立即解锁
发布时间: 2025-08-30 00:02:11 阅读量: 4 订阅数: 7 AIGC
# 基于区块链的电子健康记录药物核对流程以提高患者安全 ## 1. 引言 医院拥有丰富的数据,这些数据包含了医疗过程的信息,被称为事件日志。流程挖掘利用这些事件日志的输入来发现、监控和改进实际的医疗流程。电子健康记录(EHR)存储患者的历史信息,与纸质药物记录相比,从 EHR 中检索数据更加容易。 为确保医疗中的患者安全,EHR 的实施起着重要作用。若在实施 EHR 过程中不加以妥善处理,可能会因临床护理过程中缺乏错误处理而导致意外死亡。EHR 中的错误可分为以下三类: 1. **数据碎片化**:数据分散在不同系统或部门,难以整合和利用。 2. **性能中断**:系统出现故障或响应缓慢,影响医疗工作的正常进行。 3. **对工作流程产生负面影响**:改变了原有的工作流程,导致效率低下或出现错误。 识别 EHR 日志中的临床任务数据是一项繁琐的任务,但有助于识别所有可能的意外事件。主要面临两个挑战: 1. **错误事件的检测和调查**:及时发现并分析错误事件的原因。 2. **系统问题的识别**:找出导致错误事件的系统漏洞。 有时临床医生未能在 EHR 中进行记录,从而导致数据录入错误。因此,需要对药物核对流程进行标准化,以减少患者出现意外差异的数量,从而降低药物错误的发生率。文本挖掘可用于从流程日志中提取与流程相关的信息。医疗领域将健康信息作为记录存储,并使用流程挖掘技术进行处理,以提供高质量的服务并降低成本。最后,探索性数据分析和文本挖掘方法可以构建自动化系统,为医疗中的患者安全提供保障。 云基 EHR 的主要优势在于成本较低且可扩展性更强,同时能保护数据的隐私。临床医生使用临床决策支持系统(CDSS)软件来针对特定实践和多管理系统做出有效决策。该软件会记录患者的状况并对患者问题发出警报。正式的药物核对流程会将患者的药物订单与患者正在服用的所有其他药物进行比较,从而避免药物相互作用、剂量错误、重复用药和遗漏用药等药物错误。 ### 1.1 技术发展对医疗的影响 近年来,技术的发展改变了我们使用和感知事物的方式,并对我们生活的许多方面产生了影响。技术正在为改善医疗保健领域寻找新的途径,就像它在生活的其他方面所做的那样。技术发展给医疗保健领域带来了诸多好处,如增强安全性、提高用户便利性等。电子医疗记录(EMRs)和电子健康记录(EHR)系统提供了这些优势,但它们也存在一些问题,如医疗记录的安全性、数据的用户所有权、数据完整性等。使用区块链等前沿技术可能是解决这些问题的方法。 ### 1.2 研究内容概述 本文将探讨如何应用区块链技术改变 EHR 系统,以及它如何成为解决处方核对问题的方案。主要目标是在电子记录中进行药物核对之前,将区块链技术应用于 EHR,以提高患者的安全性。具体内容包括: - **相关工作**:介绍了以往在医疗数据处理、药物事件检测、流程挖掘等方面的研究。 - **背景知识**:阐述了区块链技术在医疗领域的应用潜力,以及如何用于 EHR 存储和检索控制。 - **药物核对流程**:详细说明了药物核对的过程、重要性以及面临的挑战。 - **最佳可能药物历史**:解释了最佳可能药物历史(BPMH)的概念和获取方法。 - **案例分析**:以二尖瓣置换患者为例,展示了研究方法的应用。 - **数据集描述**:对所使用的数据集进行了说明。 - **研究方法**:介绍了采用的研究方法和工具。 - **实验与结果**:展示了实验结果,并分析了其对患者安全的影响。 - **结论**:总结了研究的主要成果和贡献。 ## 2. 相关工作 ### 2.1 医疗数据处理与分析 - **临床数据提取**:有研究探讨了提取过去临床数据和医疗护理数据框架的事件日志的方法,该技术有助于处理实际临床路径和日期戳事件日志划分的难题。 - **大规模数据管理**:流程挖掘可利用分类技术来管理和查看医院中大量的患者治疗数据,并分析健康信息系统(HISs)中的重大挑战和不同类型的事件数据。 - **药物事件检测**:使用机器学习分类器(如概率分类器和决策树)来检测药物事件和药物修订,流程挖掘可帮助识别药物修订中未被发现的因素导致的药物错误事件。 - **流程挖掘技术应用**:讨论了流程挖掘技术、视角和工具在医疗领域的方法,帮助研究人员选择适合的模型和算法来分析 EHR 中的医疗数据。 - **事件日志记录与分析**:后验分析技术可用于记录信息系统中的事件日志,以便理解和设计高质量的患者治疗流程,确保患者安全。 - **预测模型与流程一致性检查**:探讨了预测模型和流程挖掘技术的灵活性,以及如何使用 ProM 工具集进行一致性检查和偏差分析,为流程一致性提供有价值的见解。 - **EHR 工作流程与患者安全**:研究了基于 EHR 的患者护理流程和工作流程的可用性,以及如何检测患者行为与预期流程模型的偏差,以减少医疗错误并提高患者安全。同时,提出了提高医疗流程效率和患者满意度的建议,以促进 EHR 的采用。 - **患者数据保密**:研究了如何使用加密系统和访问控制感知搜索技术(ACAS)结合 AdvancedMD EHR 软件保护患者健康信息,防止未经授权的访问。云基 EHR 访问采用云加密和解密技术提取患者数据,为医生和患者提供安全无差异的访问。 - **药物核对流程**:介绍了药物核对的过程,通过将其与现有患者药物历史进行比较,避免药物相互作用、重复用药和剂量错误等药物错误。在每次交易中进行新的药物核对时,会重写现有订单。 ### 2.2 区块链技术简介 区块链是一个由区块组成的网络,随着交易的存储,其规模呈指数级增长。该平台采用的分布式方法确保每个分布式数据块(即数据)具有共享所有权,同时允许数据共享。区块链是由点对点网络管理的分布式账本,用于存储批量的哈希交易。即使没有第三方,使用区块链也能带来数据安全、隐私和完整性等诸多好处。 ## 3. 背景知识 ### 3.1 区块链技术在医疗中的应用潜力 区块链技术可以将患者置于系统的中心,增强医疗数据的安全性、隐私性和互操作性,从而改善医疗保健。该技术可以通过使电子健康记录(EHR)更加高效和安全,为健康信息交换(HIE)创建一个新的框架。 在医疗诊断和治疗中,EHR 包含了重要且高度敏感的个人数据,是患者数据的宝贵来源。共享健康记录对于使医疗系统更加完善和提高服务质量是必要的。EHR 是一种以电子方式存储的患者健康数据结构,在患者的一生中不断发展和维护,通常由不同的医院、诊所和医疗服务提供者持有和分发。区块链提供了一种共享和安全机制,可能是健康和精准医学领域数据共享的未来解决方案。 ### 3.2 区块链架构 “区块链”指的是一种分布式账本系统,最初与加密货币比特币相关联。它使用公钥密码学生成一个只能追加、不可变且带有时间戳的材料链。区块链范式最初是为维护金融账本而设计的,但它可以扩展为一
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

OpenVX:跨平台高效编程的秘诀

### OpenVX:跨平台高效编程的秘诀 #### 1. OpenCL 互操作性扩展 OpenCL 互操作性扩展为 OpenVX 内的应用程序和用户算法提供了高效实现的支持,具备以下六个关键特性: - 共享一个通用的 `cl_context` 对象,供 OpenVX 和 OpenCL 应用程序使用。 - 共享一组有序的 `cl_command_queue` 对象,用于 OpenVX 和 OpenCL 应用程序/用户内核之间的协调。 - 允许 OpenCL 应用程序将 `cl_mem` 缓冲区导出到 OpenVX。 - 允许 OpenCL 应用程序从 OpenVX 收回导出的 `cl_mem

语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析

### 语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析 在语音情感识别领域,多种因素会影响识别的准确性和性能。本文将深入探讨预加重滤波器、清音去除等因素对语音情感分类的影响,并通过一系列实验来揭示不同特征向量大小、帧大小等参数在不同数据库中的表现。 #### 1. 清音去除 在语音情感识别中,通常会使用浊音和清音进行情感识别。然而,清音往往与语音信号记录中的噪声或静音区域具有相似的时间和频谱特征。为了探索去除清音后分类阶段的性能,我们使用自相关函数来去除每一帧中的清音。 具体步骤如下: 1. **自相关函数定义**:对于信号 $x(n)$ 从样本 $n$ 开始的一帧,其短时自相关函数定义为 $

言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用

# 言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用 ## 1. 大脑的预测性与时间维度 人类大脑是一个具有建设性的器官,它能够生成预测以调节自身功能,并持续适应动态环境。在这个过程中,运动和非运动行为的时间维度正逐渐被视为预测性偏差的关键组成部分。然而,编码、解码和评估时间信息以产生时间感和控制感觉运动定时的神经机制之间的复杂相互作用,仍然大部分是未知的。 ### 1.1 事件的时间与类型维度 个体和环境中的所有状态变化都会产生由类型(“是什么”)和时间(“何时”)定义的事件。为了成功地与不断变化的环境进行交互,人们需要不断适应这些事件的“是什么”和“何时”维度。人类不仅会对事件做出反应,还会

具有多重时滞和不确定参数的CRDNNs的无源性与同步性研究

# 具有多重时滞和不确定参数的 CRDNNs 的无源性与同步性研究 ## 1. 引言 在神经网络的研究领域中,具有多重时滞和不确定参数的连续反应扩散神经网络(CRDNNs)的无源性和同步性是重要的研究课题。无源性能够保证系统的稳定性和能量特性,而同步性则在信息处理、通信等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨 CRDNNs 的无源性和同步性相关问题,包括理论分析和数值验证。 ## 2. 无源性判据 ### 2.1 输出严格无源性条件 当满足以下矩阵不等式时,网络(9.17)具有输出严格无源性: \[ \begin{bmatrix} W_6 & \Xi_2 \\ \Xi_2^T & W_7 \e

自适应复杂网络结构中的同步现象解析

# 自适应复杂网络结构中的同步现象解析 ## 1. 引言 在复杂的动力学网络中,同步现象一直是研究的重点。我们将主稳定性方法拓展到由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的复杂网络中。通过对自适应耦合相位振荡器这一典型模型的研究,我们发现了由于稳定性岛屿的存在而导致的多簇现象的出现。接下来,我们将深入探讨相关内容。 ## 2. 自适应耦合振荡器网络模型 考虑一个由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的网络,其形式如下: \(\dot{x}_i = f (x_i(t)) - \sigma \sum_{j = 1}^{N} a_{ij} \kappa_{ij} G(x_i - x_j)\

SSH连接与操作全解析

# SSH 连接与操作全解析 ## 1. SSH 主机密钥概述 当 SSH 客户端首次连接到远程主机时,双方会交换临时公钥,以此对后续通信进行加密,防止信息泄露。客户端在披露更多信息之前,需要确认远程服务器的身份。这是合理的,因为若连接到的是黑客软件,我们肯定不希望泄露用户名和密码。 ### 1.1 公钥基础设施的问题 构建公钥基础设施是解决互联网机器身份验证的一种方法。首先要确定证书颁发机构,将其公钥列表安装到所有浏览器和 SSL 客户端中,然后付费让这些机构验证身份并签署 SSL 证书,最后将证书安装到 Web 服务器上。但从 SSH 的角度看,这种方法存在诸多问题。虽然可以创建内部公

计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习

# 计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习 在计算机视觉领域,概率图模型是一种强大的工具,可用于处理复杂的概率关系。当数据不完整时,贝叶斯网络(BN)的参数学习和结构学习变得更具挑战性。本文将介绍不完整数据下BN参数学习和结构学习的方法。 ## 1. 不完整数据下的BN参数学习 在不完整数据中,变量 $Z_m$ 可能随机缺失或始终缺失。与完整数据情况类似,不完整数据下的BN参数学习也可通过最大似然法或贝叶斯法实现。 ### 1.1 最大似然估计 最大似然估计(ML)需要通过最大化边际似然来找到BN参数 $\theta = \{\theta_n\}_{n=1}^N$: $$

HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估

### HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估 在深度学习领域,DNN(深度神经网络)训练处理器的性能对于提高训练效率和降低能耗至关重要。今天我们要介绍的HNPU - V1就是一款具有创新性的自适应DNN训练处理器,它采用了多种先进技术来提升性能。 #### 1. 稀疏性利用技术 在DNN训练过程中,会出现输入或输出稀疏性的情况。传统的输出零预测方法虽然可以同时利用输入和输出稀疏性,但会带来面积和能量开销。而HNPU - V1采用了独特的稀疏性利用技术。 ##### 1.1 切片级输入跳过(Slice - Level Input Skipping) - **原理**:

网络数据上的无监督机器学习

### 网络数据上的无监督机器学习 在处理图数据时,机器学习(ML)并非必需,但它能带来很大的帮助。不过,ML的定义较为模糊,例如社区检测算法虽能自动识别网络中的社区,可被视为无监督ML,但NetworkX提供的一些方法虽类似却未得到数据科学界同等关注,因为它们未被明确称为图ML。 #### 1. 网络科学方法 在处理图数据时,有很多已掌握的方法可避免使用所谓的图ML: - **社区识别**:可以使用Louvain算法或直接查看连通分量。 - **枢纽节点识别**:使用PageRank算法,无需嵌入。 - **孤立节点识别**:使用`k_corona(0)`,无需ML。 - **训练数据创

利用大数据进行高效机器学习

### 利用大数据进行高效机器学习 #### 1. 集群管理与并行计算基础 在处理大数据时,集群的使用至关重要。当集群任务完成后,终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源,使用如下命令: ```R stopCluster(cl1) ``` 对于大规模的大数据问题,还可以进行更复杂的`snow`配置,例如配置Beowulf集群(由多个消费级机器组成的网络)。在学术和行业研究中,若有专用计算集群,`snow`可借助`Rmpi`包访问高性能消息传递接口(MPI)服务器,但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。 #### 2. 使用`foreach`和`doParallel`实现并行计算 `fore