本發(fā)明涉及健康保健管理，尤其涉及一種基于區(qū)塊鏈的住院病人管理系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、在現(xiàn)代醫(yī)療機構中，住院病人管理和資源調(diào)度是醫(yī)院運營的核心環(huán)節(jié)之一，尤其在大型醫(yī)療機構中，住院病人的數(shù)量龐大且需求復雜，涉及床位、醫(yī)療設備、醫(yī)護人員等多種資源的協(xié)調(diào)與分配。傳統(tǒng)的住院管理系統(tǒng)依賴人工或半自動化的管理方式，信息分散且缺乏實時性，無法有效應對突發(fā)情況或資源供需的快速變化，往往導致資源浪費、供給不足、住院病人等待時間長等問題。

2、在傳統(tǒng)醫(yī)院管理中，病人信息、資源占用情況、醫(yī)護人員排班等數(shù)據(jù)往往分散在多個獨立系統(tǒng)中，缺乏有效的整合與共享。不同部門之間的協(xié)調(diào)效率低下，導致信息更新滯后，無法做到及時響應病人需求和資源變化。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為解決上述技術問題，提出了一種基于區(qū)塊鏈的住院病人管理系統(tǒng)及方法，以解決至少一個上述技術問題。

2、本技術提供了一種基于區(qū)塊鏈的住院病人管理方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取住院病人登記數(shù)據(jù)，并根據(jù)住院病人登記數(shù)據(jù)進行住院情況更新，得到住院病人更新數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：根據(jù)住院病人更新數(shù)據(jù)進行住院資源占用情況處理，得到住院資源占用情況數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)住院資源占用情況數(shù)據(jù)進行動態(tài)預測資源需求并優(yōu)化分配，得到住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)進行實施資源調(diào)度并實時監(jiān)控資源利用情況，得到住院資源利用監(jiān)控數(shù)據(jù)，以加入預設的住院病人管理區(qū)塊鏈。

7、本發(fā)明中通過使用區(qū)塊鏈技術，每一步生成的數(shù)據(jù)，包括病人登記數(shù)據(jù)、資源占用數(shù)據(jù)、資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)等，都會被記錄在區(qū)塊鏈中，使得所有參與方（如醫(yī)院管理者、醫(yī)護人員）能夠?qū)崟r查看數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)具有不可篡改性和透明性，防止惡意篡改和信息泄露。系統(tǒng)能夠動態(tài)預測和優(yōu)化醫(yī)院的資源使用情況（如床位、設備、醫(yī)護人員等），避免資源閑置或過度使用。資源預測通過智能算法進行，確保醫(yī)院在未來某段時間內(nèi)可以合理規(guī)劃其資源，減少不必要的浪費并提高整體效率。通過物聯(lián)網(wǎng)（iot）和實時監(jiān)控技術對資源的實際使用情況進行追蹤。系統(tǒng)能夠?qū)Υ参弧⒃O備和人員的使用狀態(tài)進行實時反饋，并根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整。所有這些數(shù)據(jù)都被實時寫入?yún)^(qū)塊鏈，確保監(jiān)控數(shù)據(jù)的透明性和不可篡改性。本發(fā)明能夠顯著提升病人住院過程中的體驗。通過更有效的資源調(diào)配，病人在住院期間能夠獲得及時的照護、足夠的資源和高效的醫(yī)療服務，減少等待時間和不必要的轉(zhuǎn)移。

8、優(yōu)選地，步驟s1具體為：

9、步驟s11：獲取病人身份數(shù)據(jù)，并根據(jù)病人身份數(shù)據(jù)進行電子檔案查詢，得到病人電子檔案數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：根據(jù)病人電子檔案數(shù)據(jù)進行病人唯一標識生成，得到病人唯一標識數(shù)據(jù)；

11、步驟s13：根據(jù)病人唯一標識數(shù)據(jù)進行鏈上登記記錄，得到住院病人登記數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：根據(jù)住院病人登記數(shù)據(jù)進行初始住院情況數(shù)據(jù)生成，得到初始住院情況數(shù)據(jù)；

13、步驟s15：根據(jù)初始住院情況數(shù)據(jù)進行狀態(tài)更新確認，得到住院病人更新數(shù)據(jù)。

14、本發(fā)明中通過獲取病人的身份數(shù)據(jù)，并結合電子檔案查詢，確保了病人信息的準確性和完整性。所有信息的輸入和記錄都通過系統(tǒng)進行驗證，減少了人工輸入帶來的錯誤。系統(tǒng)自動從電子檔案中提取病人的歷史數(shù)據(jù)，減少了人工查找和整合的工作量，縮短了病人信息查詢和調(diào)取時間，確保醫(yī)護人員能夠迅速獲取病人歷史信息，從而提高工作效率和數(shù)據(jù)的利用率?；诓∪穗娮訖n案生成的唯一標識符（upi），確保了每位病人在系統(tǒng)中的獨立性和唯一性。病人的所有數(shù)據(jù)、醫(yī)療記錄和相關操作都與該唯一標識符綁定，避免了數(shù)據(jù)混亂或重疊，確保病人在不同系統(tǒng)和流程中的數(shù)據(jù)連貫性和一致性。將病人登記數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊鏈確保了數(shù)據(jù)的透明性和不可篡改性。區(qū)塊鏈技術的分布式賬本特性使得病人登記數(shù)據(jù)可以在不同的節(jié)點中進行同步和共享，從而防止了單點故障和數(shù)據(jù)丟失。通過病人唯一標識符和登記記錄，系統(tǒng)自動生成初始的住院情況數(shù)據(jù)，包括病房分配、初步資源占用等。通過初始住院情況數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠自動確認病人的住院狀態(tài)，并在區(qū)塊鏈上進行更新。狀態(tài)更新的實時性保證了病人的住院信息總是最新的，這對醫(yī)護人員和醫(yī)院管理者提供了準確的決策支持。

15、優(yōu)選地，步驟s2具體為：

16、步驟s21：獲取住院資源占用數(shù)據(jù)；

17、步驟s22：根據(jù)住院資源占用數(shù)據(jù)以及住院病人更新數(shù)據(jù)進行住院資源占用情況分析，得到住院資源占用分析數(shù)據(jù)；

18、步驟s23：根據(jù)住院資源占用分析數(shù)據(jù)進行鏈上資源記錄，得到住院資源占用情況數(shù)據(jù)。

19、本發(fā)明中通過物聯(lián)網(wǎng)（iot）設備實時采集醫(yī)院內(nèi)各類資源（如床位、設備、醫(yī)護人員等）的占用數(shù)據(jù)，隨時獲得最新的資源使用情況，確保資源的合理分配和快速響應病人需求。通過將實時的住院資源占用數(shù)據(jù)與住院病人更新數(shù)據(jù)結合，系統(tǒng)能夠自動分析資源的實際占用情況。包括哪些資源正被使用，哪些資源閑置，使用的頻率和時間段等。根據(jù)資源占用分析數(shù)據(jù)，醫(yī)院可以及時調(diào)整和優(yōu)化資源調(diào)度。對于高占用的資源，可以通過調(diào)配閑置資源來緩解壓力，防止資源過載；對于閑置資源，可以通過重新分配使其得以充分利用。將住院資源占用情況的分析數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊鏈，確保資源使用記錄的透明性和不可篡改性。區(qū)塊鏈技術確保了所有資源占用情況的變化都有清晰的記錄，隨時查看過去的資源使用情況，并保證數(shù)據(jù)的真實性和合規(guī)性。資源占用分析數(shù)據(jù)為后續(xù)的資源需求預測提供了關鍵參考。通過分析過去的資源使用模式，醫(yī)院可以更好地預測未來的資源需求，例如在特定的季節(jié)或者時間段，床位和設備的占用情況如何變化。此信息為醫(yī)院提前規(guī)劃提供了有力的數(shù)據(jù)支持，避免在需求高峰期資源短缺。

20、優(yōu)選地，步驟s3具體為：

21、步驟s31：根據(jù)住院資源占用情況數(shù)據(jù)進行住院資源占用情況特征提取，得到住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)；

22、步驟s32：根據(jù)住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行住院資源需求預測，得到住院資源需求預測數(shù)據(jù)；

23、步驟s33：根據(jù)住院資源需求預測數(shù)據(jù)進行住院資源優(yōu)化分配模型構建，得到住院資源優(yōu)化資源分配模型；

24、步驟s34：根據(jù)住院資源優(yōu)化資源分配模型進行住院資源優(yōu)化方案生成，得到住院資源優(yōu)化方案數(shù)據(jù)；

25、步驟s35：根據(jù)住院資源優(yōu)化方案數(shù)據(jù)進行鏈上分配記錄，得到住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)。

26、本發(fā)明中通過對住院資源占用情況數(shù)據(jù)進行特征提取，能夠識別資源使用的關鍵模式和趨勢，包括時間維度、科室維度、病房和設備的使用頻率等。系統(tǒng)能夠基于提取的資源占用特征數(shù)據(jù)，預測未來一段時間的資源需求，有助于醫(yī)院提前準備資源，防止病人高峰期出現(xiàn)資源短缺的情況，預測模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)調(diào)整參數(shù)，使預測更加準確。資源優(yōu)化分配模型結合了資源需求預測數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃、遺傳算法等）構建，能夠根據(jù)多種約束條件（如病人數(shù)量、科室資源情況等），計算出最優(yōu)的資源分配方案。這確保了資源的高效利用，減少了不必要的浪費。根據(jù)優(yōu)化分配模型，系統(tǒng)自動生成資源優(yōu)化方案，確保資源分配具有靈活性和適應性，能夠動態(tài)應對醫(yī)院資源需求的變化，自動調(diào)整分配策略。無論是短期突發(fā)需求還是長期的資源規(guī)劃，系統(tǒng)都能根據(jù)數(shù)據(jù)做出合理的決策。所有的資源優(yōu)化方案數(shù)據(jù)都會記錄在區(qū)塊鏈上，確保分配過程的透明性和可追溯性，不僅保證了資源分配的公正性，也為醫(yī)院的管理層和外部審計提供了強有力的監(jiān)督工具。區(qū)塊鏈的不可篡改特性確保了所有資源分配決策都可以被追溯和驗證。

27、優(yōu)選地，其中住院資源占用情況特征提取具體為：

28、根據(jù)住院資源占用情況數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)修復，得到住院資源占用修復數(shù)據(jù)；

29、根據(jù)住院資源占用修復數(shù)據(jù)進行目標編碼，得到住院資源占用目標編碼數(shù)據(jù)；

30、根據(jù)住院資源占用目標編碼數(shù)據(jù)進行分層特征提取，得到第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)；

31、根據(jù)住院資源占用目標編碼數(shù)據(jù)進行聚類計算，得到住院資源占用聚類數(shù)據(jù)；

32、對住院資源占用聚類數(shù)據(jù)進行簇分布特征提取，得到第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)；

33、根據(jù)第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行特征密度計算，分別得到第一住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)；

34、根據(jù)第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行特征互信息分析，得到住院資源占用情況特征互信息數(shù)據(jù)；

35、根據(jù)第一住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)、第二住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)以及住院資源占用情況特征互信息數(shù)據(jù)對第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行非線性特征融合，得到住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)。

36、本發(fā)明中通過數(shù)據(jù)修復步驟，系統(tǒng)能夠處理住院資源占用數(shù)據(jù)中的缺失值或異常值，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。目標編碼步驟將分類變量轉(zhuǎn)換為適合模型計算的數(shù)值型數(shù)據(jù)，這使得復雜的非數(shù)值數(shù)據(jù)也可以參與到模型構建和特征提取中，增強了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。通過分層特征提取步驟，系統(tǒng)能夠從住院資源占用數(shù)據(jù)中提取多個層次的特征。不同的資源類型、科室、時間維度的特征都能被分層分析，確保各類資源占用情況的細粒度理解。通過聚類分析，系統(tǒng)能夠?qū)⒆≡嘿Y源占用數(shù)據(jù)按照相似性進行分組，識別出不同資源使用場景下的模式和特點，有助于發(fā)現(xiàn)特定科室或病房的資源占用模式，為優(yōu)化分配提供深層次的洞察。簇分布特征提取幫助系統(tǒng)識別資源分布在各個簇中的情況，揭示資源使用在不同分群中的差異，使得醫(yī)院發(fā)現(xiàn)在哪些資源被過度使用或在哪些區(qū)域資源不足，便于進行更有效的資源調(diào)度。通過特征密度計算，系統(tǒng)能夠評估提取的資源占用特征數(shù)據(jù)的稠密性和稀疏性，有助于確定某些特定特征的重要性，幫助模型區(qū)分出在不同資源使用場景下的關鍵特征。互信息分析揭示了不同資源占用特征之間的相關性。通過量化特征間的相互依賴性。非線性特征融合提高了特征表達能力，確保資源占用模式能夠通過融合特征被準確捕捉和描述，從而提高了資源預測和分配模型的精度。

37、優(yōu)選地，其中特征密度計算具體為：

38、根據(jù)第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行分布類型估計，分別得到第一特征分布類型估計數(shù)據(jù)以及第二特征分布類型估計數(shù)據(jù)；

39、利用第一特征分布類型估計數(shù)據(jù)對第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行分布類型標注，得到第一特征分布類型標注數(shù)據(jù)，并利用第二特征分布類型估計數(shù)據(jù)對第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行分布類型標注，得到第二特征分布類型標注數(shù)據(jù)；

40、根據(jù)第一特征分布類型標注數(shù)據(jù)以及第二特征分布類型標注數(shù)據(jù)進行核密度估計并分布擬合，得到第一特征分布密度數(shù)據(jù)以及第二特征分布密度數(shù)據(jù)；

41、根據(jù)第一特征分布密度數(shù)據(jù)以及第二特征分布密度數(shù)據(jù)進行密度計算，分別得到第一住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)。

42、本發(fā)明中分布類型估計有助于增強系統(tǒng)對資源占用特征的掌握，減少因誤判數(shù)據(jù)分布類型而引發(fā)的錯誤分析，提高模型的預測性能。對第一和第二特征數(shù)據(jù)進行分布類型標注，可以使得系統(tǒng)對不同特征數(shù)據(jù)的分布情況進行標準化處理。通過標注每個特征的分布類型，系統(tǒng)能夠在后續(xù)的密度估計過程中采用合適的統(tǒng)計方法，使得特征密度的計算更為一致和精確。核密度估計是一種無假設的分布擬合方法，通過對特征數(shù)據(jù)進行核密度估計，系統(tǒng)能夠更加靈活地擬合資源占用情況特征的實際分布，使得密度估計能夠精確反映數(shù)據(jù)的局部特征和變化趨勢，而不受預設分布模型的限制。分布擬合增強了系統(tǒng)對資源使用模式的理解，有助于提升整體預測和優(yōu)化過程的表現(xiàn)。通過對特征分布密度數(shù)據(jù)進行密度計算，系統(tǒng)能夠量化特征的稠密性和稀疏性。特征密度越高，說明該特征在資源占用過程中具有更高的影響力或頻繁性；密度較低的特征則可能代表較為稀有的資源使用情況。

43、優(yōu)選地，非線性特征融合具體為：

44、根據(jù)第一住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)、第二住院資源占用情況特征密度數(shù)據(jù)以及住院資源占用情況特征互信息數(shù)據(jù)進行密度加權特征互信息矩陣生成，得到密度加權特征互信息矩陣數(shù)據(jù)；

45、根據(jù)密度加權特征互信息矩陣數(shù)據(jù)對第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行特征交互網(wǎng)絡構建，得到特征交互網(wǎng)絡數(shù)據(jù)；

46、根據(jù)特征交互網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行回歸模型構建以及神經(jīng)網(wǎng)絡構建，分別得到第一非線性交互特征模型以及第二非線性交互特征模型；

47、根據(jù)第一非線性交互特征模型以及第二非線性交互特征模型進行非線性交互特征生成，分別得到第一非線性交互特征數(shù)據(jù)以及第二非線性交互特征數(shù)據(jù)；

48、根據(jù)第一非線性交互特征數(shù)據(jù)對第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行非線性特征融合，得到第一占用情況非線性特征數(shù)據(jù)；

49、根據(jù)第二非線性交互特征數(shù)據(jù)對第一住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)以及第二住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)進行非線性特征融合，得到第二占用情況非線性特征數(shù)據(jù)；

50、根據(jù)第一占用情況非線性特征數(shù)據(jù)以及第二占用情況非線性特征數(shù)據(jù)進行分層排列，得到住院資源占用情況特征數(shù)據(jù)。

51、本發(fā)明中通過密度加權特征互信息矩陣生成，系統(tǒng)能夠從資源占用特征中提取更深層次的非線性關系，能夠捕捉特征之間復雜的相互依賴和作用，使得模型不僅能理解各特征的獨立影響，還能識別它們之間的交互影響。特征表達能力的提升有助于提高模型的預測能力，尤其是在處理復雜的住院資源數(shù)據(jù)時，能夠更好地揭示隱藏的模式與關聯(lián)，提升系統(tǒng)的整體表現(xiàn)?；貧w模型和神經(jīng)網(wǎng)絡的構建步驟為不同類型的特征提供了量身定制的處理方式?；貧w模型能夠捕捉資源占用中的線性關系，而神經(jīng)網(wǎng)絡則擅長處理高維和非線性數(shù)據(jù)。通過結合這兩種模型，系統(tǒng)能夠處理更多樣化的特征，并且能夠生成更具表達力的非線性交互特征。非線性交互特征的生成提高了模型的泛化能力，使得系統(tǒng)能夠更有效地應對住院資源使用中不斷變化的情況，并且能夠適應不確定性和復雜性的變化。特征融合使得系統(tǒng)能夠充分利用多種特征之間的相互作用，提高了對數(shù)據(jù)的處理能力，確保了系統(tǒng)在資源需求預測和分配優(yōu)化上的表現(xiàn)更加全面、準確，分層處理方式能夠保留不同特征間的差異性，同時統(tǒng)一輸出格式，提升了處理的系統(tǒng)性。

52、優(yōu)選地，其中住院資源優(yōu)化分配模型構建具體為：

53、根據(jù)住院資源需求預測數(shù)據(jù)進行住院資源供需差異計算，得到住院資源供需差異數(shù)據(jù)；

54、根據(jù)住院資源供需差異數(shù)據(jù)進行住院資源成本最小化約束，得到住院資源供給優(yōu)化數(shù)據(jù)；

55、根據(jù)住院資源供給優(yōu)化數(shù)據(jù)進行住院資源優(yōu)先級排序，得到住院資源優(yōu)先級排序數(shù)據(jù)；

56、根據(jù)住院資源優(yōu)先級排序數(shù)據(jù)進行模擬分配并迭代優(yōu)化，從而構建住院資源優(yōu)化資源分配模型。

57、本發(fā)明中通過對住院資源需求預測數(shù)據(jù)進行供需差異計算，系統(tǒng)能夠識別資源供應與需求之間的差距，確保醫(yī)院可以及時調(diào)整資源分配。供需差異的精確量化使得系統(tǒng)可以確定哪些資源供過于求，哪些資源短缺，從而為優(yōu)化奠定基礎。通過對住院資源供需差異數(shù)據(jù)進行成本最小化約束，系統(tǒng)可以在優(yōu)化資源供給的同時最大程度地減少醫(yī)院運營成本，確保以最低的成本滿足住院病人的需求，從而提高醫(yī)院的經(jīng)濟效益。根據(jù)住院資源供給優(yōu)化數(shù)據(jù)進行資源優(yōu)先級排序，確保醫(yī)院可以根據(jù)資源的稀缺程度和重要性分配資源。優(yōu)先級排序的過程有助于醫(yī)院快速決策，優(yōu)先滿足最重要或最緊急的資源需求，確保關鍵資源不會因供給不當而浪費或分配不均。通過模擬分配和迭代優(yōu)化，系統(tǒng)可以在虛擬環(huán)境中對不同的資源分配策略進行測試和調(diào)整。每次迭代都能不斷優(yōu)化資源分配策略，從而逐步趨近最優(yōu)的分配方案，減少了決策中的不確定性，確保在實際應用中資源得到最佳分配。通過供需差異計算、成本最小化和優(yōu)先級排序，資源能夠被動態(tài)調(diào)整以滿足實際需求，避免資源閑置或過度使用。模擬分配和迭代優(yōu)化進一步提高了資源的精確分配，確保醫(yī)院在高效利用資源的同時避免浪費。系統(tǒng)能夠根據(jù)資源需求的變化（如病人數(shù)量、病情變化等）實時調(diào)整分配策略。通過持續(xù)監(jiān)控供需差異并進行動態(tài)調(diào)整，系統(tǒng)可以在資源需求出現(xiàn)變化時快速響應，確保資源分配的靈活性和適應性。

58、優(yōu)選地，步驟s4具體為：

59、步驟s41：根據(jù)住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)進行住院資源調(diào)度計劃生成，得到住院資源調(diào)度計劃數(shù)據(jù)；

60、步驟s42：根據(jù)住院資源調(diào)度計劃數(shù)據(jù)進行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集并調(diào)度調(diào)整，得到住院資源調(diào)度采集數(shù)據(jù)；

61、步驟s43：根據(jù)住院資源調(diào)度采集數(shù)據(jù)進行鏈上監(jiān)控記錄，得到住院資源利用監(jiān)控數(shù)據(jù)。

62、本發(fā)明中精準的資源調(diào)度計劃提高了資源分配的精確性，避免了資源分配中的過度調(diào)配或不足，確保了醫(yī)院的資源得到最有效的利用。通過物聯(lián)網(wǎng)設備（iot）對資源的實時監(jiān)控與采集，系統(tǒng)能夠隨時了解資源的使用情況。包括病房占用率、設備使用狀態(tài)、醫(yī)護人員的工作負荷等，實時數(shù)據(jù)能夠反饋到系統(tǒng)，幫助醫(yī)院在需求或占用情況發(fā)生變化時快速做出資源調(diào)度調(diào)整。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集到的實時資源占用信息，系統(tǒng)能夠自動調(diào)整資源調(diào)度計劃。當某一類資源使用緊張或出現(xiàn)冗余時，系統(tǒng)可以自動進行重新分配或優(yōu)化調(diào)度，確保資源始終保持在最佳使用狀態(tài)。將住院資源調(diào)度的所有操作、調(diào)整和監(jiān)控記錄在區(qū)塊鏈上，確保資源使用的每個步驟都具有透明性和不可篡改性。區(qū)塊鏈技術確保了所有資源調(diào)度決策的可追溯性，任何異?；蛸Y源使用不當都可以通過記錄回溯找到原因。通過鏈上監(jiān)控記錄，住院資源調(diào)度數(shù)據(jù)得以安全地存儲和管理。區(qū)塊鏈的分布式特性和加密保護確保了資源調(diào)度數(shù)據(jù)的可靠性，不會因人為或系統(tǒng)故障導致數(shù)據(jù)丟失或被篡改。

63、優(yōu)選地，本技術還提供了一種基于區(qū)塊鏈的住院病人管理系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于區(qū)塊鏈的住院病人管理方法，該基于區(qū)塊鏈的住院病人管理系統(tǒng)包括：

64、住院情況更新模塊，用于獲取住院病人登記數(shù)據(jù)，并根據(jù)住院病人登記數(shù)據(jù)進行住院情況更新，得到住院病人更新數(shù)據(jù)；

65、住院資源占用情況處理模塊，用于根據(jù)住院病人更新數(shù)據(jù)進行住院資源占用情況處理，得到住院資源占用情況數(shù)據(jù)；

66、住院資源優(yōu)化分配模塊，用于根據(jù)住院資源占用情況數(shù)據(jù)進行動態(tài)預測資源需求并優(yōu)化分配，得到住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)；

67、住院資源利用監(jiān)控模塊，用于根據(jù)住院資源優(yōu)化分配數(shù)據(jù)進行實施資源調(diào)度并實時監(jiān)控資源利用情況，得到住院資源利用監(jiān)控數(shù)據(jù)，以加入預設的住院病人管理區(qū)塊鏈。

68、本發(fā)明的有益效果在于：通過將住院病人更新數(shù)據(jù)與資源占用情況進行緊密結合，并通過動態(tài)資源需求預測和優(yōu)化分配，本發(fā)明實現(xiàn)了住院資源的高度智能化管理，系統(tǒng)可以根據(jù)病人數(shù)量、病情變化、資源占用歷史等，準確預測未來一段時間的資源需求，減少了資源的供需失衡問題，避免了因突發(fā)事件或病人激增導致的資源短缺或浪費情況。利用區(qū)塊鏈技術來管理所有與住院病人相關的關鍵數(shù)據(jù)，包括住院登記數(shù)據(jù)、資源占用數(shù)據(jù)、資源分配優(yōu)化數(shù)據(jù)以及實時監(jiān)控數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈的不可篡改性確保了所有信息都能追溯和驗證，防止了因數(shù)據(jù)修改或人為操作引發(fā)的管理失誤，為醫(yī)院的病人管理、資源調(diào)度以及審計過程提供了高透明度和可信性。通過物聯(lián)網(wǎng)技術結合區(qū)塊鏈，使得住院資源調(diào)度具備了高度的實時性和靈活性。醫(yī)院的資源（如床位、醫(yī)療設備、醫(yī)護人員等）可以通過物聯(lián)網(wǎng)設備進行實時監(jiān)控，確保系統(tǒng)能夠及時響應資源的使用情況變化。當資源需求或占用狀態(tài)發(fā)生變化時，系統(tǒng)能夠自動調(diào)整資源調(diào)度計劃，從而實現(xiàn)動態(tài)調(diào)配和實時優(yōu)化。通過供需差異計算，系統(tǒng)能夠?qū)崟r分析當前資源供給與需求之間的差距，確定哪些資源存在供不應求的情況，哪些資源過剩。同時，通過成本最小化約束，系統(tǒng)自動選擇成本最低的資源調(diào)配方案，這不僅減少了資源浪費，還降低了醫(yī)院的總體運營成本。該模型經(jīng)過多次迭代優(yōu)化，能夠不斷改善資源分配方案，確保資源調(diào)度方案隨著時間推移越來越接近最優(yōu)解。通過將病人管理數(shù)據(jù)、資源分配數(shù)據(jù)、實時監(jiān)控數(shù)據(jù)等全部集成到區(qū)塊鏈平臺上，系統(tǒng)形成了一個完整的閉環(huán)管理模式，不僅提升了醫(yī)院的資源管理效率，也確保了病人在住院期間能夠獲得及時的護理和資源支持。資源調(diào)配系統(tǒng)能夠快速響應病人需求，減少了病人等待時間，同時提升了病人的整體住院體驗和滿意度。