文摘
人们的生活步伐的加快,越来越多的糖尿病患者。本研究主要探讨2型糖尿病患者的治疗效果基于区块链电子移动医疗应用。考虑到这是一个更现实的采用off-chain存储解决方案,blockchain-based医疗数据共享平台在本研究中采用一个off-chain存储解决方案。唯一的关键信息是存储在区块链网络,和所有医疗数据将在云空间。为存储、云存储使用阿里巴巴的OSS存储服务,它可以无限扩大。云操作模块负责与云存储的所有操作。链代码可以调用云操作模块上传用户的医疗数据加密和用户ID阿里巴巴云的OSS。链代码将返回的医疗数据存储地址和授权访问地址发送到区块链链网络共识。消息处理模块提供信息处理功能,如聊天信息处理,应用程序使用提醒,和健康提示。指示器记录模块包括指示器记录功能包括6个血糖指标,药物、饮食、体重、运动、和睡眠。指标分析模块的主要功能是显示6个指标的曲线趋势记录病人的三天,一周,一个月。 Comparing the change range of the mean value of glycosylated hemoglobin at the beginning and end of the two groups of patients, it can be found that the change range of glycosylated hemoglobin in the intervention group is −6.04%, while the change range of the control group is only −3.26%. The impact of the mobile medical app designed in this study will indeed be reflected in the patient’s blood sugar control and help patients to better control blood sugar.
1。介绍
中国的公共卫生和医疗机构敲响了警钟1]。糖尿病是一种无法治愈的但可控的慢性终身疾病。糖尿病的治疗不仅要停在短期的诊断和治疗控制标准。长期、稳定和安全的血糖过低的计划是我们应该追求的目标,这将帮助。为了延缓糖尿病慢性并发症的发生和发展,手机应用的出现使2型糖尿病的长期慢性健康管理跟踪,必将促进中国公共卫生事业的发展。
医学的应用手机应用和医生的在线诊断和治疗可以帮助患者控制血糖在一个相对标准(2)、稳定和安全的范围,和长期的教育和指导促进病人养成正确的生活习惯,和在线交流功能提供了及时的医生和病人之间的交流,提供了一个良好的平台。长期高血糖患者造成巨大的精神和经济负担,他们的家庭和社会。2型糖尿病患者健康管理的紧迫和具有巨大的社会意义。
氧化应激被认为是主要的中介糖尿病并发症的发展。Panigrahy认为,细胞内活性氧(ROS)导致氧化应激。他通过这些途径增加引起的活性氧β细胞功能障碍和胰岛素抵抗,负责细胞损伤和死亡。尽管他提出了一个投机机制基于糖尿病的发展,他没有总结ROS作为一个潜在的治疗目标(3]。曼发现liraglutide可以减少主要终点和死亡风险。他报告预定的继发性肾随机对照试验的结果,研究指定病人接受liraglutide或安慰剂。他使用意向处理方法来分析事件的时间来确定肾脏预后的风险。尽管他分析估计的肾小球滤过率的变化和蛋白尿,他没有给出具体的研究数据4]。雪24996年进行了一项队列研究中国35 - 74岁的成年人,和19.9%的受试者失访。他收集了关于糖尿病的信息在其后续事件。他使用人群归因风险调整了混杂因素,糖尿病的发病率,在中国人口的规模估计T2D事件的数量由腹部肥胖引起的。腹部肥胖的定义他提议没有基础,缺乏科学的逻辑5]。恩认为,非酒精性脂肪肝病(NAFLD)的严重程度在2型糖尿病(T2DM)病人体内没有评估。他利用衰减参数控制(CAP)探讨2型糖尿病人群非酒精性脂肪肝的发病率和严重程度。他选择的帽子值250和300 dB / dB /米的临界值NAFLD的存在和严重非酒精性脂肪肝,分别。受试者包括他缺乏具体标准,研究过程太复杂6]。
考虑到它是更现实的采取一个off-chain存储解决方案,blockchain-based医疗数据共享平台在这项研究中采用一个off-chain存储解决方案。唯一的关键信息是存储在区块链网络,和所有医疗数据将在云空间。为存储、云存储使用阿里巴巴的OSS存储服务,它可以无限扩大。云操作模块负责与云存储的所有操作。链代码可以调用云操作模块上传用户的医疗数据加密和用户ID阿里巴巴云的OSS。链代码将返回的医疗数据存储地址和授权访问地址发送到区块链链网络共识(7]。消息处理模块提供信息处理功能,如聊天信息处理,应用程序使用提醒,和健康提示。
2。门诊治疗的2型糖尿病
2.1。区块链技术
区块链使用基于连锁块结构底部层为区块链网络中的节点提供认可的结果,证明存在或缺乏某些区块链数据库中的数据或状态转换(8,9]。只要底层加密原语(哈希函数和签名方案)计算安全或大部分区块链维护人员勾结行为活动,这些证据不能伪造的由第三方通过计算10]。此外,成本等人伪造证据将被禁止,和伪造本身长期undeniability [11,12]。
共识机制是确保即使节点单独记帐,他们可以确保账户由每个节点不会冲突或矛盾13,14]。共识区块链系统的算法,以确保数据库副本,没有被篡改是一样的正确的数据库状态(15,16]。即共识算法确保日志中的事务最终传播到所有区块链中的正常操作节点网络,并确保在所有节点正常操作产生的变化是一致的(17]。共识算法可以使用不仅作为一种识别的手段,也作为一种手段防止篡改(18,19]。算法的共识是区块链的核心部分之一,和不同的共识算法有不同的安全与效率20.]。区块链可以部署不同的公司算法根据不同使用场景与不同的效率和安全需求,以确保一个良好的用户体验21,22]。区块链的基本模型图所示1。
假设现有的投票节点签署(投票)的信息一定的生产节点,我们有 在哪里是一个随机数23]。假设它投K在每一轮的投票反复计算和转换K节点,每个节点与π的概率投票:
然后,假设每个节点Y票的概率 ,我们可以得到
假设的概率成功选为生产节点 ,我们得到了
系统从医学博士候选人选择Mq生产节点的节点。然后,让候选节点的概率是成功地选为生产节点;也就是说,
2.2。应用程序的用户体验评价指标
它需要nondimensionalized,除以列调整顺序,以确保评估分数的所有序列的间隔(0,1)[26]。
根据调查问卷的结果评估,判断矩阵n可以获得评价指标,其中 是医疗应用的用户体验的评价指标(27,28]。
这个项目的重要性相对于可以表示为
它的行列式可以表示为
因此,
在矩阵的特征向量(27]。由于微小的变化,
越小价值,一致性越高。随机生成的矩阵的一致性 。时的顺序是相同的,的比例来被称为一致性比率 :
通过一致性测试的所有重量结果分组以获取最终的权重系数对每一个指标29日]。
3所示。门诊治疗2型糖尿病的实验
3.1。聪明的合同设计和实现
3.1.1。增加医疗数据
当系统调用链代码添加医疗数据,添加一个医疗数据合同将首先收集医疗数据从网站后台用户填写的信息,然后使用医疗数据信息由用户填写执行医疗数据通过医疗数据值预测模型在公共服务模块值预测;在收到的预测值医疗数据值预测模型(30.),数据值被添加到医疗数据信息和用户的完整的医疗数据通过加密加密服务在公共服务模块,然后是公共服务模块。中国的云存储服务上传完整的加密数据到云同时获得数据的存储地址和授权访问链接在云中,将其添加到关键信息的医疗数据,最后发送的所有关键信息的医疗数据区块链共识的连锁网络。
3.1.2。医疗数据更新
当系统调用代码更新医疗数据链,链代码将第一个请求相关数据从区块链关键信息网络。后相关数据查询关键信息区块链,它将返回相应的数据链关键信息的代码。代码可以下载相应的加密数据通过云存储模块中的公共服务模块根据返回的关键信息的相关数据。加密的医疗数据被成功下载后,链代码将调用解密服务公共服务模块执行医疗数据下载。解密并显示给用户通过网络后台查看,并等待用户做出相应的医疗数据的更新信息(31日]。用户完成更新后的医疗数据,链代码将读取用户的基本医疗信息从网络后端。叫医疗公共服务模块中的数据值预测模型来预测数据的价值。在收到的数据值医疗数据值预测模型,完整的医疗数据通过加密加密服务在公共服务模块。通过云存储服务在公共服务模块,完成加密的医疗数据存储在云上。在收到医疗数据云存储地址和医疗数据授权访问链接返回的云存储服务,所有关键数据信息被发送到该地区。区块链网络链执行共识并完成数据的更新。
3.1.3。查看医疗数据
当系统调用查看所有医疗数据链编码,代码将第一个请求区块链链网络查看所有关键医疗数据信息。在收到所有关键的医疗数据区块链所获得的信息网络,可以基于关键链代码返回的医疗数据信息区块链网络下载通过云存储服务的公共服务模块。后成功下载完整的医疗数据加密服务,医疗数据链代码可以调用解密服务在公共服务模块。解密数据。医疗数据解密成功后,可以发送到网站后台用户视图。当数据购买者是用来查看所有法律和有效的医疗数据信息上传到平台,网站后台将基于医疗数据。筛选信息的合法性。购买者看不到医疗数据的数据暂时非法和无效的。数据审计人员可以查看所有医疗数据,无论合法还是非法,根据实际情况,可以叫他们的医疗数据。验证医疗数据链代码是用来标记数据的有效性。
3.1.4。个人医疗数据调用
当系统调用查看个人医疗数据链代码,链代码首先将个人用户的关键信息发送到区块链网络。区块链网络将查询关键信息相关的医疗数据根据用户个人的关键信息链发送的代码。相关信息返回给链代码,然后链代码可以下载个人医疗数据加密通过云存储服务在公共服务模块根据数据存储地址在医学数据区块链网络返回的关键。医疗数据后,链代码可以调用解密服务公共服务模块来解密加密的个人医疗数据。成功解密后,链代码将解密后的个人医疗数据发送给用户查看的网站后台为下一步医疗数据信息。
3.1.5。调用授权医疗数据
当系统调用授权医疗数据链代码,代码将链的关键信息请求的个人医疗数据区块链网络。在接受医疗的关键信息查询的数据区块链网络个人信息的基础上,链代码将调用公共服务云存储模块和模块下载加密的个人医疗数据根据医疗数据存储地址在医学数据区块链网络返回的关键信息。成功下载加密的医疗数据后,链代码将调用解密服务在公共服务模块。解密加密的个人医疗数据下载。解密成功后,链代码将解密后的医疗数据发送给用户查看的网站后台。用户可以授权个人医疗数据后查看个人医疗数据。授权指令并发送相应的指令与个人医疗数据的关键信息的区块链连锁经营网络共识(32]。
3.2。云操作模块的设计和实现
因为区块链网络中的节点不存储用户的完整的数据信息只存储元数据,如果系统受到攻击,只能完全保存元数据,数据本身将会完全丢失。考虑到它是更现实的采取一个off-chain存储解决方案,blockchain-based医疗数据共享平台也在本文中使用一个off-chain存储解决方案。唯一的关键信息是存储在区块链网络,和所有医疗数据将在云空间。为存储、云存储使用阿里巴巴的OSS存储服务,它可以无限扩大。OSS更符合实际的数据共享平台的应用场景。因此,所有在这个平台的off-chain医疗数据存储解决方案将存储使用阿里巴巴云计算的开源软件标准的存储服务。云操作模块负责与云存储的所有操作。链代码可以调用云操作模块上传用户的医疗数据加密和用户的ID来阿里巴巴云的OSS (33)和返回的存储地址和授权访问地址医疗数据链代码存储成功后,和链式代码将返回。的存储地址和授权访问地址医疗数据被发送到区块链网络共识上传。
3.3。移动医疗软件功能设计
(1)消息处理模块:此模块提供信息处理功能,如聊天信息处理,应用程序使用提醒,和健康提示。其中,聊天信息包括三种类型的病人群聊信息,个人之间聊天信息的病人,病人和医生之间聊天信息。应用程序提醒包括信息提醒病人使用不同的索引记录功能和聊天功能。健康秘诀是定期更新健康知识星期一,星期三和星期五。(2)指示器记录模块:该模块包括索引记录功能包括6个指标的血糖,药物、饮食、体重、运动、和睡眠。其中,血糖记录,患者可以选择8时期,包括早上,早餐前,早餐后。运动记录,患者可以选择五种活动如散步/快速运行,广场舞蹈/体操锻炼的时间记录,分别和锻炼时间(34]。饮食中记录,还可以记录消费的食物,如谷物、水果早餐,午餐,晚餐或上传照片被电脑识别。药物和体重记录无论时间记录。此外,由于病人可能忘记记录,该模块还支持病人up-entry记录在过去的一段时间。(3)指标分析模块:该模块的主要功能是显示的曲线趋势6指标记录病人的三天,一周,一个月。其中,血糖分析可以选择清晨,早餐前和其他时间段分析图表。重量分析可以计算相应的身体质量指数(BMI)值基于病人的体重和身高。饮食中分析,曲线变化食物摄入量的分钟的早餐,午餐,和晚餐可以显示。与此同时,在这六个指标的分析,当病人的数据高于或低于正常健康的最高或最低价值范围内,一个向上或向下的箭头将会显示提醒病人注意。此外,病人可以看到其他病人的指标分析曲线在同一集团,了解其他病人的健康管理,发挥一定的激励作用。3.4。干预方案设计
实验前,所有的病人有糖尿病的教育,包括健康的饮食方法,健康的锻炼方法,有效的血糖监测方法和程序,内服误解,为保存和胰岛素注射预防措施,预防并发症的方法。患者发放健康手册和小礼物。患者明确表示有兴趣这个项目被要求填写基线调查问卷并执行基线糖化血红蛋白测试。此外,干预组的患者,研究人员将下载应用程序和培训他们,确保他们将使用所有的功能应用,如血糖记录,查看健康知识,在线交流和开放账户和权限。
试验过程中,医院的医生提供离线两组患者糖尿病知识教育每月两次。教育的主要形式是PPT讲座、医患互动、健康知识问答等等动员病人的自我管理。除了参与线下健康教育,患者在干预组继续使用应用程序在线自我管理,也就是说,记录并查看各种指标。此外,患者还可以在线与医生和病人沟通,病人和在线磋商的内容将定期在医院的医生回答说。患者在干预组还可以查看健康知识的应用,包括了解糖尿病并发症,饮食,运动,等等。健康知识的更新频率是每星期一,星期三,星期五,和健康知识的更新将被发送到患者在应用程序提醒他们检查他们的健康知识。
审判结束后,再次进行了期末问卷调查的两组患者,和第二个糖化血红蛋白测试。同时,根据这两组患者的综合性能在3个月内,礼物是给患者更高的合作和更好的性能。变量和测量方法如表所示1。
4所示。治疗2型糖尿病的病人在门诊
4.1。社会人口特征之前干预
根据独立样本的分析t以及卡方检验,两组之间的不同年龄和性别的患者不显著( ),性别的差异较小。与此同时,我们发现,两组有更少的女性患者,这是直接关系到更高比例的男性患者招募病人,和热情的男性患者和项目合作的程度相对较高。除了年龄和性别,它也是必要的比较教育程度、婚姻状况、类型和位置的两组患者;即使用卡方检验来验证不同比例的各种指标在两组之间。结果表明,在受教育程度方面,大多数患者在两组水平的高中/技术学校。相对而言,在干预组患者有更高的教育水平。两组之间有一定的差异,但是值接近0.05;也就是说,很小的差异。在婚姻状况方面,由于年龄的两组患者中,80% - -90%的病人都结婚了,和工作类型主要是普通员工和退休的员工,都是与病人的年龄密切相关。结果表明,两组患者无显著差异在这两个指标( ),他们完全可比。年龄比较两组患者在干预前表所示2。两组患者的其他人口特征如表所示3。其他病人的人口学特征的分析如图2。
前的疾病干预的基本情况如图3。本节将比较两组患者的疾病情况,包括病人的病程、并发症、治疗方法、是否使用其他健康管理软件,以及如何记录自己的指标。由于病程和并发症的数量属于连续属性,独立样本t以及用于比较的差异。比较结果如表所示4。大约89.5%的患者在干预组0 - 2并发症,约81.1%的病人在对照组0 - 2的并发症。因此,在干预组并发症的数量略高于对照组。同样,在疾病过程中,患者在干预组也略高于对照组,这从侧面反映了病人的课程的时间越长,越高的并发症。用卡方检验来验证组之间的差异。在干预组和对照组患者集中在口服药物和中期和长效胰岛素。绝大多数患者不要使用其他管理软件,仅2例使用它,大约70%的患者没有的习惯记录自己的指标。一般而言,没有明显的性能差异这三个指标两组患者( )。
4.2。之间的指标比较两组患者在干预
3个月后,也就是12周,我们进行了一项最终问卷调查两组病人再进行糖化血红蛋白测试来确定各种指标的变化程度的病人在3个月期间。这个问卷调查不再涉及到病人的社会人口调查形式和疾病状态调查形式,但更关注于测量指标,将改变在试用期。对干预组和对照组患者,经过一段时间的干预治疗,也就是说,普通病人教育和移动医疗应用干预,患者可能有一定的心理和行为变化。例如,病人会意识到有一些误解在他们现有的自我管理方法和提高在实际行动。自我效能的比较的两组如表所示5。根据比较结果,我们发现最后的自我效能感得分两组患者有一个小的增加比最初的自我效能感得分。其中,干预组的变化范围为4.57%,而对照组为3.13%,这表明本研究的干预项目对两组病人产生积极的影响,但干预组的自我效能感得分改变更多。具体的变化如图4。此外,我们发现,基本上是没有区别的最初的自我效能感得分两组患者,而最后的自我效能感分数明显不同( )。在干预期间,两组病人之间唯一的区别是是否使用应用自我管理。因此,该结果表明,移动医疗应用有积极和重大的影响在干预组患者的自我效能,从而使患者更有信心,他们可以实现有效的自我管理。
4.3。两组之间的自我效能感的变化
我们比较了期末的两组患者自我管理行为,也就是说,相比他们的总分数和分数的变化的每一个子项和探索移动医疗应用程序是否有显著影响病人的离线自我管理行为自我评价得分来确认是否移动医疗应用产生重大影响病人的日常自我管理行为。变化范围的比较如图5。它可以发现意味着自我管理,对照组得分降低了与的开始时期相比,在干预组已显示出增加。其中,变化的范围干预组为0.98%,对照组的变化范围是−146%。这种变化比自我效能的变化更明显。同样,在期末的分数两组患者的自我管理行为,我们也可以发现,开始时没有显著差异的显著性差异。这表明患者的自我管理行为也积极影响移动医疗应用;,移动医疗软件的使用使病人更加注意他们的自我管理,这一变化也反映在他们的实际行动。
此外,我们想确认患者的自我管理行为的主要变化。因此,本文进一步比较各子项的最后分数两组患者的自我管理行为。具体比较见表6。从表6,我们可以发现期末综合管理成绩的两组患者(健康饮食的结合,符合医疗药物和运动)是明显不同的。然而,没有明显的差异这三个子项,这可能是由于不显眼的每个子项得分的变化。相对而言,两组的分数的病人最后的光运动发生了重大的变化,从0.7和0.78到0.82和0.81,分别,这表明患者集中在加强自己的有氧运动。合规的末期患者在干预组也得到改善。此外,我们发现,期末血糖监测两组患者有更显著的差异相比的开始时期(值从0.054到0.021),但是这种差异主要表现在降低对照组的平均分数,在干预组几乎没有变化。基于上述情况,我们可以发现移动医疗应用对患者自我管理行为的影响主要体现在改善他们的锻炼和血糖监测频率。病人的自我管理分析如图6。
4.4。干预后血糖控制
患者的自我效能与自我管理行为的变化将在很大程度上影响患者的血糖控制。因此,这个部分比较两组患者的糖化血红蛋白值后干预,比较两组患者的基线数据的开头。结果如表所示7。我们发现,虽然两组患者的糖化血红蛋白下降的时期,两组之间的差异干预后仍不显著。这表明,糖尿病患者,糖尿病教育帮助患者了解更多的健康知识和及时调整自己的行为,达到更好的血糖控制。移动医疗的应用程序也将改善患者的血糖控制,但没有显著差异的两组患者的糖化血红蛋白。
为了进一步确认移动医疗应用的影响病人的血糖控制效果,我们比较平均糖化血红蛋白值的变化范围的开始和结束两组病人。对比结果如图7。我们可以发现,干预组的糖化血红蛋白的变化范围−6.04%,而对照组的变化范围−只有3.26%。这表明移动医疗应用的影响确实会反映在病人的血糖控制,在一定的积极效果,它可以帮助患者更好地控制血糖。
5。结论
当系统调用链代码添加医疗数据,添加一个医疗数据合同将首先收集医疗数据从网站后台用户填写的信息,然后使用医疗数据信息由用户填写执行医疗数据通过医疗数据值预测模型在公共服务模块值预测;在收到的预测值医疗数据值预测模型,数据值被添加到医疗数据信息和用户的完整的医疗数据通过加密加密服务在公共服务模块,然后是公共服务模块。上传完成加密数据的云存储服务到云上。
当系统调用链代码更新医疗数据,代码将第一个请求链关键信息有关的数据区块链网络。后的关键信息查询相关数据区块链,它将返回相应的数据链上的关键信息的代码。代码可以下载相应的加密数据通过云存储模块中的公共服务模块根据返回的关键信息的相关数据。医疗数据加密后成功下载,链代码将调用解密服务公共服务模块执行医疗数据下载。解密并显示给用户通过网站后台查看,并等待用户相应更新医疗数据信息。
当系统调用查看所有医疗数据链编码,代码将第一个请求区块链链网络查看所有关键医疗数据信息。在收到所有关键的医疗数据区块链网络,获得的信息链代码可以基于关键信息的医疗数据返回的区块链网络下载通过云存储服务的公共服务模块。后成功下载完整的医疗数据加密服务,医疗数据链代码可以调用解密服务在公共服务模块。医疗数据解密成功后,可以发送到网站后台用户视图。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
信息披露
刘洋和Zhaoxiang co-first作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
刘洋和Zhaoxiang Yu同样这项工作。
确认
这项工作是由吉林省省中医药管理局(没有。2018110)和“十二五”规划为吉林省科学技术研究(教育部(没有。JJKH 2014 - 508)。