基于可信区块链的中药材追溯平台建设与应用

来源 :中国卫生信息管理杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nolva
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的 针对中药材追溯问题,提出利用现代技术手段构建集中药材种植、加工、养护、审方、调剂、煎煮、配送等全环节为一体的中医药服务体系,以及质量追溯体系与运营管理体系。方法 围绕中药材“溯源管理一张图、互联互通一张网、数据汇聚一个湖、系统开发一平台”的整体技术方向,基于可信区块链技术,构建中药材追溯平台,提供数链融合、数据汇集、应用服务等功能模块,并给出第三方接口规范。结果基于可信区块链汇集中药材流通各方数据,实现真实可信的数链整合,为患者、医疗机构提供中药材追溯管理和服务应用。结论 利用可信区块链技术建设基于联盟的中药材追溯平台,保障了数据的不可篡改和真实可信,为中药材全流程的质量监管提供了技术支撑。
其他文献
补肾益脑治疗脑动脉硬化症65例黑龙江中医药大学一附院刘建秋,董桂芝黑龙江省宾县摆渡卫生院李金兰脑动脉硬化症系动脉的一种非炎症性,退行性和增生性改变,导致血管壁增厚变硬,管腔狭小,失去弹性,可引起脑部缺血乃至脑萎缩,或造成脑血管破裂出血甚者危及生命。笔...
期刊
为快速评估地震与滑坡灾害对输电杆塔的损毁作用,辅助风险防控措施制定与应急指挥人员决策,研究输电杆塔在地震与滑坡灾害中的损失概率模型。使用蒙特卡洛方法模拟地震震级与震源点坐标,结合峰值地面加速度与脆弱性曲线构建输电杆塔震损概率模型。基于Newmark理论与材料力学原理,构建地震诱发滑坡概率模型及杆塔滑坡冲击损毁概率模型。对我国西南部某区域输电杆塔进行地震与滑坡灾损分析,得到研究区域内各输电杆塔震损概
期刊
145例缺血性脑血管病分为治疗组和对照组。治疗组采用自血回输(UVB)加中药补肾益脑汤治疗,对照组采用脑活素加对症治疗。结果:治疗组的临床有效率和临床主要症状好转率均明显高于对照组,其实验室检测项目(TG、PO2、SOD、MDA、WBV)两组治疗前后对比,治疗组明显地得到改善(P<0.05)。说明该疗法可降低血脂、血粘度和MDA,提高血氧含量和SOD含量,较单纯西药为好。
期刊
随着社会经济和城镇化的快速发展,城市道路交通网络供需不均衡矛盾严重,路网脆弱性明显。与此同时,为适应城市的发展,基础设施的修改建项目也日益增多。其中,许多建设项目会侵占有限的道路资源,进而导致项目所在路段发生失效并随交通量的转移造成更大范围的影响,加剧供需矛盾。因此,分析占道施工项目对周边路网的影响并制定相应的交通组织方案,阻止影响的进一步扩大具有较高的实际意义和一定的必要性。引入级联失效理论对路
学位
NOx控制臭氧、对流层氧化剂和温室气体的光化学产生,准确识别、量化NOx来源是向准确的排放清单和监测未来减排迈出的重要一步,自然来源和人类来源的NOx排放具有相对不同的δ15N,为多个排放源的NOx浓度贡献提供证据是十分有意义的。厨余废气的氮同位素特征值是少见的,本研究设置煤气、木炭、电磁炉3种燃料,大豆油、花生油、葵花籽油、玉米油4种烹饪油共2种变量,探讨燃料、烹饪油差别对厨余废气的影响并总结δ
学位
与现有的高速公路机电系统相比,使用智能路侧感知设备采集道路上车辆的实时运动状态信息是新一代智慧高速的重要功能。针对目前智慧高速规划和建设工作中缺乏科学合理的路侧感知设备布设方法的问题,本文依托国家重点研发项目“高速公路智能车路协同系统集成应用”(2019YFB1600100),提出了一种高速公路路侧感知设备布设与优化方法,主要研究内容如下:(1)提出了一种路侧感知设备应用需求量化方法。遴选了涵盖时
学位
主动换道避撞是一种汽车主动安全技术,当汽车在高速或低附着路面工况下,其所需的安全距离往往小于纵向制动避撞。因此在紧急情况下,通过主动换道仍有可能避免事故发生。路面附着条件对汽车换道避撞过程有较大影响,本论文主要对考虑路面附着系数的汽车主动换道避撞技术展开研究,具体研究内容如下:(1)建立七自由度汽车动力学模型,对不同的轮胎模型进行对比分析,选择Dugoff模型描述汽车轮胎的运动特性并根据该模型计算
学位
在我国基础设施中,公共交通设施是至关重要的一部分,极大地推动了社会经济的发展。但是,目前我国财政机制及管理机制正处于持续变革中,提出了很多新的改革措施,比如取消政府还贷二级公路、专项清理收费公路、严格控制地方财政债务、改革成品油税费等,使得公共交通建设面临巨大融资困难,交通运输业处于关键过渡期。十八届三中全会后,出现了新型公私合作模式,即社会资本可以通过特许经营等方式进行城市基础设施的投资或者运营
学位
近年来,随着深度学习技术在智能交通系统和自动驾驶等领域的蓬勃发展,车辆目标检测算法作为其中的重要组成部分和后续研究基础受到了广泛的关注。目前基于深度学习的车辆目标检测算法对大尺度的车辆目标检测精度高,但是对于尺度较小以及受遮挡影响的车辆目标普遍存在着漏检或误检的问题。因此,如何在复杂的背景中实现对小尺度和受遮挡影响的车辆目标的精确识别和定位是当前亟待解决的难题。针对上述问题,本文在SSD算法的基础
学位
学位