具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

本实施例提供一种生物学样本检测信息的跟踪方法，所述生物学样本检测信息的传递基于物联网实现，所述物联网(简称IOT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、激光扫描器等各种装置，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

本实施例中，所述生物学样本可以包括蛋白质组数据样本。

如图1所示，所述跟踪方法包括如下步骤：

步骤S11：接收用户输入的标识信息；

具体地，所述用户可以包括医疗机构中的科研人员。所述标识信息可以通过PC(个人电脑)端、移动终端(手机、平板电脑等)的客户端输入，并最终上传中央服务器。所述客户端可以包括内嵌小程序、APP(应用程序)或者网页等载体。客户端与服务器之间的数据传输可以通过无线网络(例如：5G网络)或者NFC(近场通信)技术完成。

所述标识信息可以是姓名、身份证信息或者科研人员的工号等。

步骤S12：检测所述标识信息与预设参考信息是否一致；

若一致，则执行步骤S13：确认所述用户通过身份验证；

若不一致，则可以生成提示信息，并将提示信息展示给用户，所述提示信息可以是“请重新输入”或者“无权访问”。

具体地，医疗机构内部科研人员的信息通常已经在服务器注册或备份，因而只要科研人员输入的标识信息与系统中的参考信息一致，则确认科研人员的身份信息通过安全验证。

步骤S14：利用已通过身份验证的所述用户的标识信息关联样本检测信息，所述样本检测信息包括检测试剂的库存信息、样本提取过程信息、物流传递信息、样本制备过程信息、质谱检测信息及样本分析结果中的至少一种；

例如，若用户的工号(即标识信息)为227，则送样本在不同检测阶段的编号可以是227-1，227-2，227-3……。

在样本的流转过程中，每一个样本检测人员在进行样本检测时，可以将样本编码、样本检测人员的姓名(或姓名标识)、样本检测人员执行的检测操作以及样本检测结果等中间流转信息通过物联网上传区块链或数据库，从而可以实现所有信息安全可追踪。

具体地，检测人员可以通过扫码枪录入信息。

步骤S15：存储所述样本检测信息；

所述样本检测信息可以存储在区块链中的多个节点中，当一个节点被攻击后，其他节点仍然可以安全存储该样本检测信息。

步骤S16：接收所述用户输入的查询指令；

步骤S17：根据所述查询指令实时向所述用户反馈当前样本检测信息。

优选地，在接收所述用户输入的查询指令之前，第一用户还需要输入自己的识别信息以进行登录，客户端将用户输入的识别信息发送给服务器，服务器对用户的识别信息进行验证，验证通过后，则认为该用户是已经在系统注册的安全用户，接下来，可以接受用户的查询指令，所述查询指令包括查询某检测项目的结果，查询样本所处的物流环节，查询检测某项目的人员名字等多种信息。

本实施例提供的生物学样本检测信息的跟踪方法以内嵌小程序、APP(应用程序)或者网页为载体，联通多种数据输入设备，再与中心服务器对接，及时采集和汇总样本检测各个环节的操作信息和相关人员信息，实现了各个环节的有效追踪，提高了用户体验。

实施例2

本实施例提供一种生物学样本检测信息的跟踪方法，该跟踪方法是在实施例1基础上的进一步改进。

具体地，所述步骤S13之后还可以包括：

步骤S20：根据所述标识信息生成密钥；

所述步骤S14之后还包括：

步骤S21：利用所述密钥对所述样本检测信息进行加密；

优选地，加密方式可以采用非对称加密，可以将经过加密之后的样本检测信息上传区块链或数据库。

基于此，所述步骤S17具体可以包括：

步骤S171：根据所述查询指令实时读取加密后的当前样本检测信息；

步骤S172：利用所述密钥对加密后的当前样本检测信息进行解密；

步骤S173：将解密后的所述样本检测信息展示给所述用户。

本实施例中，若所述样本检测信息包括所述样本分析结果，则根据所述查询指令实时向所述用户反馈当前的样本检测信息的步骤可以包括如下内容：根据所述查询指令实时向所述用户反馈样本当前的直接分析结果和间接分析结果，所述直接分析结果包括样本中的组分含量信息，所述间接结果包括利用预设数学模型对所述直接分析结果进行数据处理后生成的结果。

在一个具体应用场景中，所述数字注释可以是来自中心服务器上抓取的公共数据库的注释，例如：按照年龄划分的身高体重的BMI(身体质量指数)值，血压值等指标。

在另一个具体应用场景中，所述数字注释来自预先构建的数据模型，主要是基于生命组学的数据(如蛋白质组学，基因组学)等数据构建的数据模型，比如收集高血压患者的蛋白质组学数据，然后与正常人的蛋白质组学数据进行比较获得模型，然后将待测用户的数据通过模型预测获得疾病风险，并可以给出对应的治疗建议和可选治疗方案。

本实施例中，若所述样本检测信息包括检测试剂的库存信息，则在此场景下，用户可以通过客户端进行身份验证，身份验证通过后，用户可以通过客户端向服务器端请求试剂库存状态，服务器端可以根据用户的权限，将统计好的试剂库存信息反馈到用户的客户端。

另外，用户也可以在客户端自主录入试剂变动情况(如添置试剂、使用试剂、销毁试剂等)，并将用户的识别信息及试剂变动情况上传至数据库或区块链。

本实施例提供的生物学样本检测信息的跟踪方法通过对样本检测的各个环节的信息数据进行加密，有效提高了数据安全性。另外，除了向用户直观展示分析结果外，还可以添加数字注释，方便用户快速得知哪一个检测项目出现问题，进一步提高了用户的医疗体验。

实施例3

本实施例提供一种生物学样本检测信息的跟踪系统，如图3所述，所述跟踪系统1可以包括：

数据接收模块11，用于接收用户输入的标识信息；

具体地，所述用户可以包括医疗机构中的科研人员。所述标识信息可以通过PC(个人电脑)端、移动终端(手机、平板电脑等)的客户端输入，并最终上传中央服务器。所述客户端可以包括内嵌小程序、APP(应用程序)或者网页等载体。客户端与服务器之间的数据传输可以通过无线网络(例如：5G网络)或者NFC(近场通信)技术完成。

所述标识信息可以是姓名、身份证信息或者科研人员的工号等。

检测模块12，用于检测所述标识信息与预设参考信息是否一致；

确认模块13，用于在所述标识信息与预设参考信息一致时，确认所述用户通过身份验证；具体地，医疗机构内部科研人员的信息通常已经在服务器注册或备份，因而只要科研人员输入的标识信息与系统中的参考信息一致，则确认科研人员的身份信息通过安全验证。

所述确认模块13还用于在所述标识信息与预设参考信息不一致时，所述用户未通过身份验证，并可以同时生成提示信息，所述提示信息可以是“请重新输入”或者“无权访问”。

关联处理模块14，用于利用已通过身份验证的所述用户的标识信息关联样本检测信息，所述样本检测信息包括检测试剂的库存信息、样本提取过程信息、物流传递信息、样本制备过程信息、质谱检测信息及样本分析结果中的至少一种；

例如，若用户的工号(即标识信息)为227，则送样本在不同检测阶段的编号可以是227-1，227-2，227-3……。

在样本的流转过程中，每一个样本检测人员在进行样本检测时，可以将样本编码、样本检测人员的姓名(或姓名标识)、样本检测人员执行的检测操作以及样本检测结果等中间流转信息通过物联网上传区块链或数据库，从而可以实现所有信息安全可追踪。具体地，检测人员可以通过扫码枪录入信息。

存储模块15，用于存储所述样本检测信息；

所述样本检测信息可以存储在区块链中的多个节点中，当一个节点被攻击后，其他节点仍然可以安全存储该样本检测信息。

所述数据接收模块11还用于接收用户输入的查询指令；

优选地，在接收所述用户输入的查询指令之前，第一用户还需要输入自己的识别信息以进行登录，客户端将用户输入的识别信息发送给服务器，服务器对用户的识别信息进行验证，验证通过后，则认为该用户是已经在系统注册的安全用户，接下来，可以接受用户的查询指令，所述查询指令包括查询某检测项目的结果，查询样本所处的物流环节，查询检测某项目的人员名字等多种信息。

反馈模块16，用于根据所述查询指令实时向所述用户反馈当前样本检测信息。

本实施例提供的生物学样本检测信息的跟踪系统在运行时，以内嵌小程序、APP(应用程序)或者网页为载体，联通多种数据输入设备，再与中心服务器对接，及时采集和汇总样本检测各个环节的操作信息和相关人员信息，实现了各个环节的有效追踪，提高了用户体验。

实施例4

本实施例提供一种生物学样本检测信息的跟踪系统，该跟踪系统是在实施例3基础上的进一步改进。

如图4所示，所述跟踪系统1还包括密钥生成模块17以及加密模块18；

所述密钥生成模块17用于根据所述标识信息生成密钥；

所述加密模块18用于利用所述密钥对所述样本检测信息进行加密；

优选地，加密方式可以采用非对称加密，可以将经过加密之后的样本检测信息上传区块链或数据库。

所述反馈模块16用于根据所述查询指令实时读取加密后的当前样本检测信息；利用所述密钥对加密后的当前样本检测信息进行解密；将解密后的所述样本检测信息展示给所述用户。

本实施例中，若所述样本检测信息包括所述样本分析结果；所述反馈模块16用于根据所述查询指令实时向所述用户反馈样本当前的直接分析结果和间接分析结果，所述直接分析结果包括样本中的组分含量信息，所述间接结果包括利用预设数学模型对所述直接分析结果进行数据处理后生成的结果。

在一个具体应用场景中，所述数字注释可以是来自中心服务器上抓取的公共数据库的注释，例如：按照年龄划分的身高体重的BMI(身体质量指数)值，血压值等指标。

在另一个具体应用场景中，所述数字注释来自预先构建的数据模型，主要是基于生命组学的数据(如蛋白质组学，基因组学)等数据构建的数据模型，比如收集高血压患者的蛋白质组学数据，然后与正常人的蛋白质组学数据进行比较获得模型，然后将待测用户的数据通过模型预测获得疾病风险，并可以给出对应的治疗建议和可选治疗方案。

本实施例中，若所述样本检测信息包括检测试剂的库存信息，则在此场景下，用户可以通过客户端进行身份验证，身份验证通过后，用户可以通过客户端向服务器端请求试剂库存状态，服务器端可以根据用户的权限，将统计好的试剂库存信息反馈到用户的客户端。

另外，用户也可以在客户端自主录入试剂变动情况(如添置试剂、使用试剂、销毁试剂等)，并将用户的识别信息及试剂变动情况上传至数据库或区块链。

本实施例提供的生物学样本检测信息的跟踪系统在运行时，通过对样本检测的各个环节的信息数据进行加密，有效提高了数据安全性。另外，除了向用户直观展示分析结果外，还可以添加数字注释，方便用户快速得知哪一个检测项目出现问题，进一步提高了用户的医疗体验。

实施例5

本发明还提供一种电子设备，如图5所示，所述电子设备可以包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现前述实施例1或2中的生物学样本检测信息的跟踪方法的步骤。

可以理解的是，图5所示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备2可以以通用计算设备的形式表现，例如：其可以为服务器设备。电子设备2的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器3、上述至少一个存储器4、连接不同系统组件(包括存储器4和处理器3)的总线5。

所述总线5可以包括数据总线、地址总线和控制总线。

所述存储器4可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)41和/或高速缓存存储器42，还可以进一步包括只读存储器(ROM)43。

所述存储器4还可以包括具有一组(至少一个)程序模块44的程序工具45(或实用工具)，这样的程序模块44包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

所述处理器3通过运行存储在所述存储器4中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明前述实施例1或2中的生物学样本检测信息的跟踪方法的步骤。

所述电子设备2也可以与一个或多个外部设备6(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口7进行。并且，模型生成的电子设备2还可以通过网络适配器8与一个或者多个网络(例如局域网LAN，广域网WAN和/或公共网络)通信。

如图5所示，网络适配器8可以通过总线5与模型生成的电子设备2的其它模块通信。本领域技术人员应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的电子设备2使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

需要说明的是，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的，并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

实施例6

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现前述实施例1或2中的生物学样本检测信息的跟踪方法的步骤。

其中，计算机可读存储介质可以采用的更具体方式可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。

在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行实现前述实施例1或2中的生物学样本检测信息的跟踪方法的步骤。

其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。