基于大数据分析的CRC联网管理方法及系统与流程

本发明属于数据处理，具体是基于大数据分析的crc联网管理方法及系统。

背景技术：

1、crc联网管理是一种利用信息技术手段，通过建立一个联网系统，成立crc系统性专业知识在线培训体系，提高研究团队、smo、cro、申办方对crc的管理水平，提高临床研究的效率、质量和互动交流，打造crc专业平台。但是现有的crc联网管理，存在crc培训不成体系，crc人员管理杂乱，难以及时、有效的进行管理的技术问题；存在系统安全措施不完善，导致crc人员的信息泄露，从而危及临床试验的安全性的技术问题；存在研究团队、smo、cro、申办方在该平台上进行crc工作内容的综合管理，难以权衡各自的工作目标，无法进行多目标优化，导致系统工作效率不高的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了基于大数据分析的crc联网管理方法及系统，针对存在crc培训不成体系，crc人员管理杂乱，难以及时、有效的进行管理的技术问题，采用信息化管理手段，对crc人员进行在线审核、统计和管理，使研究团队、smo、cro和申办方在crc联网管理模型上进行crc工作内容综合管理；针对存在系统安全措施不完善，导致crc人员的信息泄露，从而危及临床试验的安全性的技术问题，采用数据分层存储，将量子加密应用于敏感数据加密，进行去中心化数据存储，将数据分散在多个节点，通过aws进行用户入侵检测，充分保证数据的安全性和可靠性；针对存在研究团队、smo、cro、申办方在该平台上进行crc工作内容的综合管理，难以权衡各自的工作目标，无法进行多目标优化，导致系统工作效率不高的技术问题，采用改进的粗粒度遗传算法，将目标值进行归一化和加权求和，并进行多目标优化和惩罚因子演化，提高系统工作效率和crc发展环境，处理传统算法无法处理的多目标优化实际问题，得到最优crc联网管理模型。

2、本发明采取的技术方案如下：本发明提供的基于大数据分析的crc联网管理方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤s1：crc人员信息采集，具体为采集crc人员的个人身份信息、学历与专业背景和工作经验；

4、步骤s2：crc任务调度，具体为对crc任务进行任务分析、任务安排、进度跟踪和任务复盘；

5、步骤s3：crc联网管理模型，具体为采用信息化管理手段，对crc进行在线审核、统计和管理，使研究团队、smo、cro和申办方在crc联网管理模型上进行crc工作内容综合管理，引领crc向专科化方向发展；

6、步骤s4：crc联网管理模型信息存储，具体为进行数据分层存储，将量子加密应用于敏感数据加密，采用去中心化数据存储，将数据分散在多个节点，通过aws进行用户入侵检测，充分保证数据的安全性和可靠性；

7、步骤s5：crc联网管理模型优化，具体为使用改进的粗粒度遗传算法，将目标值进行归一化和加权求和，并进行多目标优化和惩罚因子演化，提高系统工作效率和crc发展环境，处理传统算法无法处理的多目标优化实际问题，避免在计算过程中陷入局部最优值，得到最优crc联网管理模型。

8、进一步地，在步骤s1中，所述crc人员信息采集，包括以下步骤：

9、步骤s11：采集个人身份信息，包括crc人员姓名、性别、年龄和联系方式；

10、步骤s12：学历与专业背景，包括收集crc人员的学历、专业背景和培训经历，评估crc人员在临床试验中的资质和能力；

11、步骤s13：工作经验，记录crc人员的工作经历，包括从事临床研究的时间、所参与的研究项目和职责，评估crc人员的经验和专业知识。

12、进一步地，在步骤s2中，所述crc任务调度，包括以下步骤：

13、步骤s21：任务分析，crc对研究项目进行全面分析，了解项目的目标、时间要求和资源需求；

14、步骤s22：任务安排，根据任务的紧急程度、优先级和资源可用性，分配任务给相应团队成员；

15、步骤s23：进度跟踪，crc定期跟踪任务的进展情况，包括与团队成员沟通、查看任务状态和递交进度报告，及时采取措施解决出现的问题和延误；

16、步骤s24：任务复盘，任务完成时，crc进行任务总结和复盘，评估任务的执行情况。

17、进一步地，在步骤s3中，所述crc联网管理模型，包括以下步骤：

18、步骤s31：crc入职审核，支持机构人员查看申请人入职crc记录，针对记录进行审批，查看入职crc简历和项目经历，项目经历中区分自行添加和已认真标识项目，针对入职crc给出具体面试结果；

19、步骤s32：项目审核，支持查看crc申请加入和创建项目记录，针对记录进行审核，审核项目信息；

20、步骤s33：证件管理，统计本院crc人员证件发放情况，包括已发放工作证、剩余发放工作证、临期有效期工作证和已过期工作证，针对证件到期情况，进行系统提示，提示工作人员重新发放工作证；

21、步骤s34：统计crc人员在职情况，区分正式crc、实习crc，并实时展示人员总数，统计crc在院工作情况，包括入职时间、在岗情况、当前项目和历史项目，进行在岗登记，提供crc人员进行到院、离院范围打卡登记，并填写登记内容；

22、步骤s35：统计crc人员离职交接情况，查看本院所有crc发起离职申请，同时提供当前crc人员在研究的项目交接情况，项目交接情况包括发起crc、接任crc、交接状态、发起时间和交接报告，机构管理人员根据项目交接情况，针对项目交接进行确认审核；

23、步骤s36：工作汇报，统计本院在职crc人员参与项目个数，并根据动态配置设置crc承接最大项目数，查看本院参与项目的crc人员对项目的周、月、季和年的工作汇报情况，针对未定期填写工作汇报的人员进行通知提醒；

24、步骤s37：工作管理，包括以下步骤：

25、步骤s371：研究团队管理，维护本院临床试验团队人员管理，包括分配账户、审批加入申请；

26、步骤s372：申办方管理，查看本院所有合作的申办方信息，根据不同关键字进行检索，统计本院合作申办方项目的进展情况，包括在研项目数、未启动项目数和结题项目数；

27、步骤s373：cro管理，查看本院所有合作的cro信息，根据不同关键字进行检索，统计本院合作cro项目的进展情况，包括在研项目数、未启动项目数和结题项目数；

28、步骤s374：smo管理，查看本院所有合作的smo信息，根据不同关键字进行检索，统计本院合作的smo项目、crc人员的进行情况。

29、进一步地，在步骤s4中，所述crc联网管理模型信息存储，包括以下步骤：

30、步骤s41：数据分层存储，去中心化身份认证收到用户的数据存储请求后，根据用户的需求，将数据分为常用、重要和敏感三个级别进行分层存储，不同级别的数据采用不同的加密方式进行存储，常用数据仅对数据摘要进行加密，内容以明文形式进行传输，重要数据采用对称加密算法进行随机加密，敏感数据采用量子加密进行完全加密；

31、步骤s42：去中心化数据存储，通过区块链技术实现去中心化数据存储，每个云服务提供商作为区块中的节点，通过随机数选举机制获得数据存储权，一个完整的数据被随机分成不同的数据碎片，每个不同的数据碎片被存储在不同的节点，当节点部分出现故障，数据仍然可靠地存在于其他节点上，云服务商提供相应的数据备份并保存数据恢复路径，提高数据容灾能力，每个节点都会生成一个区块，区块头记录了前一个区块的哈希值、时间戳和随机数，区块体记录了存储数据的哈希值、数据存储地址、数据备份地址、节点信息和可搜索的加密索引，为了保证数据的安全，每个区块中都记录了云服务器的身份信息，使云服务器获得访问权限，云服务器获得访问权限后需要进行备份存储，区块体中预留备份路径；

32、步骤s43：计算块映射，去中心化数据存储的数据云中心负责数据分区和记录块映射，确保数据在整个去中心化网络能够被高效的存储和访问，去中心化数据存储对块映射进行加密，同时对整个文件数据进行哈希运算，保存对应的哈希值，下次从数据存储云端获取数据时，重新计算哈希值，如果哈希值相同，则说明数据完整；如果哈希值不同，则说明数据受到攻击，计算块映射，所用公式如下：

33、；

34、式中，q是块映射，data是存储的数据，p是实际存储的节点，n是实际存储的总节点数量，a是存储介质，f、s和t分别是对应实际存储的节点的存储介质的数量；

35、步骤s44：计算数据被完全攻击概率，不同云服务商存储的数据是随机的，当云服务器提供商总数和数据被去中心化身份认证分成的副本数量足够大，数据安全性就能得到保证，计算数据被完全攻击的概率，所用公式如下：

36、；

37、式中，ρ是数据被完全攻击的概率，m是选择的云服务器提供商，m是云服务器提供商总数，n是数据被去中心化身份认证分成的副本数量，！是数学阶乘符号；

38、步骤s45：进行用户入侵检测，当去中心化身份认证收到用户的服务请求时，aws通过分析用户身份、用户权限、上次登录时间、当前状态、登录位置和登录ip检测是否为非法用户，如果是非法用户，将相关用户信息添加到威胁更新表；否则，接受用户的请求并为用户提供服务。

39、进一步地，在步骤s5中，所述crc联网管理模型优化，包括以下步骤：

40、步骤s51：将目标值进行归一化，采用改进的粗粒度遗传算法，定义目标k的最大值表示为maxfk，最小值表示为minfk，归一化区间为[a，b]，计算归一化函数，所用公式如下：

41、；

42、式中，φk（x）是归一化函数，a，b是归一化区间的上限和下限，x是自变量参数，fk（x）是目标函数值，k表示目标，k=1，2，……，r；

43、步骤s52：加权求和，多目标函数的每个目标乘以一个系数w，w∈[0，1]，所有系数之和为1，所用公式如下：

44、；

45、式中，wk是对应目标函数的系数，r是目标k的总数；

46、步骤s53：计算优化后crc联网管理模型，将所有带系数的目标函数相加，得到单目标函数，改进的单目标优化问题的最优点是非劣最优前端点，非劣最优前端点是多目标优化问题中所有非劣解构成的集合，用于提供多个可选的最优模型，计算优化后crc联网管理模型，所用公式如下：

47、；

48、式中，f（x）是单目标函数，minimize指在优化问题中找到单目标函数的最小值的过程；

49、步骤s54：惩罚因子演化，使用惩罚因子的下界和惩罚因子的当前值，根据变化范围创建一个小的浮动，进行随机突变完成惩罚因子的演化；

50、步骤s55：得到最优crc联网管理模型，通过逐步进化策略演化惩罚因子和核函数参数的组合，得到局部最优解，在所有局部最优解中选择具有最高分类精度的组合，得到最优crc联网管理模型。

51、本发明提供的基于大数据分析的crc联网管理系统，包括crc人员信息采集模块、crc任务调度模块、crc联网管理模型模块、crc联网管理模型信息存储模块和crc联网管理模型优化模块；

52、所述crc人员信息采集模块，具体为采集crc人员的基本个人信息、学历与专业背景和工作经验；

53、所述crc任务调度模块，具体为对crc任务进行任务分析、任务安排、进度跟踪和任务复盘；

54、所述crc联网管理模型模块，具体为采用信息化管理手段，对crc进行在线审核、统计和管理，使研究团队、smo、cro和申办方在crc联网管理模型上进行crc工作内容综合管理；

55、所述crc联网管理模型信息存储模块，具体为进行数据分层存储，将量子加密应用于敏感数据加密，采用去中心化数据存储，将数据分散在多个节点，通过aws进行用户入侵检测；

56、所述crc联网管理模型优化模块，具体为将目标值进行归一化和加权求和，并进行多目标优化和惩罚因子演化，提高系统工作效率和crc发展环境，处理传统算法无法处理的多目标优化实际问题，得到最优crc联网管理模型。

57、采用上述方案本发明取得的有益成果如下：

58、（1）针对存在crc培训不成体系，crc人员管理杂乱，难以及时、有效的进行管理的技术问题，采用信息化管理手段，对crc进行在线审核、统计和管理，使研究团队、smo、cro和申办方在crc联网管理模型上进行crc工作内容综合管理；

59、（2）针对存在系统安全措施不完善，导致crc人员的信息泄露，从而危及临床试验的安全性的技术问题，采用进行数据分层存储，将量子加密应用于敏感数据加密，采用去中心化数据存储，将数据分散在多个节点，通过aws进行用户入侵检测，充分保证数据的安全性和可靠性；

60、（3）针对存在研究团队、smo、cro、申办方在该平台上进行crc工作内容的综合管理，难以权衡各自的工作目标，无法进行多目标优化，导致系统工作效率不高的技术问题，采用改进的粗粒度遗传算法，将目标值进行归一化和加权求和，并进行多目标优化和惩罚因子演化，提高系统工作效率和crc发展环境，处理传统算法无法处理的多目标优化实际问题，得到最优crc联网管理模型。