一种密切接触者判断方法及装置与流程

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种密切接触者判断方法及装置。

背景技术：

密切接触者是与确诊患者共同居住、学习、工作，或存在其他有密切接触行为的人员。对于某些传染病而言，确诊患者的密切接触者有可能也具有传染性，而如果密切接触者不自知，这将导致传染范围急速扩大。目前，判断人员是否为密切接触者的信息来源相对单一，如一般只根据人们的居住地点或者办公地点或者乘坐车次来判断该人员是否为确认患者的密切接触者。这种判断密切接触者的信息来源相对单一，判断信息不够全面和多样化，从而容易导致密切接触者判断不及时和判断结果的不准确。尤其是对于那些没有上班或者没有乘坐车次的流动行为更加日常化的人员，当前的方法无法有效甄别其是否为密切接触者。

因此，如何获取较为完备的密切接触者判断信息，并通过这些信息来判断人员是否为密切接触者，成为本领域亟待解决的问题。

技术实现要素：

为此，本发明提供一种密切接触者判断方法及装置，以解决判断密切接触者方法的信息来源相对单一，信息不够全面和多样化，从而容易导致密切接触者判断不及时和判断结果不准确的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种密切接触者判断方法，应用于疫情指挥部节点，包括：

向行业节点跨链路发送患者信息；

接收所述行业节点跨链路返回的密切接触者信息；其中，所述密切接触者信息是根据所述密切接触者的身份信息生成的信息，所述密切接触者的身份信息是基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据获取的信息；

根据所述密切接触者信息确定所述患者的密切接触者。

进一步地，所述向行业节点跨链路发送患者信息，包括：

通过所述疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由将所述患者信息发送至所述行业区块链网络对应的第二跨链路路由，以供所述第二跨链路路由将所述患者信息发送至所述行业节点。

进一步地，所述向行业节点跨链路发送患者信息之前，还包括：

使用所述疫情指挥部节点的私钥对所述患者信息进行签名。

进一步地，所述接收所述行业节点跨链路返回的密切接触者信息之后，所述根据所述密切接触者信息确定所述患者的密切接触者之前，还包括：

从所述密切接触者信息中提取回执的默克尔证明；

使用所述回执的默克尔证明对所述密切接触者信息进行跨链路可信验证。

进一步地，所述密切接触者判断方法，还包括：

接收医疗卫生节点跨链路返回的所述患者的就诊信息。

为了实现上述目的，本发明第二方面提供一种密切接触者判断方法，应用于行业节点，包括：

接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息；

基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据，确定所述患者的密切接触者；

获取所述密切接触者的身份信息，并根据所述密切接触者的身份信息生成所述行业节点对应的密切接触者信息；

向所述疫情指挥部节点跨链路发送所述密切接触者信息，以供所述疫情指挥部节点根据所述密切接触者信息确定所述患者的密切接触者。

进一步地，所述接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息，包括：

接收所述行业区块链网络对应的第二跨链路路由在所述行业区块链网络广播的所述患者信息；其中,所述患者信息是所述第二跨链路路由接收所述疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由发送的消息。

进一步地，所述行业节点包括运营商节点；

所述基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据，确定所述患者的密切接触者，包括：

根据所述患者信息判断所述患者是否为所述运营商节点的归属用户；

当所述患者为所述运营商节点的归属用户时，根据所述运营商节点的系统数据确定所述患者的行程轨迹信息；当所述患者不是所述运营商节点的归属用户时，接收所述患者归属运营商节点发送的所述患者的行程轨迹信息；

根据所述行程轨迹信息，确定所述患者的密切接触者。

进一步地，所述根据所述行程轨迹信息，确定所述患者的密切接触者，包括：

根据所述患者的行程轨迹信息，确定关联基站；

获取所述关联基站的用户注册信息；

根据所述用户注册信息获取用户的位置信息；

根据所述用户的位置信息和所述患者的行程轨迹信息，将预设时间点与所述患者之间距离小于预设距离阈值的所述用户确定为所述患者的密切接触者。

进一步地，所述行业节点还包括交通节点；

所述基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据，确定所述患者的密切接触者，包括：

判断所述患者是否乘坐过公共交通工具；

若所述患者乘坐过公共交通工具，则基于所述交通节点的系统数据获取所述患者的车次信息和所述车次的乘客信息；

根据所述车次信息和所述车次的乘客信息，确定所述患者的密切接触者。

进一步地，所述密切接触者信息包括所述密切接触者的姓名、所述密切接触者的手机号码、所述密切接触者的身份证信息、回执和所述回执的默克尔证明；其中，所述回执的默克尔证明用于对所述密切接触者信息进行跨链路可信证明。

进一步地，所述行业节点还包括医疗卫生节点；

所述接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息之后，还包括：

根据所述患者信息判断所述患者是否去医院就诊；

若所述患者去医院就诊，从所述医疗卫生节点的系统数据获取所述患者的就诊信息；

向所述疫情指挥部节点跨链路发送所述患者的就诊信息。

为了实现上述目的，本发明第三方面提供一种密切接触者判断装置，应用于疫情指挥部节点，包括：

疫情指挥部发送模块，用于向行业节点跨链路发送患者信息；

疫情指挥部接收模块，用于接收所述行业节点跨链路返回的密切接触者信息；其中，所述密切接触者信息是根据所述密切接触者的身份信息生成的信息，所述密切接触者的身份信息是基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据获取的信息；

疫情指挥部确定模块，用于根据所述密切接触者信息确定所述患者的密切接触者。

为了实现上述目的，本发明第四方面提供一种密切接触者判断装置，应用于行业节点，包括：

行业接收模块，用于接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息；

行业确定模块，用于基于所述患者信息和所述行业节点的系统数据，确定所述患者的密切接触者；

行业获取模块，用于获取所述密切接触者的身份信息；

行业生成模块，用于根据所述密切接触者的身份信息生成所述行业节点对应的密切接触者信息；

行业发送模块，用于向所述疫情指挥部节点跨链路发送所述密切接触者信息，以供所述疫情指挥部节点根据所述密切接触者信息确定所述患者的密切接触者。

本发明具有如下优点：

本发明提供的密切接触者判断方法，疫情指挥部节点向行业节点跨链路发送患者信息；接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息；其中，密切接触者信息是根据密切接触者的身份信息生成的信息，密切接触者的身份信息是基于患者信息和行业节点的系统数据获取的信息；根据密切接触者信息确定患者的密切接触者，可以获取较为完备的密切接触者判断信息，并通过这些信息来判断人员是否为密切接触者，从而提升对密切接触者的判断速度和准确度，并及时对密切接触者采取相应的隔离和观察措施，有效遏制疫情扩散。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。

图1为本发明第一实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图2为本发明第二实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图3为本发明第三实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图4为本发明第四实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图5为本发明第五实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图6为本发明第六实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图；

图7为本发明第七实施例提供的一种密切接触者判断装置的原理框图；

图8为本发明第八实施例提供的一种密切接触者判断装置的原理框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

本发明实施例提供的密切接触者判断方法及装置，考虑到目前判断人员是否为确诊患者的密切接触者时，使用的判断信息来源较为单一，判断信息不够全面和多样化，从而容易导致密切接触者判断不及时和判断结果的不准确。尤其是对于那些没有上班或者没有乘坐车次的流动行为更加日常化的人员，当前的方法无法有效甄别其是否为密切接触者。有鉴于此，提出一种密切接触者判断方法，使用跨链路技术，获取不同行业的系统数据，基于这些来源多样化的数据确定密切接触者，从而可以更加及时地判断出密切接触者，同时提高判断的准确度，进而可以及时对密切接触者采取隔离、观察等措施，有效遏制传染路径，控制疫情扩散。

图1是本发明第一实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于疫情指挥部节点。如图1所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s101，向行业节点跨链路发送患者信息。

其中，患者信息包括但不限于患者姓名、患者的身份信息和患者的手机号码。行业节点包括各个行业在区块链网络中的节点，行业节点包括但不限于运营商节点、交通节点和医疗卫生节点；其中，运营商节点包括各个通信运营商对应的节点，交通节点包括民航、铁路、长途客运、客轮和市内公共交通等相关系统或机构对应的节点，医疗卫生节点包括医院、卫健委、医疗研究机构等相关系统或机构对应的节点。

对于传染病而言，确定确诊患者的密切接触者，并对密切接触者采取隔离观察等措施是阻断疫情扩散的重要手段之一。但是，找出患者的所有密切接触者具有较高难度。如，某人员a在确诊之前存在出行历史。在a被传染但未确诊之前的出行中，a在出行过程中导致产生第一部分密切接触者，并在到达出行目的地后导致产生第二部分密切接触者。对于第二部分密切接触者，由于目的地位置相对固定，这部分密切接触者容易被判断出来(如，a从家出发去工作单位，第二部分密切接触者为a的同事)。对于第一部分密切接触者，由于a未确诊，a本身并不知道自己具有传染性，同时第一部分密切接触者也不知道a具有传染性，再考虑到出行过程中的各种偶发因素，更加剧了确定第一部分密切接触者的难度(如，a从家乘坐地铁去工作单位，第一部分密切接触者为a乘坐地铁时与其存在密切接触的人员)。如果单一地只通过家庭地址、工作单位和乘车信息来判断a的密切接触者，判断的准确度不高，且无法及时判断出所有的密切接触者。尤其是当a存在更加日常化的流动行为时，确定a的所有密切接触者难度更大。

考虑到上述情况，疫情指挥部节点需要获取更加完备、全面和多样化的数据来确定密切接触者。在实际中，大部分行业都建设有自己的行业区块链网络，以实现行业内信息的共享。因此，为获取更为完备的判断密切接触者的信息，考虑通过跨链路技术从不同行业获取其行业信息，综合获取的行业信息来判断人员是否为密切接触者。在一个实施方式中，疫情指挥部节点通过跨链路技术从运营商节点、交通节点和医疗卫生节点获取相关信息，并基于获取的信息判断人员是否为密切接触者，然后针对密切接触者采取相应措施，从而提升医疗机构的工作效率。可以理解的是，行业节点不局限于上述的运营商节点、交通节点和医疗卫生节点，还可以包括物流节点、餐饮节点等其他行业节点。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点向行业节点跨链路发送患者信息，包括：

当疫情指挥部获取一个确诊患者的患者信息后，通过疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由将患者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由。第二跨链路路由接收第一跨链路路由发送的患者信息后，对患者信息进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，第二跨链路路由使用其私钥对患者信息进行签名后，在行业区块链网络中广播患者信息。行业节点收到第二跨链路路由广播的患者信息后，对患者信息再次进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，行业节点接收患者信息。

步骤s102，接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息。

其中，密切接触者信息是根据密切接触者的身份信息生成的信息，密切接触者的身份信息是基于患者信息和行业节点的系统数据获取的信息。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息，包括：

行业节点收到疫情指挥部节点发送的患者信息后，基于患者信息和行业节点的系统数据，确定患者的密切接触者，然后获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。生成密切接触者信息后，行业节点通过行业区块链网络对应的第二跨链路路由将密切接触者信息发送至疫情指挥部对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由再将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点。

可以理解的是，为保证信息传输的安全性，行业节点在发送密切接触者信息之前可以使用行业节点的私钥对密切接触者信息签名。进一步地，疫情指挥部节点还可以对接收的密切接触者信息进行跨链路可信证明，以保障密切接触者信息的真实可信。

步骤s103，根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

其中，密切接触者信息中包括但不限于密切接触者的姓名、密切接触者的手机号码和密切接触者的身份证信息。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点根据密切接触者信息确定患者的密切接触者，包括：

疫情指挥部节点接收密切接触者信息后，可以根据密切接触者信息中的姓名、身份证号码等信息唯一确定密切接触者，然后对密切接触者进行病毒核酸检测、隔离观察等措施，从而阻断密切接触者向外的传染路径。

图2是本发明第二实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于疫情指挥部节点，与本发明第一实施例基本相同，区别之处在于：疫情指挥部节点在发送患者信息之前对患者信息进行签名，以及对接收的密切接触者信息进行跨链路可信证明。如图2所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s201，使用疫情指挥部节点的私钥对患者信息进行签名。

在区块链网络中，节点使用其私钥对信息的签名为电子签名的一种方式。电子签名可以作为签名者的身份证明，签名代表签名者对签名文件的认可和不可抵赖。接收者接收经过签名的信息，通过对签名进行验证，可以进一步确定信息的来源，从而避免接收来源不明的信息。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点获取确诊患者的患者信息后，使用疫情指挥部节点的私钥对患者信息进行签名，生成签名后的患者信息。

步骤s202，向行业节点跨链路发送患者信息。

本实施例中的步骤s202与本发明第一实施例中步骤s101的内容相同，在此不再赘述。

步骤s203，接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息。

本实施例中的步骤s203与本发明第一实施例中步骤s102的内容相同，在此不再赘述。

步骤s204，从密切接触者信息中提取回执的默克尔证明。

其中，密切接触者信息包括密切接触者的姓名、密切接触者的手机号码、密切接触者的身份证信息、回执和回执的默克尔证明。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点接收行业节点发送的密切接触者信息。由于密切接触者信息是行业节点跨链路发送的消息，为保障密切接触者信息是真实可信的(即密切接触者信息被行业节点写入其行业区块链网络的区块中)，疫情指挥部节点从密切接触者信息中提取回执的默克尔证明，以供疫情指挥部节点使用回执的默克尔证明对密切接触者信息进行跨链路可信证明。

步骤s205，使用回执的默克尔证明对密切接触者信息进行跨链路可信验证。

默克尔证明是基于默克尔树的证明。默克尔树的特点是底层数据(对应叶节点)的任何变动，都会传递到其父亲节点，最终会一直传递到根结点，因此，只需判断根节点对应的数据是否发生变化即可获知信息是否发生变化，并可以根据树形结构快速定位至发生变化的节点。所以，基于默克尔树的默克尔证明，其优势在于存储默克尔证明所需空间较小，且证明过程消耗资源较低。默克尔证明的证明方式之一为由一个轻节点向一个全节点发起一次证明请求，询问全节点完整的默克尔树中，是否存在一个指定的节点；全节点向轻节点返回一个默克尔证明路径，由轻节点进行计算，以验证存在性。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点使用回执的默克尔证明对密切接触者信息进行跨链路可信验证，包括：

疫情指挥部节点基于回执的默克尔证明向行业节点发起一次证明请求，询问行业节点对应的完整的默克尔树中，是否存在某一节点，该节点对应的数据为密切接触者信息。行业节点收到疫情指挥部节点发起的证明请求后，向疫情指挥部节点返回一条默克尔证明路径。疫情指挥部节点收到默克尔证明路径后，基于默克尔证明路径计算相应节点对应的数据是否为密切接触者信息。当疫情指挥部节点计算出对应的节点的数据与密切接触者信息一致时，则证明密切接触者信息被写入行业区块链网络的区块中，因此，密切接触者信息是行业节点真实获取的信息，即密切接触者信息通过了跨链路可信证明。

步骤s206，根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

本实施例中的步骤s206与本发明第一实施例中步骤s103的内容相同，在此不再赘述。

需要说明的是，疫情指挥部节点还接收医疗卫生节点返回的患者的就诊信息。在一个实施方式中，医疗卫生节点向疫情指挥部节点返回的就诊信息包括患者姓名、就诊时间、就诊医院、救治信息等内容，疫情指挥部节点可以统计所有患者的就诊信息，并进行医学分析，进而根据分析结果掌握更加全面科学的传染病病理学知识，以进一步完善患者的治疗方案。

图3是本发明第三实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于行业节点。如图3所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s301，接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息。

其中，患者信息包括但不限于患者姓名、患者的身份信息和患者的手机号码。行业节点包括各个行业在区块链网络中的节点，行业节点包括但不限于运营商节点、交通节点和医疗卫生节点；其中，运营商节点包括各个通信运营商的节点，交通节点包括民航、铁路、长途客运、客轮和市内公共交通等相关系统或机构对应的节点，医疗卫生节点包括医院、卫健委、医疗研究机构等相关系统或机构的节点。

在一个实施方式中，疫情指挥部节点使用其对应的第一跨链路路由将患者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由。第二跨链路路由接收第一跨链路路由发送的患者信息后，对患者信息进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，第二跨链路路由使用其私钥对患者信息进行签名后，在行业区块链网络中广播患者信息。行业节点收到第二跨链路路由广播的患者信息后，对患者信息再次进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，行业节点接收患者信息。

步骤s302，基于患者信息和行业节点的系统数据，确定患者的密切接触者。

行业节点的系统数据包括行业运营系统、行业管理系统、行业财务系统等行业相关系统的数据。如，运营商节点的系统数据包括基站数据、用户数据、运营数据和通信数据等；交通节点的系统数据包括车次信息、航次信息、乘客信息、路线信息和航线信息等；医疗卫生节点的系统数据包括就诊者信息、主治医生信息、用药信息、检查信息和救治信息等。

在一个实施方式中，行业节点通过患者信息获知患者的姓名和身份证号码等身份标识信息，然后通过查询行业节点的系统数据，寻找与患者发生过直接或间接接触，存在被传染风险的用户，并确定这些用户为密切接触者。

如，对于运营商节点而言，其行业的系统数据主要为基站数据和通信数据等。因此，运营商节点确定密切接触者的方法之一为根据患者的手机号码确定患者的行程轨迹信息，根据患者的行程轨迹信息确定关联基站，并获取关联基站的用户注册信息，然后根据获取的用户注册信息获得用户的位置信息，并将位置与患者行程轨迹有重叠的用户确定为密切接触者。

又如，对于交通节点而言，其行业的系统数据主要为车次/航次信息、路线/航线信息和对应的乘客信息。因此，交通节点确定密切接触者的方法之一为根据患者的身份证号码等身份标识，判断患者是否乘坐过公共交通工具，当患者乘坐过公共交通工具时，获取患者的车次信息和相应的乘客信息，然后将与患者相邻的乘客以及其他与患者存在密切接触的乘客和工作人员确定为密切接触者。

可以理解的是，由于行业的属性不同，其系统数据相差较大，因此，在确定密切接触者时，不同行业节点确定密切接触者的方式不同，从而可以从更多途径、更加全面地确定密切接触者，避免密切接触者被遗漏而成为新的传染源。

步骤s303，获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。

其中，密切接触者的身份信息包括密切接触者的姓名、手机号码、身份证号码、居住地址和工作单位等。密切接触者信息除包括密切接触者身份信息之外，还包括回执和回执的默克尔证明。回执用于疫情指挥部节点向行业节点反馈已接收到密切接触者信息；回执的默克尔证明用于进行跨链路可信证明，以证明密切接触者信息是行业节点真实获取的可信数据，换言之，行业节点将密切接触者信息写入了行业区块链网络的区块中。

在一个实施方式中，行业节点确定密切接触者之后，从行业的系统数据中获得密切接触者的身份信息。如，运营商节点可以获取用户在运营商节点办理业务时留存的姓名、身份证号码和居住地址等信息；又如，交通节点可以获取用户在购买公共交通工具车票时留存的姓名和身份证号码等信息。行业节点获取密切接触者的身份信息之后，再根据密切接触者的身份信息生成密切接触者信息；其中密切接触者信息除包括密切接触者的身份信息之外，还包括回执和回执的默克尔证明。

步骤s304，向疫情指挥部节点跨链路发送密切接触者信息，以供疫情指挥部节点根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

在一个实施方式中，行业节点将密切接触者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由，第二跨链路路由将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由再将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点。疫情指挥部节点收到不同行业节点发送的密切接触者信息后，对这些信息进行统计和分析，确定密切接触者，然后对密切接触者采取相关措施，控制疫情扩散。

图4是本发明第四实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于行业节点，是行业节点为运营商节点时具体实施的描述。如图4所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s401，接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息。

本实施例中的步骤s401与本发明第一实施例中步骤s301的内容相同，在此不再赘述。

步骤s402，根据患者信息判断患者是否为运营商节点的归属用户。

运营商节点可以根据患者的姓名和/或手机号码和/或身份证号码判断患者是否为运营商节点的归属用户。

在一个实施方式中，当运营商节点收到疫情指挥部节点发送的患者信息后，提取患者信息中的手机号码，根据手机号码判断患者是否为自己的归属用户。

步骤s403，当患者为运营商节点的归属用户时，根据运营商节点的系统数据确定患者的行程轨迹信息；当患者不是运营商节点的归属用户时，接收患者归属运营商节点发送的患者的行程轨迹信息。

当患者为运营商节点的归属用户时，运营商节点可以获取患者授权的通信数据，并根据这些授权的通信数据确定患者的行程轨迹。

在一个实施方式中，当患者为运营商的归属用户时，运营商节点可以获取患者的通话数据、无线网络连接数据和移动网络连接数据，并从这些数据中提取患者的位置信息，然后按照时间序列将这些位置信息串联起来，从而获得患者的行程轨迹信息。其中，行程轨迹信息为关于时间维度和空间维度的数据，如某时间点患者所处的经纬度。当患者不是运营商节点的归属用户时，患者对应的归属运营商节点根据其系统数据获取患者的行程轨迹信息，并对行程轨迹信息加密后，在运营商行业区块链网络中进行广播。其他运营商节点接收归属运营商节点广播的患者的加密行程轨迹信息后，对加密行程轨迹信息进行解密，获得患者的行程轨迹信息。

需要说明的是，归属运营商对患者的行程轨迹信息进行加密的方法是与运营商行业区块链网络中其他运营商节点提前约定好的加密方法，其他运营商收到加密的行程轨迹信息后，可以使用相应的解密算法进行解密，从而获得患者的行程轨迹信息。

步骤s404，根据行程轨迹信息，确定患者的密切接触者。

根据患者的行程轨迹信息，运营商节点将与患者的行程轨迹存在重叠的用户确定为密切接触者。

在一个实施方式中，运营商节点根据行程轨迹信息，确定患者的密切接触者，包括：

首先，运营商节点根据患者的行程轨迹信息，确定关联基站。

在一个实施例中，运营商节点预设一个基站距离阈值，根据患者的行程轨迹信息绘制行程轨迹图，然后将距离患者行程轨迹图小于预设基站距离阈值的基站确定为关联基站。

其次，运营商节点获取关联基站的用户注册信息。

用户需要连接距离最近的或者信号最强的基站进行通信。当用户连接基站时，需要先在基站进行注册，注册成功后才可利用基站进行通信。其中，用户注册信息包括用户姓名、基站编号、用户注册时间、用户驻留时间和用户离开时间等信息。

再次，运营商节点根据用户注册信息获取用户的位置信息。

用户的注册信息中包括时间信息和位置信息，将时间信息和位置信息对应起来，即可获得用户的位置信息。由于用户连接的基站往往是距离其最近的基站，因此，用户的位置信息一般通过基站的位置信息获取，而基站的位置信息可以根据基站编号从运营商节点的系统数据中获得。

最后，运营商节点根据用户的位置信息和患者的行程轨迹信息，将预设时间点与患者之间距离小于预设距离阈值的用户确定为患者的密切接触者。

其中，预设距离阈值可以根据传染病的传染强度和/统计数据和/或经验数据进行设置。一般情况下，如果传染强度较高，则预设距离阈值应设置为较小的数值，以避免遗漏潜在的密切接触者；当传染强度较低，则预设距离阈值应设置为较大的数值，以避免将不必要的人员划分为密切接触者。

运营商节点预设距离阈值后，将用户的位置信息和患者的行程轨迹信息比较，然后将预设时间点与患者之间距离小于预设距离阈值的用户确定为患者的密切接触者。如，在某一时间点，通过用户的位置信息和患者的行程轨迹信息获知患者与用户之间的距离小于预设距离阈值，则用户被患者传染的可能性较大，因此，将用户确定为密切接触者。

步骤s405，获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。

本实施例中的步骤s405与本发明第一实施例中步骤s303的内容相同，在此不再赘述。

步骤s406，获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。

本实施例中的步骤s406与本发明第一实施例中步骤s304的内容相同，在此不再赘述。

图5是本发明第五实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于行业节点，是行业节点为交通节点时具体实施的描述。如图5所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s501，接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息。

本实施例中的步骤s501与本发明第一实施例中步骤s301的内容相同，在此不再赘述。

步骤s502，判断患者是否乘坐过公共交通工具。

无论是线上通过各种购票软件购买车票，还是到线下的实体购票处购买车票，均需要提供乘客的身份证号码，进行实名制购票，这为交通行业节点获取用户数据提供了保障。

在一个实施方式中，交通节点根据患者信息中的姓名和身份证号码，查询交通行业的系统数据，判断患者是否有乘坐公共交通工具的出行历史。可以理解的是，查询的时间范围可以结合患者的就诊时间确定一个合理的查询窗口期，以尽量避免遗漏信息，同时避免过于扩大排查范围。

步骤s503，若患者乘坐过公共交通工具，则基于交通节点的系统数据获取患者的车次信息和车次的乘客信息。

在一个实施方式中，当患者乘坐过公共交通工具，则患者会在交通行业的系统数据中留存相关乘车记录。交通节点通过交通行业的系统数据即可查询到患者所乘坐的车次信息，进而获取该车次的乘客信息。

步骤s504，根据车次信息和车次的乘客信息，确定患者的密切接触者。

在一个实施方式中，根据车次信息和对应的乘客信息，将与患者座位相邻的若干排/列乘客确定为密切接触者。可以理解的是，火车上患者所在车厢的乘务员、保洁人员和飞机上的服务人员等可能与患者存在密切接触的工作人员也应该被确定为密切接触者。

步骤s505，获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。

本实施例中的步骤s505与本发明第一实施例中步骤s303的内容相同，在此不再赘述。

步骤s506，向疫情指挥部节点跨链路发送密切接触者信息，以供疫情指挥部节点根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

本实施例中的步骤s506与本发明第一实施例中步骤s304的内容相同，在此不再赘述。

图6是本发明第六实施例提供的一种密切接触者判断方法的流程图，应用于行业节点，是行业节点为医疗卫生节点时的具体实施描述。如图6所示，该密切接触者判断方法可包括如下步骤：

步骤s601，接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息。

本实施例中的步骤s601与本发明第一实施例中步骤s301的内容相同，在此不再赘述。

步骤s602，根据患者信息判断患者是否去医院就诊。

患者去医院就诊时须提供身份证/医保卡等身份证明材料。医疗卫生节点根据患者信息中的身份证号码，查询医疗卫生行业的系统数据即可判断患者是否去医院就诊。

步骤s603，若患者去医院就诊，从医疗卫生节点的系统数据获取患者的就诊信息。

在一个实施方式中，当患者去医院就诊，医院会基于患者的检查信息、用药信息、救治信息等信息生成患者的电子病历，并将电子病历存储到医疗卫生行业的系统数据中。医疗卫生节点根据患者的姓名和身份证号码即可从医疗卫生行业系统数据中获取患者的电子病历，从而获得患者的就诊信息。

步骤s604，向疫情指挥部节点跨链路发送患者的就诊信息。

在一个实施方式中，医疗卫生节点将患者的就诊信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由，第二跨链路路由将患者的就诊信息发送至疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由再将患者的就诊信息发送至疫情指挥部节点。疫情指挥部节点收到医疗卫生节点发送的患者的就诊信息后，可以对就诊信息进行统计分析，并根据统计分析结果进一步完善治疗方案。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

图7是本发明第七实施例提供的一种密切接触者判断装置的原理框图，应用于疫情指挥部节点。如图7所示，该密切接触者判断装置包括：疫情指挥部发送模块701、疫情指挥部接收模块702和疫情指挥部确定模块703。

疫情指挥部发送模块701，用于向行业节点跨链路发送患者信息。

其中，患者信息包括但不限于患者姓名、患者的身份信息和患者的手机号码；行业节点为各个行业在区块链网络中的节点。在本实施例中，行业节点包括运营商节点、交通节点和医疗卫生节点。

对于传染病而言，确定确诊患者的密切接触者，并对密切接触者采取隔离观察等措施是阻断疫情扩散的重要手段之一。但是，当前的方案中一般只通过家庭地址、工作单位和乘车信息单一地判断确诊患者的密切接触者，判断的准确度不高，且无法及时判断出所有的密切接触者。尤其是当确诊患者存在更加日常化的流动行为时，确定其所有密切接触者难度更大。考虑到上述情况，疫情指挥部节点需要获取更加完备、全面和多样化的数据来确定密切接触者。在一个实施方式中，疫情指挥部节点通过跨链路技术从运营商节点、交通节点和医疗卫生节点获取相关信息，并基于获取的信息判断人员是否为密切接触者，然后针对密切接触者采取相应措施，从而提升医疗机构的工作效率。

在一个实施方式中，疫情指挥部发送模块701向行业节点跨链路发送患者信息，包括：

当疫情指挥部获取一个确诊患者的患者信息后，通过疫情指挥部发送模块701将患者信息发送至疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由将患者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由。第二跨链路路由接收第一跨链路路由发送的患者信息后，对患者信息进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，第二跨链路路由使用其私钥对患者信息进行签名后，在行业区块链网络中广播患者信息。行业节点收到第二跨链路路由广播的患者信息后，对患者信息再次进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，行业节点接收患者信息。

疫情指挥部接收模块702，用于接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息。

其中，密切接触者信息是根据密切接触者的身份信息生成的信息，密切接触者的身份信息是基于患者信息和行业节点的系统数据获取的信息。

在一个实施方式中，疫情指挥部接收模块702接收行业节点跨链路返回的密切接触者信息，包括：

行业节点收到疫情指挥部节点发送的患者信息后，基于患者信息和行业节点的系统数据，确定患者的密切接触者，然后获取密切接触者的身份信息，并根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。生成密切接触者信息后，行业节点通过行业区块链网络对应的第二跨链路路由将密切接触者信息发送至疫情指挥部对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由再将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点。疫情指挥部节点通过疫情指挥部接收模块702接收第一跨链路路由返回的密切接触者信息。

疫情指挥部确定模块703，用于根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

其中，密切接触者信息中包括但不限于密切接触者的姓名、密切接触者的手机号码和密切接触者的身份证信息。

在一个实施方式中，疫情指挥部确定模块703根据密切接触者信息确定患者的密切接触者，包括：

疫情指挥部节点接收密切接触者信息后，根据密切接触者信息中的姓名、身份证号码等信息，通过疫情指挥部确定模块703可以唯一确定密切接触者，进而对密切接触者进行病毒核酸检测、隔离观察等措施，从而阻断密切接触者向外的传染路径。

图8是本发明第八实施例提供的一种密切接触者判断装置的原理框图，应用于行业节点。如图8所示，该密切接触者判断装置包括：行业接收模块801、行业确定模块802、行业获取模块803、行业生成模块804和行业发送模块805。

行业接收模块801，用于接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息。

在一个实施方式中，行业接收模块801接收疫情指挥部节点跨链路发送的患者信息，包括：

疫情指挥部节点使用其对应的第一跨链路路由将患者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由。第二跨链路路由接收第一跨链路路由发送的患者信息后，对患者信息进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，第二跨链路路由使用其私钥对患者信息进行签名后，在行业区块链网络中广播患者信息。行业节点收到第二跨链路路由广播的患者信息后，对患者信息再次进行签名验证，当患者信息通过签名验证后，行业节点通过行业接收模块801接收患者信息。

行业确定模块802，用于基于患者信息和行业节点的系统数据，确定患者的密切接触者。

其中，行业节点的系统数据包括行业运营系统、行业管理系统、行业财务系统等行业相关系统的数据。由于行业的属性不同，其系统数据相差较大，因此，在确定密切接触者时，不同行业节点确定密切接触者的方式不同，从而可以从更多途径、更加全面地确定密切接触者，避免密切接触者被遗漏而成为新的传染源。

在一个实施方式中，行业确定模块802基于患者信息和行业节点的系统数据，确定患者的密切接触者，包括：

行业节点通过患者信息获知患者的姓名和身份证号码等身份标识信息，然后通过查询行业节点的系统数据，寻找与患者发生过直接或间接接触，存在被传染风险的用户，并通过行业确定模块802确定这些用户为密切接触者。

如，对于运营商节点而言，其行业的系统数据主要为基站数据和通信数据等。因此，运营商节点通过行业确定模块802确定密切接触者的方法之一为根据患者的手机号码确定患者的行程轨迹信息，根据患者的行程轨迹信息确定关联基站，并获取关联基站的用户注册信息，然后根据获取的用户注册信息获得用户的位置信息，并将位置与患者行程轨迹有重叠的用户确定为密切接触者。

又如，对于交通节点而言，其行业的系统数据主要为车次/航次信息、路线/航线信息和对应的乘客信息。因此，交通节点通过行业确定模块802确定密切接触者的方法之一为根据患者的身份证号码等身份标识，判断患者是否乘坐过公共交通工具，当患者乘坐过公共交通工具时，获取患者的车次信息和相应的乘客信息，然后将与患者相邻的乘客以及其他与患者存在密切接触的乘客和工作人员确定为密切接触者。

行业获取模块803，用于获取密切接触者的身份信息。

其中，密切接触者的身份信息包括密切接触者的姓名、手机号码、身份证号码、居住地址和工作单位等。

在一个实施方式中，行业获取模块803获取密切接触者的身份信息，包括：

行业节点确定密切接触者之后，通过行业获取模块803从行业的系统数据中获得密切接触者的身份信息。如，运营商节点通过行业获取模块803可以获取用户在运营商节点办理业务时留存的姓名、身份证号码和居住地址等信息；又如，交通节点通过行业获取模块803可以获取用户在购买公共交通工具车票时留存的姓名和身份证号码等信息。

行业生成模块804，用于根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息。

其中，密切接触者信息除包括密切接触者身份信息之外，还包括回执和回执的默克尔证明。

在一个实施方式中，行业生成模块804根据密切接触者的身份信息生成行业节点对应的密切接触者信息，包括：

行业节点基于密切接触者的身份信息，通过行业生成模块804生成密切接触者信息。

在一个实施方式中，行业生成模块804生成的密切接触者信息包括密切接触者的姓名、密切接触者的手机号码、密切接触者的身份信息、回执和回执的默克尔证明。其中，回执用于疫情指挥部节点向行业节点反馈已接收到密切接触者信息；回执的默克尔证明用于进行跨链路可信证明，以证明密切接触者信息是行业节点真实获取的可信数据，换言之，行业节点将密切接触者信息写入了行业区块链网络的区块中。

行业发送模块805，用于向疫情指挥部节点跨链路发送密切接触者信息，以供疫情指挥部节点根据密切接触者信息确定患者的密切接触者。

在一个实施方式中，行业发送模块805向疫情指挥部节点跨链路发送密切接触者信息，包括：

行业节点通过行业发送模块805将密切接触者信息发送至行业区块链网络对应的第二跨链路路由，第二跨链路路由将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点对应的第一跨链路路由，第一跨链路路由再将密切接触者信息发送至疫情指挥部节点。疫情指挥部节点收到不同行业节点发送的密切接触者信息后，可以对这些信息进行统计和分析，确定密切接触者，然后对密切接触者采取相关措施，控制疫情扩散。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。