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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京厚普醫(yī)藥科技有限公司申請(qǐng)的專利臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119323046B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411879943.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/60；該發(fā)明授權(quán)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)是由安志雄設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)中心的患者試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)簽名加密處理，得到患者匿名化標(biāo)識(shí)符和標(biāo)準(zhǔn)化臨床數(shù)據(jù)；進(jìn)行雙級(jí)隨機(jī)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置，得到最優(yōu)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案；基于最優(yōu)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案構(gòu)建LPPMM?DA數(shù)據(jù)聚合模型，并對(duì)患者試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分片處理，得到多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片；對(duì)多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片進(jìn)行動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)包絡(luò)分析及聯(lián)盟圖博弈計(jì)算，得到存儲(chǔ)資源調(diào)度方案；根據(jù)存儲(chǔ)資源調(diào)度方案及匿名化標(biāo)識(shí)符對(duì)多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片執(zhí)行分布式數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)及訪問(wèn)認(rèn)證，生成數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)分布信息，本發(fā)明構(gòu)建了完整的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制體系，確保了臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的安全可靠存儲(chǔ)。

本發(fā)明授權(quán)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)中心的患者試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)簽名加密處理，得到患者匿名化標(biāo)識(shí)符和標(biāo)準(zhǔn)化臨床數(shù)據(jù)；對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行雙級(jí)隨機(jī)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置，并通過(guò)二元決策變量空間映射及Benders分解算法計(jì)算得到最優(yōu)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案；具體包括：對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)模分析及訪問(wèn)頻率統(tǒng)計(jì)，得到數(shù)據(jù)容量需求矩陣及訪問(wèn)特征向量；對(duì)所述數(shù)據(jù)容量需求矩陣輸入雙級(jí)隨機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行空間-時(shí)間-事件維度建模，得到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)候選配置集合；對(duì)所述存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)候選配置集合中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二元變量賦值處理，得到節(jié)點(diǎn)選擇決策矩陣；通過(guò)K-means聚類算法，對(duì)所述節(jié)點(diǎn)選擇決策矩陣和所述訪問(wèn)特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)場(chǎng)景劃分，得到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分組結(jié)果，并對(duì)所述存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分組結(jié)果進(jìn)行硬件參數(shù)約束及網(wǎng)絡(luò)帶寬限制計(jì)算，得到節(jié)點(diǎn)資源約束條件；將所述節(jié)點(diǎn)資源約束條件輸入混合整數(shù)規(guī)劃模型進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建，得到存儲(chǔ)成本優(yōu)化模型，并通過(guò)Benders分解算法，對(duì)所述存儲(chǔ)成本優(yōu)化模型進(jìn)行Benders主問(wèn)題分解計(jì)算，得到初始存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案；將所述初始存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案輸入熱啟動(dòng)嵌套求解器進(jìn)行迭代優(yōu)化，通過(guò)內(nèi)循環(huán)混合整數(shù)子問(wèn)題求解及外循環(huán)安全評(píng)估運(yùn)算，得到最優(yōu)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案；基于所述最優(yōu)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配置方案構(gòu)建LPPMM-DA數(shù)據(jù)聚合模型，并對(duì)所述患者試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分片處理，得到多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片；對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片進(jìn)行動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)包絡(luò)分析及聯(lián)盟圖博弈計(jì)算，得到存儲(chǔ)資源調(diào)度方案；根據(jù)所述存儲(chǔ)資源調(diào)度方案及所述匿名化標(biāo)識(shí)符對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分片執(zhí)行分布式數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)及訪問(wèn)認(rèn)證，生成數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)分布信息。

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