一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法和系统与流程

1.本发明涉及知识质量评价技术领域，具体涉及一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法和系统。


背景技术：

2.现有合理用药知识编写工作，例如合理用药书籍编写，培训教材，处方审核规则编写，需要基于循证医学思想，编写过程参考药品说明书、临床指南、临床试验、法规文件等资料，而不能凭空捏造，审核工作也要依赖证据，才能确认知识的权威性和准确性，保证知识质量。
3.然而，当编写与审核工作完成，例如书籍出版后，证据的解读、举证、论证等过程文档并没有被妥善保管，丢失了知识与证据之间的关联关系。虽然一些书籍会标注参考文献，但都是面向整个章节列举，没有针对知识细节，提供具体对应证据关系，缺少知识推导的过程，及相关数据等细节。而这些细节信息正是知识编写者、审核者基于证据证明知识成立的重要信息。当书籍出版后，需要再次核对知识质量，验证知识的准确性时，就需要重新举证和重新论证。这个论证过程依赖论证者对证据和知识的主管理解，不能完全复原原始编写者与审核者的论证过程和结果。面对海量合理用药知识，重复评价将产生大量资源浪费，并且每次评价都可能产生完全不同的结果，无法统一比对。
4.基于这种编写生产方式，生产、审核和管理的合理用药知识，由于缺乏有效评价方法，存在以下缺陷:质量不可控以及更新知识难的问题，基于上述现有技术中存在的问题，亟需一种可以建立合理用药知识的评价体系以提升合理知识的质量。


技术实现要素：

5.本发明提供一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法，用以解决现有技术中知识的质量不可控以及更新知识难的问题。
6.本发明提供一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法，包括：确定证明人和评价人；所述证明人设定知识适用的应用场景以及知识所解决的问题；基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库；基于所述证据资料库，所述证明人从所述证据资料数据库中筛选出有效证据，采用预设的第一数据结构记录筛选结果，将所述筛选结果作为知识举证的依据；论证并记录对知识举证的证明过程，并根据证明过程获得证明结果；基于知识的内容、应用场景以及所解决的问题、知识的证明过程、有效证据、证明人信息和证明项目信息生成循证链；所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中；基于所述循证链所述评价人对知识进行评价，所述评价包括：有效性评价、权威性评价、准确性评价和适应性评价，根据所述评价获得评价结果。
7.可选的，所述基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库，包括：采用人工检索或人工智能检索的方式从资料
库中收集和/或筛选资料；对所述收集和/或筛选出的资料进行统一管理；将所述资料的摘要、关键词、作者和自定义标签作为索引，通过索引完成对资料的检索、分类和浏览；将具有索引的资料形成证据，记录于证据资料库中。
8.可选的，所述采用预设的第一数据结构记录筛选结果，包括：所述第一数据结构包括数据项、数据项的类别和自由数据项；所述数据项包括以下项目中的一种或者多种组合：资料名称、资料类型、资料库id、作者、发布时间、关键词、摘要、链接地址；所述数据项的类别包括：必填和选填；所述自由数据项是根据不同领域要求，增加的证据所需数据项。
9.可选的，所述第二数据结构包括：json格式数据；所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中，包括：将json数据结构中所有数据，按键值名称排序；对经过排序的数据进行hash算法，确定循证指纹；通过数字签名技术，用证明人的私钥，对所述循证指纹进行签名；在循证链数据库中存储知识以及知识对应的知识id、证据以及证据对应的证据id，证明过程、证明人的原文和循证指纹信息和数字签名信息，并将上述信息生成一条循证链。
10.可选的，所述有效性评估包括：通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果知识被修改过，或证据失效了，则说明循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分；所述权威性评估包括：证据权威性评价；证明人权威性评价、评价项目；所述证据权威性评价因素包括：证据是否是最新版、证据来源的权威性、证据级别以及证据在其他循证链的评价；所述证明人权威性评价因素包括：专业相关性、职称或技术等级、学历等级和工作年限；所述评价项目包括：评价是否是在权威的项目或权威机构组织进行的、评价是企业还是个人行为；按照国家机关法定、多方机构联合、权威机构/学协会、企业、个人的顺序进行评分；所述准确性评价包括：对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算是否准确无误，有没有造假或篡改；所述适应性评价是证据与解决问题及场景的相关性；包括：可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用以解决设定问题；简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法；经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法；安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法。所述权威性评分为a，准确性评分为c，准确性系数为sc，适用性评分为u，适用性系数为su，总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100；基于所述总评分对所述知识进行合理性评估。
11.本发明还提供一种基于循证链技术的合理知识质量评价系统，包括：
12.确定单元，用于确定证明人和评价人；设定单元，用于所述证明人设定知识适用的应用场景以及知识所解决的问题；资料收集单元，用于基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库；筛选单元，用于基于所述证据资料库，所述证明人从所述证据资料数据库中筛选出有效证据，采用预设的第一数据结构记录筛选结果，将所述筛选结果作为知识举证的依据；论证单元，用于论证并记录对知识举证的证明过程，并根据证明过程获得证明结果；循证链生成单元，用于基于知识的内容、应用场景以及所解决的问题、知识的证明过程、有效证据、证明人信息和证明项目信息生成循证链；所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中；评价
单元，用于基于所述循证链所述评价人对知识进行评价，所述评价包括：有效性评价、权威性评价、准确性评价和适应性评价，根据所述评价获得评价结果。
13.可选的，所述资料筛选单元还包括：检索子单元，用于采用人工检索或人工智能检索的方式从资料库中收集和/或筛选资料；管理子单元，用于对所述收集和/或筛选出的资料进行统一管理；索引建立子单元，用于将所述资料的摘要、关键词、作者和自定义标签作为索引，通过索引完成对资料的检索、分类和浏览；记录子单元，用于将具有索引的资料形成证据，记录于证据资料库中。
14.可选的，所述筛选单元包括：第一数据结构子单元，用于所述第一数据结构包括数据项、数据项的类别和自由数据项；数据项子单元，用于所述数据项包括以下项目中的一种或者多种组合：资料名称、资料类型、资料库id、作者、发布时间、关键词、摘要、链接地址；数据项的类别子单元，用于所述数据项的类别包括：必填和选填；自由数据项子单元，用于所述自由数据项是根据不同领域要求，增加的证据所需数据项。
15.可选的，所述第二数据结构包括：json格式数据；所述循证链生成单元包括：排序子单元，用于将json数据结构中所有数据，按键值名称排序；循证指纹确定子单元，用于对经过排序的数据进行hash算法，确定循证指纹；签名子单元，用于通过数字签名技术，用证明人的私钥，对所述循证指纹进行签名；生成子单元，用于在循证链数据库中存储知识以及知识对应的知识id、证据以及证据对应的证据id，证明过程、证明人的原文和循证指纹信息和数字签名信息，并将上述信息生成一条循证链。
16.可选的，所述有效性评估包括：通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果知识被修改过，或证据失效了，则说明循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分；所述权威性评估包括：证据权威性评价；证明人权威性评价、评价项目；所述证据权威性评价因素包括：证据是否是最新版、证据来源的权威性、证据级别以及证据在其他循证链的评价；所述证明人权威性评价因素包括：专业相关性、职称或技术等级、学历等级和工作年限；所述评价项目包括：评价是否是在权威的项目或权威机构组织进行的、评价是企业还是个人行为；按照国家机关法定、多方机构联合、权威机构/学协会、企业、个人的顺序进行评分；所述准确性评价包括：对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算是否准确无误，有没有造假或篡改；所述适应性评价是证据与解决问题及场景的相关性；包括：可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用以解决设定问题；简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法；经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法；安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法，所述权威性评分为a，准确性评分为c，准确性系数为sc，适用性评分为u，适用性系数为su，总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100；基于所述总评分对所述知识进行合理性评估。
17.本发明提供一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法，本发明提供的方案对知识的循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
18.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
19.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
20.附图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，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
21.图1为本发明实施例中一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法的流程图；
22.图2为本发明实施例中循证链建立的流程图；
23.图3为本发明实施例中一种基于循证链技术的合理知识质量评价系统的结构示意图。
具体实施方式
24.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
25.实施例1：
26.本发明实施例提供了一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法，图1为本发明实施例中一种基于循证链技术的合理知识质量评价方法的流程图，请参照图1，该方法包括以下几个步骤：
27.步骤s101，确定证明人和评价人；
28.步骤s102，所述证明人设定知识适用的应用场景以及知识所解决的问题；
29.步骤s103，基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库；
30.步骤s104，基于所述证据资料库，所述证明人从所述证据资料数据库中筛选出有效证据，采用预设的第一数据结构记录筛选结果，将所述筛选结果作为知识举证的依据；
31.步骤s105，论证并记录对知识举证的证明过程，并根据证明过程获得证明结果；
32.步骤s106，基于知识的内容、应用场景以及所解决的问题、知识的证明过程、有效证据、证明人信息和证明项目信息生成循证链；所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中；
33.步骤s107，基于所述循证链所述评价人对知识进行评价，所述评价包括：有效性评价、权威性评价、准确性评价和适应性评价，根据所述评价获得评价结果。
34.上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是确定证明人和评价人，所述证明人设定知识适用的应用场景以及知识所解决的问题，基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库，基于所述证据资料库，所述证明人从所述证据资料数据库中筛选出有效证据，采用预设的第一数据结构记录筛选结果，将所述筛选结果作为知识举证的依据，论证并记录对知识举证的证明过程，并根据证明过程获得证明结果，基于知识的内容、应用场景以及所解决的问题、知识的证明过程、有效证据、证明人信息和证明项目信息生成循证链；所述循证链采用预设的第二数据结
构的方式记录于循证链数据库中，基于所述循证链所述评价人对知识进行评价，所述评价包括：有效性评价、权威性评价、准确性评价和适应性评价，根据所述评价获得评价结果。
35.具体的，本发明实施例是与合理用药知识相关，主要应用于评价合理用药知识的质量，评判知识的权威性，准确性，适用性，判断是否可以信赖并使用知识，是否需要改进知识或淘汰知识。
36.需要说明的是，合理用药知识，主要为医药领域的规则类知识，供药学或医学专业人员学习，为患者提供医学或药学服务，解决患者合理用药问题的知识。例如合理用药书籍，专业培训教材，医疗机构处方审核软件，都包含合理用药知识。合理用药知识分人类阅读知识和计算机学习的知识图谱两种，无论哪一种知识都将被应用到医学药学服务中，为百姓健康和生命安全创造价值。例如：处方审核，药师用药交代，居家药物治疗监护等。
37.例如开展处方审核的药师，都应该熟记处方审核规则，保证在工作中，可以快速、准确地输出知识，准确判定并拦截风险处方。智能审方系统(审方机器人)，也应将审方规则转换成计算机可处理的数据和执行逻辑，当输入处方数据，可以准确返回风险评价。通过人工审方，或智能审方，将合理用药知识运用到医疗机构处方审核场景，借助合理用药知识，拦截不合格处方，避免不合理用药及药源性伤害发生，保证药品发挥疗效和百姓用药安全。
38.无论合理用药知识应用于哪种场景，知识质量都关系患者健康和生命安全。合理用药知识编写，需要基于循证医学思想，编写过程参考药品说明书、临床指南、临床试验、法规文件等资料，而不能凭空捏造。基于证据开展知识编写工作，依赖证据进行知识审核，才能确保知识的权威性和准确性，保证知识质量，降低患者用药风险。例如：参照药品说明书禁忌症，提炼药品与疾病的冲突，编写禁忌症审方规则。
39.然而，当知识编写出来后，相关证据，过程文档并没有合理管理甚至丢失，不能再次与知识建立联系。如果合理用药知识没有证据支持，无法验证知识的权威性和准确性。知识质量不可靠，导致药师或审方机器人学习了错误的知识。最终将错误的知识用于处方撰写、处方审核、药品调配、用药交代等医学药学服务，将增加患者用药风险，危及患者的健康及生命安全。
40.本发明主要针对以上现有技术出现的两个缺陷问题进行改进，通过建立合理用药知识的评价方法，在知识续存的生命周期中，包括在知识生产后的审核，质量复查，问题知识追溯，确定淘汰等过程，可以统一标准评价，获得一致的结论。通过这个方法，可以追溯知识质量并实现动态更新。
41.另外，对本实施例中的常用词汇进行解释和说明。合理用药知识，简称知识，指用于解决合理用药问题的知识，帮助医生、药师、患者更安全、有效、经济地使用药品，具有特定评判规则，操作方法，可衡量的指标等。这里的合理用用药知识属于规则性知识，及描述一些观点，评判方法等，可以解决具体问题。本方法不讨论概念性知识，例如：什么是注射剂。
42.资料，指用于提炼知识的原始信息，例如：实践数据、文献、书籍、法律法规等，形式包含但不限于各种文档(txt，word，excel，ppt，pdf)、各种图片、音频、视频等。证据，用于证明知识或知识中局部参数的资料。证明过程，通过对证据资料的解析、推导、计算、论述等操作，证明知识成立，且准确、适用的过程。循证链：绑定知识，证据，证明过程，证明人，评价信息，并可以跟随知识全生命周期的一组数据及其指纹特征。
43.知识的质量评价依赖向上追溯的能力。即从知识可以追溯到知识产出的原始证据和证明过程，对证明过程进行评价，确认论证有效，相当于评价知识的质量。无论知识被用于书籍出版，或智能机器人开发，都可以将具体的知识与证明过程及评价长期绑定，并通过权威性，准确性，及在特定场景下的适用性评价，追踪知识是否续存或淘汰。
44.本方法适用于对已经存在的知识进行评价，也适用于知识的生产过程中，同步产生并保留循证记录，并开展评价。知识存储基于知识库中，每条合理用药知识都有明确的文字描述，储存在知识库中，并有唯一知识id可以精准找到相对应的知识，这个知识id不会因为数据库迁移或重置而变化。
45.另外，针对知识库不作限定，知识库可以用各种常见数据库，或文档形式存储的数据库。循证链与知识id绑定，并可以通过知识id找到相对应的知识。
46.需要说明的是，循证链的建立流程如下，图2为本发明实施例中循证链建立的流程图；请参照图2，其流程简单描述如下：面对领域体应用设定问题，然后收集或筛选资料，用于知识的证明，然后根据提取有效证据的方式不同，分为通过人工提炼相关知识和机器提炼相关知识两个方向；针对人工提炼知识(也可称为有效证据)这一方向，通过添加证据，上传原始资料文件的方式完成有效证据的收集，在此基础上，是基于有效证据对知识的证明过程，而该证明过程，需要编写说明，论证资料与知识的关系，最后建立索引，将知识、证据文件、证明过程形成循证链，然后基于所述循证链对知识进行评价和论证，并最终使相应的知识生效。针对机器提炼相关知识这一方向，通过添加证据，机器将逐一列出可证明知识的证据文件，然后进行证明过程，机器对找证据文件的语音解析和分析，获得分析结果，根据分析结果，建立索引，将知识、证据文件、证明过程形成循证链，然后基于所述循证链对知识进行评价和论证，并最终使相应的知识生效。
47.具体的，循证链建立的方式如下：
48.基于循证链技术评价知识，共分6个部分，概括如下：第一部分，确定证明人和评价人；第二部分，设定应用场景；第三部分，收集(筛选)资料；第四部分，知识举证；第五部分，证明过程；第六部分，生成循证链；第七部分，基于循证链进行评价。其中，第六部分和第七部分为本实施例的核心部分。
49.针对第一部分，确定证明人和评价人。
50.所述证明人职责为：对知识进行举证和论述，证明知识存在，准确和适用。
51.所述评价人职责为：按照评价要求，为循证链打分。
52.由于合理用药的专业性，参与证明和评价的人员都应该具备专业背景，熟知行业内的标准和规范，文献检索方法等技能，参与人员的学历、专业、职称、从业年限等信息也作为评价的参数，作为权威性评价的依据。
53.针对第二部分，设定应用场景。
54.该部分由证明人操作。面对已有的知识，列出是否适用于某应用场景，可以解决的具体问题。就是先有知识，对应场景。例如：一个药品的极限剂量，是否可以用于开处方，或处方审核应用。知识可以用于多种应用场景，可以分别论证，也可以在一个论证下证明适用多个场景。
55.此外，也可以基于场景和问题，生产知识。即先有场景，再有知识。例如：需要解决药品安全剂量的问题，收集各种资料，经过论证确认一个安全剂量。总之这个过程为知识设
定了一系列场景。
56.针对第三部分，收集(筛选)资料。
57.该部分由证明人操作。确定知识和应用场景后，需要证明人面向知识和场景收集相关资料。收集资料的目的是，通过阅读和解析资料，找到证明知识成立、相关细节和指标参数的证据。收集、筛选资料可以是人工查找文献库、资料库，也可以由人工智能、计算机系统从资料库中自动筛选。通过资料管理系统，对收集到的资料进行统一管理，建立资料的摘要、关键词、作者、自定义标签等索引，方便检索、分类和浏览。
58.针对第四部分，知识举证。
59.该部分由证明人操作。具体操作方法就是从所有资料中筛选出有效证据。证据可以证明知识成立，或证明其参数准确、场景适用。列出的证据可能是不同内容形式的文件，记录证据的数据结构包括以下几个方面：(1)资料名称，文本信息。(2)资料类型。(3)资料库id。(4)作者。(5)发布时间。(6)关键词。(7)摘要。(8)链接地址。
60.以上数据结构为第一数据结构，其形式相对通用，还可针对不同领域要求，增加证据所需数据项。基于合理用药知识的特点，证据类型通常为：药品说明书，临床指南，临床试验相关文献等。
61.针对第五部分，证明过程。
62.该部分由证明人操作。论证并记录从证据到知识的推论过程。包括：引用证据id及地址、对证据的解读、论证方法和结论、计算参数、计算方法或公式、中间数据等。论证记录要求可以复现，即通过证据，重新推导知识，验证相关参数和计算方法。如果是人工智能或信息系统提炼知识的，证明过程应记录执行软件的名称及版本、运行环境、执行参数、计算公式、中间数据、统计分析方法、分析结果等、例如：对文章的分词结果，归类标签等。
63.证明信息包含以下数据结构：(1)证明过程简单描述。(2)证明的详细描述。(3)证据列表。(4)证明人信息。(5)证明项目信息。
64.证明过程可以一对一，即一个知识对应一个证明；也可以一对多，即一个知识分多个方面、多个场景、多个实施步骤证明。由不同人，引用不同证据，使用不同方法，从不同方面论证一个知识的存在。
65.第六部分，生成循证链。该部分由证明人操作。
66.所述循证链包括四方面的信息，分别如下：(1)知识，包含知识的具体内容，应用场景和解决的问题(参考第二部分的内容)，知识在知识库中的编号或访问地址，(2)证明信息，知识的证明过程及证据资料，参考第五部分的内容。(3)证明人信息，证明人的姓名，职称，学历等信息，参考第五部分的内容。(4)证明项目信息，是哪个权威机构，或项目评价，参考第五部分的内容。
67.将知识，证明信息，证明人信息等参数，拼接成组成json格式数据，具体的，当为纯文本信息时，将文本内容作为值传入；当为多字段文本信息时，将字段名称和内容再组成键值对，生成一个子对象作为值传入，当含文件附件时，增加附加资料库访问地址。
68.将json数据中所有数据，按键值名称排序，进行hash算法(哈希算法)，获得内容的“消息摘要”，称为“循证指纹”，通过数字签名技术，用证明人的私钥，对“循证指纹”进行签名，保证信息中知识、证据、证明信息及证明人等数据不可伪冒，不可篡改，不可否认。在数据库中存储知识、证据，证明过程，证明人的原文和循证指纹信息，数字签名信息，生成一条
循证链。存储可使用现有任何数据库，包括关系对象型数据库，如mysql，oracle，sqlserver等，也可以存入各种nosql数据库，如mangodb，neo4j等。
69.第七部分，基于循证链进行评价。
70.通过循证链，追溯知识、证据和证明过程，核实知识与证据、证明过程，证明人之间的关系，评价知识的准确性和适用性，确定知识是否可以被继续保留。
71.第一、循证链有效性评价。
72.通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果，知识被修改过，或证据失效了，都意味循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分。
73.第二、循证链权威性评估。
74.(1)证据权威性评价，通过引用证据的权威性，反映循证链的权威性。证据权威性可以从以下几个方面评价，权重40分，每项10分。包括：a)证据是否最新版，b)证据来源权威性，c)证据级别，d)证据在其他循证链的评价。
75.(2)证明人权威性评价。对比证明人的专业、职称、学历或技术等级、工作年限，通常级别越高的技术人员，权威性越高，专业与应用场景相关度越高，权威性越高。权重40分，每项10分。a)专业相关性，b)职称或技术等级，c)学历等级，d)工作年限。
76.(3)评价项目，按照国家机关法定，多方机构联合，权威机构/学协会，企业，个人的顺序得分，权重20分。权威性作为系数，将与后面评价结果相乘，得到总评分。
77.第三、循证链准确性评价。
78.对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算准确无误，没有造假或篡改。证明过程质量可设定评价分数，总分100分，每项25分。
79.a)论证逻辑合理，因果成立。
80.b)证据引用合理，引用证据与论证逻辑相关。
81.c)推算，论证过程可复现。
82.d)步骤完整，参数、指标设定准确。
83.对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算准确无误，没有造假或篡改。证明过程质量可设定评价分数，总分100分，每项25分。
84.a)论证逻辑合理，b)证据引用合理，c)推算合理，d)步骤完整性。
85.第四、循证链适应性评估。a)证据与解决问题及场景的相关性。b)可操作性证明。c)简便性证明。d)经济性证明。e)安全性证明。
86.权威性评分为：a，准确性评分为：c，准确性系数为：sc，表示准确性评分占比。适用性评分为：u，适用性系数为：su，表示适用性评分占比。
87.总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100。
88.根据知识库及应用场景需要，可以适当调整适用性、准确性的系数，侧重考查适用性或准确性。如果知识没有循证链，或循证链失效，则不能证明知识，其评分为0。面对不能建立循证关系的知识，可以考虑重新论证评价，或淘汰知识。对于循证链没有变化的知识，
可以沿用原有评价，实现对知识的快速筛选和质量改进。
89.按照合理用药知识的特点，可以设立以下几个评价维度：1.权威性。2.准确性。3.适用性。
90.需要说明的是，循证链应用场景包括：1、新建知识库，对知识进行评价入库；2、对已有知识库进行清理，筛选失效知识，低质量的知识，进行重新评价或淘汰；3、证据跟踪，证据更新后，快速调整知识，重新评价。
91.上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
92.在另一实施例中，所述基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库，包括：
93.采用人工检索或人工智能检索的方式从资料库中收集和/或筛选资料；
94.对所述收集和/或筛选出的资料进行统一管理；
95.将所述资料的摘要、关键词、作者和自定义标签作为索引，通过索引完成对资料的检索、分类和浏览；
96.将具有索引的资料形成证据，记录于证据资料库中。
97.上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是采用人工检索或人工智能检索的方式从资料库中收集和/或筛选资料；对所述收集和/或筛选出的资料进行统一管理；将所述资料的摘要、关键词、作者和自定义标签作为索引，通过索引完成对资料的检索、分类和浏览；将具有索引的资料形成证据，记录于证据资料库中。
98.具体的，确定知识和应用场景后，需要证明人面向知识和场景收集相关资料。收集资料的目的是，通过阅读和解析资料，找到证明知识成立、相关细节和指标参数的证据。收集、筛选资料可以是人工查找文献库、资料库，也可以由人工智能、计算机系统从资料库中自动筛选。通过资料管理系统，对收集到的资料进行统一管理，建立资料的摘要、关键词、作者、自定义标签等索引，方便检索、分类和浏览。
99.上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
100.在另一实施例中，所述采用预设的第一数据结构记录筛选结果，包括：
101.所述第一数据结构包括数据项、数据项的类别和自由数据项；
102.所述数据项包括以下项目中的一种或者多种组合：资料名称、资料类型、资料库id、作者、发布时间、关键词、摘要、链接地址；
103.所述数据项的类别包括：必填和选填；
104.所述自由数据项是根据不同领域要求，增加的证据所需数据项。
105.上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是所述第一数据结构包括数据项、数据项的类别和自由数据项；所述数据项包括以下项目中的一种或者多种组合：资料名称、资料类型、资料库id、作者、发布时间、关键词、摘要、链接地址；所述数据项的类别包括：
必填和选填；所述自由数据项是根据不同领域要求，增加的证据所需数据项。
106.具体的，记录证据的数据结构包括以下几个方面：(1)资料名称，文本信息，必填，例如：文献标题，法律名称。(2)资料类型，文本信息，必填，例如：文献，法规，药品说明书。(3)资料库id：文本格式，必填。(4)作者，文本信息，选填，例如：论文作者，说明书厂家。(5)发布时间，日期格式，选填。(6)关键词：文本格式，选填。(7)摘要：文本格式，选填。(8)链接地址：url，选填。
107.以上数据结构为第一数据结构，其形式相对通用，还可针对不同领域要求，增加证据所需数据项。基于合理用药知识的特点，证据类型通常为：药品说明书，临床指南，临床试验相关文献等。
108.上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
109.在另一实施例中，所述第二数据结构包括：json格式数据；
110.所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中，包括：将json数据结构中所有数据，按键值名称排序；对经过排序的数据进行hash算法，确定循证指纹；通过数字签名技术，用证明人的私钥，对所述循证指纹进行签名；在循证链数据库中存储知识以及知识对应的知识id、证据以及证据对应的证据id，证明过程、证明人的原文和循证指纹信息和数字签名信息，并将上述信息生成一条循证链。
111.上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是将知识，证明信息，证明人信息等参数，拼接成组成json格式数据，具体的，当为纯文本信息时，将文本内容作为值传入；当为多字段文本信息时，将字段名称和内容再组成键值对，生成一个子对象作为值传入，当含文件附件时，增加附加资料库访问地址。
112.具体的生成的json数据结构示范如下：
113.[0114][0115]
discuss:”拜耳为阿司匹林原研厂家，该说明书被作为国内其他品牌阿司匹林的范本，该厂家通过临床试验，证明了合理剂量，并第一个通过药监局审批。说明书中推荐剂量为100mg”,
[0116][0117]
将json数据中所有数据，按键值名称排序，进行hash算法(哈希算法)，获得内容的“消息摘要”，称为“循证指纹”，通过数字签名技术，用证明人的私钥，对“循证指纹”进行签名，保证信息中知识、证据、证明信息及证明人等数据不可伪冒，不可篡改，不可否认。在数据库中存储知识、证据，证明过程，证明人的原文和循证指纹信息，数字签名信息，生成一条循证链。存储可使用现有任何数据库，包括关系对象型数据库，如mysql，oracle，sqlserver等，也可以存入各种nosql数据库，如mangodb，neo4j等。
[0118]
需要说明的是，json的全称是”javascript object notation”，意思是javascript对象表示法，它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。xml也是一种数据交换格式，为什么没有选择xml呢？因为xml虽然可以作为跨平台的数据交换格式，但是在js(javascript的简写)中处理xml非常不方便，同时xml标记比数据多，增加了交换产生的流量，而json没有附加的任何标记，在js中可作为对象处理，所以我们更倾向于选择json来交换数据。
[0119]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0120]
在另一实施例中，所述有效性评估包括：通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果知识被修改过，或证据失效了，则说明循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分；
[0121]
所述权威性评估包括：证据权威性评价；证明人权威性评价、评价项目；
[0122]
所述证据权威性评价因素包括：证据是否是最新版、证据来源的权威性、证据级别以及证据在其他循证链的评价；
[0123]
所述证明人权威性评价因素包括：专业相关性、职称或技术等级、学历等级和工作年限；
[0124]
所述评价项目包括：评价是否是在权威的项目或权威机构组织进行的、评价是企业还是个人行为；按照国家机关法定、多方机构联合、权威机构/学协会、企业、个人的顺序
进行评分；
[0125]
所述准确性评价包括：对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算是否准确无误，有没有造假或篡改；
[0126]
所述适应性评价是证据与解决问题及场景的相关性；包括：
[0127]
可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用以解决设定问题；
[0128]
简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法；
[0129]
经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法；
[0130]
安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法
[0131]
所述权威性评分为a，准确性评分为c，准确性系数为sc，适用性评分为u，适用性系数为su，总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100；
[0132]
基于所述总评分对所述知识进行合理性评估。
[0133]
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是通过循证链，追溯知识、证据和证明过程，核实知识与证据、证明过程，证明人之间的关系，评价知识的准确性和适用性，确定知识是否可以被继续保留。
[0134]
第一、循证链有效性评价。
[0135]
通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果，知识被修改过，或证据失效了，都意味循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分。
[0136]
第二、循证链权威性评估。
[0137]
通过以下三个方面评价，总分100分。
[0138]
(1)证据权威性评价，通过引用证据的权威性，反映循证链的权威性。证据权威性可以从以下几个方面评价，权重40分，每项10分：
[0139]
a)证据是否最新版，例如法律法规，行业标准，临床指南，说明书等，都需要最新版才有价值，使用过时版本，证据评价较低。两个知识出现矛盾，比较哪个可信，也可以将证据发布时间作为参数，最新研究权威性更高。
[0140]
b)证据来源权威性，例如国家颁布标准会优于地方标准，文献来源是否为国内或国际核心期刊，药品说明书是否为原研厂家。
[0141]
c)证据级别，依据实验方法等方式评价。基于循证医学，国际上已有多种证据强度评价方法，当前应用较多的则为2001年5月英国cochrane中心制定的证据水平评价标准，其根据研究类型将证据分为5级：
[0142]ⅰ级，设计良好的随机对照试验；
[0143]ⅱ级，设计较好的队列或者病例对照研究；
[0144]ⅲ级，病历报告或者有缺点的临床试验；
[0145]ⅳ级，病例分析或者质量差的病例对照研究；
[0146]
v级，专家意见或者基于生理、病理生理和基础研究的证据。
[0147]
d)证据在其他循证链的评价。优质的证据可能被多个知识的证明过程引用。每次引用都会有其权威性的评价，以往其他项目的权威评价次数，平均分数，可以作为参考依
据。
[0148]
(2)证明人权威性评价。对比证明人的专业、职称、学历或技术等级、工作年限，通常级别越高的技术人员，权威性越高，专业与应用场景相关度越高，权威性越高。权重40分，每项10分。
[0149]
a)专业相关性，评价人的专业与应用场景的匹配度。
[0150]
b)职称或技术等级，按照高级，副高级，中级，初级，无级别等确定得分。
[0151]
c)学历等级，按照博士及以上，硕士，本科，专科，其他确定得分。
[0152]
d)工作年限，按照30年以上，25年，20年，15年，10年，5年分配得分。
[0153]
(3)评价项目，评价是否是在权威的项目，或权威机构组织进行的，还是企业或个人行为。按照国家机关法定，多方机构联合，权威机构/学协会，企业，个人的顺序得分，权重20分。
[0154]
权威性作为系数，将与后面评价结果相乘，得到总评分。
[0155]
第三、循证链准确性评价。
[0156]
对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算准确无误，没有造假或篡改。证明过程质量可设定评价分数，总分100分，每项25分。
[0157]
a)论证逻辑合理，因果成立。
[0158]
b)证据引用合理，引用证据与论证逻辑相关。
[0159]
c)推算，论证过程可复现。
[0160]
d)步骤完整，参数、指标设定准确。
[0161]
第四、循证链适应性评估。
[0162]
评价知识、证据、证明过程是否切题。即评估知识是否面向应用场景，可以有效解决对应的问题，符合行业标准或领域共识。总分100分，每项20分：
[0163]
a)证据与解决问题及场景的相关性。
[0164]
b)可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用与解决设定问题。
[0165]
c)简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法，例如：与其他方法对比，操作步骤更少，设备简单。
[0166]
d)经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法，例如：与其他方法对比，花费更少，成本更低。
[0167]
e)安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法，例如：与其他方法相比，失败率更低，失败导致损失更少。
[0168]
通过以上评分，得到每个循证链的得分，包括：权威性得分，准确性得分，适用性得分。通过以下公式可得最终评价得分：
[0169]
权威性评分为：a；准确性评分为：c，准确性系数为：sc，表示准确性评分占比；适用性评分为：u，适用性系数为：su，表示适用性评分占比。
[0170]
总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100。
[0171]
根据知识库及应用场景需要，可以适当调整适用性、准确性的系数，侧重考查适用性或准确性。如果知识没有循证链，或循证链失效，则不能证明知识，其评分为0。面对不能
建立循证关系的知识，可以考虑重新论证评价，或淘汰知识。对于循证链没有变化的知识，可以沿用原有评价，实现对知识的快速筛选和质量改进。
[0172]
按照合理用药知识的特点，可以设立以下几个评价维度：
[0173]
1.权威性：评价知识来源是否权威，是否值得信赖。具体指标包含：支持者专业权威性，评价者的专业权威性，选用证据的权威性等。
[0174]
2.准确性：知识本体的描述是否全面，有无遗漏细节，所有过程、细节和指标是否都有证据可以证明。具体指标包含：描述是否全面，参数或流程是否清晰，举证是否得当，过程是否可以复现等。
[0175]
3.适用性：知识有明确的适用场景，可以解决哪些问题，不能解决哪些问题。具体指标包含：证据与应用场景、问题的相关性，方法可操作性，方法的不可替代性，方法的经济性，方法的简便性等。
[0176]
需要说明的是，循证链应用场景包括：1、新建知识库，对知识进行评价入库；2、对已有知识库进行清理，筛选失效知识，低质量的知识，进行重新评价或淘汰；3、证据跟踪，证据更新后，快速调整知识，重新评价。
[0177]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链，并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0178]
在另一实施例中，通过数字签名技术，用证明人的私钥，对循证指纹进行签名，保证信息中知识、证据、证明信息及证明人等数据不可伪冒，不可篡改，不可否认。在这一方案中，针对数字签名技术的算法，本实施例提供一种优选的方案，具体方案如下：
[0179]
利用hash函数获得消息摘要的最小序列值i0对应的消息摘要
[0180][0181]
s
i
＝h(s|i)，i＝1，2，...n
[0182]
其中：为最小序列值i0对应的消息摘要，h(
·
)表示hash函数，m为待签名的消息，min[α(v
i
)]表示α(v
i
)取值最小时对应的值；v
i
为利用β算法将s
i
转换为长度为n的序列v
i
；α(v
i
)为根据α译制算法对v
i
进行尝试译码的译码结果序列；s
i
为序列值为i对应的消息摘要，i为消息摘要的序列值，n为消息摘要的数量；
[0183]
根据满足以下两个公式的参数计算确定采用尝试译码将序列值为i0的消息摘要译出的字z：
[0184][0185]
h＝s+h1+q
[0186]
w(z)＝t
[0187]
其中，h为公钥，z
t
为z的转置，h1为(n
‑
k)
×
n阶校验矩阵，t为其纠错能力，s为随机选择的(n
‑
k)
×
(n
‑
k)阶可逆矩阵，q为n
×
n阶可逆变换矩阵，行重和列重为w，w值均大于1；
[0188]
根据确定的z，确定消息
‑
签名对为：(m，(z|i0))；i0为α(v
i
)取值最小时对应的值；
[0189]
对接收到的消息
‑
签名对进行验证，验证公式如下：
[0190]
(s+h1+q)z
t
＝h{h(m)|i0}
[0191]
其中，z
t
为z的转置，h1为(n
‑
k)
×
n阶校验矩阵，t为其纠错能力，s为随机选择的(n
‑
k)
×
(n
‑
k)阶可逆矩阵，q为n
×
n阶可逆变换矩阵，行重和列重为w，w值均大于1；h(
·
)表示hash函数，m为待签名的消息，i0为α(v
i
)取值最小时对应的值；
[0192]
若上述验证公式成立，则验证签名有效，若上述验证公式不成立，则验证签名无效。
[0193]
需要说明的是，本实施例提供的方案可以抵抗现有量子攻击，本方案利用校验矩阵的稀疏性，可以在不降低安全性的前提下，提高签名效率。
[0194]
本发明还提供一种实施例，该实施例为一种基于循证链技术的合理知识质量评价系统，图3为本发明实施例中一种基于循证链技术的合理知识质量评价系统的结构示意图，请参照图3，该系统包括以下几个部分：
[0195]
确定单元301，用于确定证明人和评价人；
[0196]
设定单元302，用于所述证明人设定知识适用的应用场景以及知识所解决的问题；
[0197]
资料收集单元303，用于基于所述应用场景以及知识所解决的问题，所述证明人从资料库中收集和/或筛选资料，形成证据资料库；
[0198]
筛选单元304，用于基于所述证据资料库，所述证明人从所述证据资料数据库中筛选出有效证据，采用预设的第一数据结构记录筛选结果，将所述筛选结果作为知识举证的依据；
[0199]
论证单元305，用于论证并记录对知识举证的证明过程，并根据证明过程获得证明结果；
[0200]
循证链生成单元306，用于基于知识的内容、应用场景以及所解决的问题、知识的证明过程、有效证据、证明人信息和证明项目信息生成循证链；所述循证链采用预设的第二数据结构的方式记录于循证链数据库中；
[0201]
评价单元307，用于基于所述循证链所述评价人对知识进行评价，所述评价包括：有效性评价、权威性评价、准确性评价和适应性评价，根据所述评价获得评价结果。
[0202]
上述技术方案的工作原理为：本发明主要针对现有技术出现的缺陷问题进行改进，通过建立合理用药知识的评价系统，在知识续存的生命周期中，包括在知识生产后的审核，质量复查，问题知识追溯，确定淘汰等过程，可以统一标准评价，获得一致的结论。通过这个系统，可以追溯知识质量并实现动态更新。
[0203]
本系统适用于对已经存在的知识进行评价，也适用于知识的生产过程中，同步产生并保留循证记录，并开展评价。知识存储基于知识库中，每条合理用药知识都有明确的文字描述，储存在知识库中，并有唯一知识id可以精准找到相对应的知识，这个知识id不会因为数据库迁移或重置而变化。
[0204]
另外，针对知识库不作限定，知识库可以用各种常见数据库，或文档形式存储的数据库。循证链与知识id绑定，并可以通过知识id找到相对应的知识。
[0205]
基于循证链技术评价知识，共分6个部分，概括如下：第一部分，确定证明人和评价人；第二部分，设定应用场景；第三部分，收集(筛选)资料；第四部分，知识举证；第五部分，证明过程；第六部分，生成循证链；第七部分，基于循证链进行评价。其中，第六部分和第七部分为本实施例的核心部分。
[0206]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0207]
在另一实施例中，所述资料筛选单元还包括：
[0208]
检索子单元，用于采用人工检索或人工智能检索的方式从资料库中收集和/或筛选资料；
[0209]
管理子单元，用于对所述收集和/或筛选出的资料进行统一管理；
[0210]
索引建立子单元，用于将所述资料的摘要、关键词、作者和自定义标签作为索引，通过索引完成对资料的检索、分类和浏览；
[0211]
记录子单元，用于将具有索引的资料形成证据，记录于证据资料库中。
[0212]
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是确定知识和应用场景后，需要证明人面向知识和场景收集相关资料。收集资料的目的是，通过阅读和解析资料，找到证明知识成立、相关细节和指标参数的证据。收集、筛选资料可以是人工查找文献库、资料库，也可以由人工智能、计算机系统从资料库中自动筛选。通过资料管理系统，对收集到的资料进行统一管理，建立资料的摘要、关键词、作者、自定义标签等索引，方便检索、分类和浏览。
[0213]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0214]
在另一实施例中，所述筛选单元包括：
[0215]
第一数据结构子单元，用于所述第一数据结构包括数据项、数据项的类别和自由数据项；
[0216]
数据项子单元，用于所述数据项包括以下项目中的一种或者多种组合：资料名称、资料类型、资料库id、作者、发布时间、关键词、摘要、链接地址；
[0217]
数据项的类别子单元，用于所述数据项的类别包括：必填和选填；
[0218]
自由数据项子单元，用于所述自由数据项是根据不同领域要求，增加的证据所需数据项。
[0219]
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是记录证据的数据结构包括以下几个方面：
[0220]
(1)资料名称，文本信息，必填，例如：文献标题，法律名称。(2)资料类型，文本信息，必填，例如：文献，法规，药品说明书。(3)资料库id：文本格式，必填。(4)作者，文本信息，选填，例如：论文作者，说明书厂家。(5)发布时间，日期格式，选填。(6)关键词：文本格式，选填。(7)摘要：文本格式，选填。(8)链接地址：url，选填。
[0221]
以上数据结构为第一数据结构，其形式相对通用，还可针对不同领域要求，增加证据所需数据项。基于合理用药知识的特点，证据类型通常为：药品说明书，临床指南，临床试验相关文献等。
[0222]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否
变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0223]
在另一实施例中，所述第二数据结构包括：json格式数据；
[0224]
所述循证链生成单元包括：
[0225]
排序子单元，用于将json数据结构中所有数据，按键值名称排序；
[0226]
循证指纹确定子单元，用于对经过排序的数据进行hash算法，确定循证指纹；
[0227]
签名子单元，用于通过数字签名技术，用证明人的私钥，对所述循证指纹进行签名；
[0228]
生成子单元，用于在循证链数据库中存储知识以及知识对应的知识id、证据以及证据对应的证据id，证明过程、证明人的原文和循证指纹信息和数字签名信息，并将上述信息生成一条循证链。
[0229]
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是将知识，证明信息，证明人信息等参数，拼接成组成json格式数据，具体的，当为纯文本信息时，将文本内容作为值传入；当为多字段文本信息时，将字段名称和内容再组成键值对，生成一个子对象作为值传入，当含文件附件时，增加附加资料库访问地址。
[0230]
具体的生成的json数据结构示范如下：
[0231][0232]
discuss:”拜耳为阿司匹林原研厂家，该说明书被作为国内其他品牌阿司匹林的范本，该厂家通过临床试验，证明了合理剂量，并第一个通过药监局审批。说明书中推荐剂量为100mg”,
[0233]
[0234][0235]
将json数据中所有数据，按键值名称排序，进行hash算法(哈希算法)，获得内容的“消息摘要”，称为“循证指纹”，通过数字签名技术，用证明人的私钥，对“循证指纹”进行签名，保证信息中知识、证据、证明信息及证明人等数据不可伪冒，不可篡改，不可否认。在数据库中存储知识、证据，证明过程，证明人的原文和循证指纹信息，数字签名信息，生成一条循证链。存储可使用现有任何数据库，包括关系对象型数据库，如mysql，oracle，sqlserver等，也可以存入各种nosql数据库，如mangodb，neo4j等。
[0236]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0237]
在另一实施例中，所述有效性评估包括：通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果知识被修改过，或证据失效了，则说明循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分；
[0238]
所述权威性评估包括：证据权威性评价；证明人权威性评价、评价项目；
[0239]
所述证据权威性评价因素包括：证据是否是最新版、证据来源的权威性、证据级别以及证据在其他循证链的评价；
[0240]
所述证明人权威性评价因素包括：专业相关性、职称或技术等级、学历等级和工作年限；
[0241]
所述评价项目包括：评价是否是在权威的项目或权威机构组织进行的、评价是企业还是个人行为；按照国家机关法定、多方机构联合、权威机构/学协会、企业、个人的顺序进行评分；
[0242]
所述准确性评价包括：对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算是否准确无误，有没有造假或篡改；
[0243]
所述适应性评价是证据与解决问题及场景的相关性；包括：
[0244]
可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用以解决设定问题；
[0245]
简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法；
[0246]
经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法；
[0247]
安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法
[0248]
所述权威性评分为a，准确性评分为c，准确性系数为sc，适用性评分为u，适用性系数为su，总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100；
[0249]
基于所述总评分对所述知识进行合理性评估。
[0250]
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是通过循证链，追溯知识、证据和证明过程，核实知识与证据、证明过程，证明人之间的关系，评价知识的准确性和适用性，确定知识是否可以被继续保留。
[0251]
第一、循证链有效性评价。
[0252]
通过循证链存储的知识id，证据id，找到相应的知识和证据，核对循证链信息中的知识、证据及循证指纹，与现有信息是否匹配，核对签名信息与循证指纹是否匹配，可以判断循证链是否被改动，知识或证据是否被改动。如果，知识被修改过，或证据失效了，都意味循证链失效，对应循证链的任何评价都为0分。
[0253]
第二、循证链权威性评估。
[0254]
通过以下三个方面评价，总分100分。
[0255]
(1)证据权威性评价，通过引用证据的权威性，反映循证链的权威性。证据权威性可以从以下几个方面评价，权重40分，每项10分：
[0256]
a)证据是否最新版，例如法律法规，行业标准，临床指南，说明书等，都需要最新版才有价值，使用过时版本，证据评价较低。两个知识出现矛盾，比较哪个可信，也可以将证据发布时间作为参数，最新研究权威性更高。
[0257]
b)证据来源权威性，例如国家颁布标准会优于地方标准，文献来源是否为国内或国际核心期刊，药品说明书是否为原研厂家。
[0258]
c)证据级别，依据实验方法等方式评价。基于循证医学，国际上已有多种证据强度评价方法，当前应用较多的则为2001年5月英国cochrane中心制定的证据水平评价标准，其根据研究类型将证据分为5级：
[0259]ⅰ级，设计良好的随机对照试验；
[0260]ⅱ级，设计较好的队列或者病例对照研究；
[0261]ⅲ级，病历报告或者有缺点的临床试验；
[0262]ⅳ级，病例分析或者质量差的病例对照研究；
[0263]
v级，专家意见或者基于生理、病理生理和基础研究的证据。
[0264]
d)证据在其他循证链的评价。优质的证据可能被多个知识的证明过程引用。每次引用都会有其权威性的评价，以往其他项目的权威评价次数，平均分数，可以作为参考依据。
[0265]
(2)证明人权威性评价。对比证明人的专业、职称、学历或技术等级、工作年限，通常级别越高的技术人员，权威性越高，专业与应用场景相关度越高，权威性越高。权重40分，每项10分。
[0266]
a)专业相关性，评价人的专业与应用场景的匹配度。
[0267]
b)职称或技术等级，按照高级，副高级，中级，初级，无级别等确定得分。
[0268]
c)学历等级，按照博士及以上，硕士，本科，专科，其他确定得分。
[0269]
d)工作年限，按照30年以上，25年，20年，15年，10年，5年分配得分。
[0270]
(3)评价项目，评价是否是在权威的项目，或权威机构组织进行的，还是企业或个人行为。按照国家机关法定，多方机构联合，权威机构/学协会，企业，个人的顺序得分，权重20分。
[0271]
权威性作为系数，将与后面评价结果相乘，得到总评分。
[0272]
第三、循证链准确性评价。
[0273]
对知识证明的过程及结论评价，评价证明过程是否完整，证明逻辑是否合理，计算是否可以复现，步骤和中间数据是否完整，计算准确无误，没有造假或篡改。证明过程质量可设定评价分数，总分100分，每项25分。
[0274]
a)论证逻辑合理，因果成立。
[0275]
b)证据引用合理，引用证据与论证逻辑相关。
[0276]
c)推算，论证过程可复现。
[0277]
d)步骤完整，参数、指标设定准确。
[0278]
第四、循证链适应性评估。
[0279]
评价知识、证据、证明过程是否切题。即评估知识是否面向应用场景，可以有效解决对应的问题，符合行业标准或领域共识。总分100分，每项20分：
[0280]
a)证据与解决问题及场景的相关性。
[0281]
b)可操作性证明，有证明过程，证明知识可在实际场景中实现，用与解决设定问题。
[0282]
c)简便性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较简便方法，例如：与其他方法对比，操作步骤更少，设备简单。
[0283]
d)经济性证明，有证明过程，证明知识是解决问题的较经济方法，例如：与其他方法对比，花费更少，成本更低。
[0284]
e)安全性证明，有证明过程，证明知识是解决问题较安全的方法，例如：与其他方法相比，失败率更低，失败导致损失更少。
[0285]
通过以上评分，得到每个循证链的得分，包括：权威性得分，准确性得分，适用性得分。通过以下公式可得最终评价得分：
[0286]
权威性评分为：a；准确性评分为：c，准确性系数为：sc，表示准确性评分占比；适用性评分为：u，适用性系数为：su，表示适用性评分占比。
[0287]
总评分＝(c
×
sc+u
×
su)
×
a
÷
100。
[0288]
根据知识库及应用场景需要，可以适当调整适用性、准确性的系数，侧重考查适用性或准确性。如果知识没有循证链，或循证链失效，则不能证明知识，其评分为0。面对不能建立循证关系的知识，可以考虑重新论证评价，或淘汰知识。对于循证链没有变化的知识，可以沿用原有评价，实现对知识的快速筛选和质量改进。
[0289]
按照合理用药知识的特点，可以设立以下几个评价维度：
[0290]
1.权威性：评价知识来源是否权威，是否值得信赖。具体指标包含：支持者专业权威性，评价者的专业权威性，选用证据的权威性等。
[0291]
2.准确性：知识本体的描述是否全面，有无遗漏细节，所有过程、细节和指标是否都有证据可以证明。具体指标包含：描述是否全面，参数或流程是否清晰，举证是否得当，过程是否可以复现等。
[0292]
3.适用性：知识有明确的适用场景，可以解决哪些问题，不能解决哪些问题。具体指标包含：证据与应用场景、问题的相关性，方法可操作性，方法的不可替代性，方法的经济性，方法的简便性等。
[0293]
需要说明的是，循证链应用场景包括：1、新建知识库，对知识进行评价入库；2、对
已有知识库进行清理，筛选失效知识，低质量的知识，进行重新评价或淘汰；3、证据跟踪，证据更新后，快速调整知识，重新评价。
[0294]
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对循证信息进行汇总，建立知识与证据及其论证关系的信息链,并通过循证指纹、签名技术，实现快速推算信息是否变更，保证循证链信息不可伪造、不可篡改、不可否认，另外运用循证链实现知识评价，改善现有知识库无法有效评价知识的现状。
[0295]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。