1.一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：目标医院遍历区块链上每个区块的医疗数据得到药品使用特征向量，所述区块为医院保存医疗数据的区块；所述药品使用特征向量为所述医疗数据的出现比例；根据所述药品使用特征向量将所遍历的医院分为正常医院集合和异常医院集合；

获取所述正常医院集合中药品使用特征向量的均值，根据所述均值获取所述异常医院集合中每个异常医院的异常用药向量序列，根据异常用药向量序列获取异常特征稳定程度，根据所述异常特征稳定程度将所述医院分类为关注医院集和参考医院集；

获取任意两个目标医院所对应的参考医院的异常用药向量序列之间的相似度，根据所述相似度将所述参考医院集划分为多个相似类别；根据每个相似类别内所述参考医院的异常特征稳定程度和异常用药向量获取第一融合向量；

获取所述参考医院集中所述异常特征稳定程度的总变差以及所述异常特征稳定程度的均值，根据参考医院集的所述第一融合向量、总变差以及均值获取第二融合向量；

根据所述第二融合向量获取医院的异常用药程度，根据所述异常用药程度以及工作量获取所述医院的可接受程度；所述工作量为所述目标医院遍历的所述区块的数目与区块链上总区块数目的比值；根据每个医院的可接受程度决定给予奖励的对应医院。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述药品使用特征向量将所遍历的医院分为正常医院集合和异常医院集合的步骤，包括：对所遍历的所有所述医院的药品使用特征向量进行聚类，所述药品使用特征向量集中密集分布的为正常医院集合，其余为异常医院集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述异常医院集合中每个异常医院的异常用药向量序列的步骤，进一步包括：获取所述正常医院集合内所有所述药品使用特征向量的均值，计算所述异常医院集合内每个所述药品使用特征向量与所述均值的差值，对所述差值取绝对值得到对应异常医院的异常用药向量序列。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据异常用药向量序列获取异常特征稳定程度的步骤，包括：获取所述异常用药向量序列中每个异常用药向量的模长得到异常用药程度序列，根据所述异常用药程度序列中非零元素的比例获取所述异常特征稳定程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取任意两个目标医院所对应的参考医院的异常用药向量序列之间的相似度的步骤，包括：获取两个目标医院对应所述参考医院集之间的交集，所述交集中的每一个医院对应两个所述异常用药向量序列，计算两个所述参考医院集之间的交并比，以及两个所述异常用药向量序列的异常特征稳定程度，根据所述交并比以及两个所述异常特征稳定程度获取所述相似度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个相似类别内所述参考医院的异常特征稳定程度和异常用药向量获取第一融合向量的步骤，包括：获取所述相似类别中任意参考医院的异常特征稳定程度与所述相似类别中所有参考医院异常特征稳定程度之和的比值，将所述比值作为所述参考医院对应异常用药向量的第一权重，获取所述第一融合向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据参考医院集的所述第一融合向量、总变差以及均值获取第二融合向量的步骤，包括：获取所述均值与所述总变差的比值，以所述比值作为所述第一融合向量的第二权重，获取第二融合向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常用药程度以及工作量获取所述医院的可接受程度的步骤，包括：获取所述医院的异常用药程度与所述工作量的乘积，所述乘积为所述可接受程度。

9.一种基于区块链技术的医疗数据存储及大数据挖掘系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 8任意一项所述方法的步骤。

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