1.一种医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：在数据终端获取到当前医疗数据时，获取所述当前医疗数据对应的ID码，并获取所述ID码对应的数据链表，在所述数据链表中生成新的数据存储节点；其中，每个所述数据存储节点包括生成时间单元、时间序列单元、疾病种类序列单元和存储地址单元；

识别所述当前医疗数据的生成时间，将所述生成时间记录在所述数据存储节点的生成时间单元；

将所述当前医疗数据的生成时间与所述数据链表中存储的其他医疗数据的生成时间进行排序，以得到所述当前医疗数据的时间排序值，将所述时间排序值记录在新的所述数据存储节点的时间序列单元；

识别所述当前医疗数据的疾病种类，并将所述疾病种类记录在所述疾病种类序列单元；

为所述当前医疗数据对应分配当前存储地址，并将所述当前存储地址记录在所述存储地址单元；

所述为所述当前医疗数据对应分配当前存储地址，并将所述当前存储地址记录在所述存储地址单元的步骤之前，还包括：在当前医疗数据为ID码的第一条医疗数据时，根据当前医疗数据计算ID码的预估存储空间，其中计算ID码的预估存储空间参照如下步骤进行：从当前医疗数据中获取存储空间影响指标，以组成存储空间影响指标序列：；

其中，Y为存储空间影响指标序列，M为存储空间影响指标总数，yj为当前医疗数据的第j个存储空间影响指标，1≤j≤M；

获取每一存储空间影响指标预计占用的存储空间大小，以及第一条医疗数据对应的疾病种类预计的随访时间和随访周期：；

其中，X为预估存储空间，Bj为当前医疗数据的第j个影响指标的预估占用存储空间大小，S表示预计的随访总时间，h表示预设的随访周期；Z0为根据当前医疗数据中的患者年龄而预留的标准存储空间；

其中，预估存储空间用于为ID码的医疗数据预留一个专用存储区块，以便于数据的统一存储；

根据该ID码的医疗数据更新频率与标准频率的比值，校正所述专用存储区块的空间大小；

；

其中， 为校正存储空间， 表示设定的参考医疗数据更新频率， 表示该ID码的实际平均更新频率。

2.根据权利要求1所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，各个所述数据终端与云服务器信号连接，所述数据处理方法，还包括：获取所述ID码对应的唯一身份信息，将所述ID码与所述唯一身份信息关联；

获取所述唯一身份信息在不同的所述数据终端分别关联的所述ID码所对应的全部数据链表，以生成用于记录所述唯一身份信息的全部医疗数据的数据链表查询树，其中，所述数据链表查询树的第一层级为唯一身份信息，第二层级为ID码，第三层级为数据链表。

3.根据权利要求2所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法，还包括：将所述数据链表查询树存储至云服务器，且在各个与所述云服务器建立通讯的所述数据终端生成查询端口；

获取从所述查询端口输入的唯一身份信息和按时间查询指令；

根据所述唯一身份信息调取对应的数据链表查询树；

根据调取出的所述数据链表查询树，得到各个所述ID码分别对应的多个数据链表；

按照各个不同的所述数据链表中的每个所述数据存储节点中的生成时间单元中记录的生成时间，对所有的数据存储节点重新进行时间排序，得到每个数据存储节点的整体时间排序值，并将整体时间排序值更新在每个所述数据存储节点中的所述时间序列单元中；

根据各个数据存储节点中的所述时间序列单元中更新的整体时间排序值，将各个数据存储节点进行重新排序，以得到按照时间排序的第一结果链表，以通过第一结果链表记录所述唯一身份信息随着生成时间而排列的医疗数据信息。

4.根据权利要求3所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法，还包括：获取从所述查询端口输入的唯一身份信息和疾病种类查询指令；

根据所述唯一身份信息调取对应的数据链表查询树；

根据调取出的所述数据链表查询树，得到各个所述ID码分别对应的多个数据链表；

按照各个不同的所述数据链表中的每个所述数据存储节点中的疾病种类序列单元中记录的疾病种类，提取不同的所述数据链表中符合查询疾病种类的数据存储节点；

将从不同的所述数据链表中提取出的数据存储节点按照生成时间单元中记录的生成时间进行重新排序，并将重新排序的结果记录在提取出的数据存储节点的时间序列单元中；

根据提取出的各个所述数据存储节点中的所述时间序列单元的排序值，将提取出的各个数据存储节点进行重新排序，以得到按照时间排序的第二结果链表，以通过第二结果链表记录所述唯一身份信息关于查询的疾病种类随着生成时间而排列的医疗数据信息。

5.根据权利要求1所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，所述为所述当前医疗数据对应分配当前存储地址的步骤，包括：获取所述当前医疗数据需要的存储空间；

获取所述当前医疗数据对应的数据链表中，各个所述数据存储节点中所述存储地址单元中记录的存储地址；

获取各个所述存储地址在所述数据存储节点中出现的次数排序；

按照次数排序从多到少的顺序，依次查询每个存储地址的剩余存储空间；

当被查询的存储地址的剩余存储空间大于需要的存储空间时，将被查询的所述存储地址分配给所述当前医疗数据以作为当前存储地址。

6.根据权利要求5所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述当前医疗数据对应的数据链表中，各个所述数据存储节点中所述存储地址单元中记录的存储地址的步骤之前，还包括：在当前医疗数据对应的ID码没有对应设置数据链表时，从所述当前医疗数据提取数据特征；

将所述当前医疗数据的特征作为输入数据输入数据分析模型，以从所述数据分析模型输出所述当前医疗数据的冷热程度评级；

根据所述冷热程度评级，从各个可用的所述存储地址中为所述当前医疗数据分配所述当前存储地址。

7.根据权利要求6所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，通过以下步骤输出所述当前医疗数据的冷热程度评级：遍历所述当前医疗数据，以从所述当前医疗数据中提取冷热特征，形成特征数组：；

其中，A为特征数组，n为特征总数，ai为当前医疗数据的第i个冷热特征，1≤i≤n；

获取每个特征对应的特征值，根据所述特征值对各个特征评分，以形成评分数组：；

其中，F为评分数组，fi为当前医疗数据的第i个冷热特征对应的评分；

根据所述特征数组，确定每个特征对应的特征种类，并根据特征种类确定权重系数数组：；

其中，Q为权重系数数组，qi为当前医疗数据的第i个冷热特征对应的权重系数；

根据所述特征数组、所述评分数组和所述权重系数数组，得到所述当前医疗数据的冷热程度评分：；

其中，W为冷热程度评分；

；

W1＜W2。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的医疗大数据的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法，还包括：获取数据链表在近期预设时间段内的查询次数，与最近一次查询时间；

当查询次数少于预设次数，且最近一次查询时间距离当前时间超过预设时长时，将所述数据链表对应的各个医疗数据从原存储地址转存至同一蓝光光盘进行离线存储；

将转存储蓝光光盘存储的各个医疗数据对应的数据存储节点中的存储地址单元修改为所述蓝光光盘。

9.一种智能处理系统，其特征在于，应用如权利要求1至8中任一项所述的医疗大数据的数据处理方法。