在慢病随访系统的业务逻辑层创建数据校验模块，可按以下步骤进行：

1、需求分析与规则定义

梳理校验规则：结合慢病随访业务流程和数据录入规范，详细梳理出各类数据的校验规则。例如，对于患者基本信息，明确姓名、年龄、联系方式等字段的格式和范围要求；对于疾病相关数据，确定诊断结果、症状描述、检查指标等的逻辑关系和合理取值范围。

文档化规则：将梳理好的校验规则整理成详细的文档，明确每个规则的适用场景、校验条件和预期结果，为后续的代码实现提供清晰的依据。

2、架构设计

分层架构：采用分层架构思想，将数据校验模块独立出来，与业务逻辑层的其他功能模块进行解耦，提高代码的可维护性和可扩展性。例如，可以创建一个专门的ValidationService类，负责处理所有的数据校验逻辑。

模块化设计：将不同类型的数据校验规则进行模块化设计，每个模块负责处理一类数据的校验。比如，创建PatientInfoValidator模块负责患者基本信息的校验，DiseaseDataValidator模块负责疾病相关数据的校验。

3、测试与优化

单元测试：编写单元测试用例，对每个校验函数进行测试，确保其能够准确地识别合法和非法数据。可以使用 Python 的unittest或pytest框架进行单元测试。

性能优化：对数据校验模块进行性能测试，分析校验过程中的性能瓶颈，如循环嵌套过多、数据查询频繁等问题，并进行相应的优化。例如，采用缓存机制减少重复查询，优化算法复杂度等。

规则更新：随着业务的发展和数据录入规范的变化，及时更新校验规则和代码实现，确保数据校验模块始终能够适应新的需求。