基于机器学习和区块链技术的心脏病检测系统：多数据集集成与安全存储的创新研究

心血管疾病(CVD)全球致死率高达31%，医疗数据安全威胁日益严峻。本研究创新性地整合7个心脏数据集，采用投票集成技术(89.2%准确率)结合决策树、随机森林等机器学习模型，并引入ElGamal加密和Hyperledger Fabric私有区块链，构建兼具高精度诊断与数据安全的综合系统，为智能医疗提供新范式。

心血管疾病(CVD)已成为全球健康的"头号杀手"，每年夺走1790万生命，其中低收入国家承担85%的负担。更令人担忧的是，医疗数据泄露事件呈爆发式增长——2023年单次最高泄露记录达1127万条，凸显传统医疗系统的双重危机：诊断效率不足与数据安全脆弱性。面对这一严峻挑战，库尔纳工程技术大学的研究团队在《Computers in Biology and Medicine》发表突破性研究，将机器学习与区块链技术深度融合，构建心脏病智能诊断与数据防护系统。

研究团队采用三大核心技术：1)整合7个心脏数据集(突破传统UCI克利夫兰303条记录局限)；2)开发包含决策树、随机森林、K近邻(KNN)等算法的投票集成模型；3)部署ElGamal非对称加密与Hyperledger Fabric私有区块链网络。通过JavaScript实现加密网页交互，构建端到端安全医疗系统。

【实验分析】
通过10折交叉验证，投票集成模型准确率达89.2%，显著优于单一算法。特别值得注意的是，经特征优化后剔除2个冗余属性，使随机森林的AUC(曲线下面积)提升12%。区块链测试网络实现每秒350笔交易的吞吐量，加密数据检索延迟控制在1.2秒内，满足临床实时性需求。

【结论】
该研究首次实现三大创新：1)多源异构医疗数据标准化整合方案；2)融合ElGamal加密的机器学习-区块链协同架构；3)可扩展的私有链医疗数据治理框架。相比传统系统，诊断灵敏度提高23%，数据防篡改性能达到军用级安全标准。这不仅为心脏病早期筛查提供可靠工具，更开创了"可验证机器学习"在医疗领域的新范式——所有诊断记录均通过智能合约(Smart Contract)上链存证，既保障患者隐私又满足医疗审计需求。

研究团队特别指出，选择Hyperledger Fabric而非以太坊等公有链，源于其模块化架构可定制共识机制(PBFT算法)，在保持医疗数据主权的同时，能耗仅为比特币网络的0.01%。未来计划纳入可解释AI技术，使诊断决策过程可视化，进一步满足临床合规要求。这项跨学科研究为破解全球医疗系统的"安全-效率"悖论提供了切实可行的技术路线。