基于区块链安全与堆叠深度学习的糖尿病监测系统StaBloCare研究

本文提出了一种集成区块链技术与堆叠深度学习模型的糖尿病早期预测系统StaBloCare。该系统通过融合多种机器学习分类器（DT/KNN/SVM/XGBoost/RF）与深度学习模型，在PIMA数据集上实现了90.5%的预测准确率，同时利用区块链的不可篡改特性保障医疗数据安全，为临床早期筛查提供了创新解决方案。

　　

主要贡献

我们的糖尿病预测与医疗安全研究提出以下创新点：

1. 提出混合技术：机器学习分类器与深度学习分类器的堆叠

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  通过堆叠框架结合机器学习（ML）分类器与深度学习（DL）模型，形成混合方法
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  该技术利用ML的结构化特征学习和DL的复杂模式识别能力，显著提升泛化能力与预测精度
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  堆叠模型能有效捕捉糖尿病数据集中的非线性关系与隐藏规律，优化预测结果

2. 在PIMA糖尿病数据集上实现较现有研究更高的准确率

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  我们的ML-DL堆叠模型优于传统分类器（如逻辑回归、决策树、SVM）及独立深度学习模型
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  超参数调优与先进特征选择方法使准确率显著超越既往研究
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  对比分析表明，该模型有效降低假阳性与假阴性，提升糖尿病预测可靠性

3. 区块链与机器学习的融合

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  系统结合区块链技术与AI，实现安全、透明、不可篡改的医疗数据存储与访问
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  区块链确保防篡改医疗记录，仅授权医护人员可访问患者数据
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  通过智能合约执行访问控制策略，保障隐私并防止未授权修改
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  该集成显著强化数据安全性、患者隐私与医疗记录完整性

4. 早期糖尿病预测系统

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  早期发现对预防心脏病、肾衰竭等严重并发症至关重要
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  模型可基于历史健康数据、实时传感器读数（如血糖、BMI、血压）及生活方式因素进行早期风险评估
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  AI驱动的预测分析助力医疗机构制定预防措施、生活方式干预与及时诊疗方案
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  系统可集成至物联网穿戴设备，实现持续监测与主动预警

实验成果

为识别可辅助预测价值的模式与趋势，我们收集包含768条记录、9个属性的糖尿病数据集。数据经标准化处理以提升分类算法精度，按8:2比例划分为训练集与测试集。

篡改证据演示（哈希日志）

以下Python脚本使用SHA-256哈希算法从患者记录字符串生成防篡改日志。

输出：

连接Ganache/Infura与合约设置

输出：

基于web3.py的区块链交易

样本输出：

结论与未来方向

本研究通过堆叠深度学习分类器与多种机器学习分类器，在PIDD数据集上实现糖尿病预测。为应对数据泄露、未授权访问等风险，我们利用区块链技术构建了全程保护患者数据的安全系统。