编辑推荐：
智能医疗系统中区块链存储的患者数据需高效处理，排队模型不可或缺。研究人员基于马尔可夫链构建 “Markovian-batch-service” 排队框架，模拟输入与处理参数。结果表明该模型可评估系统性能，为优化智能医疗架构提供支持，助力提升诊疗效率与数据安全。
在智能医疗快速发展的当下，海量医疗数据的高效处理与安全共享成为亟待解决的难题。传统医疗系统在数据存储、传输及安全性方面存在诸多瓶颈，如中心化数据库易受攻击、数据共享流程繁琐且耗时，导致患者诊疗效率低下，重复检查等问题频发。为突破这些困境，来自印度 Koneru Lakshmaiah 教育基金会等机构的研究人员，针对智能医疗系统中区块链数据处理的关键需求，开展了基于马尔可夫过程的区块链排队系统建模研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》，为智能医疗的优化提供了新的理论与技术支撑。
研究人员主要采用了排队理论、马尔可夫链建模及计算机仿真技术。通过构建 “Markovian-batch-service” 排队框架，结合泊松分布（Poisson distribution）和指数分布（exponential distribution）模拟数据到达与服务过程，并利用 Matlab 进行仿真验证，分析系统在不同到达率（λ）和服务率（μ）下的性能表现。
研究结果
排队系统基础理论
排队系统由到达过程、服务过程和队列三部分组成，其性能可通过平均等待时间、平均空闲时间等指标评估。单服务器队列（M/M/1 模型）中，当到达率超过服务率时，系统会出现拥堵，等待时间显著增加；多服务器队列（M/M/k 模型）通过并行处理可有效分担负载，提升系统效率。马尔可夫链的无后效性使其适用于描述队列状态转移，通过构建状态转移矩阵可分析系统稳定性与概率分布。
区块链在医疗中的应用与安全挑战
区块链技术凭借去中心化、不可篡改等特性，可优化医疗数据共享与存储，如患者电子健康记录（EHR）的安全传输与访问。但同时面临 Sybil 攻击、51% 攻击、智能合约漏洞等安全威胁。研究提出通过身份管理、共识机制（如拜占庭容错 BFT）、加密技术等策略提升系统安全性。
基于马尔可夫链的区块链排队模型构建
模型定义了患者、医生、管理员等角色权限，数据通过马尔可夫到达过程（MkAP）进入区块链系统，经块生成、区块链构建等阶段完成处理。智能合约实现交易审批、发票生成等自动化任务。仿真结果显示，该模型在延迟、吞吐量、信道利用率等指标上优于传统系统，尤其在高负载下表现更优。
性能评估与 scalability 分析
单服务器队列性能评估表明，到达率与服务率的平衡直接影响系统效率；多服务器队列中，服务率的提升可显著降低等待时间。通过负载均衡技术（H_FAC 算法），系统在节点扩展时仍能保持较高吞吐量与成功率，延迟降低 20%，验证了模型的可扩展性。
结论与意义
该研究构建的基于马尔可夫过程的区块链排队模型，为智能医疗系统的数据处理提供了高效、安全的解决方案。通过数学建模与仿真分析，证明了模型在优化队列管理、提升系统性能方面的有效性，为区块链在医疗领域的实际应用奠定了理论基础。研究成果有助于推动智能医疗中实时数据处理、精准诊疗及医疗资源优化配置的发展，对提升医疗服务效率与安全性具有重要意义。未来研究可进一步探索优先级服务策略及隐私保护技术，以完善模型在复杂医疗场景中的应用。
