基于区块链安全与可解释人工智能（XAI）的COVID-19隐私保护诊断框架：HCTR-MGR深度学习模型

为解决COVID-19诊断中透明度不足、数据安全脆弱及隐私保护难题，研究人员开发了融合深度学习、可解释人工智能（XAI）与区块链技术的HCTR-MGR框架。该模型通过异构卷积-循环注意力迁移学习（HCTR）提升诊断性能，结合改进型大蔗鼠优化算法（MGR）增强鲁棒性，并利用基于信任的许可区块链存储加密数据。实验显示其准确率达98-99%，关键指标优于传统模型2-6%，为临床部署提供了安全、可解释的解决方案。

　　

新冠疫情暴露出医疗领域对快速精准诊断、数据安全及隐私保护的迫切需求。针对现有系统透明度低、性能不足等缺陷，这项研究提出革命性隐私保护诊断框架——基于异构卷积-循环注意力迁移学习ResNeXt（HCTR）与改进型大蔗鼠优化（MGR）的融合模型。

该框架创新性地将卷积层（空间特征提取）、循环层（时空依赖捕捉）与注意力机制（病灶区域聚焦）熔于一炉，依托ResNeXt迁移学习骨架提升性能，MGR算法则像精密导航仪般优化模型收敛轨迹。更引入基于信任机制的许可区块链，如同不可篡改的保险箱，妥善保管加密患者元数据，彻底规避中心化系统漏洞。

通过SHAP和LIME两大可解释性工具，模型决策过程变得透明可视，犹如为医生配备AI显微镜。在胸部X光数据集测试中，其表现惊艳：准确率98-99%，特异性高达99%，关键指标全面碾压ResNet等传统模型2-6%。这套集安全堡垒（区块链）、智能引擎（深度学习）与解释窗口（XAI）于一体的系统，为构建可信赖的智能医疗生态树立了新标杆。