41、基于区块链的数字孪生技术预测心脏病发作

基于区块链的数字孪生技术预测心脏病发作

1. 数据处理与共识算法

在预测心脏病发作的应用中，我们对患者数据进行实时处理。采用的Clique共识算法不需要巨大的计算能力和资源，具有节能的特点。与工作量证明算法不同，权威证明算法中只有预定义的权威节点（验证者）才能参与共识过程。在我们的场景中，医院充当验证者，其具体操作流程如下：
1. 验证交易的有效性。
2. 创建新的区块并将其添加到区块链中。

2. 预测准确性

在scikit - learn中拟合随机森林模型后，我们使用Sklearn的 accuracy_score() 函数来计算机器学习算法的准确性。该方法接受样本的真实标签，所提出的心脏病发作机器学习模型的准确率达到了97.1%。

拟合随机森林模型后，我们可以查看随机森林中的每一棵决策树。以下是示例源代码：

fn=data.feature_names
cn=data.target_names
fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 5,figsize = (10,2), dpi=900)
for index in range(0, 5):
    tree.plot_tree(rf.estimators_[index],
                   feature_names = fn,
                   class_names=cn,
                   filled = True,
                   ax = axes[index]);
    axes[index].set_title('Estimator: ' + str(index), fontsize = 11)
fig.savefig('rf_5trees.png')

我们选择了准确率达到97.1%的决策树作为估计器。在绘制随机森林中的单棵决策树时，一个关键挑战是，当决策树完全生长（使用默认超参数）时，它可能会变得非常深（大），通常深度大于6的树很难阅读。因此，我们构建了最大深度小于7的随机森林，并选择了准确率最高（97.1%）的最佳估计器。

3. 数据分析与通知

当新的患者数据添加到XML文件后，整个流程如下：
1. 控制器调用智能合约，将患者数据存储在Ganache区块链和PostgreSQL中。
2. 智能合约调用心脏病发作机器学习模型，并将结果发送给控制器。
3. 如果预测有心脏病发作风险，控制器会向医生发送电子邮件通知。
4. 如果医生需要额外的读数，可以通过数据馈送接口请求并输入患者的新数据。
5. 数据输入后，XML文件将更新，控制器将被再次调用，重新评估心脏病发作风险，并相应地发送通知。

4. 数据可视化

医生可以通过两种方式获取患者信息：
1. 主要应用流程 ：通过BDT应用接收患者心脏病发作风险的电子邮件通知。
2. 替代流程 ：在某些情况下，医生可能希望从电子健康记录中查看患者详细的实时健康数据，包括他们的既往病史。为此，我们创建了一个替代流程（用户界面），医生可以登录该界面查看所有患者的记录以及相关的心脏病发作风险。点击单个患者的姓名超链接，医生可以查看每个患者的详细数据。

5. 可靠性测试 - 混沌工程实验

混沌工程实验旨在在实际生产环境中故意制造动荡条件，以实时测试系统并发现其弱点。我们进行了混沌工程实验，以证明BDT应用的可靠性。具体步骤如下：
1. 添加新患者数据 ：添加新患者（患者6）的数据，控制器被调用，执行相应步骤，最后向医生发送包含如场景A列所示读数的电子邮件。
2. 篡改数据 ：在PostgreSQL数据库的后端将患者6的值篡改为无效值，例如将体重指数改为100，血压和胆固醇水平分别改为190和190，最大血压改为101，高血压改为250。
3. 再次运行应用 ：篡改值后再次运行BDT应用，控制器被调用，执行相应步骤，向医生发送包含如场景B列所示读数的电子邮件。

以下是患者6数据篡改前后的对比表格：
|患者数据|场景A|篡改值|场景B|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|患者姓名|患者6| |患者6|
|年龄|22| |22|
|性别|女性| |女性|
|心脏病史|否| |否|
|癌症史|否| |否|
|糖尿病史|否| |否|
|工作类型|软件| |软件|
|居住地点|农村| |农村|
|体重指数|18|100|18|
|吸烟情况|否| |否|
|中风史|否| |否|
|环境温度|30| |30|
|环境湿度|30| |30|
|污染水平|正常| |正常|
|血压|120|190|120|
|胆固醇水平|120|190|120|
|血糖水平|120| |120|
|心电图|120| |120|
|最大血压|120|101|120|
|运动诱发心绞痛|否| |否|
|高血压|100|250|100|
|葡萄糖水平|60| |60|

通过对比场景A和场景B的值，可以明显看出我们的区块链系统能够检测到篡改并将记录恢复到原始值，从而确保了数据对恶意篡改的可靠性。这是通过区块链的固有特性实现的，应用程序能够从网络中的其他区块链节点识别并检索正确的数据值。

下面是整个流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[添加新患者数据到XML文件] --> B[控制器调用智能合约]
    B --> C[数据存储在Ganache区块链和PostgreSQL]
    C --> D[智能合约调用机器学习模型]
    D --> E[结果发送给控制器]
    E --> F{预测有风险?}
    F -- 是 --> G[发送电子邮件通知医生]
    F -- 否 --> H[无通知]
    I[医生请求新数据] --> J[通过数据馈送接口输入数据]
    J --> K[更新XML文件]
    K --> B

基于区块链的数字孪生技术预测心脏病发作

6. 数字孪生在医疗领域的研究现状

数字孪生的概念已应用于多个领域，包括医疗保健。在医疗领域，数字孪生被用于结合系统模型和分析与实时个人数据，以改善健康状况和延长预期寿命。目前，数字孪生在医疗领域的研究主要集中在以下几个特定用例：
- 老年护理 ：为老年人提供基于云的医疗服务框架。
- 检测颈动脉狭窄的严重程度 ：通过特定方法检测颈动脉狭窄情况。
- 心脏病诊断 ：辅助心脏病的诊断工作。

此外，还有一些关于心血管疾病数字孪生概念的研究，但目前大多数方法只能被视为模拟和建模技术，属于初步的基础模型，尚未完全集成到实时应用中，也未充分考虑患者数据的隐私和安全问题。

7. 本应用的优势

与现有的应用相比，我们创建的数字孪生应用具有以下显著优势：
- 功能完整性 ：是一个功能齐全的数字孪生应用，可用于预测心脏病发作。
- 架构灵活性 ：采用松散耦合的架构，便于未来进行功能增强，而无需更改现有功能或源代码。
- 安全隐私保障 ：使用基于区块链的解决方案来解决安全和隐私问题。具体做法是使用Ganache私有区块链的智能合约来存储和检索数据，同时结合PostgreSQL数据库，仅将患者元数据存储在区块链上，使区块链负载更轻。
- 高准确性 ：应用实现了97.1%的心脏病发作预测准确率。
- 可靠性验证 ：通过混沌工程实验，模拟后端数据篡改，证明了应用能够智能预测、发出警报并恢复正确数据，确保了数据的可靠性。

8. 应用架构与未来展望

本应用采用了无头架构，将患者数据（数据馈送）与BDT应用的后端代码松散耦合，这样未来可以轻松集成任何类型的可穿戴设备，而无需对应用代码进行更改。区块链技术的应用显著提高了医疗数据的安全性和隐私性，满足了行政和监管要求。

未来，我们计划在设备层和云平台上使用高级加密标准来进一步增强应用的安全性。以下是未来展望的列表：
1. 集成更多类型的可穿戴设备，获取更全面的患者数据。
2. 采用高级加密标准，提升数据的安全性和隐私性。
3. 持续优化机器学习模型，提高预测的准确性和可靠性。

9. 总结

数字孪生技术在心脏病学领域为患者和医疗专业人员带来了深远的影响。我们提出的BDT应用集成了机器学习模型，能够以97.1%的准确率预测心脏病发作。该应用采用了无头架构和区块链技术，确保了数据的安全性和隐私性，同时具备高可靠性，能够有效应对数据篡改问题。

通过混沌工程实验，我们验证了应用在数据安全和隐私方面的优势。未来，随着可穿戴设备的不断发展和加密技术的应用，BDT应用有望在心脏病预测领域发挥更大的作用，为患者的健康提供更有力的保障。

下面是应用优势的对比表格：
|对比项|现有应用|本应用|
| ---- | ---- | ---- |
|功能完整性|部分功能不完善|功能齐全可预测心脏病发作|
|架构灵活性|难以扩展|松散耦合便于未来增强|
|数据存储|可能全量存于区块链|结合数据库，仅存元数据于区块链|
|准确性|未提及高准确性|97.1%预测准确率|
|可靠性|未充分验证|通过混沌实验验证可靠性|

下面是未来展望的mermaid流程图：

graph LR
    A[当前应用状态] --> B[集成可穿戴设备]
    A --> C[采用高级加密标准]
    A --> D[优化机器学习模型]
    B --> E[获取更全面数据]
    C --> F[提升数据安全隐私性]
    D --> G[提高预测准确性可靠性]