丁楊軍，錢 鋼

(南京審計(jì)大學(xué)信息工程學(xué)院，江蘇 南京 211815)

0 引言

電子病歷是醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要組成部分，對(duì)于提高醫(yī)療水平發(fā)揮著重要作用。若能將各醫(yī)院數(shù)據(jù)資源共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源間的互聯(lián)互通，就能使患者、醫(yī)院和科研人員及時(shí)掌握病歷信息，幫助患者更好地了解自身健康情況，幫助醫(yī)生給出更高質(zhì)量的診斷結(jié)果，給科研人員提供更可靠的數(shù)據(jù)源從而促進(jìn)藥品研發(fā)。

電子病歷包含了患者用戶的病情以及聯(lián)系方式等信息，如果病歷信息被泄露，將會(huì)給患者造成嚴(yán)重困擾。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫往往將患者個(gè)人信息和病歷信息都存在本地?cái)?shù)據(jù)庫中，需要第三方機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)庫中信息進(jìn)行管理。同時(shí)由于缺少標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療體系，難以實(shí)現(xiàn)醫(yī)院間的信息共享，造成了各醫(yī)院之間“數(shù)據(jù)孤島”問題，阻礙了醫(yī)療行業(yè)信息化發(fā)展。

區(qū)塊鏈作為分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，具有去中心化、防篡改和安全性等優(yōu)勢(shì)，區(qū)塊中數(shù)據(jù)公開透明，通過密碼學(xué)技術(shù)將數(shù)據(jù)加密處理，區(qū)塊鏈中每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過共識(shí)算法達(dá)成一致，鏈中數(shù)據(jù)被篡改幾乎不可能，這使得區(qū)塊鏈技術(shù)非常適合用于存儲(chǔ)電子病歷信息，從而保護(hù)電子病歷信息安全和患者用戶個(gè)人隱私。

近年來，區(qū)塊鏈在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究受到廣泛關(guān)注。賀智明提出通過可搜索加密技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)密鑰數(shù)據(jù)的加密和病歷的密文搜索，并設(shè)置匿名性實(shí)現(xiàn)患者身份的隱私保護(hù)[1]。李藝昕提出了一種結(jié)合IPFS系統(tǒng)和區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)鏈存儲(chǔ)系統(tǒng)，該方案將病歷索引存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中，并將病歷存儲(chǔ)在IPFS分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中[2]。金琳等人針對(duì)患者隱私泄露和追責(zé)困難等問題，提出多權(quán)限屬性隱藏電子病歷共享方案，以期保護(hù)患者隱私，提高電子病歷數(shù)據(jù)共享[3]。Priyanka Kamboj針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享難、病歷信息數(shù)據(jù)被篡改或泄漏的問題，提出采用適當(dāng)?shù)脑L問控制策略來解決在訪問過程中醫(yī)療隱私泄漏問題，并提出數(shù)據(jù)共享方案，更好地支持醫(yī)學(xué)研究和精準(zhǔn)醫(yī)療[4]。王曉麗利用區(qū)塊鏈技術(shù)，建立電子病歷自主管理與共享、網(wǎng)絡(luò)問診以及云藥房的可信安全參考機(jī)制[5]。

本文利用區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化、防篡改和可追溯等優(yōu)勢(shì)，針對(duì)電子病歷存證系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)安全和“數(shù)據(jù)孤島”問題，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的K-Means 聚類算法和邏輯回歸算法對(duì)PBFT 共識(shí)算法加以改進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)PBFT 算法的區(qū)塊鏈電子病歷安全存儲(chǔ)方案，可以有效解決電子病歷共享難的問題，充分保障電子病歷信息的安全存儲(chǔ)。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 區(qū)塊鏈技術(shù)

區(qū)塊鏈?zhǔn)峭ㄟ^一系列有序區(qū)塊連接的分布式共享賬本和數(shù)據(jù)庫。區(qū)塊鏈通過遵循將新區(qū)塊認(rèn)證到區(qū)塊鏈中的協(xié)議來達(dá)成共識(shí)，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中沒有固定中央節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)區(qū)塊鏈信息的副本。區(qū)塊鏈中的每個(gè)區(qū)塊都由哈希值連接，每個(gè)區(qū)塊包含前一個(gè)區(qū)塊內(nèi)容的哈希值，并且將不可逆哈希函數(shù)用作鏈接機(jī)制以驗(yàn)證前一個(gè)區(qū)塊的完整性，此功能保證區(qū)塊鏈技術(shù)具有防篡改和可追溯的特性[6]。區(qū)塊主要由區(qū)塊頭和區(qū)塊體兩部分組成。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)范圍分為公有鏈、私有鏈和聯(lián)盟鏈[7]。公有鏈允許任何用戶參與，并且沒有身份認(rèn)證和權(quán)限設(shè)置，鏈上交易是完全開放和透明的，所有用戶都可以在鏈中獲得完整賬簿，典型的公有鏈平臺(tái)包括比特幣和以太坊。聯(lián)盟鏈規(guī)定只有經(jīng)批準(zhǔn)的成員才能加入，并且通常由多個(gè)機(jī)構(gòu)管理，處理速度比公有鏈更快。私有鏈具有集中的所有權(quán)和管理權(quán)，僅在組織內(nèi)部使用。醫(yī)療場(chǎng)景中的區(qū)塊鏈系統(tǒng)需要包含多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，患者、醫(yī)生和其他用戶相互交互，并且病歷數(shù)據(jù)只能在醫(yī)療體系內(nèi)訪問。因此，基于區(qū)塊鏈的電子病歷存證系統(tǒng)采用聯(lián)盟鏈的形式。

1.2 共識(shí)算法

電子病歷系統(tǒng)的要求和聯(lián)盟鏈特性相契合，故選擇基于聯(lián)盟鏈Hyperledger Fabric 環(huán)境作為系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)。正因?yàn)檠芯糠桨甘腔诼?lián)盟鏈的區(qū)塊鏈，故選擇實(shí)用拜占庭容錯(cuò)（PBFT）算法，PBFT 算法的共識(shí)過程分為三個(gè)階段：預(yù)準(zhǔn)備、準(zhǔn)備和確認(rèn)階段。PBFT算法共識(shí)過程如圖1所示。

圖1 PBFT算法共識(shí)過程圖

2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的拜占庭容錯(cuò)共識(shí)機(jī)制

PBFT 算法相較于拜占庭算法（BFT）在共識(shí)效率方面有一定提高，但仍存在一些問題。①PBFT 算法只適用于節(jié)點(diǎn)數(shù)目固定的聯(lián)盟鏈，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，只能重新啟動(dòng)系統(tǒng)才能適用于節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化后的系統(tǒng)，不適用于動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。②在實(shí)用拜占庭容錯(cuò)共識(shí)機(jī)制中，客戶節(jié)點(diǎn)將請(qǐng)求消息發(fā)出后，在等待回復(fù)消息前一直處于空閑狀態(tài)，不執(zhí)行其他操作，將會(huì)造成時(shí)間資源浪費(fèi)。

由上述分析可知，PBFT 共識(shí)機(jī)制為拜占庭容錯(cuò)設(shè)計(jì)了復(fù)雜的通信過程，也帶來了較為嚴(yán)重的效率問題，而基于區(qū)塊鏈的電子病歷系統(tǒng)必須高效。因此，需要將共識(shí)機(jī)制的優(yōu)化作為首要任務(wù)。針對(duì)上述問題，將PBFT共識(shí)機(jī)制做以下改進(jìn)：

⑴全國(guó)各級(jí)醫(yī)院之間形成一條聯(lián)盟區(qū)塊鏈，利用K-Means 聚類算法，當(dāng)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，不再進(jìn)行整個(gè)網(wǎng)絡(luò)初始化，即可將節(jié)點(diǎn)所屬類型進(jìn)行自動(dòng)劃分，從而保證系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性；

⑵當(dāng)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)之后，利用邏輯回歸算法對(duì)其所收到的結(jié)果預(yù)測(cè)，利用節(jié)點(diǎn)等待時(shí)間，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提前做出預(yù)處理，節(jié)省時(shí)間成本，提高共識(shí)效率。

2.1 基于K-Means的動(dòng)態(tài)分類

針對(duì)PBFT 算法缺乏動(dòng)態(tài)性問題，采用K-Means算法，在共識(shí)過程開始前對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行類型初始劃分，初始時(shí)聚類中心不是在樣本節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選擇，而是通過監(jiān)督者嚴(yán)格審查，選取公信度較高的節(jié)點(diǎn)為初始聚類中心點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)發(fā)生變化時(shí)，再次觸發(fā)KMeans 算法對(duì)所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行類型劃分，從而無需重新啟動(dòng)程序，保證了系統(tǒng)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)。選取K-Means算法與區(qū)塊鏈模型相結(jié)合主要有兩方面原因，一是PBFT 共識(shí)算法需要將節(jié)點(diǎn)劃分為監(jiān)督節(jié)點(diǎn)、主節(jié)點(diǎn)和客戶節(jié)點(diǎn)三種類型，當(dāng)其中的節(jié)點(diǎn)離開或有新節(jié)點(diǎn)加入時(shí)，各類型節(jié)點(diǎn)數(shù)目將發(fā)生變化，需要對(duì)節(jié)點(diǎn)所屬類型重新劃分；二是K-Means 聚類算法是一種將數(shù)據(jù)對(duì)象根據(jù)屬性劃分成不同簇，使簇內(nèi)對(duì)象相似度盡可能高，各簇之間相似度盡可能小的算法，算法簡(jiǎn)單容易理解，被廣泛應(yīng)用于用戶分群中。

2.1.1 節(jié)點(diǎn)數(shù)目固定的節(jié)點(diǎn)類型劃分

節(jié)點(diǎn)需要被劃分成監(jiān)督節(jié)點(diǎn)、主節(jié)點(diǎn)和客戶節(jié)點(diǎn)三種類型，但在共識(shí)過程前，所有節(jié)點(diǎn)都為普通節(jié)點(diǎn)，沒有任何職責(zé)。因此，需要通過K-Means 聚類算法來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)劃分。

由于節(jié)點(diǎn)需要?jiǎng)澐譃槿N不同類型，故聚類算法中K的取值應(yīng)為3。對(duì)節(jié)點(diǎn)劃分過程如下。

⑴所有節(jié)點(diǎn)集合為Sn,Sn={(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)}，其中n為節(jié)點(diǎn)總數(shù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含兩個(gè)屬性，即節(jié)點(diǎn)對(duì)所要成為的類型期望值x和節(jié)點(diǎn)自身所擁有的資源y，從Sn 中由監(jiān)督者嚴(yán)格審查并選取公信度較高的三個(gè)節(jié)點(diǎn)作為三個(gè)簇的聚類中心。

⑵采用歐式距離求得其余各節(jié)點(diǎn)到三個(gè)聚類中心的距離。

⑶根據(jù)求得的距離，將各節(jié)點(diǎn)劃分到距離本身最近的聚類中心所屬類別中，并對(duì)每一類所有結(jié)點(diǎn)求均值，得到新的聚類中心。

⑷重復(fù)步驟⑵和⑶，若聚類中心節(jié)點(diǎn)不再發(fā)生變化，將停止迭代，完成節(jié)點(diǎn)類型劃分；否則，將不斷迭代。

2.1.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化后的節(jié)點(diǎn)類型劃分

為保證系統(tǒng)具有動(dòng)態(tài)性，利用K-Means 聚類算法完成初始節(jié)點(diǎn)的分類，并當(dāng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)發(fā)生變化時(shí)，再次啟動(dòng)K-Means 聚類算法，從而適應(yīng)在共識(shí)過程中節(jié)點(diǎn)總數(shù)發(fā)生變化的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，確保系統(tǒng)無需重啟即可正常運(yùn)行。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，聚類中心K 的取值應(yīng)變?yōu)?。因?yàn)樵谥肮沧R(shí)過程中，存在部分節(jié)點(diǎn)為惡意節(jié)點(diǎn)，惡意節(jié)點(diǎn)的不誠(chéng)實(shí)行為將被記錄到特征指標(biāo)中，再次進(jìn)行聚類時(shí)，這些節(jié)點(diǎn)會(huì)被劃分為惡意節(jié)點(diǎn)，最終將變化后的節(jié)點(diǎn)集合劃分為惡意節(jié)點(diǎn)、監(jiān)督節(jié)點(diǎn)、主節(jié)點(diǎn)和客戶節(jié)點(diǎn)。系統(tǒng)存在節(jié)點(diǎn)加入和節(jié)點(diǎn)離開兩種情況。當(dāng)新節(jié)點(diǎn)加入時(shí)，新節(jié)點(diǎn)提供真實(shí)信息后，將自己所要成為的類型期望值和自身資源以數(shù)據(jù)對(duì)（x，y）的形式加入到節(jié)點(diǎn)集合Sn 中，再次觸發(fā)K-Means 聚類算法，按照節(jié)點(diǎn)類型的劃分步驟完成節(jié)點(diǎn)類型的再劃分。當(dāng)節(jié)點(diǎn)離開時(shí)，將要離開的節(jié)點(diǎn)從集合Sn 中取出，再通過K-Means 算法對(duì)取出離開節(jié)點(diǎn)后的節(jié)點(diǎn)集合按照節(jié)點(diǎn)劃分步驟來分類，最終完成節(jié)點(diǎn)類型劃分。

2.2 基于邏輯回歸的結(jié)果預(yù)測(cè)

在共識(shí)過程中，客戶節(jié)點(diǎn)每次發(fā)出請(qǐng)求消息后，直到接收到監(jiān)督消息這段時(shí)間一直處于空閑等待狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)自身資源未被充分利用，如圖2所示。在客戶節(jié)點(diǎn)發(fā)出請(qǐng)求消息后，可利用等待驗(yàn)證消息的時(shí)間，從而減少資源浪費(fèi)。由于邏輯回歸算法預(yù)測(cè)結(jié)果只有通過和不通過兩種情況，故采用邏輯回歸算法對(duì)驗(yàn)證通過概率加以預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果判斷是否提前生產(chǎn)區(qū)塊，從而減少區(qū)塊的生產(chǎn)時(shí)間。當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果通過時(shí)，在未收到監(jiān)督節(jié)點(diǎn)消息前提前生產(chǎn)區(qū)塊，當(dāng)收到Ns/2+1 個(gè)包含Y 的監(jiān)督節(jié)點(diǎn)消息后，直接將提前生產(chǎn)的數(shù)據(jù)區(qū)塊上鏈，從而完成數(shù)據(jù)區(qū)塊的上鏈操作，如圖3 所示。當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果不通過時(shí)，只能等待接收到Ns/2+1 個(gè)包含Y 的監(jiān)督節(jié)點(diǎn)消息后才可上鏈，其自身資源只有在預(yù)測(cè)時(shí)被充分利用，如圖4所示。

圖2 PBFT算法中客戶節(jié)點(diǎn)的時(shí)間使用劃分

圖3 PBFT改進(jìn)算法預(yù)測(cè)通過時(shí)客戶節(jié)點(diǎn)的時(shí)間使用劃分

圖4 PBFT改進(jìn)算法預(yù)測(cè)不通過時(shí)客戶節(jié)點(diǎn)的時(shí)間使用劃分

2.3 區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能分析

⑴動(dòng)態(tài)性分析

PBFT 算法本身不具有動(dòng)態(tài)性，當(dāng)參與共識(shí)過程的節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)需重新啟動(dòng)，否則系統(tǒng)無法正常運(yùn)行。針對(duì)此問題，提出利用K-Means 聚類算法來保證系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性。在共識(shí)過程開始之前，將K-Means 算法啟動(dòng)，根據(jù)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)特征對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，將節(jié)點(diǎn)劃分為主節(jié)點(diǎn)、客戶節(jié)點(diǎn)和監(jiān)督節(jié)點(diǎn)，不同節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的職責(zé)，共同完成共識(shí)過程。當(dāng)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，共識(shí)過程將暫停，再次執(zhí)行K-Means 算法對(duì)所有節(jié)點(diǎn)再次劃分，將節(jié)點(diǎn)劃分完成后，即可進(jìn)行共識(shí)過程，不再需要重新啟動(dòng)整個(gè)系統(tǒng)，只需要將共識(shí)過程暫停一下即可完成。

⑵安全性分析

在共識(shí)過程前，節(jié)點(diǎn)分類是按照節(jié)點(diǎn)的特征指標(biāo)進(jìn)行分類，其中K-Means 聚類算法中的K 值為3。當(dāng)完成至少一次共識(shí)過程后，K 的取值將變?yōu)?。因此，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，再對(duì)所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行類型劃分時(shí)，由于可能存在惡意節(jié)點(diǎn)，第四類為在共識(shí)過程中存在不誠(chéng)實(shí)行為的節(jié)點(diǎn)或者為不滿足其他類型分類依據(jù)的節(jié)點(diǎn)，這種節(jié)點(diǎn)將不可以參加接下來的共識(shí)過程。采用此方法，將系統(tǒng)中存在的惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剔除，可以有效避免一些不安全因素，從而可保證系統(tǒng)的安全性。

在改進(jìn)的實(shí)用拜占庭共識(shí)算法中，當(dāng)客戶節(jié)點(diǎn)將請(qǐng)求信息發(fā)送后，會(huì)執(zhí)行邏輯回歸算法預(yù)測(cè)是否請(qǐng)求通過。在預(yù)測(cè)過程中，每次的預(yù)測(cè)模型都會(huì)發(fā)生改變，隨著共識(shí)次數(shù)增加，模型會(huì)逐漸適用于系統(tǒng)環(huán)境，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確，提前生產(chǎn)的數(shù)據(jù)區(qū)塊也會(huì)更正確，可以在一定程度上避免共識(shí)過程中惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)的篡改，從而保障數(shù)據(jù)安全性。

3 改進(jìn)拜占庭容錯(cuò)算法的電子病歷存證系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文設(shè)計(jì)并開發(fā)一種基于改進(jìn)拜占庭容錯(cuò)算法的區(qū)塊鏈電子病歷存證系統(tǒng)，此系統(tǒng)可以解決數(shù)據(jù)安全和共享問題。系統(tǒng)前端采用Vue.js 框架并結(jié)合Element UI 組件，后端使用Spring Boot 框架，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)部分使用Hyperledger Fabric 框架，使用Java語言完成了本系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)將用戶分為四種角色，分別為患者、醫(yī)生、科室管理員和醫(yī)院管理員。患者具有掛號(hào)預(yù)約、預(yù)約信息查看以及病歷信息查看等功能；醫(yī)生具有對(duì)患者預(yù)約信息查看、診斷治療和病歷信息查看等功能；科室負(fù)責(zé)對(duì)醫(yī)生信息管理；醫(yī)院負(fù)責(zé)對(duì)科室信息管理。

本系統(tǒng)的總體架構(gòu)體系為B/S 架構(gòu)，將架構(gòu)分為三層，分別為瀏覽器客戶端、Web 服務(wù)端和資源服務(wù)器，系統(tǒng)總體架構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)圖

在基于區(qū)塊鏈的電子醫(yī)療系統(tǒng)中，用戶登錄和注冊(cè)功能需要通過智能合約來完成。在智能合約設(shè)計(jì)中，對(duì)用戶登錄模塊函數(shù)和注冊(cè)模塊函數(shù)分別進(jìn)行設(shè)計(jì)，以用戶私鑰和用戶所屬類型作為用戶登錄信息，實(shí)現(xiàn)了用戶賬號(hào)注冊(cè)登陸。在登錄本系統(tǒng)時(shí)，輸入用戶私鑰、選擇登錄身份，將注冊(cè)信息傳遞給后臺(tái)服務(wù)器，通過web3.js庫調(diào)用智能合約來判斷用戶是否存在且可用。若用戶存在且可用，則登錄成功；否則提示重新輸入密鑰。在用戶注冊(cè)時(shí)，由于醫(yī)生、科室和醫(yī)院角色的特殊性，不能隨意注冊(cè)，所以在智能合約中，規(guī)定醫(yī)生由科室進(jìn)行添加，科室賬戶由醫(yī)院來添加。系統(tǒng)界面如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)界面圖

在系統(tǒng)登錄界面以患者身份登錄成功后，可用以下幾個(gè)模塊功能：醫(yī)生預(yù)約、預(yù)約信息、病歷信息。患者查看病歷信息的主要過程如下：

⑴根據(jù)用戶以太坊地址address 查詢用戶的所有病例信息，根據(jù)病例創(chuàng)建時(shí)間選擇要查詢的病例信息。

⑵根據(jù)病例的Hash 值向區(qū)塊發(fā)起查詢請(qǐng)求，返回該Hash值的交易詳情。

⑶將返回交易詳情的字段從二進(jìn)制轉(zhuǎn)換成字符串，顯示內(nèi)容為病例的詳細(xì)信息。

在系統(tǒng)登錄頁面以醫(yī)生身份進(jìn)入系統(tǒng)后，可用預(yù)約信息、病歷信息和個(gè)人信息三個(gè)功能模塊。醫(yī)生填寫病歷信息并存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中，這是基于區(qū)塊鏈電子病歷存證系統(tǒng)的重要技術(shù)，通過智能合約將電子病歷保存在區(qū)塊鏈上，其中患者病歷和合約交易產(chǎn)生的Hash值都以字母的形式在區(qū)塊鏈中保存。

智能合約的編寫用Solidity語言來完成，通過哈希算法計(jì)算每個(gè)病歷哈希值并通過AES 對(duì)稱加密算法對(duì)要保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，通過web3.js來調(diào)用智能合約將加密后的數(shù)據(jù)進(jìn)行合約保存，然后對(duì)合約進(jìn)行編譯和部署，將加密數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中泄露。病歷信息的存儲(chǔ)流程如圖7所示。

圖7 病歷信息存儲(chǔ)流程圖

醫(yī)生創(chuàng)建病歷時(shí)通過密鑰對(duì)病歷信息進(jìn)行加密，形成密文，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸，密文發(fā)送給患者，患者通過密鑰對(duì)密文進(jìn)行解密從而得到病歷信息。AES 加密算法流程如圖8所示。

圖8 AES對(duì)稱加密流程

4 結(jié)束語

本文根據(jù)電子病歷系統(tǒng)安全性能需求，并結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)防篡改、匿名性和安全性等優(yōu)勢(shì)，將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于電子病歷存證系統(tǒng)的開發(fā)中。基于區(qū)塊鏈的電子病歷系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)電子病歷系統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題。共識(shí)機(jī)制是保障區(qū)塊鏈中各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)達(dá)成一致的重要環(huán)節(jié)，防止區(qū)塊鏈中任何單個(gè)實(shí)體控制或破壞整個(gè)區(qū)塊鏈系統(tǒng)，對(duì)區(qū)塊鏈系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)起到了至關(guān)重要的作用。本文針對(duì)PBFT 共識(shí)算法存在的缺少動(dòng)態(tài)性和共識(shí)效率低的問題，提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的拜占庭容錯(cuò)共識(shí)機(jī)制。與傳統(tǒng)電子病歷系統(tǒng)相比，基于改進(jìn)拜占庭容錯(cuò)算法的區(qū)塊鏈電子病歷系統(tǒng)使醫(yī)療數(shù)據(jù)更加安全可靠，方便患者用戶跨醫(yī)院看病，對(duì)于提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量具有重大現(xiàn)實(shí)意義。