基于区块链与机器学习的心脏病预测

全球多数人死于心脏病。心脏病致死率快速上升的主因是医疗部门未建立可提供安全数据存储与传输的基础设施。由于患者数据冗余，心脏专业人员难以早期预测疾病。通过监测并消除血压、胆固醇水平、体重及吸烟成瘾等早期关键属性，可控制心脏病致死率的快速上升。心脏专业人员（Cp）可利用医疗部门先进框架监测患者数据。区块链是全球最可靠的服务提供方。医疗部门先进系统的使用也为应对疾病提供了新途径。本文采用一种称为正弦余弦加权 k 近邻（SCA-WKNN）的机器学习（ML）算法预测心脏病，其在现有方法中精度最高。研究中使用区块链技术保障全程数据安全的会话，并借此技术得出更精确结果。使用该算法可提升系统性能，且所提数据集通过不同资源得以改进。