本文探讨了区块链技术如何改善基于人工智能的医疗保健可靠性和信誉的状态，并通过系统文献综述探索了不同人工智能技术和区块链技术的医疗应用程序。提出了一个概念框架，包括自然语言处理，计算机视觉和声学 AI 应用，以应对各种针对基于人工智能的医疗保健应用的对抗攻击。

May, 2022

本文介绍了一种新型智能安全的自适应卫生保健系统（ssHealth），它利用前沿的边缘计算和区块链技术，实现了疫情发现、远程监测和快速应急响应，并允许当地卫生保健实体安全地交换医疗数据，从而实现多个国家和国际实体的集成，以及对不断涌现的疫情进行管理和控制。

Jun, 2020

本研究概述了人工智能和区块链技术的结合以及随之产生的隐私保护技术，包括数据加密、数据去识别、多级分布式账本和 k - 匿名方法，考虑到授权管理、访问控制、数据保护、网络安全和可扩展性等 5 个关键方面对 AI- blockchain- integration 隐私保护系统进行了评估，并对其不足提出了相应建议，最后总结了从 AI 和区块链集成中出现的隐私保护技术的未来方向。

May, 2023

本研究提出一种基于多方计算的安全集成联邦学习与区块链的方法，使异构模型能够在保护用户隐私的前提下协同学习医疗机构的数据，并利用区块链的属性实现数据完整性和审计控制能力。

May, 2023

该研究论文综述了区块链的安全性和隐私保护。文章首先介绍了区块链的概念和加密货币系统的基本安全属性，然后讨论了应用于区块链的更高级的安全和隐私属性。最后，研究人员回顾了一些代表性的共识算法、哈希链存储、混合协议、匿名签名和非交互式零知识证明等实现这些安全属性的技术。

Mar, 2019

本文提出一种新型的混合方法，将联邦学习和区块链技术相结合，为物联网医疗应用提供安全的隐私保护解决方案，保护数据隐私，保证计算效率，同时保持数据完整性和访问控制。

Apr, 2023

本文介绍了如何利用区块链技术和机器学习算法来改善心脏病预测的准确性和患者数据的安全性，以及对于缺乏医疗卫生基础设施而言，如何对血压、胆固醇、体重和吸烟等关键因素进行监测和干预以提高治疗效果。

Jun, 2023

本文介绍了一种新的框架，ModelChain，将区块链技术应用于隐私保护机器学习，以解决交叉机构卫生保健预测建模中的隐私问题，并提高机构之间的互操作性。

Feb, 2018

提出一种框架来增强基于区块链的物联网（BIoT）系统在医疗保健领域中的隐私保护，通过集成差分隐私（DP）和联邦学习（FL）来保护物联网节点收集的敏感健康数据，并利用动态个性化和自适应噪声分布策略平衡隐私和数据效用，同时通过区块链技术确保模型更新的安全透明聚合和存储，实验证明该框架在各种攻击场景下具有强大的隐私保证，并在健康分析任务中保持高准确性，平均每轮联邦学习花费 6 秒左右的交易延迟，注重性能和可行性。

May, 2024

生成人工智能已经成为解决区块链技术关键挑战的有希望的解决方案。本论文介绍了生成人工智能技术，概述了它们的应用，并讨论了将生成人工智能纳入区块链的现有解决方案。此外，案例研究表明生成扩散模型可以优化区块链网络性能指标。实验结果清楚地显示，与传统人工智能方法相比，所提出的生成扩散模型方法可以更快地收敛、获得更高的奖励，并显著提高区块链网络的吞吐量和延迟。最后，本文提出了生成人工智能在区块链应用中的未来研究方向。

Jan, 2024