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　　在数字化医疗浪潮中，智能手表、健身追踪器等可穿戴设备已然成为健康监测的新宠。这些设备能够实时采集心率、血压、心电图等关键生理数据，为慢性病管理和早期疾病诊断提供重要依据。然而，这场技术革命背后隐藏着严峻挑战：集中式的云存储系统存在单点故障风险，医疗数据泄露事件频发；不同厂商设备间缺乏统一标准，导致数据孤岛现象严重；海量实时数据处理对系统 scalability 提出更高要求。这些瓶颈严重制约着个性化医疗的发展进程。

　　为突破这些局限，Abdullah Ayub Khan领衔的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项创新研究，将区块链技术(BT)与零知识证明(ZKPs)深度融合，构建了面向可穿戴医疗设备的安全数据管理框架。该研究通过区块链的分布式账本确保数据不可篡改，利用ZKPs实现无需暴露原始数据的验证机制，智能合约则自动化执行数据访问控制，最终实现99.33%的数据完整性提升和93.33%的隐私保护增强。

　　关键技术方法包括：1）构建基于轻量级拜占庭容错共识的区块链网络，支持4MB医疗数据块传输；2）集成星际文件系统(IPFS)实现链下存储与链上哈希验证的双层架构；3）采用零知识证明实现身份验证过程中的隐私保护；4）设计智能合约自动管理多角色（患者、医生、医疗机构等）数据访问权限。实验使用四个公开数据集（包括Kaggle的IoT-Healthcare Security Dataset和CIC IoMT Dataset 2024），通过延迟、吞吐量、计算开销等指标验证系统性能。