一种基于强化学习的医疗联盟链自适应配置方法

本发明提供一种基于强化学习的医疗联盟链自适应配置方法，包括对采集的医疗数据进行需求判断和分类，利用大模型对医疗数据进行评分，并确定医疗数据上链所对应的区块链通道；将区块链配置过程建模为带条件偏好的马尔科夫决策过程，采用强化学习算法进行三通道区块链动态配置；根据共识委员会规模，通过拜占庭容错算法和可验证随机算法组建共识委员会并选举领导者节点，由共识委员会对交易进行共识验证；区块链管理者根据强化学习的配置结果，按照共识委员会规模和区块大小对通过共识验证的交易进行上链处理。本发明在不影响区块链安全性的情况下，可以解决复杂医疗数据处理中效率低和安全性差的问题，从而实现区块链的可扩展性配置。