互联网的发展推动着医疗行业向信息化模式转变。针对人们看病难、看病慢的问题,出现了越来越多的医疗监护系统,这些系统通过分析患者的生命体征数据,会对患者进行全方位监测,还会对各项信息数据进行相应的存储与解析,及时采取相关措施,最终实现预防及治疗病情目标。由于医疗监护平台很好地提高了医院效率,提升了诊断结果的精确性,在医疗行业越来越被重视。在系统使用过程中,会生成的大量的医疗数据,为进一步分析这些数据,必须保证其完整性,如何保证医疗数据不被篡改或删除成为有待处理的一个难题。为了解决医疗数据的安全问题,数据完整性机制被应用,它在很大程度上保证了数据的完整性和安全性,进一步增强了诊断结果的准确性。本文针对目前医疗监护系统的发展现状,结合近年来日益成熟的数据完整性验证机制,巧妙地将两者相结合,实现了支持数据完整性验证的医疗监护系统。论文的研究步骤有以下三大步:(1)根据该系统的功能需求,提出系统功能模块图,并进行详细解释。根据功能模块划分,又将系统分为四个子平台。实现的医疗监护系统平台,既满足通过深度学习模型和小波聚类模型进行预测患者疾病状况,还实现了对系统生成的数据,尤其是医疗数据进行完整性校验。最后介绍了管理员模块和医患模块的具体实现,重点介绍了数据完整性校验模块。(2)论文提出的支持多副本和动态更新的数据完整性校验算法,通过引入BLS签名算法进行加密,利用伪随机掩码函数生成不同的副本,生成同态认证标签减少开销,引入种子映射表支持动态更新。最后通过实验对其计算、通信和存储开销进行对比分析。(3)对支持数据完整性校验的医疗监护系统完成了实现。本文实现的支持PDP协议的医疗监护系统解决了系统中数据信息的完整性问题。本文通过对算法进行改进,基本上实现了多副本存储和动态更新的数据完整性校验方案,为以后医疗系统产生的医疗大数据进行分析,给出了有效的解决方法。