远程医疗是智慧医疗发展的重要支柱,已成为社会备受关注的医疗问题。为了更好保障远程医疗患者的精准诊治和医疗数据的安全存储,本文针对基于区块链远程医疗会诊的决策共识模型开展研究。主要研究工作说明如下:针对远程医疗会诊中专家医疗质量水平不均,患者精准诊治难以保证的问题,本文提出一种基于聚类算法的医疗节点筛选机制,利用Mini Batch K-means算法和K-Means++算法构建高质量的诊疗节点集合和诚信节点集合,保障诊疗专家的医疗质量水平以及患者的精准诊断和治疗;利用混沌映射在诚信节点集合中随机筛选医疗上链节点,保证节点的诚信度和安全性。最后对基于聚类算法的医疗节点筛选机制进行测试分析,结果表明本文方案具有较好的实现效果,能够高效的筛选出高质量节点集合。针对远程医疗会诊决策共识中存在碎片化、综合性不足和决策过程不明确的现状,本文提出一种基于多属性决策算法的诊疗方案决策共识模型,利用层次分析法(AHP)和优劣解综合评价法(TOPSIS)实现诊疗方案的决策共识,提高诊疗方案的决策效率、保障患者的治疗效果。通过案例分析及Matlab仿真测试,结果表明本文模型可以客观合理的求得最优诊疗方案,证明了该模型的可靠性。最后针对医疗数据篡改和数据存储存在的安全性问题,利用区块链智能合约功能实现诊疗方案数据的安全存储,通过Remix集成开发工具和以太坊区块链对其进行测试分析,结果表明诊疗方案数据成功写入区块链,实现数据在区块链中的安全存储。该论文有图25幅,表9个,参考文献60篇。