摘要

全同態加密（FHE）允許在密文上直接進行加減乘等通用運算，而無需解密，從而在不暴露原始數據的前提下實現統計分析和機器學習模型推理。本博客將：

1. 基于 Pyfhel 庫生成 FHE 上下文并演示密文運算原理
2. 自動生成模擬醫療數據（如患者年齡、血壓、血糖等）并保存為 ./data/medical_data.csv。
3. 設計系統架構，結合異步任務與（可選）GPU 加速執行加密態平均值、方差和線性回歸等分析，保障 GUI 不卡頓。
4. 使用 Mermaid（低版本）繪制架構與流程圖，闡明模塊協作。
5. 基于 PyQt6 構建可視化界面，實現數據加載、密鑰管理、密文分析、結果展示等功能。
6. 提供完整、可執行的 Python 代碼，并進行自查測試，確保無錯誤、可直接部署。

通過本博客，讀者可全面掌握如何在醫療場景中利用 FHE 技術安全分析敏感數據，同時獲得一個功能完善、界面友好的演示系統。

---

一、前言</