摘要

全同态加密（FHE）允许在密文上直接进行加减乘等通用运算，而无需解密，从而在不暴露原始数据的前提下实现统计分析和机器学习模型推理。本博客将：

1. 基于 Pyfhel 库生成 FHE 上下文并演示密文运算原理
2. 自动生成模拟医疗数据（如患者年龄、血压、血糖等）并保存为 ./data/medical_data.csv。
3. 设计系统架构，结合异步任务与（可选）GPU 加速执行加密态平均值、方差和线性回归等分析，保障 GUI 不卡顿。
4. 使用 Mermaid（低版本）绘制架构与流程图，阐明模块协作。
5. 基于 PyQt6 构建可视化界面，实现数据加载、密钥管理、密文分析、结果展示等功能。
6. 提供完整、可执行的 Python 代码，并进行自查测试，确保无错误、可直接部署。

通过本博客，读者可全面掌握如何在医疗场景中利用 FHE 技术安全分析敏感数据，同时获得一个功能完善、界面友好的演示系统。

一、前言</