La recolección y el transporte de muestras son pasos cruciales para detener la propagación inicial de enfermedades infecciosas. Este proceso exige altos niveles de seguridad y puntualidad. El rápido avance de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y la cadena de bloques ofrece una solución viable a este desafío. Con este fin, proponemos un sistema de recolección de muestras de infección habilitado por Blockchain (BISC) que consiste en un mecanismo asistido por drones de dos niveles. El sistema utiliza drones recolectores para recoger muestras de puntos de usuario y transportarlas a puntos de tránsito designados, mientras que los drones de entrega trasladan las muestras empaquetadas desde los puntos de tránsito a los centros de pruebas. Formulamos el problema descrito como un Problema de Ruteo de Drones Heterogéneos de Dos Niveles con Sincronización de Puntos de Tránsito (2E-HDRP-TS). Para obtener soluciones casi óptimas al 2E-HDRP-TS, introducimos un algoritmo de Búsqueda Adaptativa de Gran Vecindario Multiobjetivo para el Ruteo de Drones (ALNS-RD). Las funciones multiobjetivo del algoritmo están diseñadas para minimizar el tiempo total de recolección de muestras de infección y el índice de exposición. Además de los operadores de búsqueda tradicionales, ALNS-RD incorpora dos nuevos operadores de búsqueda basados en la distancia de vuelo y el índice de exposición para mejorar la eficiencia y seguridad de la solución. A través de una comparación con algoritmos de referencia como NSGA-II y MOLNS, se valida la efectividad y eficiencia del algoritmo ALNS-RD propuesto, demostrando su rendimiento superior en los cinco casos con diversos niveles de complejidad.