欧州放射線学会: ブロックチェーン技術は医療画像処理にどのような影響を与えるのでしょうか?
チェーンバザール ブロックチェーンの上陸を容易にする
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著者丨欧州放射線学会
画像丨インターネットより
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まとめ
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ブロックチェーンは、ユーザーがデータの出所を追跡し、特定のデータセットの記録を遡って変更できるようにする分散データベースと考えることができます。ブロックチェーン技術の医療応用が増加しており、ブロックチェーン技術は医療画像処理に多くの潜在的な応用が可能であり、放射線学や臨床データの追跡によく使用されます。
ブロックチェーン技術の臨床応用には、複数部分のレポートへの AI アルゴリズムの貢献を含む、さまざまな「作成者」によって提供された文書の記録、診断のための AI アルゴリズムの使用の記録、電子医療記録に関連する情報のアクセシビリティの向上の可能性が含まれます。また、ユーザーは個人の健康レポートの取得をより適切に制御できるようになります。
研究におけるブロックチェーン技術の応用には、臨床試験における画像データの追跡の改善、AI アルゴリズムのトレーニングで生成された画像と注釈データの描写の改善が含まれます。これにより、プライバシーと公平性が向上し、人工知能の画像データの使いやすさが向上する可能性があります。
ブロックチェーン技術は動的な同意も可能にし、患者に権限を与え、誰が自分の健康データにアクセスできるかをより詳細に制御できる可能性を秘めています。さらに、ブロックチェーン技術には、学習成果の追跡や医療機器の監視など、管理管理における多くの潜在的な用途があります。
この記事では、医療画像におけるブロックチェーン技術の潜在的な応用に焦点を当てて、ブロックチェーン技術の基本技術と用語を簡単に紹介します。
キーポイント
ブロックチェーン技術は、データを追跡し、画像データを含むすべてのデータの起源と変更を記録できる分散型台帳技術です。
ブロックチェーン テクノロジーは暗号化を使用して、データの完全性と信頼性、データの透明性、不変性、検証可能性を実現します。ブロックチェーン技術の医療への応用は広く推進されており、医療画像処理にも多くの応用が期待されています。
序文
ブロックチェーンは、仮想通貨市場で広く応用されているため、画期的なテクノロジーとして一般に知られるようになりました。産業分野だけでなく、ヘルスケアや医療画像分野でも多くの用途があり、分散暗号化データベースを利用した医療データの安全な保管の場合、医療データの作成・更新・アクセスに関わる情報を安全に保管することが可能です。データ、情報。
エストニアは10年以内にブロックチェーン技術に基づく完全なヘルスケアエコシステムを確立しました。ブロックチェーンを使用すると、ユーザー (患者、医師、放射線科医、科学者) は、この医療データが誰によってどのように使用されるかを制御できます。この論文は、医療画像におけるブロックチェーン技術の潜在的な応用を探ることを目的としています。これらのアプリケーションの課題が説明され、画像の所有権と追跡、画像の注釈、人工知能における潜在的なアプリケーションなど、いくつかのユースケースが提案されています。
この記事の長さを制限するために、ブロックチェーン テクノロジーの基本については簡単に紹介するだけです。
ブロックチェーン テクノロジーは、データベースに加えられたすべての変更を追跡する分散データベースと考えることができます。従来のデータベースとは異なり、ブロックチェーンは暗号化技術を使用してデータの完全性と信頼性、データの透明性、不変性と検証可能性を実現し、中央の信頼できるマスター コピーを使用せずに分散型信頼ネットワークを通じて情報の信頼性を高めます。これにより、ユーザーはデータの出所を追跡できるだけでなく、過去に特定のデータセットを誰が操作したかを追跡することができ、ブロックチェーンは放射性データの追跡に適している可能性があります。
ブロックチェーン技術は、ハッシュ関数を通じてデジタル文書の信頼性を検証するために 1991 年に初めて提案されました。 「ブロック」と「チェーン」という言葉は、「サトシ・ナカモト」（身元不明）というペンネームの個人またはグループによって初めて文書内で使用されました。当時この文書では「ブロック」と「チェーン」という用語が使用されていましたが、ブロックチェーンという用語は定義されていませんでした。この言葉は後に、より非公式な文脈で登場しました。これは、2007 年の金融危機後の暗号通貨「ビットコイン」の出現の基礎を築き、公的ピアツーピア電子マネー システムの基礎を提案しました。
現在、ほとんどのブロックチェーン プロジェクトは新しいブロックチェーン ネットワークを作成せず、スマート コントラクトを実行する機能を備えたイーサリアムに依存しています。
ブロックチェーン技術の基礎
副題
1. ブロックチェーンと分散型台帳技術の定義
ブロックチェーンは、分散台帳と呼ばれる分散ネットワークにデータを保存するために、1 つの中央制御ノードではなく複数のノードに依存します。データは変更不可能かつ改ざんできない (つまり、一度だけ書き込み) 方法で保存されるため、データの不正な変更が非常に困難になります。データはブロックチェーンに追加することのみ可能であり、ブロックが書き込まれた後は、削除または変更することはできません。したがって、保存されるデータは、レコード (ブロック) のリストが次々 (チェーン) 増加していきます。 「ブロックチェーンは、トランザクションデータを永続的に保存し、改ざん防止の台帳を確立する分散型データベースです。」
分散型台帳データベースは、複数のノード デバイスを備えたピアツーピア ネットワーク上に分散されており、各ノードは台帳の同一コピーを複製して保存し、独自に更新します。その主な利点は、中央機関や中央サーバーが存在しないことです。 。
ブロックチェーン技術は分散型台帳技術の一形態であり、すべての分散型台帳が安全で効率的な分散型コンセンサスを提供するためにブロックチェーンを使用するわけではありません。ただし、ブロックチェーンの構造は、ブロックチェーン内のデータがグループ化されてブロックに編成され、相互にリンクされ、暗号化を使用して保護されるという点で、他のタイプの分散台帳とは異なります。したがって、ブロックチェーンテクノロジーは、イベントの記録、記録の管理、トランザクションの処理、資産の追跡、投票に最適です。
副題
2. ブロックチェーン技術と従来のデータベース技術の比較
従来のデータベース技術とは異なり、ブロックチェーン技術は分散化されており、追跡可能で不変です。
分散化とは、分散型アーキテクチャに基づいたブロックチェーン上のデータの検証、保存、保守、送信のプロセスを指します。この構造では、分散ノード間の信頼は、従来のデータベース技術における単一ノードの集中組織ではなく、数学的手法を通じて確立されます。
不変とは、トランザクションの改ざんによって異なるハッシュ値 (ハッシュ キーは前のブロックをリンクし、次のブロックを指す) が生成され、同じコンセンサス アルゴリズムを実行している他のすべてのノードによって検出されることを意味します。ブロックチェーンは共有可能な公開分散台帳であり、数千のノードに保存され、リアルタイムで継続的に同期されるため、攻撃が成功した場合、ネットワーク全体の計算能力の 51% 以上に到達する必要があります。
副題
3. パブリックチェーンとプライベートチェーン
この違いは、オープンアクセスのインターネットと承認があった場合にのみアクセスできるインターネットの違いにたとえることができます。パブリック ブロックチェーンは、複雑で広範囲に分散しているため、コンセンサスに達するためのスループットが低くなります。プライベート ブロックチェーンにより効率が向上します。性質上、ビットコインなどの暗号通貨は最大限の参加者を集めてパブリック チェーン ネットワークになることを望んでいますが、多くのエンタープライズ アプリケーションはプライベート チェーンを使用してブロックチェーンに保存されているデータへのアクセスを制御します。
医用画像におけるブロックチェーンの応用
副題
1. 臨床応用
(1) AI システムを含む、複数部構成のレポートに対するさまざまな「著者」の貢献
複雑な放射線医学研究の報告には、複数の専門家からの意見が含まれることが多く、特に珍しいケースでは、多くの場合、複数の身体システム、専門分野（放射線科医/心臓専門医の共同レポートのための心臓画像処理など）、またはモダリティ（核医学医師/放射線科医の共同レポート PET など）が関与することがよくあります。 /氏）。
通常、単一のレポートは既存のインプットから合成されますが、ブロックチェーン技術により、誰の意見や専門知識がレポートの各要素に責任があるのかを判断できるため、いつ追加するかの決定が容易になります。 情報が利用可能になったときに、適切な寄稿者とより直接的に協議する可能性があります。 。レポートは、暗号化されたブロックチェーンを必要とせずに、個別のブロックで構築できます。ブロックチェーンは、医用画像研究の評価における各著者の責任の正確なレベルを明確にすることができ、さまざまな専門家の意見は個別に署名されたままとなり、各分析の順序は維持されます。
(2) 診断における人工知能アルゴリズムの適用を記録する
複数の人間の専門家が 1 つのレポートを作成するのと同様に、放射線科レポートには、放射線科医と AI アルゴリズムによって事前に入力された構造化レポートなどの AI 生成コンテンツの組み合わせが含まれる場合があります。これは、近い将来、ますます一般的なハイブリッド レポート形式になる可能性があります。同様に、ブロックチェーン技術は、どの AI アルゴリズムが貢献したかを特定しながら、さまざまな報告要素を区別し、情報を組み込む責任を医師または AI 支援に依存している医師に直接割り当てるのに役立ちます。
(3) 臨床データ、トレーサビリティレポートの共有、レポートの閲覧
ブロックチェーン技術に基づく電子医療記録 (EMR) は、誰が EMR のどの部分に貢献したかに関する情報をブロックチェーン上に自動的に保存するもので、長年にわたる議論を引き起こしました。これらの EMR を、遠隔地の放射線科医に関連データを表示するように設計されたアルゴリズムと組み合わせることで、放射線科医は EMR の大部分を閲覧することなく、担当している症例に関連するデータを表示できるようになります。これにより、放射線検査のより効率的でより適切な解釈が可能になる可能性があります。
さらに、放射線科医がフォローアップの推奨事項を提供したり、偶発的所見がどのように管理されるかを説明したりした場合、これらの項目はブロックチェーン上に保存され検証される可能性もあります。ブロックチェーンを使用すると、ストレージがこれらの電子医療記録のどの部分を誰が効果的に読み取ったかを特定することもできます。これは将来、偶然の発見を追跡するために使用される可能性があります。これらの潜在的な用途をすべて組み合わせることで、患者ケアの質が向上します。
データ共有に対するユーザー制御の確保は多くのアプリケーションに関連しており、ユーザー制御をサポートする多くのデータ共有プラットフォームが提案されています。より具体的には、ブロックチェーン技術を使用すると、電子医療記録に保存されたデータの所有者が医療データを管理できるようになります。患者には、医療を改善するために、選択した機関と機密記録を共有する権利があります。臨床医が患者データを要求し、患者がアクセスを許可または取り消しできるシステムを構築します。同様に、ブロックチェーンを使用すると、患者が自分の画像データの共有を制御できるようになります。
副題
2. ブロックチェーン技術の研究への応用
(1) バイオマーカー由来の臨床試験の枠組み
臨床試験は、臨床現場の変化を知らせる鍵となります。厳格な審査と完全に透明な監査証跡は、信頼できる審査を成功させるために必要な条件です。画像処理は疾患の進行または退行を特定する基礎となることが多いため、ブロックチェーン技術は臨床試験で画像データを記録するための改ざん防止メカニズムを導入する可能性があります。これには、画像処理、分析、定量的評価のすべての段階が含まれます。治験における画像データは、事前に指定された画像プロトコルから得られることが多く、これらのプロトコルの変更やその不正確な文書によって画像が変更され、その結果測定出力が変更される可能性があります。
ブロックチェーンの実装により、測定前の画像の操作が不要になり、画像とその測定の完全性が保証されます。このタイプの監査は、参加サイト間で画像をアップロードまたはダウンロードして複数の測定を実行する場合に特に役立ちます。測定前に画像設定を変更すると結果に影響を与える可能性がありますが、ブロックチェーン システムによる日付と時刻のスタンプにより、変更がいつ誰によって行われたかを確認することで、不適切なデータ操作を回避し、重要な変更の追跡可能性を確保します。データの破損は、データを手動でクエリしなくても特定されます。結果が画像測定の有効性に依存することが多い時代においては、測定履歴を記録する信頼性の高い方法が重要です。
一部の特定の分野では、画像実験にブロックチェーン技術を使用して、病変のセグメンテーションや分析などのアルゴリズムを実装できます。病変のセグメンテーションは伝統的に手動で行われてきましたが、テクノロジーの発展に伴い、半自動、または完全に自動化されるケースが増えています。アルゴリズムは多くの場合、専門家によって注釈が付けられた人間がセグメント化したデータセットを使用してトレーニングされ、同様の結果が自動的に得られます。トレーニング セットの文書化と、専門家とソフトウェアのコンテキストにおけるその調整により、機械学習の出力の基礎についての洞察が得られ、予期せぬ変動が説明されます。各ブロックのデータセットは、患者の訪問ごとに、または治験の特定の時点での検査セットごとに割り当てることができます。
商業研究者や学術研究者が自身の調査結果を分析して報告する場合、偏見があるという証拠が十分にあります。臨床試験の画像処理にブロックチェーン技術を適用すると、出所が保証されたデータセットが分析のために第三者に提供されます。これにより、試験を推進する仮説と予想される結果が分離されます。特に利点は、二次研究にイメージング バイオデータベースのデータセットを使用することで、特に複数の試験からのデータをプールする場合に一次データの整合性を確保できることです。
(2) 科学研究、特に人工知能アルゴリズムのトレーニングのためのデータを収集する
ブロックチェーンの興味深い応用例は、患者とそのデータ、放射線科医による注釈、AI アルゴリズムを開発した産業パートナーなど、AI アルゴリズムのトレーニングに誰がデータを提供したかを記録することです。これにより、さまざまなパートナーに金銭的報酬を分配できるようになり、患者や放射線科医がプロセスに参加するインセンティブとなる可能性があります。ブロックチェーン技術を使用すると、患者や放射線科医がデータの使用状況を追跡できるようになり、ファイルをより細かく制御できるようになります。実験的なベンチマーク画像データセットは、分散フェデレーテッド ディープ ラーニングとブロックチェーン テクノロジーを組み合わせて使用することで、協調ディープ ラーニングの精度、機密性、公平性の要件に効果的に対処できることを示しています。
ブロックチェーン技術のこれらの特性は、AI トレーニング用の大量のデータの提供にも役立ちます。教師あり深層学習ネットワークをトレーニングするには、できるだけ多くの高品質のデータと注釈を提供する必要があります。トレーニングに使用されるデータセットが十分に大きくないと、まれなケースが確実に検出されず、AI システムの汎用性に影響を与える選択バイアスが生じます。深層学習モデルの内部動作についての直接的な洞察が欠けていることが多いため、バイアスは範囲が狭く、危険ですらあります。ブロックチェーン技術に基づく人工知能アルゴリズムは、複数の機関の共有データから学習するだけでなく、バックトラッキングや単純な再生を通じてその学習を追跡または評価することもできるため、人工知能の意思決定についてより多くの洞察と理解を深めることができます。 。これは確かに、生産者から消費者までの製品の追跡と同様に、ブロックチェーン技術の重要な価値です。モデルがトレーニングされた条件の注釈は、間違いなくその品質に関する情報を提供します。
ブロックチェーン技術のもう 1 つの利点は、教育および教育リソースの資料の出所の特定に使用できることです。ブロックチェーン技術は教育教材の知的財産権の決定を確実にすることができ、主要な著者が知的財産権の信用を失わないように教材を共有する意欲を高める可能性があります。
(3) ダイナミックライセンス
ダイナミック ライセンスは、研究パートナーに権限を与え、研究プロセスへの積極的な参加を促進するための新しいアプローチです。ドワルナプロジェクトにおける生物学的データベースの使用は、ブロックチェーン技術の使用により、個人が情報にアクセスし、生物学的サンプルとデータがどこでどのように使用されるべきかを制御できることを示しています。また、ブロックチェーン技術を使用する場合、ユーザーは消去に従うことを促進します欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) によって義務付けられています。
画像を中央データベースに保存し、多くの場合物理メディアを使用して画像を送信する現在の方法では、患者の搬送に遅延が生じるだけでなく、データが改ざんされる危険にさらされます。パテルは、放射線医学研究の台帳と患者定義のアクセス権を確立する分散データ ストアとしてブロックチェーン テクノロジーを使用するクロスドメイン画像共有フレームワークを開発しました。このフレームワークにより、医療データの安全かつ分散型の共有が可能になります。また、患者が自分の画像データを効果的に所有し、医療提供者によるアクセスを制御できるようになります。
副題
3. ブロックチェーン技術を管理に活用する
(1) 学習と学習の追跡
ブロックチェーン技術を使用すると、ブロックチェーン上のスマート コントラクトを使用して学習結果のハッシュ値を維持し、アクセス権を管理することで、学習結果を記録および追跡できます。 Ochejaらは、学習者が安全で検証可能な形式で学習記録をある教育機関から別の教育機関に転送できるようにする学習ログブロックチェーン(Boll)について説明している。 Nasseemらは、既存のインフラストラクチャの効率、セキュリティ、機能性、有効性を向上させるために、医学教育エコシステムにおけるブロックチェーン導入の潜在的なユースケースを分析しました。彼らは、不正な学歴証明書の問題を排除するためにブロックチェーン技術の利用を提案している。
(2) 医療機器の監督
医療機器管理システム (PMS) の重要性と複雑さが増すにつれ、生成されるデータの量も増加しています。研究によると、Proof-of-Authority コンセンサスメカニズムを備えたプライベートチェーンは、新しい規制イニシアチブのサポートを提供するなど、PMS プロセスに関与するさまざまな利害関係者に多くの利点を提供できることが示されています。ますます重要かつ複雑になっている医療機器管理システム (PMS) では、ますます多くのデータが生成されています。研究によると、権威あるコンセンサスメカニズムを備えたプライベートデータ認可ブロックチェーンは、新しい規制イニシアチブへのサポートを提供するなど、統治前のプロセスに関与するさまざまな利害関係者に多くの利点を提供できることが示されています。
(3) 放射線科におけるブロックチェーン技術の活用による新たなビジネスモデル
これまでに、多くの AI アプリケーションが医療画像の解釈を強化する可能性を実証してきました。教師あり深層学習 AI アルゴリズムの開発における大きな障害の 1 つは、高品質の注釈付き画像が多数不足していることです。 AI 企業にとってのインセンティブはアルゴリズムの販売によって利益を上げることですが、患者が医療画像を提供するインセンティブや、放射線科医が画像に注釈を付けるという追加の作業を行うインセンティブは、それほど単純ではありません。ブロックチェーン技術を使用して誰が貢献したかを追跡すると、貢献者にインセンティブが与えられるため、これらの障壁を克服できる可能性があります。
ブロックチェーン技術は注釈の合意にも利用でき、複数の参加者が注釈について合意に達した場合にのみ注釈が承認され、合意に達した者には報酬が与えられ、合意に達しなかった者には罰が与えられる。ブロックチェーン テクノロジーは、多くのデータ提供者によって提供されるさまざまなソースからのデータを含む大規模なオープン データベースの作成にも役立ちます。ブロックチェーン技術は、個人の健康データへのアクセス保護やデータの完全性の保護にも役立ちます。
最初のレベルのタイトル
要約する
要約する
ブロックチェーン テクノロジーは、ソース データを不変の方法で保存し、保存されたデータに対するすべての変更の追跡可能性を提供する非常に強力なテクノロジーです。データがどのように、誰が、いつ、どこで生成されたかに関する信頼できる情報を提供するブロックチェーン技術は、医学や放射線医学に幅広い用途があります。
ブロックチェーン技術は、患者と放射線科医がデータ使用権とデータ注釈サークルを制御できるようにすることで、医療画像処理に貢献できる可能性を高めます。臨床使用のために患者データを保存するのにも理想的であるため、放射線医学コミュニティは、患者ケアの側面に関連するブロックチェーン技術の開発と実装に関する研究に参加し、協力する必要があります。
