Hiệp hội X quang Châu Âu: Công nghệ chuỗi khối trao quyền cho hình ảnh y tế như thế nào?

Chain Bazaar Giúp blockchain hạ cánh dễ dàng hơn

Chain Bazaar Giúp blockchain hạ cánh dễ dàng hơn

Picture丨Từ Internet

Picture丨Từ Internet

Picture丨Từ Internet

tiêu đề cấp đầu tiên

Bản tóm tắt

Bản tóm tắt

Một chuỗi khối có thể được coi là một cơ sở dữ liệu phân tán cho phép người dùng theo dõi nguồn gốc của dữ liệu và sửa đổi hồi tố các bản ghi của một tập dữ liệu nhất định. Các ứng dụng y tế của công nghệ chuỗi khối đang gia tăng Công nghệ chuỗi khối có nhiều ứng dụng tiềm năng trong hình ảnh y tế và thường được sử dụng để theo dõi dữ liệu X quang và lâm sàng.

Các ứng dụng lâm sàng của công nghệ chuỗi khối bao gồm ghi lại các tài liệu được cung cấp bởi các "tác giả" khác nhau, bao gồm sự đóng góp của thuật toán AI cho các báo cáo nhiều phần, ghi lại việc sử dụng thuật toán AI để chẩn đoán, khả năng cải thiện khả năng tiếp cận thông tin liên quan đến hồ sơ y tế điện tử, Và người dùng có thể kiểm soát tốt hơn việc thu thập các báo cáo sức khỏe cá nhân.

Các ứng dụng của công nghệ chuỗi khối trong nghiên cứu bao gồm theo dõi dữ liệu hình ảnh tốt hơn trong các thử nghiệm lâm sàng, mô tả hình ảnh và dữ liệu chú thích tốt hơn được tạo trong đào tạo thuật toán AI, từ đó cải thiện quyền riêng tư và công bằng, đồng thời có khả năng cho phép dữ liệu hình ảnh cho trí tuệ nhân tạo có khả năng sử dụng tốt hơn.

Công nghệ chuỗi khối cũng cho phép sự đồng ý linh hoạt và có khả năng trao quyền cho bệnh nhân và cho họ quyền kiểm soát tốt hơn đối với những người có quyền truy cập vào dữ liệu sức khỏe của họ. Ngoài ra, công nghệ blockchain còn có nhiều tiềm năng ứng dụng trong quản lý hành chính như theo dõi kết quả học tập hay giám sát trang thiết bị y tế.

Bài viết này giới thiệu ngắn gọn về công nghệ cơ bản và thuật ngữ của công nghệ chuỗi khối, tập trung vào ứng dụng tiềm năng của công nghệ chuỗi khối trong hình ảnh y tế.

điểm quan trọng

Công nghệ chuỗi khối là công nghệ sổ cái phân tán cho phép dữ liệu được theo dõi, ghi lại nguồn gốc và những thay đổi của tất cả dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu hình ảnh.

Công nghệ chuỗi khối sử dụng mật mã để đạt được tính toàn vẹn và tính xác thực của dữ liệu, tính minh bạch của dữ liệu, tính bất biến và khả năng kiểm chứng. Ứng dụng của công nghệ chuỗi khối trong y học đang được quảng bá rộng rãi, với nhiều tiềm năng ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh y tế.

lời nói đầu

Blockchain, với tư cách là một công nghệ đột phá, đã trở nên quen thuộc với công chúng do ứng dụng rộng rãi của nó trong thị trường tiền điện tử. Nó có nhiều ứng dụng không chỉ trong lĩnh vực công nghiệp mà còn trong chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế.Trong trường hợp lưu trữ an toàn dữ liệu y tế bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu được mã hóa phân tán, có thể lưu trữ an toàn thông tin liên quan đến việc tạo, cập nhật hoặc truy cập dữ liệu y tế. dữ liệu.thông tin.

Estonia đã thiết lập một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe hoàn chỉnh dựa trên công nghệ chuỗi khối trong vòng một thập kỷ. Chuỗi khối cho phép người dùng (bệnh nhân, bác sĩ, bác sĩ X quang và nhà khoa học) kiểm soát cách thức và người sử dụng dữ liệu y tế này. Bài báo này nhằm mục đích khám phá ứng dụng tiềm năng của công nghệ chuỗi khối trong hình ảnh y tế. Những thách thức của các ứng dụng này được minh họa và một số trường hợp sử dụng được đề xuất, bao gồm quyền sở hữu và theo dõi hình ảnh, chú thích hình ảnh và các ứng dụng tiềm năng trong trí tuệ nhân tạo.

Để giới hạn độ dài của bài viết này, chúng tôi chỉ giới thiệu sơ qua những kiến ​​thức cơ bản về công nghệ chuỗi khối.

Công nghệ chuỗi khối có thể được coi là một cơ sở dữ liệu phân tán theo dõi tất cả các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu. Khác với cơ sở dữ liệu truyền thống, blockchain sử dụng công nghệ mã hóa để đạt được tính toàn vẹn và tính xác thực của dữ liệu, tính minh bạch của dữ liệu, tính bất biến và có thể kiểm chứng, đồng thời làm cho thông tin trở nên đáng tin cậy thông qua mạng tin cậy phi tập trung mà không cần sử dụng bản sao chính đáng tin cậy của trung tâm. Nó cho phép người dùng theo dõi nguồn gốc của dữ liệu, cũng như theo dõi ai đã thao túng một tập dữ liệu nhất định trong quá khứ và chuỗi khối có thể phù hợp để theo dõi dữ liệu phóng xạ.

Công nghệ chuỗi khối lần đầu tiên được đề xuất vào năm 1991 để xác minh tính xác thực của các tài liệu kỹ thuật số thông qua các hàm băm. Các từ "khối" và "chuỗi" lần đầu tiên được sử dụng trong một tài liệu bởi một người hoặc một nhóm người dưới bút danh "Satoshi Nakamoto" (không xác định). Mặc dù tài liệu đó đã sử dụng các thuật ngữ "khối" và "chuỗi" vào thời điểm đó, nhưng nó không định nghĩa thuật ngữ chuỗi khối. Từ này sau đó xuất hiện trong một ngữ cảnh thân mật hơn. Nó đặt nền móng cho sự xuất hiện của tiền điện tử "Bitcoin" sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2007, đề xuất cơ sở cho một hệ thống tiền điện tử ngang hàng công khai.

Ngày nay, hầu hết các dự án blockchain không tạo ra các mạng blockchain mới mà dựa vào Ethereum với khả năng thực hiện các hợp đồng thông minh.

Khái niệm cơ bản về công nghệ chuỗi khối

tiêu đề phụ

1. Định nghĩa về công nghệ chuỗi khối và sổ cái phân tán

Chuỗi khối dựa trên nhiều nút thay vì một nút điều khiển trung tâm để lưu trữ dữ liệu trong một mạng phân tán được gọi là sổ cái phân tán. Dữ liệu được lưu trữ theo cách không thể thay đổi và không thể thay đổi (nghĩa là ghi một lần), khiến cho việc sửa đổi dữ liệu bất hợp pháp trở nên rất khó khăn. Dữ liệu chỉ có thể được thêm vào chuỗi khối, sau khi một khối được viết, nó không thể bị xóa hoặc sửa đổi. Do đó, dữ liệu được lưu trữ là một danh sách các bản ghi (khối) ngày càng tăng, nối tiếp nhau (chuỗi). "Blockchain là một cơ sở dữ liệu phân tán lưu trữ vĩnh viễn dữ liệu giao dịch và thiết lập một sổ cái chống giả mạo."

Cơ sở dữ liệu sổ cái phân tán được phân phối trên mạng ngang hàng với nhiều thiết bị nút, trong đó mỗi nút sao chép và lưu một bản sao sổ cái giống hệt nhau, đồng thời tự cập nhật độc lập. Ưu điểm chính của nó là không có cơ quan trung ương hoặc máy chủ trung tâm .

Công nghệ chuỗi khối là một dạng công nghệ sổ cái phân tán và không phải tất cả các sổ cái phân tán đều sử dụng chuỗi khối để cung cấp sự đồng thuận phân tán an toàn và hiệu quả. Tuy nhiên, cấu trúc của chuỗi khối làm cho nó khác với các loại sổ cái phân tán khác, ở chỗ dữ liệu trong chuỗi khối được nhóm lại với nhau và tổ chức thành các khối, được liên kết với nhau và được bảo mật bằng mật mã. Do đó, công nghệ chuỗi khối rất lý tưởng để ghi lại các sự kiện, quản lý hồ sơ, xử lý giao dịch, theo dõi tài sản và bỏ phiếu

tiêu đề phụ

2. So sánh giữa công nghệ blockchain và công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống

Không giống như công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống, công nghệ chuỗi khối được phân cấp, có thể theo dõi và không thay đổi.

Phân cấp đề cập đến quá trình xác minh, lưu trữ, bảo trì và truyền dữ liệu trên chuỗi khối dựa trên kiến ​​trúc phân tán. Trong cấu trúc này, sự tin cậy giữa các nút phân tán được thiết lập thông qua các phương pháp toán học, thay vì tổ chức tập trung của một nút duy nhất trong công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống.

Bất biến có nghĩa là việc giả mạo bất kỳ giao dịch nào sẽ tạo ra một giá trị băm khác (khóa băm liên kết khối trước đó và trỏ đến khối tiếp theo), giá trị này sẽ được phát hiện bởi tất cả các nút khác đang chạy cùng một thuật toán đồng thuận. Vì chuỗi khối là một sổ cái phân tán công khai có thể chia sẻ, được lưu trữ trên hàng nghìn nút và được đồng bộ hóa liên tục trong thời gian thực nên nếu cuộc tấn công thành công, nó cần đạt hơn 51% sức mạnh tính toán của toàn bộ mạng.

tiêu đề phụ

3. Chuỗi công khai và chuỗi riêng

Sự khác biệt này có thể được so sánh với sự khác biệt giữa Internet truy cập mở và Internet chỉ có thể truy cập được khi được phê duyệt. Các chuỗi khối công khai cung cấp thông lượng thấp hơn để đạt được sự đồng thuận do tính phức tạp và phân phối rộng rãi của chúng. Chuỗi khối riêng cho phép hiệu quả cao hơn. Về bản chất, các loại tiền điện tử như Bitcoin hy vọng sẽ thu hút được số lượng người tham gia tối đa và trở thành mạng chuỗi công khai, trong khi nhiều ứng dụng doanh nghiệp sử dụng chuỗi riêng để kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu được lưu trữ trên chuỗi khối.

Ứng dụng chuỗi khối trong hình ảnh y tế

tiêu đề phụ

1. Ứng dụng lâm sàng

(1) Đóng góp của các "tác giả" khác nhau cho báo cáo nhiều phần, bao gồm cả hệ thống AI

Báo cáo về các nghiên cứu X quang phức tạp thường bao gồm thông tin đầu vào từ nhiều chuyên gia, đặc biệt là trong các trường hợp bất thường, thường liên quan đến nhiều hệ thống cơ thể, chuyên khoa (ví dụ: hình ảnh tim cho báo cáo của bác sĩ X quang/bác sĩ tim mạch) hoặc các phương thức (chẳng hạn như báo cáo chung của bác sĩ y học hạt nhân/bác sĩ X quang PET /ÔNG).

Mặc dù một báo cáo đơn lẻ thường được tổng hợp từ các đầu vào hiện có, nhưng công nghệ chuỗi khối cung cấp khả năng xác định ý kiến ​​hoặc chuyên môn của ai chịu trách nhiệm cho từng yếu tố của báo cáo, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định khi nào có thêm Khả năng tư vấn trực tiếp hơn với những người đóng góp thích hợp khi có thông tin . Các báo cáo có thể được tạo thành các khối riêng biệt mà không yêu cầu chuỗi khối được mã hóa. Chuỗi khối có thể làm rõ mức độ trách nhiệm chính xác của từng tác giả trong việc đánh giá các nghiên cứu hình ảnh y tế, ý kiến ​​của các chuyên gia khác nhau sẽ được ký riêng lẻ và thứ tự của từng phân tích sẽ được giữ nguyên.

(2) Ghi lại ứng dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán

Giống như nhiều chuyên gia con người cùng viết một báo cáo, các báo cáo X quang có thể chứa sự kết hợp giữa bác sĩ X quang và nội dung do AI tạo ra, chẳng hạn như các báo cáo có cấu trúc được thuật toán AI điền sẵn. Đây có thể là một hình thức báo cáo kết hợp ngày càng phổ biến trong tương lai gần. Tương tự như vậy, công nghệ chuỗi khối có thể giúp phân biệt giữa các yếu tố báo cáo khác nhau và giao trách nhiệm kết hợp thông tin trực tiếp cho bác sĩ hoặc bác sĩ dựa vào sự hỗ trợ của AI, đồng thời xác định thuật toán AI nào đã đóng góp.

(3) Chia sẻ dữ liệu lâm sàng, báo cáo truy xuất nguồn gốc và đọc báo cáo

Hồ sơ y tế điện tử (EMR) dựa trên công nghệ chuỗi khối, sẽ tự động lưu trữ thông tin trên chuỗi khối về việc ai đã đóng góp cho phần nào của EMR, đã gây ra nhiều năm tranh luận. Kết hợp với các thuật toán được thiết kế để hiển thị dữ liệu liên quan cho các bác sĩ X quang từ xa, các EMR này sẽ cho phép các bác sĩ X quang xem dữ liệu liên quan đến trường hợp họ đang làm việc mà không cần phải duyệt qua các phần lớn của EMR. Điều này đến lượt nó có thể dẫn đến việc giải thích các nghiên cứu X quang hiệu quả hơn và tốt hơn.

Ngoài ra, nếu các bác sĩ X quang cung cấp các khuyến nghị tiếp theo hoặc mô tả cách quản lý các phát hiện ngẫu nhiên, các mục này cũng có thể được lưu trữ và xác minh trên chuỗi khối. Chuỗi khối cũng cho phép lưu trữ xác định ai đã đọc hiệu quả phần nào của các hồ sơ y tế điện tử này. Điều này có thể được sử dụng trong tương lai để theo dõi những phát hiện tình cờ. Tất cả những công dụng tiềm năng này kết hợp lại sẽ cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân.

Việc đảm bảo quyền kiểm soát của người dùng đối với việc chia sẻ dữ liệu có liên quan đến nhiều ứng dụng và nhiều nền tảng chia sẻ dữ liệu hỗ trợ kiểm soát người dùng đã được đề xuất. Cụ thể hơn, công nghệ chuỗi khối có thể được sử dụng để đặt chủ sở hữu dữ liệu được lưu trữ trong hồ sơ y tế điện tử kiểm soát dữ liệu y tế của họ. Bệnh nhân có quyền chia sẻ hồ sơ nhạy cảm với các tổ chức mà họ lựa chọn để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe. Xây dựng hệ thống cho phép bác sĩ lâm sàng yêu cầu dữ liệu bệnh nhân và cho phép bệnh nhân cấp hoặc thu hồi quyền truy cập. Theo cách tương tự, blockchain cũng có thể cho phép bệnh nhân kiểm soát việc chia sẻ dữ liệu hình ảnh của họ.

tiêu đề phụ

2. Ứng dụng công nghệ blockchain trong nghiên cứu

(1) Khung thử nghiệm lâm sàng có nguồn gốc từ dấu ấn sinh học

Các thử nghiệm lâm sàng là chìa khóa để thông báo những thay đổi trong thực hành lâm sàng. Đánh giá nghiêm ngặt và quá trình đánh giá hoàn toàn minh bạch là những điều kiện cần thiết để đánh giá thành công và đáng tin cậy. Vì hình ảnh thường là nền tảng để xác định sự tiến triển hoặc hồi quy của bệnh, nên công nghệ chuỗi khối có khả năng giới thiệu một cơ chế chống giả mạo để ghi lại dữ liệu hình ảnh trong các thử nghiệm lâm sàng. Điều này bao gồm tất cả các giai đoạn xử lý hình ảnh, phân tích và đánh giá định lượng. Dữ liệu hình ảnh trong các thử nghiệm thường được lấy từ các giao thức hình ảnh được chỉ định trước và những thay đổi trong các giao thức này hoặc tài liệu không chính xác của chúng có thể làm thay đổi hình ảnh và do đó, kết quả đo được của chúng.

Việc triển khai chuỗi khối giúp loại bỏ thao tác xử lý hình ảnh trước khi đo lường, đảm bảo tính toàn vẹn của hình ảnh và các phép đo của chúng. Loại kiểm tra này có giá trị cụ thể khi hình ảnh được tải lên hoặc tải xuống giữa các trang web tham gia để thực hiện nhiều phép đo. Bất kỳ thay đổi nào đối với cài đặt hình ảnh trước khi thực hiện các phép đo đều có thể ảnh hưởng đến kết quả, trong khi việc đánh dấu ngày và giờ bởi hệ thống chuỗi khối xác nhận thời điểm và người thực hiện các thay đổi sẽ tránh thao tác dữ liệu không phù hợp và đảm bảo khả năng truy nguyên các thay đổi quan trọng. Mọi lỗi dữ liệu sẽ được xác định mà không cần phải truy vấn dữ liệu theo cách thủ công. Trong thời đại mà kết quả thường phụ thuộc vào tính hợp lệ của các phép đo hình ảnh, một phương pháp đáng tin cậy để ghi lại lịch sử phép đo là rất quan trọng.

Trong một số lĩnh vực cụ thể, chúng ta có thể sử dụng công nghệ chuỗi khối trong một thử nghiệm hình ảnh để thực hiện các thuật toán bao gồm phân đoạn và phân tích tổn thương. Phân đoạn tổn thương theo cách truyền thống là thủ công, và với sự phát triển của công nghệ, nó ngày càng trở nên bán tự động hoặc thậm chí hoàn toàn tự động trong nhiều trường hợp. Các thuật toán thường được đào tạo bằng cách sử dụng bộ dữ liệu do con người phân đoạn được các chuyên gia chú thích để tự động đạt được kết quả tương tự. Tài liệu của tập huấn luyện và các điều chỉnh của nó trong bối cảnh của các chuyên gia và phần mềm, sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ sở của kết quả học máy và giải thích các biến thể không mong muốn. Các bộ dữ liệu cho mỗi khối có thể được chỉ định theo lượt thăm khám của bệnh nhân hoặc bằng cách kiểm tra được đặt tại một thời điểm cụ thể trong thử nghiệm.

Khi các nhà nghiên cứu thương mại hoặc học thuật phân tích và báo cáo những phát hiện của riêng họ, có rất nhiều bằng chứng về sự thiên vị. Công nghệ chuỗi khối được áp dụng để chụp ảnh trong các thử nghiệm lâm sàng sẽ cung cấp các bộ dữ liệu được đảm bảo về nguồn gốc xuất xứ cho các bên thứ ba để phân tích. Điều này sẽ tách giả thuyết thúc đẩy thử nghiệm khỏi kết quả mong đợi. Một lợi ích cụ thể là việc sử dụng các bộ dữ liệu trong Cơ sở dữ liệu sinh học hình ảnh cho các nghiên cứu thứ cấp, có thể đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu chính, đặc biệt là khi tổng hợp dữ liệu từ nhiều thử nghiệm.

(2) Thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu khoa học, đặc biệt phục vụ đào tạo thuật toán trí tuệ nhân tạo

Một ứng dụng thú vị của chuỗi khối là ghi lại những người đã đóng góp dữ liệu cho việc đào tạo thuật toán AI, bao gồm bệnh nhân và dữ liệu của họ, chú thích của bác sĩ X quang và các đối tác công nghiệp đã phát triển thuật toán AI. Và điều này sẽ cho phép phân phối phần thưởng tài chính cho các đối tác khác nhau, do đó có thể là động lực khuyến khích bệnh nhân và bác sĩ X quang tham gia vào quá trình này. Sử dụng công nghệ chuỗi khối cũng sẽ cho phép bệnh nhân và bác sĩ X quang theo dõi việc sử dụng dữ liệu, giúp họ kiểm soát tốt hơn các tệp của mình. Các bộ dữ liệu hình ảnh điểm chuẩn thử nghiệm chứng minh rằng các yêu cầu về tính chính xác, bảo mật và công bằng của học sâu hợp tác có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng cách sử dụng kết hợp học sâu phân tán, liên kết và công nghệ chuỗi khối.

Những thuộc tính này của công nghệ chuỗi khối cũng giúp cung cấp một lượng lớn dữ liệu cho đào tạo AI. Để đào tạo các mạng học sâu có giám sát, người ta cần cung cấp càng nhiều dữ liệu và chú thích chất lượng cao càng tốt. Nếu tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo không đủ lớn, các trường hợp hiếm gặp sẽ không được phát hiện một cách đáng tin cậy, tạo ra sai lệch lựa chọn ảnh hưởng đến khả năng khái quát hóa của các hệ thống AI. Vì chúng ta thường thiếu cái nhìn sâu sắc trực tiếp về hoạt động bên trong của các mô hình học sâu, nên sự thiên vị có thể hẹp và thậm chí nguy hiểm. Thuật toán trí tuệ nhân tạo dựa trên công nghệ chuỗi khối không chỉ có thể học từ dữ liệu được chia sẻ của nhiều tổ chức mà còn theo dõi hoặc đánh giá quá trình học của nó thông qua quay lui hoặc phát lại đơn giản, do đó cung cấp thông tin chuyên sâu hơn và hiểu rõ hơn về quá trình ra quyết định của trí tuệ nhân tạo. . Đây thực sự là một giá trị quan trọng của công nghệ chuỗi khối, tương tự như việc theo dõi các sản phẩm từ nhà sản xuất đến người tiêu dùng. Chú thích về các điều kiện mà một mô hình được đào tạo chắc chắn cung cấp thông tin về chất lượng của nó.

Một lợi ích khác của công nghệ chuỗi khối là nó có thể được sử dụng để xác định quy kết nguồn tài liệu cho các tài nguyên giảng dạy và giáo dục. Công nghệ chuỗi khối có thể đảm bảo việc xác định quyền sở hữu trí tuệ đối với tài liệu giáo dục, có khả năng làm tăng sự sẵn lòng chia sẻ tài liệu của các tác giả lớn, để không làm mất uy tín đối với quyền sở hữu trí tuệ.

(3) Cấp phép động

Cấp phép động là một cách tiếp cận mới để trao quyền cho các đối tác nghiên cứu và thúc đẩy sự tham gia tích cực vào quá trình nghiên cứu. Việc sử dụng cơ sở dữ liệu sinh học trong dự án Dwarna cho thấy việc sử dụng công nghệ chuỗi khối có thể cung cấp cho các cá nhân quyền truy cập thông tin và kiểm soát cách thức và địa điểm sử dụng các mẫu và dữ liệu sinh học của họ và khi sử dụng công nghệ chuỗi khối, khuyến khích người dùng tuân thủ việc xóa được ủy quyền bởi Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Liên minh châu Âu.

Phương pháp lưu trữ hình ảnh hiện tại trong cơ sở dữ liệu trung tâm và thường sử dụng phương tiện vật lý để truyền chúng không chỉ gây ra sự chậm trễ trong đường dẫn bệnh nhân mà còn khiến dữ liệu bị giả mạo. Patel đã phát triển một khung chia sẻ hình ảnh trên nhiều miền sử dụng công nghệ chuỗi khối làm kho lưu trữ dữ liệu phân tán để thiết lập sổ cái nghiên cứu X quang và quyền truy cập do bệnh nhân xác định. Khung này cho phép chia sẻ dữ liệu y tế một cách an toàn và phi tập trung. Nó cũng cho phép bệnh nhân sở hữu hiệu quả dữ liệu hình ảnh của riêng họ và kiểm soát quyền truy cập của các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

tiêu đề phụ

3. Sử dụng công nghệ blockchain để quản lý

(1) Học và theo dõi quá trình học

Công nghệ chuỗi khối có thể được sử dụng để ghi lại và theo dõi kết quả học tập bằng cách sử dụng hợp đồng thông minh trên chuỗi khối để duy trì giá trị băm của kết quả học tập và quản lý quyền truy cập. Ocheja và cộng sự mô tả chuỗi khối nhật ký học tập (Boll) cho phép người học chuyển hồ sơ học tập từ cơ sở này sang cơ sở khác ở định dạng an toàn và có thể kiểm chứng. Nasseem và cộng sự đã phân tích các trường hợp sử dụng tiềm năng của việc triển khai chuỗi khối trong hệ sinh thái giáo dục y tế để cải thiện hiệu quả, bảo mật, chức năng và hiệu quả của cơ sở hạ tầng hiện có. Họ đề xuất sử dụng công nghệ chuỗi khối để loại bỏ vấn đề gian lận chứng chỉ học thuật. 

(2) Giám sát thiết bị y tế

Với tầm quan trọng và độ phức tạp ngày càng tăng của hệ thống quản lý thiết bị y tế (PMS), lượng dữ liệu được tạo ra cũng ngày càng tăng. Nghiên cứu cho thấy rằng một chuỗi riêng với cơ chế đồng thuận bằng chứng về thẩm quyền có thể mang lại nhiều lợi thế cho các bên liên quan khác nhau tham gia vào quy trình PMS, chẳng hạn như cung cấp hỗ trợ cho các sáng kiến ​​​​điều tiết mới. Đối với hệ thống quản lý thiết bị y tế (PMS) ngày càng quan trọng và phức tạp, ngày càng có nhiều dữ liệu được tạo ra. Nghiên cứu cho thấy rằng một chuỗi khối được ủy quyền dữ liệu riêng tư với cơ chế đồng thuận có thẩm quyền có thể mang lại nhiều lợi thế cho các bên liên quan khác nhau tham gia vào các quy trình tiền quản trị, chẳng hạn như cung cấp hỗ trợ cho các sáng kiến ​​​​điều tiết mới.

(3) Các mô hình kinh doanh mới phát sinh từ việc sử dụng công nghệ chuỗi khối trong X quang

Cho đến nay, nhiều ứng dụng AI đã chứng minh tiềm năng của chúng trong việc tăng cường giải thích hình ảnh y tế. Một trong những trở ngại lớn đối với việc phát triển các thuật toán AI học sâu có giám sát là thiếu một số lượng lớn hình ảnh chú thích chất lượng cao. Mặc dù động lực cho các công ty AI là thu lợi nhuận bằng cách bán các thuật toán, nhưng động cơ khuyến khích bệnh nhân đóng góp hình ảnh y tế của họ và các bác sĩ X quang thực hiện thêm công việc chú thích hình ảnh lại ít đơn giản hơn. Sử dụng công nghệ chuỗi khối để theo dõi những người đã đóng góp có thể giúp vượt qua những rào cản này bằng cách cung cấp các ưu đãi cho những người đóng góp.

Công nghệ chuỗi khối cũng có thể được sử dụng cho sự đồng thuận của các chú thích. Chỉ khi nhiều người tham gia đạt được sự đồng thuận về các chú thích, các chú thích mới được phê duyệt, thưởng cho những người đạt được sự đồng thuận và trừng phạt những người không đạt được sự đồng thuận. Công nghệ chuỗi khối cũng có thể giúp tạo cơ sở dữ liệu mở lớn với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau do nhiều người đóng góp dữ liệu cung cấp. Công nghệ chuỗi khối cũng giúp truy cập bảo vệ dữ liệu sức khỏe cá nhân và bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu.

tiêu đề cấp đầu tiên

tóm tắt

tóm tắt

Công nghệ chuỗi khối là một công nghệ rất mạnh mẽ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc lưu trữ dữ liệu nguồn theo cách bất biến, cung cấp khả năng truy xuất nguồn gốc của tất cả các sửa đổi đối với dữ liệu được lưu trữ. Công nghệ chuỗi khối cung cấp thông tin đáng tin cậy về cách thức, ai, khi nào và ở đâu dữ liệu được tạo ra, có nhiều ứng dụng trong y học và X quang.

Công nghệ chuỗi khối nâng cao tiềm năng cho bệnh nhân và bác sĩ X quang đóng góp vào hình ảnh y tế bằng cách cho phép họ kiểm soát quyền sử dụng dữ liệu và vòng chú thích dữ liệu. Cũng lý tưởng để lưu trữ dữ liệu bệnh nhân để sử dụng lâm sàng, cộng đồng X quang nên tham gia và cộng tác trong nghiên cứu về phát triển và triển khai công nghệ chuỗi khối vì nó liên quan đến các khía cạnh chăm sóc bệnh nhân.