Table of Contents

Công nghệ ngăn chặn charicon, một khi bị hạn chế để quản lý các thị trường nhạy cảm. Việc tiểu đường ảnh hưởng [FLT: 0] trên 537 triệu người lớn trên toàn thế giới và số người leo lên, áp lực dẫn đến việc điều khiển quy mô lớn, nghiên cứu dữ liệu không bao giờ cao hơn. Tuy nhiên, những dữ liệu chứa các dữ liệu chứa các bước đột phá cũng có những rủi ro lớn từ dữ liệu không được phép truy cập vào các lỗ hổng không hợp pháp. Block state có thể cung cấp một địa chỉ và các nhà nghiên cứu về sức khỏe có thể xác nhận thông tin cá nhân.

Vấn đề riêng tư trong việc nghiên cứu tiểu đường

Chẩn đoán là một điều kiện kinh niên tạo ra một số lượng lớn dữ liệu dài hạn: giám sát liên tục lượng đường phân tích, nhật ký insulin, chế độ ăn kiêng và tập luyện, roogbin A1c, ký hiệu di truyền, và định nghĩa xã hội các mô hình dự đoán sức khỏe. Để tạo ra các mô hình sinh học, xác định các hoạt động sinh học, và thử nghiệm các biện pháp trị liệu, các nhà nghiên cứu yêu cầu truy cập vào các dữ liệu sâu, đa chiều. Tuy nhiên, các mô hình truyền thống chia sẻ trên các điểm tập trung, các thông tin mà mọi dữ liệu chảy qua một trường đại học, hoặc một tổ chức hợp hợp. Việc này tạo ra các điểm bị lỗi chính sách: việc tiếp cận hàng triệu người bị thương mại, có thể được sử dụng để giải quyết nhanh hơn, kết quả là thông tin bị hạn chế bởi các dữ liệu bị hạn chế bởi các dữ liệu bị hạn chế.

Tại sao quản lý dữ liệu theo hội nghị lại giảm bớt

Cơ sở dữ liệu trung tâm dựa vào rào chắn- tường lửa, mã hóa và truy cập vào phần còn lại, nhưng khi một diễn viên độc ác xâm nhập vào phạm vi, toàn bộ bộ bộ bộ dữ liệu bị hư hỏng. Chỉ riêng trong vòng 2023, các lỗ hổng về y tế ảnh hưởng trên 88 triệu. Đối với các cuộc nghiên cứu tiểu đường, nơi mà nhiều tổ chức hợp tác trên các biên giới (HPAA) [HLT:1] [các yêu cầu lưu trữ dữ liệu khác nhau, các quyền hạn, và các yêu cầu hỗ trợ hợp pháp khác nhau. Trong giao thức tự nhiên, việc sử dụng tính năng xây dựng lại.

Kiến trúc ngăn cách bảo vệ dữ liệu nhạy cảm

Blockchain là một sổ cái được phân phối mỗi khối dữ liệu đều được liên kết một cách mật mã với cái trước. Để hiểu ứng dụng của nó trong nghiên cứu tiểu đường, cần thiết để kiểm tra bốn tính chất cốt lõi:

Phân tâm: Loại trừ một điểm thất bại

Thay vì lưu trữ hồ sơ bệnh nhân vào một máy phục vụ, phải có các bản sao được mã hóa qua mạng của nút (máy tính). Không một thực thể nào điều khiển bộ dữ liệu đầy đủ. Để nhà nghiên cứu truy cập dữ liệu của bệnh nhân, họ phải lấy các chìa khóa mật mã từ bệnh nhân (hay một ủy nhiệm do bệnh nhân ủy nhiệm ủy nhiệm cho phép). Ngay cả nếu một nút bị hỏng, phần còn lại của mạng vẫn còn nguyên vẹn và có thể kiểm tra. Cấu trúc này tương đối chống lại việc từ chối các cuộc tấn công và lạm dụng nội bộ.

Khả năng thiếu khôn ngoan: Để tăng độ chính xác của dữ liệu qua thời gian

Một khi giao dịch hay dữ liệu đã được viết vào ngăn chặn, nó không thể được thay đổi lại. Trong nghiên cứu tiểu đường, điều này rất cần thiết cho khả năng kiểm tra. Nếu nhà nghiên cứu ghi lại một sự thay đổi đồng ý, một phiên bản của một thuật toán, hoặc một yêu cầu truy cập dữ liệu, khối cản cản cản cung cấp một bản ghi thay đổi lâu dài, thay đổi. Bất cứ việc nào cố gắng thay đổi lịch sử sẽ đòi hỏi phải tiếp tục lại mọi công việc có khả năng hỗ trợ một mạng đã được giữ vững. Tính chất này được sắp xếp với các yêu cầu điều chỉnh để kiểm tra về dữ liệu được chứng minh trong các thử nghiệm lâm sàng [FS] và dược phẩm (TS].

Quản lý mã hoá và khoá: truy cập được bệnh nhân- chủ đề

Dữ liệu về một khối công cộng hay riêng được mã hóa bằng mật mã đối xứng. Bệnh nhân (hay bộ điều khiển dữ liệu) giữ một chìa khóa riêng tư có thể cung cấp khả năng giải mã cho các nhà nghiên cứu cụ thể. Một số nền tảng tiến trình này thêm bằng cách cất giữ các dấu tay (dấu tay số) của dữ liệu về khối, trong khi các hồ sơ y tế nằm ngoài bảo mật. Cách tiếp cận lai này cung cấp khả năng tích hợp vì việc cất giữ tập tin CM thô trên khối sẽ bị cấm. Bệnh nhân có thể truy cập bất cứ lúc nào khi nào bị hạn chế bởi một hợp đồng ý thông minh, đang tiếp tục điều khiển.

Hợp đồng thông minh: Tự động đồng ý và phụ trách dữ liệu

Một hợp đồng thông minh là tự cắt bỏ mã tự động trong quá trình nghiên cứu khối u. Đối với bệnh tiểu đường, một hợp đồng thông minh có thể áp dụng các quy tắc như “cho phép đọc dữ liệu về chất béo cho đội ngũ của tiến sĩ Smith chỉ trong suốt giữa tháng Giêng và 2025, và chỉ với mục đích của việc hợp tác thuật toán. Một khi các điều kiện được thỏa thuận, việc truy cập tự động không cần trung gian giữa người. cơ chế này giảm chi phí quản trị, loại bỏ nguy cơ của các sự chấp thuận bằng tay, và cung cấp một bản ghi rõ ràng của mỗi sự kiện truy cập dữ liệu. hợp đồng thông minh cũng có thể xử lý các thỏa thuận dữ liệu: ví dụ, bệnh nhân có thể chia sẻ dữ liệu cho một bệnh nhân có thể chia sẻ với một siêu thông tin đa sắc thái chỉ được chấp nhận nếu các giao thức nghiên cứu và các nguyên tắc được chấp nhận, và các điều kiện có thể xác nhận trong giao thức được chấp nhận.

Những ứng dụng cụ thể của khối trong nghiên cứu tiểu đường

Những lợi ích lý thuyết rất hấp dẫn, nhưng làm thế nào để dịch thành những dòng nghiên cứu thực tế?

Các nghiên cứu tập hợp đa hiến pháp bảo mật

Chương trình phòng bệnh tiểu đường quy mô lớn như Chương trình Bảo vệ Dibetes (DPP) trải dài hàng chục trung tâm lâm sàng trên khắp các quốc gia. Hiện nay, dữ liệu chia sẻ trong số các nơi này thường bao gồm các thỏa thuận phân tích tập thể, duyệt pháp lý mỗi lần chuyển giao, và sao chép. Một mạng tổ hợp lệ cho phép giữ một nút, gửi dữ liệu đã gửi đi, và yêu cầu tổng hợp thống kê mà không cần đưa ra dữ liệu thô. Các nhà nghiên cứu có thể chạy phân tích dữ liệu cá nhân (v. d. tính toán trung bình HbAc thông qua trang) mà không cần di chuyển các hồ sơ bên dưới. Các bản ghi chú có thể truy vấn, mỗi bản ghi chú có trách nhiệm về dữ liệu cho mỗi trang web sử dụng.

Quản lý thiết bị có thể sử dụng dữ liệu thiết bị bệnh nhân-Centric

Hệ thống thông minh, bút insulin thông minh, và một thiết bị theo dõi tập trung cùng lúc. Hiện nay, mỗi nhà sản xuất thiết bị thường tổng hợp dữ liệu vào một hầm chứa mây độc quyền. Một tầng chấp thuận dựa trên khối đá có thể tách các kho này ra bằng cách cho phép nhà nghiên cứu một tập hợp các thiết bị có quyền sử dụng. Ví dụ, [FT: 0] Nhà sản xuất thiết bị này [Fdic [FL]: Nền tảng của các bệnh nhân [FL): Một nền tảng cho phép lưu trữ dữ liệu dựa trên sức khỏe của họ trên một kho bảo hiểm cá nhân, rồi cho phép các hạt giống như một hệ thống nhận dạng thức riêng của mình.

Cung cấp tính trung kiên qua xiềng xích cho Insulin và các liệu pháp

Mặc dù không trực tiếp về dữ liệu bệnh nhân, blockchain cũng có thể cải thiện nghiên cứu tiểu đường bằng cách bảo đảm các mẫu và thuốc sinh học được cung cấp, và các xét nghiệm phòng khám kiểm tra các dạng insulin mới đòi hỏi phải có sự ghi chép và chuỗi nhiệt độ chặt chẽ.

Chia sẻ dữ liệu cho việc nhân tạo thông tin và học máy tính

Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu về y tế Al bị hạn chế bởi các kho dữ liệu và quy định riêng tư. Blockchain có thể tạo ra các thị trường dữ liệu phân loại: phương pháp này không chỉ mở rộng dữ liệu sẵn có (v. d., qua các biểu tượng) để đóng góp dữ liệu đã được ký hiệu; các nhà nghiên cứu trả tiền cho các hợp đồng thông minh; và các hồ sơ chứng minh của mỗi bộ dữ liệu được sử dụng trong việc đào tạo mô hình. Phương pháp này không chỉ mở rộng dữ liệu mà còn cho bệnh nhân một cọc trong cơ sở dữ liệu. [Fan]: [FA] là các mô hình sức khỏe. [F: 0] để tìm kiếm dữ liệu như thế].

Vượt qua trở ngại để nhận con nuôi

Mặc dù nó đã hứa, nhưng thuốc chặn không phải là viên đạn bạc.

Khả năng và hiệu quả

Các công tắc như Evanum (quá trình Evandger Fabric, R3 Corda) giao dịch mỗi giây, là không đủ cho một luồng dữ liệu có độ phân giải cao như lưu trữ các dữ liệu thô trênchain. Cho phép chặn các máy tính (Hyperledger Fabric, R3 Corda) cung cấp các giao dịch cao hơn thông qua và có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của một tập tin nghiên cứu. Thêm vào đó, lưu trữ tập tin thô trênchain là không thực tế; ngoài lề với các kho chứa trên máy tính có sẵn là các giải pháp tiêu chuẩn. Các nhà nghiên cứu cần thiết kế thiết kế cân bằng chức năng, và an ninh.

Không chắc chắn về cách điều chỉnh

Các quy định về an ninh mạng như HIPAA, GDPR ở Âu Châu và các luật tương tự ở châu Á chưa hoàn toàn liên kết với mô hình phân cấp của Blockchain.

Khả năng giao tiếp và tiêu chuẩn hóa

Các nền tảng nghiên cứu tiểu đường thường sử dụng các mô hình dữ liệu khác nhau (HL7 FHIR, OMOP CDM, v. v.). Blockchain có thể kết hợp siêu dữ liệu về giản đồ dữ liệu, nhưng thực sự khả năng liên kết không thể thay đổi cần thiết các tiêu chuẩn công nghiệp rộng. Các tổ chức như [FLT: 0] HHR [FLT: 1] tiêu chuẩn và khả năng ngăn chặn trong sáng kiến chăm sóc sức khỏe ngày nay đang làm việc định nghĩa các giao thức thông thường xuyên cầu nối các hệ thống mật thiết với hồ sơ sức khỏe điện tử.

Name

Bệnh nhân bị tiểu đường - đặc biệt lớn tuổi hơn - có thể tìm thấy quản lý các khóa mật mã và quyền truy cập dữ liệu thông minh đáng sợ. Giao diện thân thiện với người dùng (các ứng dụng di động, phần mở rộng trình duyệt) mà trừu tượng hóa khả năng phức tạp khối là quan trọng. Tương tự, các nhà nghiên cứu cần thiết bảng điều khiển hiển thị trạng thái vị trí và các bản ghi dữ liệu mà không cần yêu cầu chúng tương tác trực tiếp với mã hợp đồng thông minh. Các giao thức thực hiện ban đầu như [FL: 0] Xác định [FL: 0], tập trung vào nền tảng [FL1], tập trung vào một kinh nghiệm tiêu dùng trong khi bảo đảm bảo ẩn.

Những dự án phi công và những dự án thực tế trên thế giới

Một số sáng kiến cho thấy sự tiến bộ rõ rệt của việc ngăn chặn việc nghiên cứu tiểu đường.

Mạng lưới nghiên cứu tiểu đường trên khối sắt Evanum

Một tập đoàn của các trường đại học và bệnh viện Châu Âu đã khởi động một phi công bằng mạng lưới Evinum riêng để quản lý việc nghiên cứu đa trung tâm về loại 1 tiểu đường. Mỗi người tham gia tạo ra một ví Evinum độc đáo; các nhà nghiên cứu gửi thư qua một cổng web, và các hợp đồng thông minh tự động xác nhận quyền truy cập trước khi trở về thống kê tổng hợp. Nghiên cứu này báo cáo sự gia tăng 30% số lượng bệnh nhân đăng ký so với những người tham gia đã tham gia trước đó, như những người tham gia tin tưởng vào sự minh của hệ thống.

Khu chợ dữ liệu CGM củaChain

Các nhà nghiên cứu có thể mua một bộ dữ liệu phân loại đặc biệt để kiểm tra các dữ liệu về đường phân loại. Các bệnh nhân chia sẻ những số liệu bị phân loại để thay thế cho vật liệu cung cấp tiểu đường. Các nhà nghiên cứu có thể mua bộ dữ liệu được quản lý với các đường dẫn kiểm tra đầy đủ, và MedChain sử dụng các chứng minh không có khả năng xác thực để cho phép các thuật toán hợp lệ hóa mà không phơi bày các hồ sơ thô. Các nền tảng này đã thu hút hơn 5.000 người tham gia vào giai đoạn được hỗ trợ trong giai đoạn thử nghiệm và bây giờ đang mở rộng dữ liệu tăng insulin.

Phiên tòa xét nghiệm dược phẩm đa hợp

Một công ty dược lớn phát triển một nhà vật lý học về lĩnh vực thụ thể GLP-1 cho loại 2 tiểu đường đã thuê Hyperledger Fabrric để quản lý dữ liệu từ một thử nghiệm ở giai đoạn III.

Tương lai của nghiên cứu tiểu đường độc lập

Khi đã trưởng thành, sự kết hợp của nó với các công nghệ phát triển riêng tư khác hứa hẹn các giải pháp mạnh mẽ hơn. Các bằng chứng không có độ sáng (ZKP) và tính toán đa đảng (SMPC) được sắp xếp theo các khối để cho phép mã hoá dữ liệu đã được mã hóa trên dữ liệu đã được mã hóa mà không tiết lộ các giá trị cơ bản. Đối với nghiên cứu tiểu đường, điều này có nghĩa là một mô hình có thể tính toán sự tương quan giữa tần số tập thể và gclymcition dễ dàng giữa hàng ngàn bệnh nhân mà không bao giờ truy cập dữ liệu thô. Tương tự, tính toán đồng tính có thể cho phép bộ phát triển sự dinh dưỡng trên nút bị chặn, nơi mà mô hình được mã hóa và mã hóa cá nhân được mã hóa.

Sự hội tụ của sự ngăn chặn, trí thông minh nhân tạo, và Internet của y học (IoMT) sẽ tạo ra một mô hình mới: bệnh nhân thực sự sở hữu dữ liệu sức khỏe của họ, tài trợ và thu hồi truy cập với một cái gõ vào điện thoại thông minh của họ, và thậm chí có được những động cơ tài chính để tham gia nghiên cứu. chuyển dịch này chỉ ra sự tin tưởng công cộng giảm mạnh mẽ về y tế số và tăng tốc độ phát hiện cho các phương pháp phòng chống tiểu đường và các chiến lược phòng bệnh tiểu đường.

Những sự suy xét thực tế cho các nhà nghiên cứu xem xét về việc dùng thuốc gây nghiện

Đối với các điều tra viên và tổ chức đánh giá việc nhận nuôi bằng cách chặn các dây, nên có một cách tiếp cận có giai đoạn:

  • Môi trường điều hành: Phụ trách các bảng đạo đức và luật sư pháp lý để đảm bảo rằng kiến trúc được chọn ngăn chặn theo luật riêng tư của địa phương. Mô hình lai (trên chain hash, off-chain code) thường là điểm khởi đầu an toàn nhất.
  • Bắt đầu với một phi công quản lý: tiến hành một nghiên cứu quy mô nhỏ sử dụng hợp đồng thông minh để đồng ý sống động. Điều này tạo ra sự quen thuộc với công nghệ và cung cấp bằng chứng về lợi ích của nó cho sự tin tưởng và đăng ký bệnh nhân.
  • Chọn nền tảng bên phải: ) Đối với sự hợp tác đa số các lớp học, Hyperledger Fabrric hoặc Corda cung cấp cho phép, các tùy chọn cắt giảm cao. Đối với thị trường dữ liệu công cộng, các giải pháp có thể phù hợp hơn.
  • Khả năng giao thoa [FLT: 1] đảm bảo rằng lớp ngăn chặn có thể giao diện với các nền dữ liệu đã có (REDCap, EHR APIs, FHIR servers). Việc đầu tư theo định dạng dữ liệu chuẩn từ đầu ngăn ngừa các cuộc di trú đắt tiền sau này.
  • Bệnh nhân là đối tác: cùng thiết kế giao diện đồng ý và dữ liệu chia sẻ chính sách với những người đang sống với tiểu đường. đầu vào là thiết yếu để tạo ra một hệ thống thực sự đáp ứng được sự mong đợi của họ và sự hữu dụng.

Kết luận

Các nền tảng dựa trên khóa học biểu diễn một sự thay đổi mô hình cho sự riêng tư của dữ liệu trong nghiên cứu tiểu đường. bằng cách kết hợp các thông tin phân loại, tính năng phân loại, tính năng giải mã, và sự đồng ý tự động thông qua các hợp đồng thông minh, những hệ thống này chỉ định các khả năng trung tâm của cơ sở dữ liệu truyền thống. Các bệnh nhân đã có được quyền kiểm soát hạt hạt nhân trên thông tin sức khỏe cá nhân của họ, các nhà nghiên cứu truy cập các thiết lập nhiều dữ liệu cá nhân, và đáng tin cậy hơn, và toàn bộ lợi ích kinh doanh từ tính minh và tính toán. trong khi các thử thách vẫn còn có khả năng kiểm tra, tính chính xác, và kinh nghiệm người dùng là rõ ràng hơn. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng việc đăng nhập vào các dòng chảy, và hỗ trợ tính bền vững, để tăng cường tính năng nghiên cứu về mặt đạo đức, và tăng cường tính chất bảo vệ tính chất bền vững của bệnh nhân, trong khi các tính chất bảo vệ tính chất cá nhân, các tính chất, các phương pháp lý và các phương pháp giải quyết, và tăng cường của bệnh nhân, và tăng tốc độ cao hơn nữa