論文の概要: Decentralized Health Intelligence Network (DHIN)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06240v3
- Date: Wed, 14 Aug 2024 01:47:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 12:22:42.449402
- Title: Decentralized Health Intelligence Network (DHIN)
- Title（参考訳）: 分散ヘルスインテリジェンスネットワーク(DHIN)
- Authors: Abraham Nash,
- Abstract要約: 分散ヘルスインテリジェンスネットワーク(Decentralized Health Intelligence Network, DHIN)は、医療における健康データ主権とAI利用の課題に対処する理論フレームワークである。
医療における効果的なAIトレーニングをサポートし、患者が健康データをコントロールし、金銭的に利益を享受し、分散型でスケーラブルなエコシステムに貢献できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decentralized Health Intelligence Network (DHIN) is a theoretical framework addressing significant challenges of health data sovereignty and AI utilization in healthcare caused by data fragmentation across providers and institutions. It establishes a sovereign architecture for healthcare provision as a prerequisite to a sovereign health network, then facilitates effective AI utilization by overcoming barriers to accessing diverse medical data sources. This comprehensive framework leverages: 1) self-sovereign identity architecture coupled with a personal health record (PHR) as a prerequisite for health data sovereignty; 2) a scalable federated learning (FL) protocol implemented on a public blockchain for decentralized AI training in healthcare, where health data remains with participants and only model parameter updates are shared; and 3) a scalable, trustless rewards mechanism to incentivize participation and ensure fair reward distribution. This framework ensures that no entity can prevent or control access to training on health data offered by participants or determine financial benefits, as these processes operate on a public blockchain with an immutable record and without a third party. It supports effective AI training in healthcare, allowing patients to maintain control over their health data, benefit financially, and contribute to a decentralized, scalable ecosystem that leverages collective AI to develop beneficial healthcare algorithms. Patients receive rewards into their digital wallets as an incentive to opt-in to the FL protocol, with a long-term roadmap to funding decentralized insurance solutions. This approach introduces a novel, self-financed healthcare model that adapts to individual needs, complements existing systems, and redefines universal coverage. It highlights the potential to transform healthcare data management and AI utilization while empowering patients.
- Abstract（参考訳）: 分散ヘルスインテリジェンスネットワーク(Decentralized Health Intelligence Network, DHIN)は、医療における医療データの主権とAI利用に関する重要な課題に対処する理論フレームワークである。
そして、多様な医療データソースにアクセスする障壁を克服することで、効果的なAI利用を促進する。
この包括的なフレームワークは下記の通りである。
1) 健康データ主権の前提条件として、自己主権のアイデンティティ・アーキテクチャと個人健康記録(PHR)を併用すること。
2)医療における分散AIトレーニングのためのパブリックブロックチェーン上に実装されたスケーラブルなフェデレーションラーニング(FL)プロトコル。
3) 参加のインセンティブを与え、公平な報酬配分を確保するための、スケーラブルで信頼できない報酬メカニズム。
このフレームワークは、参加者が提供した健康データに対するトレーニングの防止や制御、あるいは金銭的利益の決定を可能にする。
医療における効果的なAIトレーニングをサポートし、患者が健康データをコントロールし、経済的に利益を享受し、集団AIを活用して有益な医療アルゴリズムを開発する分散型でスケーラブルなエコシステムに貢献できるようにする。
患者はFLプロトコルにオプトインするためのインセンティブとしてデジタルウォレットに報酬を受け取る。
このアプローチは、個人のニーズに適応し、既存のシステムを補完し、普遍的なカバレッジを再定義する、新しい自己完結型医療モデルを導入します。
患者を力づけながら、医療データ管理とAI利用を変革する可能性を強調している。
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