Decentralized Intelligence Health Network (DIHN)

要約

Decentralized Intelligence Health Network (DIHN) は、医療提供者や機関間のデータ断片化によって引き起こされる医療データ主権と医療における AI 活用の重大な課題に対処する理論的フレームワークです。
主権医療ネットワークの前提条件として医療提供のための主権アーキテクチャを確立し、多様な医療データ ソースへのアクセスの障壁を克服することで AI の効果的な活用を促進します。
この包括的なフレームワークは以下を活用しています。 1) 医療データ主権の前提条件として、個人健康記録 (PHR) と組み合わせた自己主権アイデンティティ アーキテクチャ。
2) ヘルスケアにおける分散型 AI トレーニングのためにパブリック 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。健康データは参加者に残り、モデル パラメーターの更新のみが共有されます。
3) 参加を奨励し、公平な報酬分配を保証する、スケーラブルでトラストレスな報酬メカニズム。
このフレームワークにより、これらのプロセスは第三者を介さず、不変の記録を持つパブリック ブロックチェーン上で動作するため、参加者が提供する健康データに関するトレーニングへのアクセスを阻止または制御したり、経済的利益を決定したりすることは、いかなる主体も行うことができないことが保証されます。
ヘルスケアにおける効果的な AI トレーニングをサポートし、患者が自分の健康データの管理を維持し、経済的に利益を得られるようにし、集合的な AI を活用して有益なヘルスケア 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します。
患者は、分散型保険ソリューションに資金を提供するための長期ロードマップとともに、FL プロトコルにオプトインする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ります。
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、国民皆保険を再定義する、新しい自己資金による医療モデルを導入します。
これは、患者に力を与えながら医療データ管理と AI 活用を変革する可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Decentralized Intelligence Health Network (DIHN) 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.

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