Den ökade tillgången på data och de senaste framstegen inom artificiell intelligens visar på de aldrig tidigare skådade möjligheterna inom hälso- och sjukvården och stora utmaningar för patienter, utvecklare, leverantörer och regulatorer. Den nya tekniken för djupinlärning och överföring av lärande förvandlar alla data om personen till medicinska data som omvandlar enkla ansiktsbilder och videor till kraftfulla datakällor för prediktiv analys. För närvarande har patienterna inte kontroll över åtkomstprivilegierna till sina medicinska journaler och förblir omedvetna om det verkliga värdet av de uppgifter de har. I detta dokument ger vi en översikt över nästa generations artificiell intelligens och blockchain-teknik och presenterar innovativa lösningar som kan användas för att påskynda biomedicinsk forskning och göra det möjligt för patienter med nya verktyg att kontrollera och dra nytta av sina personuppgifter samt med incitamenten att genomgå ständig hälsoövervakning. Vi introducerar nya koncept för att bedöma och utvärdera personliga register, inklusive kombination-, tid- och relationsvärde av data. Vi presenterar också en färdplan för ett blockkedjeaktiverat decentraliserat system för personuppgifter för att möjliggöra nya metoder för läkemedelsupptäckt, biomarkörutveckling och förebyggande hälso- och sjukvård. En säker och transparent distribuerad personlig data marknadsplats som använder blockchain och djupinlärning teknik kan kunna lösa de utmaningar som tillsynsmyndigheterna står inför och returnera kontrollen över personuppgifter inklusive medicinska journaler tillbaka till individerna.
En seminal och mycket relevant bidrag är REF, där författarna föreslog en arkitektur baserad på artificiell intelligens och blockchain teknik för att möjliggöra kontroll av sina personuppgifter inklusive medicinska journaler till användarna.
Converging blockchain and next-generation artificial intelligence technologies to decentralize and accelerate biomedical research and healthcare
{'venue': 'Oncotarget', 'journal': 'Oncotarget', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}