24、医疗数据区块链数字化：技术与应用解析

医疗数据区块链数字化：技术与应用解析

1. 相关工作概述

在处理大规模医疗数据时，运用深度学习程序进行智能处理相关的工作十分关键。同时，医疗数据在保护、验证和完整性方面的安全问题极为重要，因此需要专业的安全程序来保障大规模医疗数据的安全。

一些研究对深度学习程序在处理大规模医疗数据方面进行了全面调查，涉及传感器和图像等不同类型的医疗数据。然而，医疗信息往往并不完整、准确，且数据获取设备多样，数据格式不统一，这给数据处理带来了巨大挑战。

例如，在使用深度学习程序（如 DNN、CNN 等）处理大规模医疗数据时，存在诸多问题。合适且完整的训练数据不足可能导致 DNN 模型训练效果不佳；有限的训练标记数据可能在新数据库测试时产生巨大误差。此外，科学家在使用深度学习方法时，常将 CNN 等视为黑盒，缺乏对隐藏层和权重的恰当解释。

为解决这些问题，提出了基于区块链的临床信息分发方案，确保不同不可信方之间的信息分类、验证和访问控制。该方案通过加密密钥确保云的安全性，防止非法篡改。当有数据访问请求时，先进行基于签名的验证，再获取加密数据并发送给请求者，同时会考虑数据访问请求的原因。

2. 物联网（IoT）在医疗中的应用

物联网将互联网与人类连接起来，通过将设备和其他实体物品与网络相连实现。这项技术在医疗服务中发展迅速且应用广泛。

• 远程医疗服务 ：患者无需亲自前往医疗机构就能获得专家指导，需要持续监测的患者也不必频繁前往急诊室。医生可以利用生物传感器和网络监测患者的生理指标。
• 远程身体区域网络（WBAN）