Enhancing security and scalability in electronic medical records (emr) management: Integrating blockchain and machine learning

Quản lý hồ sơ y tế điện tử (EMR) là một khía cạnh quan trọng nhưng đầy thách thức trong ngành y tế hiện đại, nơi mà bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tính minh bạch được đặt lên hàng đầu. Nghiên cứu này đề xuất một hệ thống tri thức dựa trên blockchain để quản lý EMR sử dụng khung Hyperledger Fabric kết hợp với các thuật toán học máy (ML). Bằng cách tận dụng tính chất bất biến, phi tập trung của blockchain và khả năng dự đoán của ML, hệ thống này hỗ trợ chẩn đoán y khoa và ra quyết định, với trọng tâm cụ thể là dự đoán đột quỵ. Kết quả thực nghiệm với hơn 130.000 EMR ẩn danh từ thực tế cho thấy hệ thống này cải thiện đáng kể việc chia sẻ dữ liệu giữa các cơ sở y tế đồng thời duy trì tính bảo mật và toàn vẹn dữ liệu. Mô hình cây quyết định của hệ thống đạt độ chính xác 85% trong việc dự đoán nguy cơ đột quỵ, nhấn mạnh tiềm năng của sự kết hợp blockchain và ML trong việc cách mạng hóa quản lý và chẩn đoán y tế.

Tài liệu này hướng đến các nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ thông tin và quản lý trong lĩnh vực y tế, những người quan tâm đến việc cải thiện bảo mật, khả năng mở rộng và hiệu quả của việc quản lý hồ sơ y tế điện tử (EMR) thông qua việc tích hợp công nghệ blockchain và học máy.

Quản lý hồ sơ y tế điện tử (EMR) là một thách thức lớn trong chăm sóc sức khỏe hiện đại, đòi hỏi các giải pháp tiên tiến để đảm bảo an toàn dữ liệu, quyền riêng tư và tính minh bạch. Nghiên cứu này đề xuất một hệ thống tri thức dựa trên blockchain để quản lý EMR, sử dụng khung Hyperledger Fabric và tích hợp các thuật toán học máy (ML). Hệ thống này tận dụng tính chất bất biến và phi tập trung của blockchain để bảo vệ dữ liệu y tế nhạy cảm, đồng thời sử dụng khả năng dự đoán của ML để hỗ trợ chẩn đoán y khoa và ra quyết định, đặc biệt tập trung vào dự đoán nguy cơ đột quỵ. Hệ thống được xây dựng trên Hyperledger Fabric, một blockchain có quyền cho phép, đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập dữ liệu. Các hợp đồng thông minh (smart contracts) được sử dụng để kiểm soát quyền truy cập chi tiết và tạo dấu vết kiểm toán cho mọi tương tác dữ liệu, tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm giải trình. Mô hình học máy, cụ thể là thuật toán cây quyết định, đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn gồm hơn 130.000 hồ sơ EMR ẩn danh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác ấn tượng 85% trong việc dự đoán nguy cơ đột quỵ, chứng minh hiệu quả của việc tích hợp blockchain và ML trong việc cải thiện chẩn đoán. Hệ thống này thể hiện khả năng chia sẻ dữ liệu an toàn và hiệu quả giữa các cơ sở y tế, duy trì tính toàn vẹn dữ liệu và giảm thiểu rủi ro giả mạo. Mặc dù có những thách thức liên quan đến việc triển khai và chi phí, cũng như giới hạn của mô hình học máy trong việc tổng quát hóa cho các tình trạng y tế khác, lợi ích về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và hỗ trợ quyết định lâm sàng vượt trội hơn. Nghiên cứu tương lai sẽ tập trung vào việc mở rộng khả năng của hệ thống bằng cách tích hợp các mô hình học máy tiên tiến hơn, mở rộng mạng lưới blockchain và kết hợp các nguồn dữ liệu thời gian thực để cung cấp hồ sơ sức khỏe toàn diện hơn và hỗ trợ tốt hơn cho các quyết định y tế.