Электронные медицинские карты
Персональные медицинские записи можно хранить и администрировать в распределенном журнале записей как в глобальной системе электронных медицинских карт. Блокчейн обеспечивает псевдонимность (использование цифрового адреса, а не имени) и конфиденциальность (доступ только по закрытому ключу), что позволяет кодировать медицинские карты как цифровую собственность и размещать их в блокчейне. Пользователи могут предоставлять врачам, фармацевтическим и страховым компаниям доступ к своим записям при помощи закрытого ключа. Кроме того, службы хранения электронных медицинских карт в блокчейне могут способствовать созданию универсального формата данных для различных поставщиков медицинских услуг, которые в настоящее время по большей части разрознены и несовместимы, несмотря на то, что в большинстве крупных учреждений используются электронные системы. Блокчейн позволит создать единый глобальный формат хранения медицинских данных и обмена ими.
Хранилища медицинских данных в блокчейне
Одно из главных преимуществ создания стандартизированных хранилищ медицинских записей – доступность информации исследователям. До сих пор все хранилища медицинской информации были закрытыми, как, например, данные одного из самых продолжительных мировых исследований – Фремингемского исследования сердца. Блокчейн позволяет создать безопасный стандартизированный механизм оцифровки медицинских данных и их сохранения в общественных хранилищах, доступных исследователям. Один из таких примеров – стартап DNA.bits, записывающий кодированные сведения о ДНК пациентов в блокчейн и предоставляющий исследователям доступ с помощью закрытого ключа[178].
Хранилища медицинских исследовательских данных в блокчейне могут быть не только закрытыми, но и открытыми. Блокчейн предоставляет рентабельную модель создания таких хранилищ. Многие люди хотели бы предоставить для исследований свой генетический код (его расчет можно заказать на сайте 23andMe), данные с цифровых устройств мониторинга состояния здоровья и тренировок (FitBit и MapMyRun) и другую информацию при условии соблюдения приемлемого уровня конфиденциальности, но не имеют такой возможности. Эти данные можно агрегировать в общественных хранилищах, аналоге Wikipedia, доступных всем исследователям. Можно предположить, что такая интеграция больших объемов данных о состоянии здоровья (генетические коды, сведения об образе жизни, истории болезней и другие) и их обработка с помощью средств машинного обучения и других алгоритмов позволят получить корреляции и выводы, полезные для поддержания здоровья и предотвращения заболеваний
