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openhealth's Introduction

DoraHacks 7.19 ~ 7.21

Author: Qibing Li, Tianyao Gao, Zepei Lin, Bing W, Hao Ying

项目介绍

这次大赛我们将基于Fisco Bcos和代理重加密搭建以患者为中心的医疗数据隐私共享平台,解决当前医疗机构、医疗(AI)服务商、IoT医疗设备之间的数据孤岛问题,并将医疗数据的分享控制权限归还给患者个人,形成一份完整医疗记录。我们还将在基础之上,搭建去中心化的医疗数据市场和AI服务市场,提供联邦学习套件给以上各参与方,将AI模型带到各计算边缘,实现医疗数据隐私保护下的联合机器学习,提高医疗服务的质量。

项目背景

以下是当前各个参与方的不同诉求:

  • 政府: 降低人民医疗费用,降低监管成本
  • 医院: 统一的可交互性的电子病例
  • 服务提供者: 确保数据隐私安全,能够在保证安全和隐私的同时让更多的数据能够为AI和交互性提供帮助
  • 患者: 保证数据足够的隐私和安全,同时能够获取更便宜的服务和更精准的治疗结果
  • 医生: 更好的医疗效果,更友好的医患关系
  • 科学家: 开放的数据市场,让AI能够真正为人类更好的服务

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项目目标

所以,我们现在非常需要一套联合医疗系统,所以我们的目标是创建一套多联邦医疗系统OpenHealth,我们的目标是:

  • 更精确的隐私保护和数据确权,让数据回归用户
  • 解决当前医疗系统的数据孤岛与交互性问题
  • 通过隐私的AI学习方法获取更精确的AI模型,让AI能够为更多人服务

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技术创新

OpenHealth所涉及到的技术领域有:

  • 联盟链
  • 代理重加密
  • 链下隐私联邦学习,链上激励与认证
  • 边缘计算: 可信的设备身份
  • 联邦学习

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技术方案

数据的大致流程如下:

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详细的数据流程如下:

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医疗数据与AI市场:

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项目结构

  • smartContract: 数据市场和AI模型的合约
  • federated_learning: 联邦学习上链模块
  • xray-pneumonia-fl-training: 联邦学习模型复现模块
  • ai_and_blockchain: FISCO的Java-SDK对接模块与SpringBoot后台模块,包含数据确权/隐私的合约模块
  • python_part: 代理重加密复现模块
  • ai_blockchain_frontend: 数据共享、联邦学习、AI市场整合前端模块

RoadMap

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