بيانات صحية آمنة: مزيج من الذكاء الاصطناعي، والبلوك تشين، والتعلم الموحد
يُظهر مسح منهجي كيف يمكن لمزيج من التعلم الموحد (Federated Learning)، والبلوك تشين، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI) تحسين الإدارة الآمنة للبيانات الصحية الحساسة والمتوافقة مع الخصوصية. حلل المراجعة، المنشورة في مجلة Frontiers in Digital Health، 26 دراسة من عام 2018 إلى عام 2026. توصل المؤلفون إلى أن لا توجد طريقة واحدة كافية لتلبية المتطلبات المعقدة للخصوصية والأمان وقابلية التفسير وقابلية التوسع في الرعاية الصحية الحديثة. بدلاً من ذلك، يوصون ببنية متكاملة. يتيح التعلم الموحد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل لامركزي على البيانات المحلية دون تخزين أو نقل بيانات المرضى الحساسة مركزيًا. يضمن البلوك تشين بروتوكولات غير قابلة للتغيير وعمليات تبادل بيانات موثوقة. يجعل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير قرارات النماذج مفهومة للأطباء. ويكمل ذلك بإجراءات التحسين التدريجي التي تسمح بالتكيف المستمر للنماذج. يحدد التحليل عشرة تحديات رئيسية، بما في ذلك تكاليف الاتصال المرتفعة،...
