إدارة وتصنيف مرضى كوفيد-19 الذكية باستخدام إطار عمل البلوكتشين

جدول المحتويات

1. المقدمة

كشفت جائحة كوفيد-19 عن قيود كبيرة في أنظمة الرعاية الصحية حول العالم، خاصة في إدارة حالات الطوارئ الصحية العامة. تواجه أنظمة المعلومات الصحية التقليدية تحديات في سلامة البيانات والشفافية ومشاركة المعلومات في الوقت الفعلي بين أصحاب المصلحة. تقدم هذه الورقة إطار عمل قائم على البلوكتشين باستخدام عقود إيثيريوم الذكية لمعالجة هذه التحديات في إدارة وتصنيف مرضى كوفيد-19.

سلط الوباء المتفجر لفيروس كورونا (كوفيد-19) الضوء على القيود في أنظمة الرعاية الصحية للتعامل مع حالات الطوارئ الصحية العامة. يسهل تبني التقنيات المبتكرة مثل البلوكتشين عمليات التصميم الفعال ونشر الموارد في قطاع الرعاية الصحية من خلال تقليل التأخير في الموافقات التنظيمية وتحسين التواصل بين مختلف أصحاب المصلحة.

2. المنهجية

2.1 تصميم هندسة البلوكتشين

يستخدم النظام المقترح بلوكتشين إيثيريوم لإنشاء شبكة لا مركزية لإدارة بيانات كوفيد-19. تشمل الهندسة طبقات متعددة: طبقة تخزين البيانات، طبقة العقود الذكية، طبقة التطبيق، وطبقة واجهة المستخدم. تتفاعل كل طبقة من خلال بروتوكولات محددة لضمان تدفق آمن للبيانات والتحكم في الوصول.

2.2 تنفيذ العقود الذكية

تعمل العقود الذكية على أتمتة عمليات تصنيف المرضى وأذونات الوصول إلى البيانات. تحدد العقود قواعد إدخال البيانات وتعديلها واسترجاعها، مما يضمن أن الكيانات المصرح لها فقط يمكنها الوصول إلى معلومات المرضى الحساسة مع الحفاظ على الشفافية في النظام العام.

2.3 إدارة بيانات المرضى

يدير النظام أنواعاً مختلفة من بيانات كوفيد-19 بما في ذلك نتائج الاختبارات، وحالة المريض (إيجابي/سلبي/متعافي)، ومتطلبات الاستشفاء، ومعلومات تتبع المخالطين. يتم تشفير البيانات وتخزينها على البلوكتشين مع ضوابط وصول تستند إلى أدوار أصحاب المصلحة.

3. التنفيذ التقني

3.1 الإطار الرياضي

يعتمد أمان البلوكتشين على دوال التجزئة التشفيرية. تضمن خوارزمية SHA-256 سلامة البيانات:

$H(x) = SHA256(x)$

حيث تمثل $H(x)$ ناتج التجزئة لبيانات الإدخال $x$. احتمال تعارض التجزئة منخفض للغاية، مما يجعل النظام آمناً ضد العبث.

تستخدم آلية الإجماع إثبات السلطة (PoA) لمعالجة أسرع للمعاملات:

$Consensus = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} V_i$

حيث تمثل $V_i$ عُقد المدققين و $n$ هو العدد الإجمالي للمدققين المعتمدين.

3.2 تصميم الخوارزمية

تعطي خوارزمية تصنيف المرضى الأولوية للحالات بناءً على درجات الخطورة:

الخوارزمية: تصنيف مرضى كوفيد-19
الإدخال: أعراض المريض، العلامات الحيوية، عوامل الخطورة
الإخراج: مستوى الأولوية (عالي، متوسط، منخفض)

1. جمع بيانات المريض: درجة الحرارة، تشبع الأكسجين، الأمراض المصاحبة
2. حساب درجة الخطورة S = w1*T + w2*O2 + w3*C
3. إذا كانت S > حد_عالي:
      إرجاع "أولوية عالية"
   وإذا كانت S > حد_متوسط:
      إرجاع "أولوية متوسطة"
   وإلا:
      إرجاع "أولوية منخفضة"
4. تسجيل قرار التصنيف على البلوكتشين

3.3 تنفيذ الكود

عقد ذكي نموذجي بلغة Solidity لإدارة بيانات المرضى:

pragma solidity ^0.8.0;

contract COVID19PatientManagement {
    struct Patient {
        string patientId;
        string testResult;
        uint256 testDate;
        string status;
        address authorizedDoctor;
    }
    
    mapping(string => Patient) public patients;
    address public admin;
    
    constructor() {
        admin = msg.sender;
    }
    
    function addPatientTest(
        string memory _patientId,
        string memory _testResult,
        string memory _status
    ) public onlyAdmin {
        patients[_patientId] = Patient({
            patientId: _patientId,
            testResult: _testResult,
            testDate: block.timestamp,
            status: _status,
            authorizedDoctor: msg.sender
        });
    }
    
    modifier onlyAdmin() {
        require(msg.sender == admin, "Only admin can perform this action");
        _;
    }
}

4. النتائج التجريبية

تم اختبار النظام المقترح ببيانات محاكاة لكوفيد-19 تمثل 10,000 سجل مريض. أظهر تنفيذ البلوكتشين تحسينات كبيرة في سلامة البيانات وكفاءة الوصول مقارنة بقواعد البيانات المركزية التقليدية.

يوضح مخطط هندسة النظام التفاعل بين المكونات المختلفة:

5. التحليل والنقاش

6. التطبيقات المستقبلية

يحتوي إطار العمل البلوكتشين المطور لإدارة كوفيد-19 على تطبيقات أوسع في الرعاية الصحية وما بعدها:

• استجابة موسعة للجوائح: قابلة للتكيف للجوائح المستقبلية مع حد أدنى من التعديلات
• السجلات الصحية العامة: الإدارة الآمنة للسجلات الصحية الإلكترونية عبر المؤسسات
• تتبع سلسلة التوريد: شفافية سلسلة توريد المستحضرات الصيدلانية والمعدات الطبية
• التحقق من التطعيم: شهادات تطعيم رقمية مع مصداقية موثقة
• بيانات الصحة العابرة للحدود: مشاركة آمنة لمعلومات الصحة بين البلدان

تشمل اتجاهات البحث المستقبلية التكامل مع أجهزة إنترنت الأشياء لمراقبة المرضى في الوقت الفعلي، والتحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتفشي، والتشغيل البيني مع أنظمة الرعاية الصحية الحالية من خلال واجهات برمجة التطبيقات الموحدة.

7. المراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2223-2232.
2. World Health Organization. (2020). COVID-19 strategy update.
3. IEEE Blockchain Initiative. (2021). Blockchain in Healthcare: Opportunities and Challenges.
4. MIT Digital Currency Initiative. (2020). Consensus Mechanisms for Healthcare Applications.
5. European Blockchain Partnership. (2021). Guidelines for Blockchain in Healthcare.
6. World Health Organization. (2020). Global Digital Health Strategy 2020-2025.
7. Zhang, P., Schmidt, D. C., White, J., & Lenz, G. (2018). Blockchain technology use cases in healthcare. Advances in computers, 111, 1-41.
8. McGhin, T., Choo, K. K. R., Liu, C. Z., & He, D. (2019). Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities. Journal of Network and Computer Applications, 135, 62-75.