先端IT技術に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
医療データ共有基盤とは？課題と対策・製品を解説
目的・課題で絞り込む
AI・人工知能
カテゴリで絞り込む
AI・人工知能 |
デジタル人材育成支援 |
ブロックチェーン |
量子コンピューティング |
その他先端IT技術 |
ブロックチェーン・Web3における医療データ共有基盤とは？
各社の製品
絞り込み条件：
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
当社のブロックチェーンコンサルティング・開発サービスでは、
効率性・利便性で世界トップクラスのパブリック・ブロックチェーンの
1つである「Tomo Chain」を提供しております。
レバレッジ、IECやオプションなど高機能を実現。
仮想通過取引所の開発実績などもございます。
【特長】
■高度なブロックチェーン技術駆使した実績が多い
■ソリューションから運用・保守まで一貫した提案
■様々な業界にソリューションを提供
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ブロックチェーンコンサルティング・開発サービス
当社が開発した『ブロックチェーンチップ』は、ブロックチェーンシステムを
小型化・ハードウェア化することにより、loT機器などへの導入を実現し、
安価で安全なデータ保証記録システムをご提供します。
IoT等のセンサからデータを取得し、ブロックチェーンに記録していくため、
伝送データを保証記録することが可能。
ブロックチェーンチップにAI処理を行わせることも可能です。
→ 必要なデータだけを取り出し、記録を保証します
→ チップ数が増大するほど、処理能力が向上します
共同開発など、お客様の製品に組み込むこともできます。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【導入するメリット】
■チップを実装するだけでブロックチェーンを導入できる！
→ 工場向けセンサ、loT機器、ドローン等小型モビリティ等
■データ発信元の特定と、送信データの記録が保証できる！
→ AIへの入力データとして必要かつ正確なデータのみを伝送
■チップにはデータを残さないから、データ盗難・漏洩の心配が無い
→ デバイス自体が盗難やハッキングにあっても、データの盗難を防御
ブロックチェーンをハードウェア化！【ブロックチェーンチップ】
お探しの製品は見つかりませんでした。
1 / 1
ブロックチェーン・Web3における医療データ共有基盤
ブロックチェーン・Web3における医療データ共有基盤とは？
ブロックチェーンとWeb3技術を活用し、患者中心のセキュアで透明性の高い医療データ共有を実現する分散型プラットフォームです。個人の同意に基づき、医療機関や研究機関間で安全にデータを連携・活用することで、医療の質の向上、研究開発の加速、新たな医療サービスの創出を目指します。
課題
データプライバシーとセキュリティの懸念
機微な個人情報を含む医療データを、不正アクセスや漏洩から保護しつつ、必要な関係者間で安全に共有する仕組みの構築が困難です。
相互運用性の欠如
異なる医療機関やシステムで生成されたデータ形式が統一されておらず、円滑なデータ連携や統合分析が難しい状況です。
患者のデータ主権と同意管理
患者自身が自身の医療データへのアクセス権限を管理し、誰にいつ、どのような目的でデータを提供するかを細かく制御する仕組みが未整備です。
規制とコンプライアンスへの対応
各国の医療情報に関する法規制やプライバシー保護基準を遵守しながら、グローバルなデータ共有基盤を構築・運用することの複雑さがあります。
対策
分散型IDと自己主権型アイデンティティ
患者が自身のデジタルIDを管理し、医療データへのアクセス権限を細かく設定・付与できる仕組みを導入します。
標準化されたデータフォーマットとAPI
国際的な医療データ標準（例：FHIR）に準拠したデータフォーマットと、相互運用性を高めるAPIを整備します。
スマートコントラクトによる同意管理
ブロックチェーン上のスマートコントラクトを活用し、患者の同意に基づいたデータアクセスを自動的かつ透明に管理します。
ゼロ知識証明などのプライバシー保護技術
データの機密性を保ちながら、必要な情報のみを検証・共有できる高度な暗号化技術やプライバシー保護技術を適用します。
対策に役立つ製品例
分散型ID管理システム
個人のデジタルアイデンティティを安全に管理し、医療データへのアクセス権限を患者自身がコントロールできる基盤を提供します。
セキュアデータ連携ミドルウェア
異なるシステム間の医療データを標準化された形式に変換し、暗号化して安全に共有するためのAPI連携機能を提供します。
同意管理・監査ログシステム
ブロックチェーン上に患者の同意履歴とデータアクセスログを記録し、透明性と追跡可能性を確保します。
プライバシー保護型データ分析ツール
ゼロ知識証明などの技術を用いて、個人を特定せずに医療データの統計分析や機械学習モデルの構築を可能にします。
