Безопасная и прозрачная классификация рака лёгкого и толстой кишки с использованием блокчейна и Microsoft Azure

Введение: Система здравоохранения во всём мире сталкивается с трудностями диагностики и ведения пациентов с раком лёгкого и толстой кишки, которые являются серьёзным бременем для здоровья населения. Традиционные методы диагностики недостаточно эффективны и подвержены ошибкам, а проблемы конфиденциальности и безопасности данных сохраняются.

Цель: Разработать безопасную и прозрачную систему дистанционных консультаций и классификации рака лёгкого и толстой кишки с использованием технологии блокчейн и облачных сервисов Microsoft Azure.

Набор данных и признаки: Для обучения и оценки современных моделей машинного обучения использован набор данных LC25000, содержащий 25 000 гистопатологических изображений. Ключевые возможности системы включают безопасную загрузку данных, их обезличивание и шифрование, а также контроль доступа с помощью блокчейна и сервисов Azure.

Методы: Предложенная система объединяет облачные сервисы Microsoft Azure с блокчейн-сетью с разрешённым доступом. Пациенты загружают результаты компьютерной томографии через мобильное приложение; затем изображения проходят предварительную обработку, обезличиваются и безопасно сохраняются в Azure Blob Storage. Смарт-контракты блокчейна управляют доступом к данным, гарантируя, что получать и анализировать изображения могут только авторизованные специалисты. Для обучения и развертывания современных моделей классификации рака используется Azure Machine Learning.

Метрики оценки: Эффективность системы оценивали по точности, прецизионности, полноте и F1-мере, что продемонстрировало эффективность интегрированного подхода в повышении точности диагностики и безопасности данных.

Результаты: Предложенная система обеспечила точность 100% при классификации рака лёгкого и толстой кишки с использованием моделей DenseNet, ResNet50 и MobileNet при различных соотношениях разделения выборки (70:30, 80:20 и 90:10). Точность при стратифицированной перекрёстной проверке по 5 и 10 блокам также была исключительно высокой и превышала 99,9%. Уведомления в режиме реального времени и безопасные дистанционные консультации повышают эффективность и прозрачность диагностического процесса, способствуя улучшению исходов лечения и оптимизации ведения пациентов с онкологическими заболеваниями.