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Enregistrement W3208741199 · doi:10.2196/27816

A Blockchain-Based Dynamic Consent Architecture to Support Clinical Genomic Data Sharing (ConsentChain): Proof-of-Concept Study

2021· article· en· W3208741199 sur OpenAlexvenueno aff
Faisal Albalwy, Andy Brass, Angela Davies

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainData sharingComputer scienceData accessData integrityArchitectureMetadataData scienceWorld Wide WebDatabaseComputer securityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In clinical genomics, sharing of rare genetic disease information between genetic databases and laboratories is essential to determine the pathogenic significance of variants to enable the diagnosis of rare genetic diseases. Significant concerns regarding data governance and security have reduced this sharing in practice. Blockchain could provide a secure method for sharing genomic data between involved parties and thus help overcome some of these issues. OBJECTIVE: This study aims to contribute to the growing knowledge of the potential role of blockchain technology in supporting the sharing of clinical genomic data by describing blockchain-based dynamic consent architecture to support clinical genomic data sharing and provide a proof-of-concept implementation, called ConsentChain, for the architecture to explore its performance. METHODS: The ConsentChain requirements were captured from a patient forum to identify security and consent concerns. The ConsentChain was developed on the Ethereum platform, in which smart contracts were used to model the actions of patients, who may provide or withdraw consent to share their data; the data creator, who collects and stores patient data; and the data requester, who needs to query and access the patient data. A detailed analysis was undertaken of the ConsentChain performance as a function of the number of transactions processed by the system. RESULTS: We describe ConsentChain, a blockchain-based system that provides a web portal interface to support clinical genomic sharing. ConsentChain allows patients to grant or withdraw data requester access and allows data requesters to query and submit access to data stored in a secure off-chain database. We also developed an ontology model to represent patient consent elements into machine-readable codes to automate the consent and data access processes. CONCLUSIONS: Blockchains and smart contracts can provide an efficient and scalable mechanism to support dynamic consent functionality and address some of the barriers that inhibit genomic data sharing. However, they are not a complete answer, and a number of issues still need to be addressed before such systems can be deployed in practice, particularly in relation to verifying user credentials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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