Hi:Health | Écosystème pour diagnostiquer un corps humain en temps réel
La technologie Blockchain appliquée à la recherche médicale peut améliorer la confiance dans la science en créant un dossier immuable et horodaté des résultats de la recherche. La technologie Blockchain, inventée par Satoshi Nakamoto en 2008, garantit que les transactions saisies dans un registre ne peuvent pas être modifiées avec le temps. Appliqué au bitcoin cryptocurrency (BTC), le résultat est un système monétaire qui ne peut pas être manipulé par un gouvernement centralisé car il crée un enregistrement permanent et précis
de toutes les transactions. La force du système provient de l’utilisation d’une base de données distribuée par rapport aux systèmes monétaires actuels qui nécessitent une base de données centralisée telle que celle utilisée par les sociétés de cartes de crédit et les banques. L’application de cette même technologie à la recherche médicale augmente la confiance dans les résultats car tout comme Bitcoin, les transactions (données scientifiques collectées) sont archivées de manière permanente et immuable. L’échange d’argent, tout comme la conduite de la recherche médicale, nécessite niveau de confiance. L’argent dans le passé a généré cette confiance grâce à la réglementation gouvernementale et à la supervision de la banque centrale. La recherche médicale dans le passé a tenté de créer des niveaux élevés de confiance grâce à l’examen par les pairs mené par des revues
médicales réputées telles que le New England Journal of Medicine. Les deux méthodes de génération de confiance reposent sur une autorité centrale de confiance, que ce soit le gouvernement ou une revue médicale. En tant que telles, les deux méthodes sont très sensibles à la fraude via la corruption ou des erreurs innocentes de l’autorité centralisée. Cela a conduit à une méfiance généralisée dans la recherche médicale. Bitcoin fonctionne différemment, car il met en place une méthode de s’appuyer sur un réseau distribué basé sur un algorithme mathématique, plutôt que sur une autorité centralisée susceptible d’erreur humaine.
Qu’est-ce que c’est?
L’analyste de l’écosystème mondial – le courtier en date de données médicales personnelles basées sur l’intelligence artificielle et les technologies blockchain.L’écosystème personnel pour diagnostiquer un corps humain en temps réel.Trouve les sources, les modèles de développement de différentes maladies et prévient de futures maladies.
Comment ça marche?
Opportunités Options de la plateforme pour une personne
Téléchargement de données médicales personnelles
Stockage sécurisé et anonyme des données médicales
Récompenser sous la forme d’obtenir des jetons (les jetons permettent d’étendre la fonctionnalité de l’application, d’acheter des assurances santé et vie)
Ventes anonymes de vos données pour les jetons de plate-forme
Analyser des données en utilisant l’intelligence artificielle pour diagnostiquer des maladies à un stade précoce
Achat et connexion de dispositifs testés (gadgets) pour le diagnostic express de l’organisme
Prendre rendez-vous pour subir un examen médical
Recherche et achat de médicaments éprouvés
L’écosystème pour les entreprises
Les compagnies d’assurance
Les compagnies d’assurance reçoivent un calcul plus précis de la probabilité d’occurrence d’un événement assuré. Augmentez vos profits en minimisant les risques de payer les primes d’assurance. Vendre une assurance maladie à travers des applications.
Compagnies pharmaceutiques.
Les sociétés pharmaceutiques reçoivent des rapports statistiques sur les ventes de médicaments, les maladies régionales (urbaines) typiques et les effets des médicaments sur une personne. Afin de personnaliser le traitement, les données peuvent être obtenues à partir de la base de données ADN sur la prédisposition d’une personne à certaines maladies en fonction de sa résidence géographique
Cliniques
Les cliniques améliorent les méthodes de traitement et de prévention des maladies humaines
Centres de recherche
Les centres de recherche et les développeurs peuvent utiliser les avantages de l’exploration de données (la détection des titres dans les bases de données) afin d’obtenir des modèles. Dans la compétition mondiale actuelle, la connaissance des modèles découverts peut donner un avantage supplémentaire.
Pour plus d’informations visitez
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