Chào mừng!!

Bằng cách đăng ký với chúng tôi, bạn sẽ có thể thảo luận, chia sẻ và nhắn tin riêng tư với các thành viên khác trong cộng đồng của chúng tôi.

ĐĂNG KÝ NGAY!

Blockchain + AI trong Y tế – Khi sinh mạng cần được bảo vệ khỏi chính… thuật toán

Hoàng Bảo Anh

Thành viên
Tham gia
12/6/25
Bài viết
22
VNĐ
1,086
🧠 Bối cảnh: Sự nguy hiểm đến từ AI… chính xác?

“AI trong y tế” – nghe có vẻ tốt: chẩn đoán nhanh, chính xác, hỗ trợ bác sĩ.
Nhưng nếu:
  • AI chẩn đoán sai do bị tấn công (adversarial attack)?
  • Dữ liệu bệnh nhân bị rò rỉ từ mô hình học máy?
  • Có người thao túng mô hình AI để bán thuốc theo mục tiêu riêng?
Đây không còn là giả thuyết. Các mô hình AI y tế như chẩn đoán X‑quang, phát hiện ung thư, nhận diện hình ảnh nội soi... đã bị khai thác hoặc làm sai lệch trong các nghiên cứu gần đây.

🧬 Blockchain có thể làm gì?

MIT DCI và nhiều nhóm nghiên cứu quốc tế đề xuất sử dụng Blockchain như một lớp bảo mật cho AI y tế, với 3 mục tiêu lớn:

  1. ✅ Đảm bảo toàn vẹn mô hình
    → Không ai “lén” thay đổi AI sau khi triển khai
  2. ✅ Theo dõi lịch sử huấn luyện & sử dụng AI
    → Biết mô hình học từ đâu, ai huấn luyện, ai sử dụng
  3. ✅ Bảo vệ dữ liệu y tế riêng tư
    → AI học từ dữ liệu mã hóa, không làm rò rỉ thông tin bệnh nhân

⚙ Cơ chế kết hợp: AI + Blockchain + ZKP

Thành phầnVai trò
🔗 BlockchainGhi log mỗi lần AI inference, model update, audit
🧠 AI (Deep Learning)Chẩn đoán hình ảnh, dự đoán bệnh, đề xuất thuốc
🔒 ZKP/FHEĐảm bảo AI học từ dữ liệu mà không biết nội dung cụ thể
📜 DAO GovernanceHội đồng đánh giá mô hình AI trước khi triển khai


🛡 Các loại tấn công AI có thể phòng tránh

Loại tấn côngMô tảBlockchain giúp gì?
Adversarial AttackChèn nhiễu nhỏ khiến AI chẩn đoán sai (VD: ảnh X‑quang có “hạt bụi độc”)Ghi log mô hình, phát hiện pattern bất thường
Model TamperingThay đổi mô hình sau khi auditBăm mô hình & lưu trên chain – không thể sửa lén
Data PoisoningCố tình chèn dữ liệu sai để dạy AI phản ứng ngượcLưu hash từng sample – có thể audit & rollback
Inference AttackKẻ xấu đoán được dữ liệu gốc từ output AIDùng ZK hoặc học liên kết (federated learning)


🔬 Case study thực tế

  1. Dự án MediLedger (2023)
    → Dùng blockchain để kiểm soát chuỗi cung ứng dược phẩm, tránh thuốc giả
    → Mở đường tích hợp AI theo dõi hiệu quả thuốc, tránh lạm dụng
  2. Federated Learning + Blockchain tại bệnh viện Đức
    → Các bệnh viện huấn luyện AI chẩn đoán ung thư vú trên dữ liệu local
    → Blockchain ghi nhận quá trình training, ZKP đảm bảo không rò rỉ
  3. OpenMined.org + Ethereum
    → Nền tảng chia sẻ AI mô hình y tế mã hóa, giao dịch bằng token thưởng

🧩 Mô hình tổng thể: "Med-AIchain"

plaintext
Sao chépChỉnh sửa
Bệnh viện A Bệnh viện B Bệnh viện C
| | |
[Local Data] [Local Data] [Local Data]
\ | /
[Federated AI Training Engine] -- AI model weights
|
[Zero-Knowledge Proof]
|
[Blockchain Layer]
- Verify training integrity
- Record inference logs
- Track model version


💡 Tương lai & thách thức

✅ Lợi ích:

  • Bảo mật bệnh nhân tốt hơn HIPAA truyền thống
  • Hạn chế tác động tiêu cực của AI bias
  • Giúp bác sĩ “tin” vào AI hơn, vì có thể kiểm chứng

⚠ Thách thức:

  • Hiệu suất inference AI trên blockchain còn hạn chế
  • Pháp lý liên quan đến AI & Blockchain vẫn mờ mịt
  • Yêu cầu hạ tầng đồng bộ giữa bệnh viện, mạng chain và AI
 
Top