यह अनुमान लगाया गया है कि अपूरणीय टोकन (एनएफटी) समाज पर व्यापक प्रभाव पड़ेगा. इसे देखते हुए, यह आश्चर्य की बात नहीं होनी चाहिए कि ट्रिलियन-डॉलर के स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र ने दवा को आगे बढ़ाने के लिए एनएफटी टोकन का पता लगाना शुरू कर दिया है।

यह बताना भी ज़रूरी है कि blockchain प्रौद्योगिकी एक खेल सकते हैं स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के भीतर तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका. यह हाल ही में था पर प्रकाश डाला यूरोपीय संघ ब्लॉकचैन वेधशाला की एक रिपोर्ट में, जो विशेष रूप से दस्तावेज करता है कि कैसे blockchain अनुप्रयोग स्वास्थ्य सेवा उद्योग के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, पेपर नोट करता है कि रोगी की व्यस्तता और डेटा को कैसे संग्रहीत किया जाता है, इसके साथ-साथ ज्ञान और डेटा के प्रभावी वितरण के साथ स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के लिए समस्या बनी हुई है। फिर भी, के रूप में blockchain अंतरिक्ष का विकास जारी है, के रूप में टोकनकरण अपूरणीय टोकन आज के स्वास्थ्य सेवा उद्योग के सामने आने वाली कई चुनौतियों के समाधान के रूप में काम कर सकता है।

GeneNFTs का उद्देश्य सटीक दवा में क्रांति लाना है

शब्द से अपरिचित लोगों के लिए, सटीक दवा संदर्भित करता है प्रेसिजन मेडिसिन इनिशिएटिव के अनुसार, “रोग उपचार और रोकथाम के लिए एक उभरता हुआ दृष्टिकोण जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए जीन, पर्यावरण और जीवन शैली में व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखता है।”

विशेष रूप से बोलते हुए, काओ का मानना ​​​​है कि आनुवंशिक प्रोफाइल को टोकन करने से रोगियों को डेटा स्वामित्व और उनकी अंतर्दृष्टि में पारदर्शिता बनाए रखने में मदद मिल सकती है, जबकि कई लाभ प्राप्त होते हैं जो आमतौर पर पारंपरिक जीनोमिक परीक्षण से जुड़े नहीं होते हैं। उन्होंने समझाया:

उदाहरण के लिए, जेनेटिका, एशिया प्रशांत क्षेत्र की सेवा करने वाली एक जीनोमिक कंपनी, ने हाल ही में के साथ भागीदारी की है ओएसिस लैब्स, एक वेब3 डेटा प्रबंधन फर्म, जीनोमिक प्रोफाइल को चिह्नित करने के लिए. जेनेटिका के सीईओ और सह-संस्थापक तुआन काओ ने कॉइनटेक्लेग को बताया कि इस साझेदारी के पीछे का लक्ष्य मरीजों को डेटा स्वामित्व और जीनएनएफटी के माध्यम से अधिकार देकर सटीक दवा को आगे बढ़ाना है।

“यह दुनिया में सबसे महत्वपूर्ण एनएफटी अनुप्रयोगों में से एक हो सकता है। हमारी आनुवंशिक प्रोफ़ाइल अद्वितीय है और इसे एक एनएफटी द्वारा दर्शाया जाना चाहिए। GeneNFTs किसी के आनुवंशिक डेटा का टोकन स्वामित्व है। यह हम में से प्रत्येक को अपने डेटा योगदान से वास्तव में नियंत्रण और लाभ लेने में सक्षम बनाता है।”

काओ के अनुसार, 23andMe जैसी पारंपरिक आनुवंशिक परीक्षण कंपनियां, उदाहरण के लिए, अनुसंधान के लिए रोगी डेटा एकत्र करने के लिए बिचौलियों पर भरोसा करती हैं। इसलिए, उपयोगकर्ताओं को संवेदनशील स्वास्थ्य जानकारी को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने के लिए केंद्रीकृत संस्थाओं पर भरोसा करना चाहिए। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को तीसरे पक्ष के साथ साझा करने का विकल्प चुनने के लिए कोई प्रोत्साहन नहीं मिलता है। फिर भी, एनएफटी के रूप में जीनोमिक डेटा को टोकन करना इस मॉडल को पूरी तरह से बदलने की क्षमता रखता है।

उदाहरण के लिए, काओ ने समझाया कि ओएसिस लैब्स के साथ जेनेटिका की साझेदारी उपयोगकर्ताओं को एक पारंपरिक आनुवंशिक परीक्षण करने और बाद में एक जीनएनएफटी प्राप्त करने में सक्षम बनाती है जो उनके आनुवंशिक प्रोफ़ाइल के वास्तविक स्वामित्व का प्रतिनिधित्व करती है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि काओ ने नोट किया कि जीनएनएफटी धारक अपने डेटा के द्वारपाल बन जाते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें उस जानकारी का उपयोग करने की इच्छा रखने वाली तृतीय-पक्ष संस्थाओं तक पहुंच प्रदान करनी होगी। उन्होंने विस्तार से बताया:

“जेनएनएफटी रखने वाला उपयोगकर्ता उस डेटा के लिए निजी कुंजी भी रखता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई दवा कंपनी आनुवंशिक अध्ययन करना चाहती है, तो उन्हें पहुंच के लिए एक प्रस्ताव भेजना होगा। एक उपयोगकर्ता तब पहुंच को मंजूरी देने के प्रस्ताव पर हस्ताक्षर कर सकता है।”

काओ ने आगे बताया कि GeneNFT से जुड़े वित्तीय और चिकित्सा लाभ दोनों हैं। “वित्तीय लाभों में राजस्व साझा करना शामिल है, इसलिए उपयोगकर्ताओं को भुगतान मिलेगा जब तीसरे पक्ष अपने डेटा तक पहुंचने का अनुरोध करेंगे। हम इन भुगतानों को स्वचालित रूप से जारी करने में सक्षम हैं blockchain प्रौद्योगिकी और स्मार्ट अनुबंध, ”काओ ने कहा।

काओ का मानना ​​है कि जीनएनएफटी से प्राप्त चिकित्सा लाभ वित्तीय प्रोत्साहनों से अधिक है। “जब उपयोगकर्ता आनुवंशिक अध्ययन में भाग लेते हैं, तो यह सुनिश्चित करने के लिए एक स्मार्ट अनुबंध का लाभ उठाया जाता है कि यदि वे नैदानिक ​​​​परीक्षण में योगदान करते हैं तो रोगियों को पहले उपचार मिलेगा। आनुवंशिक रूपों के आधार पर कुछ बीमारियों के उपचार के लिए सटीक दवा प्रोफाइल, इस तरह यह मॉडल अंततः सटीक दवा को आगे बढ़ा रहा है, “उन्होंने कहा।

ओएसिस लैब्स के संस्थापक डॉन सॉन्ग ने कॉइनटेक्लेग को बताया कि जीनएनएफटी को डेटा-समर्थित अपूरणीय टोकन के रूप में देखा जा सकता है। “आमतौर पर लोग एनएफटी को जेपीईजी छवियों के रूप में समझते हैं, लेकिन डेटा समर्थित एनएफटी गठबंधन करते हैं” blockchain गोपनीयता कंप्यूटिंग के साथ डेटा के कुछ टुकड़ों का उपयोग करने के लिए यूरोपीय संघ के डेटा सुरक्षा नियमों, या जीडीपीआर जैसी डेटा उपयोग नीतियों का पालन करते हुए, “उसने कहा। तकनीकी रूप से बोलते हुए, सॉन्ग ने समझाया कि जेनेटिका जीनोमिक प्रोफाइल को टोकन करने के लिए ओएसिस नेटवर्क के पार्सल, एक गोपनीयता-संरक्षण डेटा गवर्नेंस एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) का उपयोग करेगी। उसने विस्तार से बताया:

“यह देखते हुए कि जीनोम व्यक्तियों की सर्वोत्कृष्ट पहचान है, यह महत्वपूर्ण है कि कोई भी प्लेटफ़ॉर्म जो जीनोमिक डेटा को संग्रहीत और संसाधित करता है, डेटा को आराम से, गति में और अधिक महत्वपूर्ण रूप से उपयोग में गोपनीयता प्रदान करता है। पार्सल इन क्षमताओं को आराम से और गति में डेटा के एन्क्रिप्शन के उपयोग और उपयोग में डेटा गोपनीयता बनाए रखने के लिए विश्वसनीय निष्पादन वातावरण के माध्यम से प्रदान करता है।”

जीनोमिक डेटा के आकार और उन पर चलने वाली गणनाओं की जटिलता को देखते हुए, सॉन्ग ने आगे बताया कि पार्सल के ऑफ-चेन स्टोरेज और ऑफ-चेन सुरक्षित निष्पादन वातावरण के उपयोग से जीनोमिक डेटा को स्टोर करना और उन पर विश्लेषण चलाना संभव हो जाता है। “पार्सल एक नीति ढांचे का भी समर्थन करता है जिसका उपयोग डेटा मालिकों, या व्यक्तियों द्वारा उनके जीनोम के मालिकों के रूप में किया जाता है, यह निर्दिष्ट करने के लिए कि कौन उनके डेटा का उपयोग कर सकता है और किन उद्देश्यों के लिए,” उसने कहा। आज तक, ओएसिस लैब की तकनीक ने 30,000 जीनोमिक प्रोफाइल के टोकन को सक्षम किया है, और जेनेटिका के साथ साझेदारी इस संख्या को 100,000 तक बढ़ाएगी।

हेल्थकेयर उद्योग पहले से ही टोकन का उपयोग करता है

जबकि एनएफटी स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के लिए एक उभरती हुई अवधारणा है, यह पहचानना दिलचस्प है कि एनएफटी से पूरी तरह से अलग अर्थ में टोकनकरण अधिक सामान्य होता जा रहा है क्योंकि रोगी की गोपनीयता महत्वपूर्ण हो जाती है।

उदाहरण के लिए, 2016 में स्थापित एक हेल्थकेयर टेक्नोलॉजी कंपनी Seqster, हेल्थकेयर इंडस्ट्री में गोपनीयता की जरूरतों को पूरा करने के लिए टोकन डेटा प्रदान करती है। सेक्स्टर के सीईओ और संस्थापक अर्डी एरियनपोर ने कॉइनक्लेग को बताया कि कंपनी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए जीनोमिक डीएनए डेटा सहित रोगी डेटा के विभिन्न रूपों को टोकन देती है:

“सेक्स्टर एक मरीज के व्यक्तिगत सूचना क्षेत्रों जैसे उनका नाम, पता, फोन, जन्म तिथि और ईमेल को अद्वितीय टोकन के एक सेट में टोकन करता है जिसे एक कंपनी अपने नेटवर्क के भीतर एक मरीज की पहचान करने के लिए उपयोग कर सकती है। टोकनकरण प्रत्येक संगठन, प्रदाता, भुगतानकर्ता और शोधकर्ता को लेन-देन में दूसरे पक्ष को बताए बिना वास्तविक रोगी का प्रतिनिधित्व करने वाली अपनी आंतरिक विशिष्ट आईडी रखने की अनुमति देता है, जो वास्तव में रोगी है।

एरियनपौर के अनुसार, इस संबंध में टोकन एक रोगी के बारे में उनकी स्पष्ट सहमति के बिना व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी को उजागर करने से बचने के लिए आवश्यक है, जो स्वास्थ्य बीमा पोर्टेबिलिटी और जवाबदेही अधिनियम (HIPAA) का उल्लंघन होगा। दूसरी ओर, एरियनपोर ने समझाया कि टोकननाइज़ेशन उपयोगी है, लेकिन यह हमेशा आवश्यक नहीं होता है। “कुछ वातावरण में, नैदानिक ​​परीक्षणों की तरह, प्रायोजक संगठन एक ‘subject_id’ उत्पन्न कर सकता है जो विशिष्ट रूप से रोगी की पहचान करता है। उस आईडी को रोगी की वास्तविक पहचान बताए बिना उनके संगठन के भीतर या भागीदारों के साथ साझा किया जा सकता है। यह क्लिनिकल ट्रायल स्पेस के बीच अधिक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला मानक है और एफडीए अनुपालन को भी पूरा करता है, ”उन्होंने कहा।

डेटावेंट, एक हेल्थकेयर डेटा कंपनी, यह भी सुनिश्चित करने के लिए टोकन का लाभ उठा रही है कि रोगी की जानकारी निजी है लेकिन सुलभ है। मैकिन्से एंड कंपनी हाल ही में विशेष रुप से प्रदर्शित एक डेटावेंट के सीईओ पीट मैककेबे के साथ साक्षात्कार, जिसमें उन्होंने बताया कि टोकन का उपयोग कैसे किया जाता है।

मैककेबे के अनुसार, डाटावेंट टोकनाइजेशन को “अत्याधुनिक, पेटेंट-लंबित डी-आइडेंटिफिकेशन तकनीक के रूप में परिभाषित करता है जो निजी रोगी जानकारी को एक एन्क्रिप्टेड टोकन के साथ बदल देता है जिसे मूल जानकारी को प्रकट करने के लिए रिवर्स-इंजीनियर नहीं किया जा सकता है।” मैककेबे ने कहा कि इस संबंध में टोकन “किसी भी डेटा सेट में रोगी-विशिष्ट टोकन बना सकते हैं, जिसका अर्थ है कि अब दो अलग-अलग डेटा सेट को रोगी टोकन का उपयोग करके संबंधित रिकॉर्ड से मिलान करने के लिए कभी भी अंतर्निहित रोगी जानकारी साझा किए बिना जोड़ा जा सकता है।”

शिक्षा महत्वपूर्ण है

हालांकि यह उल्लेखनीय है कि एनएफटी को स्वास्थ्य सेवा पर लागू किया जाना शुरू हो गया है, लेकिन कुछ चुनौतियां गोद लेने में बाधा डाल सकती हैं। उदाहरण के लिए, रॉबर्ट चू, एम्बलिमा के सह-संस्थापक और सीईओ – व्यक्तिगत दवा के लिए एक डेटा प्लेटफॉर्म – यूरोपीय संघ ब्लॉकचैन ऑब्जर्वेटरी की हेल्थकेयर रिपोर्ट में समझाया गया है कि डेटा को संयुक्त राज्य में रोगी की जानकारी को फिर से पहचानने की संभावना के बिना डी-आइडेंटिफाई किया जाना चाहिए। एचआईपीएए का अनुपालन करें। लेकिन, चू ने समझाया कि डेटासेट में केवल कुछ मरीज़ भाग लेने के बाद यह चुनौतीपूर्ण हो जाता है:

“इस उदाहरण में, किसी भी विधि के लिए डेटा को पूरी तरह से पहचानना असंभव हो सकता है। क्या हमें दुर्लभ बीमारियों के लिए किसी भी शोध को मना करना चाहिए, भले ही मरीज पहचाने गए डेटा को साझा करने के लिए सहमत हों? हमारी राय में ऐसा नहीं होना चाहिए। यह उदाहरण अच्छी तरह से प्रदर्शित करता है कि गोपनीयता और नवाचार के बीच संतुलन होना चाहिए।”

चू के बिंदु पर, काओ ने उल्लेख किया कि नैदानिक ​​​​अध्ययन में भाग लेने के लिए जीनएनएफटी का उपयोग करने वाले लोग पहले उपचार प्राप्त करेंगे यदि वे अपना डेटा योगदान करते हैं। इसका मतलब यह भी होगा कि उनका डेटा पहचानने योग्य होगा, जिसके परिणामस्वरूप यूएस जैसे विशिष्ट क्षेत्रों में नियामक चिंताएं हो सकती हैं

इसके अलावा, काओ ने साझा किया कि जेनेटिका के 90% उपयोगकर्ता गैर-क्रिप्टोक्यूरेंसी मूल निवासी हैं। इसलिए, काओ का मानना ​​है कि जीनएनएफटी को अपनाने के लिए सबसे बड़ी चुनौती शिक्षा है। “हमें अपने लगभग सभी उपयोगकर्ताओं को जीनएनएफटी के लाभों पर शिक्षित करने के लिए अतिरिक्त काम करना होगा, यह बताते हुए कि ये डेटा स्वामित्व, पहुंच और उपयोग कैसे प्रदान करते हैं,” उन्होंने कहा। काओ को प्रतिध्वनित करते हुए, सॉन्ग ने टिप्पणी की कि उपयोगकर्ता शिक्षा वास्तव में गोद लेने के लिए सबसे बड़ी बाधा है। “कई उपयोगकर्ता समझते हैं कि एनएफटी एक कलाकृति क्या है, लेकिन वे डेटा-समर्थित एनएफटी से परिचित नहीं हैं।”

हालांकि वर्तमान में यह मामला है, सोंग का मानना ​​​​है कि डेटा-समर्थित एनएफटी में समाज को बदलने की क्षमता है क्योंकि दुनिया की अर्थव्यवस्था डेटा संचालित हो जाती है। “यह दृष्टिकोण तेजी से बढ़ सकता है, लेकिन हमें पहले उपयोगकर्ताओं को इस मॉडल को बेहतर ढंग से समझने की जरूरत है। कुछ साल पहले की तुलना में, उभरती डेटा सुरक्षा विधियों के संबंध में उपयोगकर्ता जागरूकता सौभाग्य से बहुत अधिक रही है।”