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Enabling Demonstrated Consent for Biobanking with Blockchain and Generative AI.
The American Journal of Bioethics ( IF 17.0 ) Pub Date : 2024-11-05 , DOI: 10.1080/15265161.2024.2416117 Caspar Barnes,Mateo Riobo Aboy,Timo Minssen,Jemima Winifred Allen,Brian D Earp,Julian Savulescu,Sebastian Porsdam Mann
The American Journal of Bioethics ( IF 17.0 ) Pub Date : 2024-11-05 , DOI: 10.1080/15265161.2024.2416117 Caspar Barnes,Mateo Riobo Aboy,Timo Minssen,Jemima Winifred Allen,Brian D Earp,Julian Savulescu,Sebastian Porsdam Mann
Participation in research is supposed to be voluntary and informed. Yet it is difficult to ensure people are adequately informed about the potential uses of their biological materials when they donate samples for future research. We propose a novel consent framework which we call "demonstrated consent" that leverages blockchain technology and generative AI to address this problem. In a demonstrated consent model, each donated sample is associated with a unique non-fungible token (NFT) on a blockchain, which records in its metadata information about the planned and past uses of the sample in research, and is updated with each use of the sample. This information is accessible to a large language model (LLM) customized to present this information in an understandable and interactive manner. Thus, our model uses blockchain and generative AI technologies to track, make available, and explain information regarding planned and past uses of donated samples.
中文翻译:
使用区块链和生成式 AI 实现生物样本库的证明同意。
参与研究应该是自愿的和知情的。然而,很难确保人们在为未来研究捐献样本时充分了解其生物材料的潜在用途。我们提出了一种新颖的同意框架,我们称之为“示明同意”,它利用区块链技术和生成式 AI 来解决这个问题。在演示的同意模型中,每个捐赠的样本都与区块链上的唯一不可替代代币 (NFT) 相关联,该代币在其元数据中记录有关样本在研究中的计划和过去用途的信息,并随着样本的每次使用而更新。自定义的大型语言模型 (LLM,以易于理解和交互的方式呈现此信息。因此,我们的模型使用区块链和生成式 AI 技术来跟踪、提供和解释有关捐赠样本的计划和过去用途的信息。
更新日期:2024-11-05
中文翻译:
使用区块链和生成式 AI 实现生物样本库的证明同意。
参与研究应该是自愿的和知情的。然而,很难确保人们在为未来研究捐献样本时充分了解其生物材料的潜在用途。我们提出了一种新颖的同意框架,我们称之为“示明同意”,它利用区块链技术和生成式 AI 来解决这个问题。在演示的同意模型中,每个捐赠的样本都与区块链上的唯一不可替代代币 (NFT) 相关联,该代币在其元数据中记录有关样本在研究中的计划和过去用途的信息,并随着样本的每次使用而更新。自定义的大型语言模型 (LLM,以易于理解和交互的方式呈现此信息。因此,我们的模型使用区块链和生成式 AI 技术来跟踪、提供和解释有关捐赠样本的计划和过去用途的信息。