A hybrid model for telemedicine data transmission based on blockchain and adaptive compression

Abstract

Системи телемедицини революціонізують охорону здоров’я, уможливлюючи дистанційну діагностику, консультації та моніторинг, особливо в регіонах з обмеженим доступом до медичних послуг. У сільських місцевостях з обмеженими ресурсами, де інфраструктура слабка, а пропускна здатність мережі часто не перевищує 20 кбіт/с, телемедицина стає ключовим інструментом подолання нерівності в охороні здоров’я. Проте такі виклики, як вразливість даних до кібератак, низька пропускна здатність і висока енергоспоживність носимих пристроїв, гальмують її розвиток. У статті запропоновано гібридну модель, що інтегрує блокчейн з обмеженим доступом (Hyperledger Fabric) для безпечного керування медичними даними, адаптивне стиснення на основі згорткової нейронної мережі (CNN) для оптимізації використання смуги пропускання та протокол LoRa для енергоефективного далекобійного зв’язку. Симуляції, проведені в MATLAB і NS-3, демонструють зменшення затримки передавання даних на 25 %, на 30 % нижче енергоспоживання та 100 % стійкість до кібератак порівняно з традиційними методами. Модель протестовано на синтетичних наборах даних (ЕКГ, відеопотоки, текстові звіти), і вона показала масштабованість до 500 пристроїв у мережі. Результати особливо актуальні для регіонів з обмеженими ресурсами, де доступ до медичної допомоги обмежений через слабку інфраструктуру. Запропоноване рішення пропонує економічно ефективну й масштабовану платформу для глобальних систем телемедицини, сприяючи цифровізації охорони здоров’я.

Telemedicine systems are revolutionizing healthcare by enabling remote diagnostics, consultations, and monitoring, particularly in regions with limited access to medical services. In low-resource rural areas, where infrastructure is weak and network bandwidth often does not exceed 20 kbps, telemedicine becomes a key tool to address healthcare inequalities. However, challenges such as data vulnerability to cyberattacks, low bandwidth, and high power consumption of wearable devices hinder its progress. This article proposes a hybrid model that integrates permissioned blockchain (Hyperledger Fabric) for secure medical data management, adaptive compression based on a convolutional neural network (CNN) to optimize bandwidth usage, and the LoRa protocol for energy-efficient long-range communication. Simulations conducted in MATLAB and NS-3 demonstrate a 25% reduction in data transmission latency, 30% lower energy consumption, and 100% resilience against cyberattacks compared to traditional methods. The model was tested on synthetic datasets (ECG, video streams, text reports) and demonstrated scalability for up to 500 devices within the network. The results are particularly relevant for low-resource regions where access to healthcare is limited due to poor infrastructure. The proposed solution offers a cost-effective and scalable platform for global telemedicine systems, contributing to the digitalization of healthcare.