| Название базовой системы (платформы): | Hyperledger Fabric |
| Разработчики: | IBM, Oracle, Hacera |
| Дата премьеры системы: | март 2020 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2020: Запуск
В конце марта 2020 года IBM, Oracle и ряд других компаний запустили блокчейн-платформу MiPasa, которая поможет собирать и анализировать данные о коронавирусе COVID-19 благодаря сбору информации из различных источников, среди которых — Всемирная организация здравоохранения, Университет Джона Хопкинса и Центр по контролю и профилактике заболеваний (CDC).
Основным разработчиком системы выступила компания Hacera, которая специализируется на создании блокчейн-продуктов корпоративного класса. В основе новинки лежит платформа Hyperledger Fabric.
MiPasa призвана стать центром сбора сведений о COVID-19, анализа и проверки данных из очагов заражения. Это поможет получить доступ к достоверной информации, дополнять ее новыми данными о распространении и результатах тестирования вакцины. В результате это поможет создавать новые аналитические инструменты. Платформа будет бесплатной для пользователей.
 | Мы начали мозговой штурм касаемо сбора, предоставления и использования верифицированной информации о вирусе, — говорит технический директор IBM Blockchain Гари Сингх, комментируя участие компании в проекте MiPasa. — Мы не пытались специально внедрить блокчейн в это решение, но подумали, что нам необходимо воспроизводить данные, иметь структурированные источники и гарантировать невозможность фальсификаций. |  |
Одним из сценариев использование MiPasa называется создание карт с указанием местоположения заражённых людей, которые на условиях анонимности будут сообщать о своём заболевании. Это позволит людям узнать о возможных контактах с заражёнными и выявить тех, у кого были высокие риски подхватить инфекцию, чтобы затем провести диагностику.Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 
Для развития проекта партнёры рассчитывают привлечь исследователей в области статистики, теории вероятности, машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы помочь анализировать данные.[1]
