基于区块链的网络没有中心主体。因此，我们需要一个使用代币(作为媒介)和市场原则的系统来帮助个人发展网络，即使他们的行为是为了追求自己的利益。这叫做 令牌模型，它在去中心化网络中扮演着看不见的手的角色[ 39］．

为了设计代币经济，我们考虑了两个著名的经济学理论:博弈论和机制设计。在博弈论中，现有的商业计划被赋予了规则(市场条件)，目的是确保公司做出最佳的选择来最大化他们的利润。该理论考察了给定博弈中的最佳策略。它解释了在几个理性的决策者相互竞争的情况下如何得出结论。它被称为 游戏因为这让人想起一场真正的游戏，竞争对手使用策略取胜。 40］．博弈论与机制设计之间的关系如 图1．招聘组织者能够设定游戏规则，以便在我们的场景中实现成本和时间方面的预期目标( 图1［ 41])。

然而，去中心化网络的设计恰恰相反。机制设计采用工程方法，通过将经济机制和激励机制应用到设计策略中，设计师在战略环境中理性地朝着预期目标行动。也被称为 游戏理论相反因为它开始于游戏的末尾并向后移动[ 34］．

利用机制设计原理，可以减少试错带来的成本，为解决现实问题提供一个理论模型平台。结合区块链，各种类型的研究都采用了机制设计。此次拍卖是一个具有随机性和信息披露的区块链环境下机制设计的代表性例子[ 36］．基于这种可能性，之前的一项研究[ 35]提供了使用机制设计和博弈论分析区块链协议的框架。这些研究[ 35， 36]建议，机制设计可以应用于区块链系统，特别是医疗保健区块链经济，从而发展出基本的代币经济。我们希望为个人健康记录中的患者参与和数据提供的代币经济建立基本真理模型。首先，我们假设了一个具有基本变量的基本场景——为一个旨在减肥的活力项目招募健康参与者。“活力计划”是一项基于技术的健康计划，大多数人寿保险政策都包含其中，以支持和奖励健康习惯[ 42， 43］．其次，我们用另一个假设场景验证模型的稳健性——招募抗肿瘤药物临床试验的参与者。

当在现实世界中招募活力项目的参与者时，人寿保险公司会向参与项目的人提供奖励。使用智能合约，可以很容易地将此机制应用到区块链。此外，区块链还保护个人健康信息，能够通过应用程序进行全民招聘;因此，可以通过保健区块链有效和安全地招募参与者。

与此同时，公司向区块链参与者提供的补偿是加密货币。因此，有必要讨论如何计算这种加密货币的价值，可以通过多种方式执行。比特币的价值是由自由市场决定的。假设在区块链上招募了一个活力项目参与者;人寿保险公司必须有一定数量的加密货币。收到加密货币的参与者必须能够为自己的利益进行交换。在传统区块链中，运营商通过维护区块链系统获得加密货币。然而，除非人寿保险公司参与区块链操作，否则它必须从另一方购买加密货币，以确保一定数量的加密货币。此外，假设这种加密货币的价值发生变化，可能会有人担心区块链系统中的总金额将变为负数。为了解决这些问题，我们定义了一个概念 一个汇率假设一定数量的加密货币可以用一定数量的法定货币购买或交换。该方法的优点是整个区块链系统中加密货币的总量，加密货币的法币值不低于零，有助于医疗区块链稳定运行。

区块链系统中存在多个成员，具有货币交换。首先，区块链运营方负责区块链的运营，充当货币交易所的角色。在本研究中，假设区块链运营方不影响代币经济，因为运营方只生成加密货币，加密货币的价值通过交易所固定。其次，有一个拥有患者健康信息的数据提供者。存储个人健康信息的成员包括医院或基因公司等实体。当他们存储的信息进行交易时，他们从请求信息的成员那里接收加密货币。接收加密货币的原因是存储信息的成本。第三方为医疗信息平台的用户。用户可以是请求其基因组信息的患者、上传其生活日志数据的健康人，或者是希望招募参与者的人寿保险公司。在本研究中，我们假设一家人寿保险公司从机制设计的角度准备了一个活力计划，通过招募参与者，并根据激励的多少来确定招募周期。

我们选择了凸优化模型。对于每个场景，我们假设当临床试验得到奖励时，可以找到预期的招募时间。对于每个奖励和完成招聘配对的时间，我们获得应用配对的成本。奖励和时间 t在最低的代价点将是优化值。

为了找到给定奖励金额的预期招募时间，我们确定每个参与者同意参加临床试验的概率。然后使用伯努利实现，我们得到同意直到的参与者的预期数量 N天。假设概率 我参与者同意的是 问_我 ．在这种情况下，一个人最终是否会最大限度地同意 N与伯努利实现相同。第一天达成一致的概率是 问_我 ，第一天一致，第二天一致的概率为(1 - 问_我 ） 问_我 ，第三天同意的概率为(1 -) 问_我 ）² 问_我 ．方法实现此操作时 j当天，预计到会人数一致同意，直到 j天数可以通过

因此，如果所有人都有这些期望 我，预期参与人数直到 n天。当奖励和 n，可以得到参与者的期望人数，如果 n得到，这个值 n是预计完成的招聘。

把期望值加在一起，我们就确定了参与者的期望人数 N天。当我们找到最小值的时候 N当期望参与人数超过公司目标参与人数时，我们就获得了奖励和最小值 N对。我们将配对代入成本函数，发现(奖励， N，成本)对成本是最小的。

奖励会影响每个参与者同意的概率，而同意的概率又会影响预期的招募周期 t．需要注意的是，预期的招聘周期是奖励的函数。因此，可以获得奖励和期望的招聘周期对。我们可以通过考虑应用到成本函数的这些对的成本值来组成一个元组。的关系 t与报酬和成本的关系可以得到报酬。 图4显示了当公司在基本场景中的时间权重为1500时的关系，并且 图5显示验证场景中的关系，其中公司的时间权重为100。因为基本场景假设公司不能访问参与者的一些信息，所以在计算预期招聘时间时，我们应该使用分布的期望值。因此，即使在初始化过程中改变了参与者的信息，图形仍然统一为一个。另一方面，验证场景允许公司访问所有参与者的信息，这意味着我们在计算预期招聘时间时应该考虑每个参与者的信息。因此，随着参与者信息的变化，图也随之变化。 图5C和 图5D显示10个初始化。

在 图4而且 5，左边的图表是奖励与预期招聘周期的关系，右边的图表是奖励与成本的关系。奖励越小，预期的招聘周期就越长，反之亦然。将薪酬与期望招聘周期放在成本函数中的右图形成凸曲线。形状的左侧高是因为时间成本增加了，而右侧大是因为奖励成本影响了整个成本。因此，随着时间的急剧减少，左侧也呈现出类似的外观。右边是奖励的线性图，因为时间成本变得非常小。这两者之间权衡的中间部分将是成本最小化的点，奖励值和预期的招聘周期将是 奖励*而且 t *。

将仿真结果与优化结果进行了比较。自 奖励*是自变量，还是因变量比较合适 t *．为了得到稳健的结果，我们通过随机改变参与者的变量进行重复实验。对于每个初始化，我们都进行了100次模拟，得到实验结果。然后计算100个实验结果与招募时间之间的误差， t *．最后，我们得到了这些值的平均值和标准差。在基本场景下，模拟值集中在优化值处( 图6， 表1)．

图7而且 表2对于验证场景，显示优化结果之间的差异最多可达2天。

公司可以调整参加人数 N时间权值α;因此，我们分析了灵敏度 t *作为 N和α的变化。1%的增量 N,在基本场景和验证场景中，招聘时间分别增加1.54%和2.22%。当时间权重增加1%时，在基础场景和验证场景下，招募时间分别减少1.54%和1.67%，说明该模型符合我们的一般知识，为参与者的招募设计提供了指导。

在本文中，我们提出了两种医疗保健区块链代币经济场景和机制设计。我们在每个场景中设置了参与者人数和招聘时间这两个基本组成部分，构建了数学模型来解释这两个场景，模拟了招聘时间和预期招聘人数的变化。通过机制设计，我们证明了招聘者能够通过调整激励金额来设定期望和期望的参与人数和招聘时间。据我们所知，这项研究是第一个将机制设计应用于医疗保健区块链的现实问题。

在经典博弈论中，游戏设计师无法定量地确定游戏的预期结果。他们可以期望理性的参与者为了最好的结果而相互竞争，假设参与者是理性的，因此，他们的行为是为了最大化他们的利润;然而，将此假设直接应用于带有代币经济的医疗保健区块链是不现实的，因为对于医疗保健区块链的资助方来说，了解预期时间、成本和招募的参与者数量是至关重要的。

在我们采用机制设计的模型中，招聘人员可以通过调整参与人数、招聘时间和奖励的关系来设定项目的量化结果。除了结果的可预测性，区块链系统可以为参与者提供更安全的环境，系统的不可变性，尽管该系统比传统的招募参与者的方式更开放。

传统上，对卫生保健参与者的直接激励是否可接受的问题一直存在争议，因为直接激励可能会对医学研究和治疗结果产生偏见[ 44］．从医学的角度来看，直接激励健康的人不存在什么道德问题[ 45]，例如在基本场景中建模的那些。在验证场景中，对区块链中参与者的直接激励可能会引起关注。然而，我们假设了一种允许直接激励未来参与临床试验的情况，因为患者被随机选择为区块链系统的参与者，我们假设可以允许直接激励增加临床试验的招募和关注率。

从数学的角度来看，每个参与者的信息都是不同的，这取决于招聘公司是否有权获得这些信息。在招募健康个体时，我们假设公司无法获得每个参与者的信息，因为他们通常不需要严格的纳入标准，这意味着他们可以在结束招聘后排除一些申请人。在收集生活日志数据时，我们无法获得每个参与者在很长一段时间内的烦恼程度，只能看到烦恼程度的分布。在本研究中，假设该分布为均匀分布。在这种情况下，临床试验公司使用分布的期望值(即均匀分布的平均值)。同时，在验证场景中，每个参与者需要向研究公司提供基因数据。从基因数据中，该公司可以推断每个参与者的一致性概率，并可以调整模型以适应现实世界的数据。

招募参与者是进行临床研究或试验最困难的部分之一。然而，通过本研究提出的数学建模和仿真技术，代币经济将使公司能够获得重要的洞察力，通过设置适当的奖励来招聘参与者，以确定他们是否能够在预期的时间内招聘参与者。此外，由于难以招募到适合临床试验的参与者，企业可能会向医院请求患者信息。然而，医院认为没有必要和理由提供其持有的数据，或者即使医院愿意提供数据，使用患者数据的同意过程也很复杂，许多患者担心隐私和安全[ 46］．因此，可以应用区块链代币经济，适当补偿参与区块链数据共享平台的实体，从而减少公司、医院和参与者(患者)在数据利用方面的需求差距，并具有较高的安全性和保密性，通过以用户为中心的参与，有效招募参与者。这项研究是有意义的，因为我们能够建立合理的模型，可以作为一个起点，设计卫生保健区块链为患者招募。

我们的假设没有反映现实世界中招募参与者的复杂情况。因此，如果我们的模型的结果与招聘公司的预期不一致，招聘就不会成功。具有基本强制要求的模型，如招募时间、激励金额和参与者数量，并且没有复杂的假设，对于其他研究人员可以作为他们自己建模的起点——他们可以使用我们的框架作为基本场景，在医疗保健区块链中设计他们自己复杂的令牌设计。另一个限制是无法与实际数据进行比较和分析，从而提供一个更健壮的框架。

在医疗保健领域采用区块链技术的商业模式很少。区块链的代币经济可以成为一个强大的驱动力，它通过一个不可更改的可跟踪的代币交易系统激励医疗保健消费者。这项研究是在现实医疗环境中设计代币经济的起点;我们建模了2种可能的场景，优化了公司的成本，并将结果与仿真数据进行了比较。本研究可作为设计激励系统的基础，用于公司利用基于区块链的患者招聘平台在一定时间内招聘临床试验参与者或医疗保健项目参与者。