論文の概要: SSHealth: Toward Secure, Blockchain-Enabled Healthcare Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10843v1
- Date: Thu, 18 Jun 2020 20:34:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-13 13:27:05.836425
- Title: SSHealth: Toward Secure, Blockchain-Enabled Healthcare Systems
- Title(参考訳): SSHealth:セキュアでブロックチェーン対応のヘルスケアシステムを目指す
- Authors: Alaa Awad Abdellatif, Abeer Z. Al-Marridi, Amr Mohamed, Aiman Erbad,
Carla Fabiana Chiasserini, and Ahmed Refaey
- Abstract要約: 本稿では,感染症の発見,遠隔監視,迅速な緊急対応を可能にする,スマートでセキュアな医療システム(ssHealth)を提案する。
ブロックチェーンベースのアーキテクチャを開発し、そのフレキシブルな構成を可能にし、異なるヘルスエンティティ間の医療データ共有を最適化します。
提案するssHealthシステムの利点と今後の研究の方向性を明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.035267999201935
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The future of healthcare systems is being shaped by incorporating emerged
technological innovations to drive new models for patient care. By acquiring,
integrating, analyzing, and exchanging medical data at different system levels,
new practices can be introduced, offering a radical improvement to healthcare
services. This paper presents a novel smart and secure Healthcare system
(ssHealth), which, leveraging advances in edge computing and blockchain
technologies, permits epidemics discovering, remote monitoring, and fast
emergency response. The proposed system also allows for secure medical data
exchange among local healthcare entities, thus realizing the integration of
multiple national and international entities and enabling the correlation of
critical medical events for, e.g., emerging epidemics management and control.
In particular, we develop a blockchain-based architecture and enable a flexible
configuration thereof, which optimize medical data sharing between different
health entities and fulfil the diverse levels of Quality of Service (QoS) that
ssHealth may require. Finally, we highlight the benefits of the proposed
ssHealth system and possible directions for future research.
- Abstract(参考訳): 医療システムの未来は、患者ケアの新しいモデルを推進するために、出現した技術革新を取り入れることによって形成されている。
異なるシステムレベルで医療データを取得、統合、分析、交換することで、新しいプラクティスを導入し、医療サービスに根本的な改善をもたらすことができる。
本稿では,エッジコンピューティングとブロックチェーン技術の進歩を活用して,疫病の発見,遠隔監視,迅速な緊急対応を可能にする,新たなスマートかつセキュアな医療システム(sshealth)を提案する。
提案システムはまた、地域医療機関間の医療データ交換をセキュアにし、複数の国家・国際機関の統合を実現し、新興の疫病管理・管理などの重要な医療イベントの相関を可能にする。
特に、ブロックチェーンベースのアーキテクチャを開発し、その柔軟な構成を可能にし、異なる健康エンティティ間の医療データ共有を最適化し、sshealthが必要とする様々なレベルのqos(quality of service)を満たします。
最後に,提案するsshealthシステムの利点と今後の研究の方向性について述べる。
関連論文リスト
- Block MedCare: Advancing healthcare through blockchain integration [0.0]
本稿では、医療におけるブロックチェーン技術の統合について検討する。
電子健康記録(EHR)の管理とデータ共有に革命をもたらす可能性に焦点を当てている。
本稿では,患者が医療データを安全に保存し,管理できるようにするための新しいシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T17:54:13Z) - Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction System [43.91623010448573]
本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせた,革新的なフレームワークHeath-LLMを提案する。
従来の健康管理アプリケーションと比較して,本システムには3つの利点がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T16:40:32Z) - Blockchain-empowered Federated Learning for Healthcare Metaverses:
User-centric Incentive Mechanism with Optimal Data Freshness [66.3982155172418]
まず、医療メタバースのための分散型フェデレートラーニング(FL)に基づく、ユーザ中心のプライバシ保護フレームワークを設計する。
次に,情報時代(AoI)を有効データ更新度指標として利用し,観測理論(PT)に基づくAoIベースの契約理論モデルを提案し,センシングデータ共有の動機付けを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-29T12:54:03Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T08:00:02Z) - A Survey on Federated Learning for the Healthcare Metaverse: Concepts,
Applications, Challenges, and Future Directions [14.1427616718447]
人工知能(AI)の新しい部門であるフェデレーション・ラーニング(FL)は、医療システムのプライバシー問題に対処する機会を開放する。
我々は、IoTベースの医療システム、従来の医療におけるFL、Metaverseヘルスケアについて概説する。
FL型メタバース医療の応用として, 診断, 患者モニタリング, 医療教育, 感染症, 薬物発見について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T12:29:55Z) - Redesigning Electronic Health Record Systems to Support Developing
Countries [0.0]
本稿では,発展途上国に適した新しいEHRアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、医療機関間の医療取引を可能にするインターネットフリー(オフライン)ソリューションを前提としています。
我々は、人工知能が匿名の健康関連情報を利用して公衆衛生政策や監視を改善する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T19:16:38Z) - Reliable and Resilient AI and IoT-based Personalised Healthcare
Services: A Survey [1.581123237785583]
本稿では、パーソナライズされた医療サービスに関する包括的調査を行う。
われわれはまず,現代医療のインターネット・オブ・モノ(HIoT)における包括的パーソナライズされた医療サービスの主な要件について概説する。
第2に、AIと非AIベースのアプローチを使用して、IoTベースのヘルスケアシステムのための基本的な3層アーキテクチャについて検討した。
第3に、AIと非AIベースのソリューションとともに、IoTアーキテクチャの各レイヤに対するさまざまなセキュリティ脅威を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-29T23:14:02Z) - MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence
using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。
MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T18:09:41Z) - User-Centric Health Data Using Self-sovereign Identities [69.50862982117127]
本稿では、健康データのプライバシーと管理を改善するために、発行者自尊心(SSI)と分散Ledger Technologies(DLT)の潜在的利用について述べる。
論文では、保健分野における分散IDの顕著なユースケースをリストアップし、効果的なブロックチェーンベースのアーキテクチャについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T17:09:52Z) - I-Health: Leveraging Edge Computing and Blockchain for Epidemic
Management [36.55809341110476]
エピデミックな状況は、厳密な時間制約の中で、異なる場所やエンティティから集中的なデータ収集と管理を要求する。
本稿では, 独自の医療システムにおいて, 多様なeヘルスエンティティを集約することを目的とした, インテリジェントヘルス(Iヘルス)システムを提案する。
特に,早期発見,遠隔監視,迅速な緊急対応が可能な,患者自動監視方式をエッジに設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T23:41:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。