論文の概要: Securing AI-based Healthcare Systems using Blockchain Technology: A
State-of-the-Art Systematic Literature Review and Future Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04793v1
- Date: Mon, 30 May 2022 14:54:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-20 01:04:38.452921
- Title: Securing AI-based Healthcare Systems using Blockchain Technology: A
State-of-the-Art Systematic Literature Review and Future Research Directions
- Title（参考訳）: ブロックチェーン技術を用いたaiベースの医療システム : 最先端の体系的文献レビューと今後の研究方向
- Authors: Rucha Shinde, Shruti Patil, Ketan Kotecha, Vidyasagar Potdar,
Ganeshsree Selvachandran, Ajith Abraham
- Abstract要約: AIの異常なポテンシャルは、AIモデルをトレーニングするための医療データセットの欠如、敵攻撃、ブラックボックスの作業スタイルによる信頼の欠如など、課題によって後退している。
我々は、ブロックチェーン技術がAIベースのヘルスケアの信頼性と信頼性を改善する方法について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.150436918314163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Healthcare systems are increasingly incorporating Artificial Intelligence
into their systems, but it is not a solution for all difficulties. AI's
extraordinary potential is being held back by challenges such as a lack of
medical datasets for training AI models, adversarial attacks, and a lack of
trust due to its black box working style. We explored how blockchain technology
can improve the reliability and trustworthiness of AI-based healthcare. This
paper has conducted a Systematic Literature Review to explore the
state-of-the-art research studies conducted in healthcare applications
developed with different AI techniques and Blockchain Technology. This
systematic literature review proceeds with three different paths as natural
language processing-based healthcare systems, computer vision-based healthcare
systems and acoustic AI-based healthcare systems. We found that 1) Defence
techniques for adversarial attacks on AI are available for specific kind of
attacks and even adversarial training is AI based technique which in further
prone to different attacks. 2) Blockchain can address security and privacy
issues in healthcare fraternity. 3) Medical data verification and user
provenance can be enabled with Blockchain. 4) Blockchain can protect
distributed learning on heterogeneous medical data. 5) The issues like single
point of failure, non-transparency in healthcare systems can be resolved with
Blockchain. Nevertheless, it has been identified that research is at the
initial stage. As a result, we have synthesized a conceptual framework using
Blockchain Technology for AI-based healthcare applications that considers the
needs of each NLP, Computer Vision, and Acoustic AI application. A global
solution for all sort of adversarial attacks on AI based healthcare. However,
this technique has significant limits and challenges that need to be addressed
in future studies.
- Abstract（参考訳）: 医療システムはますます人工知能をシステムに組み込んでいるが、あらゆる困難に対する解決策ではない。
AIの異常なポテンシャルは、AIモデルをトレーニングするための医療データセットの欠如、敵攻撃、ブラックボックスの作業スタイルによる信頼の欠如など、課題によって後退している。
ブロックチェーン技術がaiベースの医療の信頼性と信頼性を改善する方法について検討した。
本稿では、さまざまなAI技術とブロックチェーン技術を用いて開発された医療アプリケーションにおける最先端の研究について、システム文献レビューを実施している。
この体系的な文献レビューは、自然言語処理ベースのヘルスケアシステム、コンピュータビジョンベースのヘルスケアシステム、音響AIベースのヘルスケアシステムという3つの異なるパスで進行する。
私たちはそれを見つけました
1)AIに対する敵攻撃のための防衛技術は特定の種類の攻撃に対して利用可能であり、敵の訓練でさえAIベースの技術であり、異なる攻撃がさらに起こりやすい。
2)ブロックチェーンは、医療分野におけるセキュリティとプライバシーの問題に対処することができる。
3) Blockchainでは、医療データ検証とユーザ証明が可能である。
4) ブロックチェーンは異種医療データによる分散学習を保護できる。
5)単一障害点や医療システムの非透明性といった問題は、Blockchainで解決できます。
しかしながら、研究が初期段階にあることが確認されている。
その結果、各nlp、コンピュータビジョン、音響aiアプリケーションのニーズを考慮したaiベースの医療アプリケーションのためのブロックチェーン技術を用いた概念枠組みを合成した。
AIベースの医療に対するあらゆる種類の敵対的攻撃に対するグローバルな解決策。
しかし、この技術には、今後の研究で対処しなければならない大きな限界と課題がある。
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