論文の概要: A Secure Healthcare 5.0 System Based on Blockchain Technology Entangled
with Federated Learning Technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09642v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 23:25:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 19:37:56.997012
- Title: A Secure Healthcare 5.0 System Based on Blockchain Technology Entangled
with Federated Learning Technique
- Title（参考訳）: フェデレーション学習技術が絡み合ったブロックチェーン技術に基づくセキュアなヘルスケア5.0システム
- Authors: Abdur Rehman, Sagheer Abbas, M. A. Khan, Taher M. Ghazal, Khan
Muhammad Adnan, Amir Mosavi
- Abstract要約: セキュリティとプライバシは、IoMT(Internet of Medical Things)業界における重要な懸念事項である。
早期に懸念を特定することで、スマートヘルスケアシステムは長期的なダメージを避けるのに役立つ。
本研究は、ブロックチェーン技術と侵入検知システム(IDS)を活用して、医療5.0に安全な健康モニタリングシステムを構築することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44040106718326594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the global Internet of Medical Things (IoMT) industry has
evolved at a tremendous speed. Security and privacy are key concerns on the
IoMT, owing to the huge scale and deployment of IoMT networks. Machine learning
(ML) and blockchain (BC) technologies have significantly enhanced the
capabilities and facilities of healthcare 5.0, spawning a new area known as
"Smart Healthcare." By identifying concerns early, a smart healthcare system
can help avoid long-term damage. This will enhance the quality of life for
patients while reducing their stress and healthcare costs. The IoMT enables a
range of functionalities in the field of information technology, one of which
is smart and interactive health care. However, combining medical data into a
single storage location to train a powerful machine learning model raises
concerns about privacy, ownership, and compliance with greater concentration.
Federated learning (FL) overcomes the preceding difficulties by utilizing a
centralized aggregate server to disseminate a global learning model.
Simultaneously, the local participant keeps control of patient information,
assuring data confidentiality and security. This article conducts a
comprehensive analysis of the findings on blockchain technology entangled with
federated learning in healthcare. 5.0. The purpose of this study is to
construct a secure health monitoring system in healthcare 5.0 by utilizing a
blockchain technology and Intrusion Detection System (IDS) to detect any
malicious activity in a healthcare network and enables physicians to monitor
patients through medical sensors and take necessary measures periodically by
predicting diseases.
- Abstract（参考訳）: 近年,世界の医療用モノインターネット(IoMT)産業は急速に発展している。
IoMTネットワークの大規模化と展開のため、セキュリティとプライバシはIoMTの重要な懸念事項である。
機械学習(ML)とブロックチェーン(BC)技術は、医療5.0の能力と設備を大幅に強化し、"スマートヘルスケア"と呼ばれる新しい領域を生み出した。
懸念を早期に特定することで、スマートヘルスケアシステムは長期的な損害を避けるのに役立つ。
これにより、ストレスや医療費を削減しつつ、患者の生活の質を高めることができる。
iomtは、情報技術の分野における様々な機能を可能にし、そのうちの1つは、スマートでインタラクティブな医療である。
しかし、医療データを単一のストレージロケーションに組み合わせて、強力な機械学習モデルをトレーニングすることで、プライバシやオーナシップ、コンプライアンスに関する懸念がより高められる。
連合学習(fl)は、集中集約サーバを利用してグローバル学習モデルを広めることにより、先行する困難を克服する。
同時に、ローカル参加者は、患者の情報を制御し、データの機密性とセキュリティを確保する。
この記事では、医療におけるフェデレーション学習に絡み合ったブロックチェーン技術の調査結果を包括的に分析する。
5.0.
本研究の目的は,ブロックチェーン技術と侵入検知システム(ids)を利用して医療ネットワーク内の悪意のある活動を検出し,医師が医療センサを用いて患者を監視し,疾患を予測して定期的に必要な対策を講じることによって,医療5.0の安全な健康監視システムを構築することである。
関連論文リスト
- FEDMEKI: A Benchmark for Scaling Medical Foundation Models via Federated Knowledge Injection [83.54960238236548]
FEDMEKIはデータのプライバシーを守るだけでなく、医療基盤モデルの能力を高める。
FEDMEKIは、医療ファンデーションモデルに対して、直接データを公開することなく、幅広い医療知識から学ぶことを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-17T15:18:56Z) - HNMblock: Blockchain technology powered Healthcare Network Model for epidemiological monitoring, medical systems security, and wellness [6.2997667081978825]
本稿では,疫学モニタリング,医療システムセキュリティ,ウェルネス向上の領域を増大させるモデルであるHNMblockを紹介する。
ブロックチェーン固有の透明性と不変性を活用することで、HNMblockは、疫学データのリアルタイムでタンパーセーフな追跡を可能にする。
高度な暗号技術とスマートコントラクトを通じて医療システムのセキュリティを強化し、患者のプライバシ保護に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-10T21:57:22Z) - Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。
ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。
HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。
最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T03:17:41Z) - Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックや他の健康危機は、世界中の医療サービスを促進する必要性を浮き彫りにした。
この章は、IoTヘルスケアセクターに機械学習メソッドを統合する際に直面するハードルを探求することに焦点を当てている。
現在の研究課題と潜在的な機会を包括的にまとめ、三つのシナリオに分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-09T10:45:44Z) - Multimodal Federated Learning in Healthcare: a Review [5.983768682145731]
フェデレートラーニング(FL)は、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供する。
本稿では,医療分野におけるマルチモーダル・フェデレート・ラーニング(MMFL)の現状について概説する。
最先端のAI技術と、医療アプリケーションにおける患者のデータプライバシの必要性のギャップを埋めることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T19:43:06Z) - 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) - When Accuracy Meets Privacy: Two-Stage Federated Transfer Learning
Framework in Classification of Medical Images on Limited Data: A COVID-19
Case Study [77.34726150561087]
新型コロナウイルスのパンデミックが急速に広がり、世界の医療資源が不足している。
CNNは医療画像の解析に広く利用され、検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:09:41Z) - Federated Learning for Smart Healthcare: A Survey [39.68559637397757]
新たな分散コラボレーティブAIパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、スマートヘルスケアにとって特に魅力的なものだ。
スマートヘルスケアにおけるFLの最近の進歩、モチベーション、FLの使用要件について述べる。
本稿では、保健データ管理、リモートヘルスモニタリング、医療画像、COVID-19検出など、主要な医療分野におけるFLの新たな応用についてレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-16T23:34:22Z) - Secure Multi-Party Computation based Privacy Preserving Data Analysis in
Healthcare IoT Systems [0.0]
デジタル環境に転送されたデータは、プライバシー漏洩の脅威となる。
本研究では,フェデレート学習に基づくプライバシ問題に対処するモデルを提案する。
提案モデルでは,広範囲なプライバシとデータ解析を行い,高い性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T10:39:25Z) - Edge Intelligence for Empowering IoT-based Healthcare Systems [42.909808437026136]
この記事では、スマートヘルスケアシステムにおけるAIとともに、エッジインテリジェント技術のメリットを強調します。
スマートヘルスケアシステムにおけるAIとエッジ技術の利用を促進するために、新しいスマートヘルスケアモデルが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-22T19:35:06Z) - SSHealth: Toward Secure, Blockchain-Enabled Healthcare Systems [13.035267999201935]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T20:34:56Z)
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。