論文の概要: Architecture of Data Anomaly Detection-Enhanced Decentralized Expert
System for Early-Stage Alzheimer's Disease Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00373v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 08:56:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 14:20:43.944303
- Title: Architecture of Data Anomaly Detection-Enhanced Decentralized Expert
System for Early-Stage Alzheimer's Disease Prediction
- Title（参考訳）: 早期アルツハイマー病予知のためのデータ異常検出強化分散型エキスパートシステムの構築
- Authors: Stefan Kambiz Behfar, Qumars Behfar, Marzie Hosseinpour
- Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease)は、患者の症状を早期かつ正確に検出する必要がある世界的な健康問題である。
本研究では、ブロックチェーン技術と人工知能(AI)を組み合わせて、患者送信データに対する堅牢な異常検出を統合する、画期的な分散型エキスパートシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease is a global health challenge that requires early and
accurate detection to improve patient outcomes. Magnetic Resonance Imaging
(MRI) holds significant diagnostic potential, but its effective analysis
remains a formidable task. This study introduces a groundbreaking decentralized
expert system that cleverly combines blockchain technology with Artificial
Intelligence (AI) to integrate robust anomaly detection for patient-submitted
data.
Traditional diagnostic methods often lead to delayed and imprecise
predictions, especially in the early stages of the disease. Centralized data
repositories struggle to manage the immense volumes of MRI data, and persistent
privacy concerns hinder collaborative efforts. Our innovative solution
harnesses decentralization to protect data integrity and patient privacy,
facilitated by blockchain technology. It not only emphasizes AI-driven MRI
analysis but also incorporates a sophisticated data anomaly detection
architecture. These mechanisms scrutinize patient-contributed data for various
issues, including data quality problems and atypical findings within MRI
images.
Conducting an exhaustive check of MRI image correctness and quality directly
on the blockchain is impractical due to computational complexity and cost
constraints. Typically, such checks are performed off-chain, and the blockchain
securely records the results. This comprehensive approach empowers our
decentralized app to provide more precise early-stage Alzheimer's Disease
predictions. By merging the strengths of blockchain, AI, and anomaly detection,
our system represents a pioneering step towards revolutionizing disease
diagnostics.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は、患者の予後を改善するために早期かつ正確な検出を必要とする世界的な健康問題である。
磁気共鳴イメージング(MRI)は診断に有意な可能性を秘めているが、その効果的な分析は依然として困難な課題である。
本研究では、ブロックチェーン技術と人工知能(AI)を巧みに組み合わせ、患者が提出したデータに対する堅牢な異常検出を統合する、画期的な分散型エキスパートシステムを提案する。
従来の診断法は、特に疾患の初期段階において、遅延と不正確な予測につながることが多い。
集中型データリポジトリは大量のMRIデータを管理するのに苦労している。
我々の革新的なソリューションは、ブロックチェーン技術によって促進されるデータ完全性と患者のプライバシーを保護するために分散化を活用しています。
AI駆動のMRI分析を強調するだけでなく、高度なデータ異常検出アーキテクチャも組み込んでいる。
これらのメカニズムは、MRI画像内のデータ品質問題や非典型的発見など、様々な問題に対して患者が作成したデータを精査する。
計算複雑性とコスト制約のため、ブロックチェーン上でMRI画像の正確性と品質を徹底的にチェックすることは現実的ではない。
通常、このようなチェックはオフチェーンで行われ、ブロックチェーンは結果を安全に記録する。
この包括的なアプローチは、より正確な早期アルツハイマー病予測を提供するために、分散アプリを強化する。
ブロックチェーン、AI、異常検出の強みを融合させることで、私たちのシステムは病気の診断に革命をもたらす先駆的なステップである。
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