論文の概要: Building Trust in Healthcare with Privacy Techniques: Blockchain in the Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20700v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 12:31:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.890354
- Title: Building Trust in Healthcare with Privacy Techniques: Blockchain in the Cloud
- Title（参考訳）: プライバシ技術によるヘルスケアの信頼構築 - クラウドにおけるブロックチェーン
- Authors: Ferhat Ozgur Catak, Chunming Rong, Øyvind Meinich-Bache, Sara Brunner, Kjersti Engan,
- Abstract要約: 本研究では、出生時および新生児蘇生時の映像データを高度なAIを用いて分析する、NewbornTimeプロジェクトで開発された最先端アーキテクチャを紹介する。
提案されたアーキテクチャは、ブロックチェーンとクラウドコンピューティングを統合することで、患者の同意、データセキュリティ、医療への信頼への投資といった重要な問題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8664616656814608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study introduces a cutting-edge architecture developed for the NewbornTime project, which uses advanced AI to analyze video data at birth and during newborn resuscitation, with the aim of improving newborn care. The proposed architecture addresses the crucial issues of patient consent, data security, and investing trust in healthcare by integrating Ethereum blockchain with cloud computing. Our blockchain-based consent application simplifies patient consent's secure and transparent management. We explain the smart contract mechanisms and privacy measures employed, ensuring data protection while permitting controlled data sharing among authorized parties. This work demonstrates the potential of combining blockchain and cloud technologies in healthcare, emphasizing their role in maintaining data integrity, with implications for computer science and healthcare innovation.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、新生児ケアの改善を目的とした、出生時および新生児蘇生中の映像データを高度なAIを用いて分析する、NewbornTimeプロジェクトで開発された最先端アーキテクチャを紹介する。
提案されたアーキテクチャは、Ethereumブロックチェーンとクラウドコンピューティングを統合することで、患者の同意、データセキュリティ、医療への信頼投資といった重要な問題に対処する。
私たちのブロックチェーンベースの同意アプリケーションは、患者の同意の安全で透過的な管理を単純化します。
スマートコントラクト機構とプライバシ対策について説明し,認証された当事者間のデータ共有を許可しながら,データ保護を確保する。
この研究は、医療におけるブロックチェーンとクラウドテクノロジの組み合わせの可能性を示し、データ整合性維持における同社の役割と、コンピュータサイエンスとヘルスケアのイノベーションへの示唆を強調している。
関連論文リスト
- Trust and Dependability in Blockchain & AI Based MedIoT Applications: Research Challenges and Future Directions [0.0]
本稿では、医療用モノのインターネット(MedIoT)アプリケーションにおける人工知能(AI)とブロックチェーン技術の統合を批判的にレビューする。
現在の研究を調べることで、データセキュリティと患者のプライバシを強化するブロックチェーンの能力とともに、診断と患者のケアの進歩におけるAIの可能性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-05T20:21:22Z) - Balancing Confidentiality and Transparency for Blockchain-based Process-Aware Information Systems [46.404531555921906]
機密性と透明性の両立を目的とした,ブロックチェーンベースのPAISアーキテクチャを提案する。
スマートコントラクトは公開インタラクションを制定、強制、保存し、属性ベースの暗号化技術は機密情報へのアクセス許可を指定するために採用されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-07T20:18:36Z) - Block MedCare: Advancing healthcare through blockchain integration with AI and IoT [0.0]
本稿では,患者が医療データを安全に管理できる新しいシステムを提案する。
このシステムには、デジタルシグネチャ、ロールベースのアクセス制御、安全で制御されたアクセスを確保するための多層アーキテクチャが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T21:31:46Z) - 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) - Mitigating Data Sharing in Public Cloud using Blockchain [0.0]
データの権利、データ共有、データ検証といった重要な側面を持つ、クラウド内のセキュアなデータエコシステムを提案します。
これにより、既存のパブリッククラウドベースのシステムが、信頼性の強化とクラウドデータの非再検討を容易にブロックチェーンをデプロイできるようになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-21T13:12:44Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T10:46:17Z) - The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。
本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。
新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:47:22Z) - 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) - FedBlockHealth: A Synergistic Approach to Privacy and Security in
IoT-Enabled Healthcare through Federated Learning and Blockchain [2.993954417409032]
医療におけるIoT(Internet of Things)デバイスの急速な採用は、データのプライバシ、セキュリティ、患者の安全性を維持する上で、新たな課題をもたらしている。
従来のアプローチでは、計算効率を維持しながら、セキュリティとプライバシを確保する必要がある。
本稿では,フェデレーション学習とブロックチェーン技術を組み合わせて,セキュアでプライバシ保護のソリューションを提供する,新しいハイブリッドアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-16T01:55:31Z) - NeuraCrypt: Hiding Private Health Data via Random Neural Networks for
Public Training [64.54200987493573]
我々は,ランダムな深層ニューラルネットワークに基づくプライベート符号化方式であるNeuraCryptを提案する。
NeuraCryptは、データ所有者のみが知っているランダムに構築されたニューラルネットワークを使用して、生の患者データをエンコードする。
我々は,NeuraCryptが,様々なX線タスクの非プライベートベースラインに対して,競合精度を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-04T13:42:21Z)
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。