論文の概要: ClinConNet: A Blockchain-based Dynamic Consent Management Platform for Clinical Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02610v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 09:53:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:14.977346
- Title: ClinConNet: A Blockchain-based Dynamic Consent Management Platform for Clinical Research
- Title（参考訳）: ClinConNet:臨床研究のためのブロックチェーンベースの動的コンテンツ管理プラットフォーム
- Authors: Montassar Naghmouchi, Maryline Laurent,
- Abstract要約: 臨床医は、研究対象または患者からインフォームド・コンセントを取得し、臨床試験またはケアの前後、期間中、および後にそれを管理する責任を負う。
臨床研究プロジェクトに基づいて研究者と参加者を結ぶプラットフォームであるClinConNetを提案する。
ClinConNetはユーザ中心で、リンク不能、機密性、アイデンティティデータの所有など、患者の重要なプライバシ機能を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Consent is an ethical cornerstone of clinical research and healthcare in general. Although the ethical principles of consent - providing information, ensuring comprehension, and ensuring voluntariness - are well-defined, the technological infrastructure remains outdated. Clinicians are responsible for obtaining informed consent from research subjects or patients, and for managing it before, during, and after clinical trials or care, which is a burden for them. The voluntary nature of participating in clinical research or undergoing medical treatment implies the need for a participant-centric consent management system. However, this is not reflected in most established systems. Not only do most healthcare information systems not follow a user-centric model, but they also create data silos, which significantly reduce the mobility of patient data between different healthcare institutions and impact personalized medicine. Furthermore, consent management tools are outdated. We propose ClinConNet (Clinical Consent Network), a platform that connects researchers and participants based on clinical research projects. ClinConNet is powered by a dynamic consent model based on blockchain and take advantage of dynamic consent interfaces, as well as blockchain and Self-Sovereign Identity systems. ClinConNet is user-centric and provides important privacy features for patients, such as unlinkability, confidentiality, and ownership of identity data. It is also compatible with the right to be forgotten, as defined in many personal data protection regulations, such as the GDPR. We provide a detailed privacy and security analysis in an adversarial model, as well as a Proof of Concept implementation with detailed performance measures that demonstrate the feasibility of our blockchain-based consent management system with a median end-to-end consent establishment time of under 200ms and a throughput of 250TPS.
- Abstract（参考訳）: コンセント(Consent)は、臨床研究と医療全般の倫理的基盤である。
情報の提供、理解の確保、自発的性の確保という倫理的原則は明確に定義されているが、技術基盤は時代遅れである。
臨床医は、研究対象または患者からインフォームド・コンセントを得る責任を負い、臨床試験やケアの前、期間中、および後にそれを管理する責任がある。
臨床研究や治療を受けることの自発的な性質は、参加者中心の同意管理システムの必要性を示唆している。
しかし、これはほとんどの確立されたシステムには反映されない。
ほとんどの医療情報システムは、ユーザー中心のモデルに従うだけでなく、データサイロも生成し、異なる医療機関間の患者のデータのモビリティを著しく低減し、パーソナライズされた医療に影響を与える。
また、同意管理ツールも時代遅れである。
我々は臨床研究プロジェクトに基づいて研究者と参加者を結ぶプラットフォームであるClinConNet(Clinical Consent Network)を提案する。
ClinConNetは、ブロックチェーンベースのダイナミックコンセンサスモデルを使用して、動的コンセンサスインターフェース、ブロックチェーンとセルフソブリンIDシステムを活用する。
ClinConNetはユーザ中心で、リンク不能、機密性、アイデンティティデータの所有など、患者の重要なプライバシ機能を提供する。
また、GDPRなどの多くの個人データ保護規則で定義されているように、忘れられる権利とも互換性がある。
我々は、敵モデルにおける詳細なプライバシとセキュリティ分析、およびブロックチェーンベースの同意管理システムの実現可能性を示す詳細なパフォーマンス指標を備えた概念実証の実装、200ms未満のエンドツーエンドの同意確立時間と250TPSのスループットを提供する。
関連論文リスト
- Empower Healthcare through a Self-Sovereign Identity Infrastructure for Secure Electronic Health Data Access [1.444899524297657]
患者中心のアプローチに従うオープンソースの健康データ管理フレームワークを提案する。
このフレームワークは、不変性、検証可能なデータレジストリ、監査性を提供するために技術を使用する。
データストレージに対する患者中心のアプローチ、設計されたリカバリと緊急計画、定義されたバックアップ手順、選択されたブロックチェーンプラットフォームなど、このフレームワークの違いと新規性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-21T15:52:26Z) - Empowering Patients for Disease Diagnosis and Clinical Treatment: A Smart Contract-Enabled Informed Consent Strategy [0.312488427986006]
デジタル医療システムは医療サービスに革命をもたらし、提供者協力の促進、診断の強化、治療の最適化と改善を行っている。
優れた品質、高速、信頼性、費用対効果のサービスを提供します。
研究者たちは、情報技術、コンピューティングリソース、デジタル健康記録を統合することで、健康上の課題に対処している。
医療のデジタル化は、患者のデータプライバシーとセキュリティに重大なリスクをもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T03:20:15Z) - Which Client is Reliable?: A Reliable and Personalized Prompt-based Federated Learning for Medical Image Question Answering [51.26412822853409]
本稿では,医学的視覚的質問応答(VQA)モデルのための,パーソナライズド・フェデレーションド・ラーニング(pFL)手法を提案する。
提案手法では,学習可能なプロンプトをTransformerアーキテクチャに導入し,膨大な計算コストを伴わずに,多様な医療データセット上で効率的にトレーニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T00:31:17Z) - 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) - 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) - Medical Data Asset Management and an Approach for Disease Prediction
using Blockchain and Machine Learning [0.0]
本稿では,専門医や患者が保護された方法で記録を取得できるように,オフチェーンアレンジメントを利用した技術を提案する。
最終的な結果は、高セキュリティ情報を手作業で取得、識別、保証するためのWebおよびポータブル接続ポイントとして見なされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T10:38:25Z) - 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) - Enriching Unsupervised User Embedding via Medical Concepts [51.17532619610099]
教師なしのユーザ埋め込みは、患者を人間の監督なしに、固定長のベクターにエンコードすることを目的としている。
臨床ノートから抽出された医療概念は、患者とその臨床カテゴリ間の豊富な関係を含んでいる。
本稿では,2つの臨床コーパスからテキスト文書と医療概念を共同で活用する,非教師なしユーザ埋め込みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-20T18:54:05Z) - A Blockchain-Based Consent Mechanism for Access to Fitness Data in the
Healthcare Context [0.966840768820136]
本研究では、ブロックチェーンとスマートコントラクトに基づく、人間中心、法的に準拠、分散化、動的同意システムのためのアーキテクチャを紹介する。
提案方式のセキュリティ特性は, 正式なセキュリティモデリングフレームワークSeMFを用いて評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-25T09:51:02Z) - 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) - Privacy-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。
集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。
グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:56:00Z)
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。