Tamper-Resistant Mobile Health Using Blockchain Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health technologies, including telemedicine, mobile health (mHealth), and remote monitoring, are playing a greater role in medical practice. Safe and accurate management of medical information leads to the advancement of digital health, which in turn results in a number of beneficial effects. Furthermore, mHealth can help lower costs by facilitating the delivery of care and connecting people to their health care providers. Mobile apps help empower patients and health care providers to proactively address medical conditions through near real-time monitoring and treatment, regardless of the location of the patient or the health care provider. Additionally, mHealth data are stored in servers, and consequently, data management that prevents all forms of manipulation is crucial for both medical practice and clinical trials. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and evaluate a tamper-resistant mHealth system using blockchain technology, which enables trusted and auditable computing using a decentralized network. METHODS: We developed an mHealth system for cognitive behavioral therapy for insomnia using a smartphone app. The volunteer data collected with the app were stored in JavaScript Object Notation format and sent to the blockchain network. Thereafter, we evaluated the tamper resistance of the data against the inconsistencies caused by artificial faults. RESULTS: Electronic medical records collected using smartphones were successfully sent to a private Hyperledger Fabric blockchain network. We verified the data update process under conditions where all the validating peers were running normally. The mHealth data were successfully updated under network faults. We further ensured that any electronic health record registered to the blockchain network was resistant to tampering and revision. The mHealth data update was compatible with tamper resistance in the blockchain network. CONCLUSIONS: Blockchain serves as a tamperproof system for mHealth. Combining mHealth with blockchain technology may provide a novel solution that enables both accessibility and data transparency without a third party such as a contract research organization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle