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Enregistrement W2932303014 · doi:10.58729/1941-6679.1390

Blockchain-Based Healthcare: Three Successful Proof-of-Concept Pilots Worth Considering

2019· article· en· W2932303014 sur OpenAlexaff
Rebecca Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of international technology and information management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainTransparency (behavior)InteroperabilityHealth careComputer securityComputer scienceCryptocurrencyPopulationAuditProof of conceptchEMBLData scienceBusinessInternet privacyWorld Wide WebAccountingMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper features the use of blockchain technology in the healthcare industry, with special focus on healthcare data exchange and interoperability; drug supply chain integrity and remote auditing; and clinical trials and population health research. This study uses the research method of analyzing the published case studies, academic articles, trade articles, and videos on MEDRec, Patientory, and the AmerisourceBergen/Merck alliance with SAP/CryptoWerk. The “blockchain” concept was introduced around October 2008 when a proposal for the virtual currency, bitcoin, was offered. Blockchain is a much broader concept than bitcoin and has the following key attributes: distributed database; peer-to-peer transmission; transparency with pseudonymity; irreversibility of records; and use of computational logic. The following three healthcare use cases have been taken up for proof-of-concept pilots by MEDRec, Patientory, and the AmerisourceBergen/Merck collaboration with SAP/CryptoWerk. While blockchain technology has a promising potential for specific use cases in the healthcare industry, there are major challenges to deal with as well.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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