Design and Implementation of a Blockchain-Based E-Health Consent Management Framework
Notice bibliographique
Résumé
Transformation of data into knowledge is the hallmark of modern medicine. As an evolving field of medicine, e-Health involves the electronic processing of a patient's personal, medical and other health-related data to improve healthcare delivery. Data captured from clinical interactions between patients and their care providers, as well as health data collected through medical sensors, provide a rich source of data, known as patient medical records (PMRs), which can be processed in various ways to enhance the delivery of healthcare services. However, indiscriminate processing of PMRs could potentially result in the violation of the security or privacy of patients. To ensure that PMRs are not processed in ways that could be harmful to the security or privacy of the patients, modern data protection regulations, such as the European General Data Protection Regulation (GDPR), requires healthcare service provides to obtain the consent of a patient for any processing operation on their PMRs. The mechanism by which a patient exercises their right to control who can process their PMRs, when and for what purpose, is referred to as consent management in e-Health. Existing health information technology systems do not provide adequate support for consent management; there is a lack of transparency and auditability in the existing systems to monitor and ensure that healthcare service providers comply to the relevant data protection regulations in processing PMRs. The emerging blockchain technology offers an opportunity to design an e-Health consent management system that is compliant with modern data protection regulations such as GDPR. In this paper, we present the design and implementation of an e-Health consent management framework, based on the state-of-the-art blockchain technologies, for processing PMRs. Our analysis confirms that our system satisfies the requirements for consent management in e-Health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».