Smart Decentralization of Personal Health Records with Physician Apps and Helper Agents on Blockchain: Platform Design and Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ) for data privacy and participatory medicine; however, its fully decentralized architecture has come at the expense of decentralized data management and data provenance. OBJECTIVE: The introduction of blockchain and smart contract technologies to the legacy Health Avatar Platform with a clinical metadata registry remarkably strengthens decentralized health data integrity and immutable transaction traceability at the corresponding data-element level in a privacy-preserving fashion. A crypto-economy ecosystem was built to facilitate secure and traceable exchanges of sensitive health data. METHODS: The Health Avatar Platform decentralizes patient data in appropriate locations (ie, on patients' smartphones and on physicians' smart devices). We implemented an Ethereum-based hash chain for all transactions and smart contract-based processes to guarantee decentralized data integrity and to generate block data containing transaction metadata on-chain. Parameters of all types of data communications were enumerated and incorporated into 3 smart contracts, in this case, a health data transaction manager, a transaction status manager, and an application programming interface transaction manager. The actual decentralized health data are managed in an off-chain manner on appropriate smart devices and authenticated by hashed metadata on-chain. RESULTS: Metadata of each data transaction are captured in a Health Avatar Platform blockchain node by the smart contracts. We provide workflow diagrams each of the 3 use cases of data push (from a physician app or an intelligent agents to a patient Avatar), data pull (request to a patient Avatar by other entities), and data backup transactions. Each transaction can be finely managed at the corresponding data-element level rather than at the resource or document levels. Hash-chained metadata support data element-level verification of data integrity in subsequent transactions. Smart contracts can incentivize transactions for data sharing and intelligent digital health care services. CONCLUSIONS: Health Avatar Platform and interconnected patient Avatars, physician apps, and intelligent agents provide a decentralized blockchain ecosystem for health data that enables trusted and finely tuned data sharing and facilitates health value-creating transactions with smart contracts.
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 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 ».