GDPR Compliant Data Storage and Sharing in Smart Healthcare System: A Blockchain-Based Solution
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
Smart healthcare systems provide user-centric medical services to patients based on collected information of patients inducing personal health information (PHI) and personal identifiable information (PII). The information (PII and PHI) flows into the smart healthcare system with or without any regulation and patient concern with the help of new information and communication technologies (ICT). The use of ICT comes with the security and privacy issues of collected PII and PHI data. The Europe Union has published the General Data Protection Regulation (GDPR) to regulate the flow of personal information. Towards this end, this paper proposes a blockchain-based data storage and sharing framework for a smart healthcare system that complies with the “Privacy by Design” rule of the GDPR. The personal information collected from patients is stored on off-chain storage (IPFS), and other information is stored on the blockchain ledger, which is visible to all participants. The smart contracts are designed to share the PII data with another participant based on prior permission of the data owner. The proposed framework also includes the deletion of PII and PHI in the system as per the “Right to be Forgotten” GDPR rule. Security and privacy analyses are performed for the framework to demonstrate the security and privacy of data while sharing and at rest. The comparative performance analysis demonstrates the benefit of the proposed GDPR-compliant data storage and sharing framework using blockchain. It is evident from the reported results that the proposed framework outperforms the state-of-the-art techniques in terms of performance metrics in a smart healthcare system.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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