Applications of Blockchain Technology for Secure Transaction of Electronic Health Records
Notice bibliographique
Résumé
The healthcare industry is not immune to the trend of adopting new IT systems, and this includes hospitals and doctors’ offices. To store a patient’s medical history (including diagnoses and treatments), medical history (including diagnostic pictures), and financial data (including demographics and insurance details), a computerised database known as an “Electronic Health Record” (EHR) is used. Because medical records are typically private and must be shielded from prying eyes, ensuring their secure transfer is a top priority for healthcare systems. Electronic health records (EHRs) are used in the proposed study to ensure the security of all sent medical data, including the Chest X-ray MedPix images. This article describes a blockchain-based solution that patients can use to keep all their data in one secure location. This system was built with the Ganache tool on the Ethereum network, making use of Solidity and web3.js as well as other languages, tools, and approaches. In this study, a systematic method is described wherein blockchain smart contracts are used to record patient information and execute tasks in a distributed environment. After a smart contract has been deployed, all transactional communication occurs within its encrypted confines, protecting both the parties and their personal information. As an added bonus, the validated and broadcasted changes intended by the transaction can be checked. To ensure that government agencies have quick access to protected records, there is a cryptocurrency wallet (MetaMask) that stores the information in an encrypted, decentralised manner. Both patients and physicians can use the wallet to log in. In addition, the system will manage and protect all of the doctor and patient’s information. Things like the following are in scope for the proposed system: Users may now access the same information at the same time because to blockchain’s distributed ledger capabilities, which boosts productivity, establishes trust, and lowers barriers to entry. Setting individual permissions for users allows for safe data storage. In addition, the suggested method enables the safe transmission of patient medical records.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».