Nonfungible Tokens in Cardiovascular Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The integration of nonfungible tokens (NFTs) in health care, particularly in cardiovascular medicine, represents a disruptive shift toward enhancing the security and interconnection of electronic health data around the patient. NFTs, unique digital certificates stored on a blockchain network, bind various sources of health data to their owner (the patient) and delineate the access rights for stakeholders (providers, researchers) using smart contracts. Data sources might include electronic medical records from different hospitals, clinics, pharmacies, test centres, and mHealth devices. Accordingly, patients and their providers benefit from seamless visibility of diagnoses, medications, electrocardiograms, imaging, home blood pressure logs, and artificial intelligence-enabled insights from these aggregated data. Rather than being stored on proprietary servers, data are encrypted and stored on decentralized networks with a unified point of access and immutable proof of ownership, making them more robust to theft or tampering. As custodians of their NFTs, patients are incentivized to actively partake in their health monitoring and self-driven research that aligns with their needs using innovative marketplaces that allow them to browse studies, document their informed consent, and monetize their contributions. Furthermore, they are empowered to educate themselves and seek care across siloes in traditional settings or virtual platforms such as the metaverse, where NFTs serve as digital passports. Despite these exciting prospects, adoption within the health care sector remains in its infancy, with ethical and technical limitations still being addressed. In this article we explore the multifaceted applications and key players in the field, and outline use-cases for patient-centred cardiovascular care featuring NFTs.
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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».