MrC: A medical-record chain system based on blockchain
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
Who is the owner of your health documents? Although the answer to this question may seem straightforward and intuitive, today, we are far from the situation where you are the one who has the key to this critical information. Hospitals, health maintenance organizations (HMO), private doctors, and different medical institutions produce large quantities of medical information about each of us, and there is a need to maintain this information privately , synchronously and accessible to each one of us. In this paper, we propose the medical record chain ( MrC ) system, with its Blockchain architecture, as a tool to achieve this goal. The MrC system would be accessible to the patients so their medical data would be organized and available for viewing, regardless of where the information was produced. Furthermore, each patient can give a recognized medical service provider temporary permission to view and update his medical records. The architectural design of the MrC system ensures that no centralized authority controls the medical records. To enable the assimilation of the system in different institutions, a bridge to the system is proposed so that no change is required in the existing information systems of the medical body but a convenient and simple interface. Moreover, medical institutions would be incentivized to employ the system by allowing access to extensive medical datasets that have undergone de-identification. Implementing the MrC system would return ownership of the data to where it belongs- the patient. It would improve patients' health by allowing multiple medical institutions to access accurate information quickly. Finally, a by-product of the MrC system is improving public health by making comprehensive de-identified datasets available for medical research.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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