Blockchain and Relational Databases: Causing a Revolution in Healthcare Data Management and Data Security
Notice bibliographique
Résumé
Data and databases are the most important assets for enterprises today, driving informed decision-making, enhancing operational efficiency, serving as valuable intangible assets, enabling digital transformation, and mitigating risks through proper management and security. Organizations are working on solutions to ensure data security, integrity, and availability while enabling smooth data interoperability and convergence. However, data security of sensitive information remains a big challenge, particularly in the healthcare sector. Built on basic data security principles like hashes and encryption, blockchain is a distributed system that keeps identical copies across multiple nodes, therefore ensuring data consistency and integrity. In this paper, we explored the potential of integrating blockchain technology with contemporary relational database systems. We used Python and SQL to simulate and analyze the compatibility between blockchain data formats and regular relational databases. Using experimental scenarios within a RDBMS environments, we explored how blockchain's immutable and decentralized record system might increase data security and integrity when integrated with conventional database systems. This paper investigates the possibilities of combining blockchain's unchangeable and distributed document-retaining mechanism with the well-established structure of relational databases with an eye toward how blockchain and relational databases might be used together to improve the security and alignment of healthcare data. The aim of this paper is to discuss the issues in existing systems and to characterize both blockchain and relational database technologies. We explore blockchain data system-oriented techniques and scripting in the RDBMS environment to develop practical approaches to enhance data security and interoperability in healthcare systems.
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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».