Blockchain Technology in Digital Health and Medical Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of digital health technologies has created an urgent need for secure, transparent, and interoperable data management systems. The core problem addressed in this study is the fragmentation of healthcare data and the lack of trust among stakeholders in existing digital health infrastructures. The main goal is to examine how blockchain technology can drive digital health transformation through decentralized data governance and integration with other emerging technologies. To achieve this, the research employs a mixed bibliometric and systematic review methodology, analyzing peer-reviewed publications indexed in the Web of Science and comparing topic hierarchies with outputs from Google Scholar between 2017 and 2024. Using keyword co-occurrence and thematic mapping, six major domains were identified: genomics and precision medicine, telemedicine and mobile health, immersive technologies such as augmented and virtual reality, the Internet of Things and Health 5.0 systems, artificial intelligence and big data integration, and global and regional health management. The findings indicate that blockchain enhances healthcare by improving data security, ensuring traceability, facilitating interoperability across platforms, and enabling real-time data sharing in clinical and research environments. It also supports regulatory compliance and patient-centered data ownership. In conclusion, blockchain serves as a foundational technology for future digital health ecosystems, promoting transparency and decentralization across global health networks. This study contributes to the literature by offering a comprehensive framework for integrating blockchain with digital health innovations, providing valuable guidance for researchers, policymakers, and healthcare technologists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».