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Técnicas de blockchain de redes neuronales artificiales para el sistema de atención médica: enfocándose en los registros de salud personales

Autores: Kim, Seong-Kyu; Huh, Jun-Ho

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Técnicas de blockchain de redes neuronales artificiales para el sistema de atención médica: enfocándose en los registros de salud personales


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Inteligencia artificial
Algoritmos de blockchain
Datos médicos
Industria de la salud
Redes neuronales
Seguridad de la información

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio busca utilizar algoritmos de blockchain de inteligencia artificial para garantizar la verificación segura de datos de PHR de instituciones médicas y la verificación precisa de datos médicos como vulnerabilidades existentes. La inteligencia artificial se ha extendido recientemente y ha llevado a la investigación de muchas tecnologías gracias a la Cuarta Revolución Industrial. Esto es un factor muy importante en la atención médica, así como en la posición de la industria de la salud. Del mismo modo, blockchain es muy seguro de aplicar porque cifra y verifica estos datos médicos en caso de que sean hackeados o filtrados. Estas tecnologías se consideran muy importantes. Este estudio plantea los problemas de estos blockchains de inteligencia artificial y reconoce blockchain, inteligencia artificial, redes neuronales, atención médica, etc.; estos problemas claramente existen, por lo que sistemas como EHR no se están utilizando. En el futuro, garantizar la privacidad será más fácil cuando estos EHR estén activados y se complete la transmisión de datos y la verificación de datos entre hospitales. Para superar estas deficiencias, definimos un marco de inteligencia artificial de blockchain de seguridad de la información y verificamos sistemas de blockchain para la extracción, almacenamiento y verificación precisa de datos. Además, se establecen diversos indicadores de verificación y evaluación de rendimiento para obtener el TPS de datos médicos y para la implementación de trabajos de estandarización en el futuro. Este estudio busca maximizar la confidencialidad de blockchain y la sensibilidad y disponibilidad de la inteligencia artificial.

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