Jun, 2020

SSHealth: 构建安全的基于区块链的医疗卫生系统

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TL;DR本文介绍了一种新型智能安全的自适应卫生保健系统（ssHealth），它利用前沿的边缘计算和区块链技术，实现了疫情发现、远程监测和快速应急响应，并允许当地卫生保健实体安全地交换医疗数据，从而实现多个国家和国际实体的集成，以及对不断涌现的疫情进行管理和控制。
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发现论文，激发创造
  • 健康 AI 链：使用区块链技术提升 AI 医疗系统的安全性和安全性

    区块链技术作为一种安全且去中心化的数字交易和信息记录的数字账本，能够在医疗行业和医疗保健领域应用中保护患者数据的安全性和透明性，本研究探讨了将区块链技术应用于基于人工智能的医疗保健系统中，使得区块链和人工智能相结合能够解决医疗系统中的安全、性能和效率等方面的问题，并且提出了一个基于人工智能的医疗区块链模型（healthAIChain），以提升患者数据的安全性。

    Nov, 2023

  • 使用区块链技术保护基于人工智能的医疗保健系统：一项最新资料系统综述和未来研究方向

    本文探讨了区块链技术如何改善基于人工智能的医疗保健可靠性和信誉的状态，并通过系统文献综述探索了不同人工智能技术和区块链技术的医疗应用程序。提出了一个概念框架，包括自然语言处理，计算机视觉和声学 AI 应用，以应对各种针对基于人工智能的医疗保健应用的对抗攻击。

    May, 2022

  • 基于区块链的可信隐私保护分层集成和联邦学习在医疗保健 4.0 中的应用

    本研究提出一种基于多方计算的安全集成联邦学习与区块链的方法，使异构模型能够在保护用户隐私的前提下协同学习医疗机构的数据，并利用区块链的属性实现数据完整性和审计控制能力。

    May, 2023

  • FedBlockHealth：联邦学习与区块链的协同应用，增强 IoT 医疗保健数据隐私与安全

    本文提出一种新型的混合方法，将联邦学习和区块链技术相结合，为物联网医疗应用提供安全的隐私保护解决方案，保护数据隐私，保证计算效率，同时保持数据完整性和访问控制。

    Apr, 2023

  • 面向计算连续体的智能医疗分布式机器学习

    本文探讨了去中心化的分布式账本上机器学习模型对分布式电子个人健康档案进行知识提取的方法，并提出了一个设计概念，能够匿名进行预测性分析，结果表明可降低机器学习时间至 60％，一致性延迟低于 8 秒，适用于各个医疗机构。

    Jul, 2022

  • 基于区块链的隐私感知边缘智能数据共享：智能医疗视角

    为了保护个人的健康数据隐私，提出了基于信任度的个性化差分隐私模型，并在区块链上构建社区模型以避免中毒攻击，并使用马尔可夫随机过程设计噪声相关性解耦机制防止关联攻击。

    Jun, 2023

  • 智能健康的边缘计算：上下文感知方法、机遇和挑战

    本文介绍了利用 MEC（多接入边缘计算）架构实现智能医疗应用的愿景，并探讨了其带来的好处，包括实现网络和上下文感知处理以满足 S-Health 的要求，并提出应用于数据传递的两个主要功能，即多模态数据压缩和基于边缘的特征提取。

    Apr, 2020

  • 智能家居中基于区块链的自包含家庭安全系统 GPSPiChain

    该论文提出了一种基于区块链的家庭安全系统，用于跟踪同意的家庭成员智能手机的位置，从而保护家人的个人隐私。该系统记录了家庭成员智能手机的位置，并存储在私人区块链上。该系统仅限于家庭成员自己使用，旨在控制和保护个人的位置数据，并讨论了其技术可行性及局限性，并将进一步研究如何将该系统整合到智能家居环境中，以及如何在道德层面实现追踪，特别是对于易受影响的人来说，利用区块链的不可变性。

    Feb, 2021

  • 区块链上的健康数据安全：差分隐私和联邦学习框架

    提出一种框架来增强基于区块链的物联网（BIoT）系统在医疗保健领域中的隐私保护，通过集成差分隐私（DP）和联邦学习（FL）来保护物联网节点收集的敏感健康数据，并利用动态个性化和自适应噪声分布策略平衡隐私和数据效用，同时通过区块链技术确保模型更新的安全透明聚合和存储，实验证明该框架在各种攻击场景下具有强大的隐私保证，并在健康分析任务中保持高准确性，平均每轮联邦学习花费 6 秒左右的交易延迟，注重性能和可行性。

    May, 2024

  • 使用区块链和机器学习预测心脏疾病

    本文介绍了如何利用区块链技术和机器学习算法来改善心脏病预测的准确性和患者数据的安全性，以及对于缺乏医疗卫生基础设施而言，如何对血压、胆固醇、体重和吸烟等关键因素进行监测和干预以提高治疗效果。

    Jun, 2023