Blockchain and Machine Learning for e-Healthcare Systems

فناوری‌های بلاک‌چین و یادگیری ماشین می‌توانند مسائل مربوط به مراقبت‌های بهداشتی مانند دسترسی آهسته به داده‌های پزشکی، قابلیت همکاری ضعیف سیستم، فقدان نمایندگی بیمار، و کیفیت و کمیت داده‌ها برای تحقیقات پزشکی را کاهش دهند. فناوری بلاک چین ذخیره سازی اطلاعات را به گونه ای تسهیل و ایمن می کند که پزشکان می توانند کل سابقه پزشکی بیمار را ببینند، اما محققان به جای هرگونه اطلاعات شخصی، تنها داده های آماری را مشاهده می کنند. یادگیری ماشینی می‌تواند از این داده‌ها برای مشاهده الگوها و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق استفاده کند، و پشتیبانی بیشتری برای بیماران و همچنین در زمینه‌های مرتبط با تحقیقاتی که نیاز به داده‌های دقیق برای پیش‌بینی نتایج معتبر وجود دارد، فراهم کند.

این کتاب. کاربرد فناوری بلاک چین و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را در تنظیمات مختلف مراقبت‌های بهداشتی بررسی می‌کند، مبانی فناوری‌ها را پوشش می‌دهد و چگونگی استفاده از آنها را برای بهبود نتایج بالینی و بهبود تجربه بیمار بررسی می‌کند. این موضوعات با اشاره به مسائل پیرامون زنجیره تامین، تأیید دارو، بازپرداخت، دسترسی کنترل و آزمایش‌های بالینی نشان داده شده‌اند. مطالعات موردی برای کاربردهایی در تجزیه و تحلیل سرطان سینه، هپاتیت C و COVID-19 ارائه شده است.

Blockchain and machine learning technologies can mitigate healthcare issues such as slow access to medical data, poor system interoperability, lack of patient agency, and data quality and quantity for medical research. Blockchain technology facilitates and secures the storage of information in such a way that doctors can see a patient's entire medical history, but researchers see only statistical data instead of any personal information. Machine learning can make use of this data to notice patterns and give accurate predictions, providing more support for the patients and also in research related fields where there is a need for accurate data to predict credible results.

This book examines the application of blockchain technology and machine learning algorithms in various healthcare settings, covering the basics of the technologies and exploring how they can be used to improve clinical outcomes and improving the patient's experience. These topics are illustrated with reference to issues around the supply chain, drug verification, reimbursement, control access and clinical trials. Case studies are given for applications in the analysis of breast cancer, hepatitis C, and COVID-19.