DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35704-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41667513
تاريخ النشر: 2026-02-11
المؤلف: Ch. V. N. U. Bharathi Murthy وآخرون
الموضوع الرئيسي: تطبيقات تكنولوجيا البلوكشين والأمان
نظرة عامة
لقد سهل التوسع السريع في إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) نمو تطبيقات الرعاية الصحية عن بُعد، ومع ذلك لا تزال التحديات قائمة في إدارة تدفقات البيانات الضخمة التي تولدها أجهزة إنترنت الأشياء، لا سيما فيما يتعلق بالزمن المستغرق، وقابلية التوسع، والأمان. يقدم هذا البحث إطار عمل جديد يجمع بين تقنيات التعلم الآلي مع سحابة إنترنت الأشياء الفيدرالية المعتمدة على البلوكشين لتعزيز إدارة بيانات الرعاية الصحية. تشمل المكونات الرئيسية للإطار آلات تعزيز التدرج (GBM) لتحسين تخزين البيانات، مما أدى إلى تحسين معدلات الوصول إلى الذاكرة المؤقتة بنسبة 25% وتقليل زمن القراءة بنسبة 30%. بالإضافة إلى ذلك، عزز التعلم العميق المعزز (DQN) إدارة الموارد، مما أدى إلى تقليل الحمل الأقصى لوحدة المعالجة المركزية بنسبة 20% وتحسين الذاكرة بنسبة 15%. كما حسنت المحولات التلقائية الالتفافية دقة اكتشاف الشذوذ بنسبة 95% مع تقليل الإيجابيات الكاذبة بنسبة 10%. حقق دمج الشبكات العصبية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) دقة بنسبة 90% في توقعات استخدام الموارد، مما ساهم في تقليل ارتفاعات الزمن المستغرق بنسبة 25%.
أدى بروتوكول توافق الأعطال البيزنطية التكيفي (ABFT)، المعزز بالتعلم المعزز (RL)، إلى زيادة بنسبة 40% في معدل معالجة المعاملات وتقليل بنسبة 20% في زمن المعاملات، متفوقًا على آليات التوافق التقليدية مثل PBFT وRaft. لا يظهر الإطار المقترح تحسينات كبيرة في مقاييس الأداء فحسب، بل يؤكد أيضًا على أهمية خصوصية البيانات والامتثال للوائح مثل GDPR وHIPAA. تهدف الأعمال المستقبلية إلى تعزيز قابلية التوسع لاستيعاب مئات من عقد IoMT، وتقليل استهلاك الطاقة، ودمج التشفير بعد الكم لتعزيز مرونة واستدامة أنظمة الرعاية الصحية.
الطرق
تضمنت الإعدادات التجريبية نهجًا منهجيًا للتحقيق في فرضية البحث. شملت المكونات الرئيسية اختيار المواد والمعدات المناسبة، التي تم معايرتها لضمان دقة وموثوقية البيانات المجمعة. تم إجراء التجارب في ظروف محكومة لتقليل المتغيرات الخارجية التي قد تؤثر على النتائج.
تم جمع البيانات باستخدام بروتوكولات موحدة لضمان الاتساق عبر التجارب. تم أخذ القياسات في فترات محددة، وتم إجراء نسخ متعددة لتعزيز قوة النتائج. تم استخدام التحليلات الإحصائية لتفسير البيانات، مما سمح بتحديد الأنماط والعلاقات المهمة المتعلقة بأهداف البحث. بشكل عام، تم تصميم المنهجية لتوفير فهم شامل للظواهر قيد الدراسة.
النتائج
توضح قسم النتائج والمناقشة في الورقة تحسينات الأداء للإطار المقترح من خلال سيناريو مثال تفصيلي. يستخدم مجموعة شاملة من مجموعات البيانات المتوسطة، التي تشمل أنماط الوصول التاريخية، ومقاييس عبء العمل في الوقت الحقيقي، وبيانات المعاملات، وعينات استخدام الموارد التاريخية. تشمل النتائج الرئيسية مقاييس موجهة للرعاية الصحية، وتقييمات قابلية التوسع، وتحليلات تكاليف الحوسبة، وتقييمات مقارنة ضد خوارزميات التوافق الأساسية.
بالإضافة إلى ذلك، يتضمن القسم دراسة إلغاء، والتحقق الإحصائي، وتحليلات استهلاك الطاقة والاستدامة، جنبًا إلى جنب مع تجربة أمان. تم التحقق من نتائج هذه التحليلات إحصائيًا باستخدام عمليات ANOVA، مع تقديم النتائج التفصيلية في الجدول 12. يبرز هذا النهج المتعدد الأوجه فعالية الإطار وإمكانياته لتحسين الأداء في التطبيقات ذات الصلة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على الاهتمام المتزايد في دمج تقنية البلوكشين مع أنظمة سحابة إنترنت الأشياء الفيدرالية، لا سيما في سياق الطب عن بُعد ومراقبة صحة المرضى عن بُعد. يُفترض أن هذا النموذج الهجين يعزز الأداء والأمان والكفاءة من خلال ضمان سرية وسلامة وموثوقية بيانات الرعاية الصحية. يكشف استعراض الأدبيات عن أساليب متنوعة تستفيد من البلوكشين لإنشاء أنظمة بيانات رعاية صحية لامركزية وحساسة للخصوصية. تشمل الدراسات البارزة استخدام أنظمة التعلم الفيدرالي المعتمدة على البلوكشين (BCFL)، ومخططات المشاركة الآمنة، وأنظمة أمان IoMT المدمجة مع البلوكشين، جميعها تهدف إلى معالجة مخاوف الخصوصية وتحسين أمان البيانات. تم تحديد تحديات مثل العبء الحاسوبي، وقابلية التوسع، وتعقيد التنفيذ كحواجز كبيرة أمام الاعتماد الواسع لهذه التقنيات.
يهدف النموذج الهجين المقترح إلى تحسين بيئات الرعاية الصحية عن بُعد من خلال دمج سحب إنترنت الأشياء الفيدرالية مع البلوكشين، ومعالجة قضايا مثل قابلية التوسع وتحمل الأخطاء. تشمل المكونات الرئيسية للنموذج استخدام تعزيز التدرج لتحسين تخزين البيانات، والتعلم العميق المعزز لتخصيص الموارد الديناميكي، والمحولات التلقائية الالتفافية لاكتشاف الشذوذ. تم تصميم النموذج لتعزيز إدارة البيانات والأمان مع الحفاظ على أداء عالٍ في بيئات محدودة الموارد. علاوة على ذلك، يُقترح دمج تحمل الأخطاء البيزنطية التكيفية (ABFT) مع التعلم المعزز لضمان آليات توافق فعالة يمكن أن تتكيف ديناميكيًا مع ظروف الشبكة المتغيرة. بشكل عام، يهدف الإطار إلى إنشاء نظام قوي وآمن وفعال لتحليلات الرعاية الصحية، قادر على معالجة التحديات الفريدة التي تطرحها تقنيات إنترنت الأشياء والبلوكشين.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35704-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41667513
Publication Date: 2026-02-11
Author(s): Ch. V. N. U. Bharathi Murthy et al.
Primary Topic: Blockchain Technology Applications and Security
Overview
The rapid expansion of the Internet of Medical Things (IoMT) has facilitated the growth of remote healthcare applications, yet challenges persist in managing the vast data streams generated by IoT devices, particularly concerning latency, scalability, and security. This research introduces a novel framework that combines machine learning techniques with a blockchain-based federated IoT cloud to enhance the management of healthcare data. Key components of the framework include Gradient Boosting Machines (GBM) for data storage optimization, which improved cache hit rates by 25% and reduced read latency by 30%. Additionally, Deep Q-Learning (DQN) enhanced resource management, leading to a 20% reduction in maximum CPU load and a 15% improvement in memory optimization. Convolutional Autoencoders significantly improved anomaly detection accuracy by 95% while reducing false positives by 10%. The integration of Long Short-Term Memory (LSTM) networks achieved a 90% accuracy in resource utilization predictions, contributing to a 25% reduction in latency spikes.
The Adaptive Byzantine Fault Tolerance (ABFT) consensus protocol, enhanced by Reinforcement Learning (RL), resulted in a 40% increase in transaction throughput and a 20% decrease in transaction latency, outperforming traditional consensus mechanisms like PBFT and Raft. The proposed framework not only demonstrates significant improvements in performance metrics but also emphasizes the importance of data privacy and compliance with regulations such as GDPR and HIPAA. Future work aims to enhance scalability to accommodate hundreds of IoMT nodes, reduce energy consumption, and incorporate post-quantum cryptography to bolster the resilience and sustainability of healthcare systems.
Methods
The experimental setup involved a systematic approach to investigate the research hypothesis. Key components included the selection of appropriate materials and equipment, which were calibrated to ensure accuracy and reliability of the data collected. The experiments were conducted under controlled conditions to minimize external variables that could influence the results.
Data collection was performed using standardized protocols to ensure consistency across trials. Measurements were taken at specified intervals, and multiple replicates were conducted to enhance the robustness of the findings. Statistical analyses were employed to interpret the data, allowing for the identification of significant patterns and relationships relevant to the research objectives. Overall, the methodology was designed to provide a comprehensive understanding of the phenomena under study.
Results
The Results and Discussion section of the paper illustrates the performance enhancements of the proposed framework through a detailed example scenario. It utilizes a comprehensive set of average datasets, which encompass historical access patterns, real-time workload metrics, transaction data, and historical resource utilization samples. Key findings include healthcare-oriented metrics, scalability evaluations, computational cost analyses, and comparative assessments against baseline consensus algorithms.
Additionally, the section includes an ablation study, statistical validation, and analyses of energy consumption and sustainability, alongside a security experiment. The results of these analyses are statistically validated using ANOVA operations, with detailed outcomes presented in Table 12. This multifaceted approach underscores the framework’s efficacy and its potential implications for improved performance in relevant applications.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the growing interest in integrating Blockchain technology with Federated IoT cloud systems, particularly in the context of telemedicine and remote patient health monitoring. This hybrid model is posited to enhance performance, security, and efficiency by ensuring the confidentiality, integrity, and trustworthiness of healthcare data. The literature survey reveals various approaches that leverage Blockchain to create decentralized, privacy-sensitive healthcare data systems. Notable studies include the use of Blockchain-based federated learning (BCFL) systems, secure-sharing schemes, and Blockchain-integrated IoMT security systems, all aimed at addressing privacy concerns and improving data security. Challenges such as computational overhead, scalability, and the complexity of implementation are identified as significant barriers to the widespread adoption of these technologies.
The proposed hybrid model aims to optimize remote healthcare environments by integrating federated IoT clouds with Blockchain, addressing issues like scalability and fault tolerance. Key components of the model include the use of Gradient Boosting for data storage optimization, Deep Q-learning for dynamic resource allocation, and convolutional autoencoders for anomaly detection. The model is designed to enhance data management and security while maintaining high performance in resource-constrained environments. Furthermore, the integration of adaptive Byzantine Fault Tolerance (ABFT) with reinforcement learning is proposed to ensure efficient consensus mechanisms that can dynamically adjust to varying network conditions. Overall, the framework aims to create a robust, secure, and efficient system for healthcare analytics, capable of addressing the unique challenges posed by IoT and Blockchain technologies.