الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أمان بيانات الرعاية الصحية
-
إطار عمل بلوكتشين تكيفي لإنترنت الأشياء الفيدرالي مع توافق قائم على التعلم المعزز وتوقع الموارد An Adaptive Blockchain Framework for Federated IoMT with Reinforcement Learning-Based Consensus and Resource Forecasting
2026 | المؤلف: Ch. V. N. U. Bharathi Murthy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)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…
-
مراجعة أنظمة إنترنت الأشياء الطبية: رؤى حول العوامل غير الوظيفية Internet of Medical Things Systems Review: Insights into Non-Functional Factors
2026 | المؤلف: Giovanni Donato Gallo وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)إن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) يمثل تقدمًا تحويليًا في الرعاية الصحية، ومع ذلك لا تزال عدة أبعاد حاسمة من تنفيذه غير معالجة بشكل كاف. تؤكد هذه الفقرة على أهمية التوافقية، التي تسهل دمج البيانات من أجهزة ومنصات متنوعة، مما يوفر رؤية شاملة لصحة المريض. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسليط الضوء على الاستدامة باعتبارها قضية رئيسية،…
-
نظام تسجيل دخول آمن للمرضى باستخدام تقنية البلوكشين لمشاركة السجلات الصحية الإلكترونية Quantum secure patient login credential system using blockchain for electronic health record sharing framework
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لمشاركة السجلات الصحية الإلكترونية (EHRS) يستفيد من تقنية البلوكشين (BCT) لتعزيز أمان البيانات والتشغيل البيني في أنظمة الرعاية الصحية. يستخدم نظام بيانات تسجيل دخول المرضى المقترح (PLCS) خوارزميات تشفير متماثلة وغير متماثلة، إلى جانب بروتوكول الثقة الآمن الكمي (QSTP)، لضمان سلامة البيانات وسرية المعلومات. يسمح الإطار للمرضى بالتحكم في…
-
تقييم نماذج GPT لإزالة الهوية من الملاحظات السريرية Evaluating GPT models for clinical note de-identification
2026 | المؤلف: Bayan Altalla’ وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقيّم هذه الدراسة فعالية نماذج GPT-3.5 و GPT-4 في إزالة الهوية من الملاحظات السريرية وتوليد البيانات الاصطناعية، مما يعالج الحاجة الملحة لإدارة آمنة للبيانات السريرية في ظل الرقمنة السريعة للرعاية الصحية. من خلال استخدام الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وهندسة المطالبات بدون تدريب، تُظهر الدراسة أن GPT-4 يتفوق بشكل كبير على GPT-3.5، محققًا دقة قدرها…