文献

J-GLOBAL ID：202202250895406565   整理番号：22A0778133

深層学習を用いたブロックチェーン健康管理における患者フィードバックベース医師選択【JST・京大機械翻訳】

Patient Feedback Based Physician Selection in Blockchain Healthcare Using Deep Learning

著者 (2件)： Dewangan Narendra Kumar (National Institute of Technology, Raipur, India) ,  Chandrakar Preeti (National Institute of Technology, Raipur, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1534  ページ： 215-228  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療制度において,正しい医師を選択することは非常に重要である。医師は,患者の治療にも特殊化および回答がある。ブロックチェーンは,健康管理システムのために,信頼できて,匿名で,不変で,分散リードガー技術であった。患者のブロック鎖プライバシーは維持された。したがって,正しい医師を選択するため,医師による以前に治療された患者のフィードバックも問題となる。著者らは,患者からフィードバックを取るブロックチェーンベースの健康管理システムを提案した。この提案したシステムは,RNN(再帰ニューラルネットワーク)に基づく深層学習モデルを用い,患者のフィードバックを最適化し,患者のアポポイントメントの次のサイクルに対する推奨医師の選択を示唆する。この提案システムをPHPベースブロックチェーンを用いて実装し,カスタマイズハッシュ解決コンセンサスアルゴリズムを使用した。このシステムを私的ブロックチェーンに実装した。深層学習部分は,TensorFlowを用いてLSTM(Long Short Term Memite)RNNを用いて実行した。患者のフィードバックは,ブロックチェーンで収集され,トランザクションとしてマークされる。回答した医師は,ブロックチェーンネットワークにおいてミニマである。提案したシステムの精度は,ブロックチェーンdaがプレーンデータセットとして多くの特徴を持たないので,約70%である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  意思決定 ,  技術 ,  システム ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  ブロック ,  プライバシー ,  *健康管理 ,  医療制度 ,  問題 ,  *機械学習 ,  *情報技術
準シソーラス用語： 匿名 ,  患者治療 ,  コンセンサスアルゴリズム ,  *深層学習 ,  *ブロックチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ブロックチェーン ,  深層学習 ,  健康管理 ,  患者フィードバック ,  RNN ,  LSTM

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  通信網  (ND07030A) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  ブロックチェーン ,  健康管理 ,  患者 ,  フィードバック ,  医師