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Blockchain (BC) und Künstliche Intelligenz (KI) Technologien haben unabhängige Anwendungen in mehreren Branchen, einschließlich Banken, Finanzen, Gesundheitswesen, Bau, Transport, Gastgewerbe, Fertigung und Versicherung, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus können diese beiden Technologien nahtlos integriert werden, dank ihrer komplementären und sich gegenseitig unterstützenden Eigenschaften. KI-Algorithmen können die medizinische BC-Speicherung durch ihre Verarbeitungsalgorithmen effizient gestalten und außerdem die Rolle sachkundiger Torwächter übernehmen. BC kann KI-Modelle unterstützen, indem es sichere, große, nachvollziehbare, vielfältige und unveränderliche Gesundheitsdaten für Trainingszwecke bereitstellt. Die Integration von BC und KI hat mehrere Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, die von Krankheitsvorhersage bis hin zu Pandemie-Management reichen. Zuvor haben Forscher die Anwendungen jeder dieser Technologien im Gesundheitswesen unabhängig überprüft. Obwohl die Integration von BC und KI erfolgreich war, gab es nach unserem besten Wissen in der Vergangenheit keine Arbeiten, die die Zusammenführung dieser beiden Technologien im Gesundheitssektor überprüften. Wir haben die Arbeiten basierend auf zwei verschiedenen Klassifikationsschemata klassifiziert: 1) anwendungsbasiert und 2) KI-Trainingsparadigma-basierte Klassifikation. Wir haben auch eine Zusammenstellung von Werkzeugen bereitgestellt, die in den integrierten Systemen von BC und KI für das Gesundheitswesen verwendet werden. Wir haben festgestellt, dass die Integration von BC- und KI-Technologien in recht unterschiedlichen Bereichen des Gesundheitswesens Anwendung fand, von biomedizinischer Forschung bis hin zu Pandemie-Management. Zudem wird festgestellt, dass überwachte Lernalgorithmen und das föderierte Lernparadigma für das sichere, dezentrale Training von KI-Modellen häufig in der Integration verwendet werden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Mehrheit der überprüften Arbeiten BC als sichere Datenbank für KI-Modelle verwendet. Darüber hinaus haben wir auch die potenziellen Anwendungen dieser beiden Technologien im Gesundheitswesen aufgezeigt.
Sai et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.