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Heutzutage wächst das Gesundheitswesen aufgrund der großen Entwicklung neuer Technologien wie IoT und tragbarer Geräte rasant. Diese Geräte werden weit verbreitet verwendet, um die Fernüberwachung von Patienten zu gewährleisten. Die aktuelle Implementierung basiert auf einer Client/Server-Architektur. Dies wirft mehrere Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz auf, die Gesundheitsversorgungssysteme anfälliger für verschiedene Angriffe machen. Daher unterliegen Gesundheitsdaten strengen regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Sicherheitsvorschriften einzuhalten, ist die Einführung einer verteilten Architektur erforderlich. Aufgrund seiner dezentralen Natur und seiner Sicherheitsversprechen hat Blockchain großes Interesse als ausgeklügelte Technologie geweckt, um die Sicherheitsherausforderungen in IoT-basierten Systemen zu lösen. Motiviert durch diese Faktoren schlägt diese Arbeit BlockMedCare vor, ein sicheres Gesundheitssystem, das IoT mit Blockchain integriert. Das System ist so konzipiert, dass es die Fernüberwachung von Patienten unterstützt, insbesondere bei chronischen Krankheiten, die eine regelmäßige Überwachung erfordern. Wir haben drei Hauptparameter berücksichtigt: Sicherheit, Skalierbarkeit und Verarbeitungszeit. Die Sicherheit wird durch die Verwendung des Re-Encryption-Proxys in Kombination mit Blockchain zur Speicherung von Hash-Daten gewährleistet. Intelligente Verträge werden für die Zugangskontrolle verwendet. Um die Skalierbarkeit der Blockchain zu gewährleisten, wird eine Off-Chain-Datenbank basierend auf IPFS zur Speicherung von Daten verwendet. Um den Datenspeicherprozess zu beschleunigen, verwenden wir einen Ethereum-Blockchain-basierten Proof of Authority. Als Anwendungsfall haben wir das System auf das Diabetesmanagement angewendet und die Ausführungsergebnisse basierend auf den Systemschnittstellen gezeigt. Das experimentelle System hat eine gute Verbesserung der Gesundheitssysteme in Bezug auf die Sicherheit im Vergleich zu bestehenden Methoden gezeigt.
Azbeg et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.