3、5G医疗应用中的区块链:安全与隐私解决方案

5G医疗应用中的区块链:安全与隐私解决方案

1. 区块链、5G与医疗的融合

5G的出现让智能医院的梦想成为可能,因为它能提供高带宽的互联网连接。具体而言,在引入区块链后,5G结合机器学习和人工智能,将为患者护理开辟新的可能性。5G还能提升互联网使用的安全性。

在智能医院的应用中,主要问题在于维护所有患者的数据并确保其安全性。许多私人机构提供维护医院记录和数据的服务,但无法保证数据安全。麻省理工学院的一个科学家团队针对这一情况,发明了主要用于保障智能医院医疗数据安全的区块链系统。采用区块链后,数据处理变得更加容易。

区块链系统采用以太坊软件设计,它有助于整合和执行众多合约,而比特币则不适用于处理大数据。支持5G的区块链系统能够连接医疗服务提供者,实现可靠的数据共享。同时,它也适合患者管理自己的健康史,并在需要时与医疗专业人员共享医疗数据。由于数据安全性极高,医疗服务提供者能够获取准确无误的患者数据,从而使患者得到及时恰当的治疗。

将数据上传到区块链对医疗行业和患者来说,主要优势在于他们可以随时访问、控制和按需管理自己的数据。患者甚至可以将自己的数据出售给研究学者或医疗研究机构以获取收益。此外,区块链能确保医疗系统的数据在高度透明的情况下得到充分保护。

2. 区块链系统面临的挑战

当区块链系统与5G结合使用时,会面临以下挑战:
- 可扩展性 :5G网络传输数据的延迟约为1毫秒,这要求网络系统具备高速交易架构。然而,区块链网络每秒只能处理10 - 14笔交易,部分私有区块链实现每秒可处理3000 - 20000笔交易。因此,需要新型的区块链架构来支持5G网络系统。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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