使用保护隐私的数据监控进行COVID-19诊断:可解释的AI深度学习模型与区块链安全性
K Bala1, K Ashok Kumar2, D Venu3
1Electronics and Communication Engineering, Annamacharya University, Rajampet, Andhra Pradesh, India.
这项研究引入了使用人工智能和区块链进行安全,准确的医疗诊断的新型隐私保护诊断框架 (HCTR-MGR). 它实现了高精度,提高了医疗数据的安全性和诊断信任.
科学领域:
- 医疗诊断
- 人工智能
- 区块链技术
背景情况:
- COVID-19 疫情凸显了医疗保健中快速,准确的诊断,安全的数据管理和隐私的关键需求.
- 目前的诊断系统在透明度,性能和数据安全方面面临限制.
- 需要先进的框架来应对医疗诊断中的这些挑战.
研究的目的:
- 提出一个新的隐私保护诊断框架,HCTR-MGR,集成深度学习,可解释人工智能 (XAI) 和区块链.
- 提高医疗保健应用中的诊断准确性,透明度和数据安全性.
- 解决现有诊断系统的局限性.
主要方法:
- 开发了一种基于异质卷积循环注意力转移学习的ResNeXt与修改的大鼠优化 (HCTR-MGR) 框架.
- 集成的深度学习 (卷积,循环,注意层),ResNeXt转移学习和MGR优化.
- 使用基于信任的许可区块链进行安全的元数据存储和SHAP/LIME进行可解释的预测.
主要成果:
- 在胸部X射线数据集上实现了卓越的诊断性能:准确度为98- 99%,精度为97-98%,回忆率为95-97%,特异性为95%-98%.
- 与ResNet,SARS-Net和PneuNet等传统模型相比,表现出2-6%的性能改善.
- 验证了该框架在提高诊断准确性和数据安全性的有效性.
结论:
- HCTR-MGR框架为现代医疗诊断提供了可扩展,安全和临床可靠的解决方案.
- 人工智能,XAI和区块链的整合显著提高了诊断性能和数据隐私.
- 拟议的框架解决了医疗诊断的关键问题,为现实世界的部署铺平了道路.
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