title: Clinical decision support systems – Diagnostic and prognostic attribute-based access control in acute care
title: Συστήματα υποστήριξης κλινικών αποφάσεων – Διαγνωστικός και προγνωστικός μηχανισμός ελέγχου έκτακτης πρόσβασης προσωπικών κλινικών δεδομένων
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Psarra, Evgenia
name: Ψαρρά, Ευγενία
Publisher: name: Πανεπιστήμιο Πειραιώς
Year: 2023
Subjects: subject: Attribute-based access control
subject: Healthcare data security
subject: Cloud
subject: Context-aware security policies
subject: Context-aware services
subject: Decision making
subject: Electronic health records
subject: Emergency services
subject: Fuzzy logic
subject: Health information management
subject: Medical diagnosis
subject: Medical information systems
subject: Acute care
subject: Data privacy
subject: Cloud storage
subject: Context handling
subject: Complex fuzzy rules
subject: Personalized access control
subject: Descriptive analytics
subject: Descriptive synthesis
subject: Body mass index
subject: Blood pressure
subject: Smoking
subject: Hypertension
subject: Sequential health data
subject: Health records
subject: Long short term memory
subject: Machine learning
subject: Neural networks
subject: Medical prognosis
subject: Private and permissioned blockchain
subject: Hyperledger fabric blockchain technology
subject: Smart contacts
subject: Personalized policies
subject: Proactive access control
subject: Artificial neural networks

description: Το Σύστημα Υποστήριξης Κλινικών Αποφάσεων (CDSS) είναι μια τεχνολογία πληροφοριών στον τομέα της υγείας, η οποία παρέχει στο ιατρικό προσωπικό, πληροφορίες για τα δεδομένα των ασθενών, για τη βελτίωση της υγειονομικής περίθαλψης. Τα CDSSs αποτελούν ένα σημαντικό τομέα της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική. Επιπλέον, η ανάγκη αξιόπιστων μέσων για τον έλεγχο της πρόσβασης σε ιατρικά δεδομένα αυξάνεται συνεχώς, καθώς ένας αυξανόμενος αριθμός υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης παρέχονται ηλεκτρονικά. Σε κρίσιμες καταστάσεις όπου η ζωή του ασθενούς βρίσκεται σε κίνδυνο, πολλοί παράγοντες οι οποίες συμμετέχουν στις υπηρεσίες έκτακτης ανάγκης, θα πρέπει να έχουν δικαίωμα πρόσβασης στα Ηλεκτρονικά Μητρώα Υγείας (EHRs) των ασθενών. i) Να ενισχύσει το μηχανισμό ABAC με προηγμένους και εξατομικευμένους χειριστές περιεχομένου. Ως εκ τούτου, αυτή η διδακτορική διατριβή επεκτείνει την προαναφερθείσα έρευνα σε σχέση με την ενσωμάτωση ασαφών κανόνων σχετικά με τις μετρήσεις υγείας των ασθενών σε έναν μηχανισμό ABAC ο οποίος παρέχει πρόσβαση σε EHRs εισάγοντας εξατομικευμένους χειριστές περιεχομένου για την καλύτερη αντιμετώπιση καταστάσεων έκτακτης ανάγκης. Πιο συγκεκριμένα, αυτή η έρευνα στοχεύει πρώτον στην εύρεση πιθανών συνδυαστικών μετρήσεων υγείας οι οποίες μπορούν να χαρακτηρίσουν κρίσιμες καταστάσεις. Επιπλέον, στόχος αυτής της έρευνας είναι η αξιολόγηση αυτής της προσέγγισης χρησιμοποιώντας μια διαδικτυακή εφαρμογή ώστε να συγκριθεί με υπάρχοντες απλούστερους μηχανισμούς που μελετήθηκαν σε αυτή τη διατριβή. ii) Να αναπτύξει και να εφαρμόσει τεχνικές μηχανικής μάθησης, βάσει των ιατρικών μετρήσεων των ασθενών και να τις ενσωματώσει στο μηχανισμό ABAC. Αυτός ο μηχανισμός μπορεί να παραχωρήσει πρόσβαση σε ένα σύστημα ευαίσθητων EHRs εφαρμόζοντας εξατομικευμένους χειριστές περιεχομένου βασισμένοι στη μηχανική μάθηση, οι οποίοι μπορούν να αξιοποιήσουν ακατέργαστη σημασιολογική πληροφορία, π.χ. δεδομένα από συσκευές IoT, έτσι ώστε να εντοπιστούν κρίσιμες ιατρικές καταστάσεις και να παραχωρηθεί πρόσβαση σε ευαίσθητα ιατρικά δεδομένα. Πιο συγκεκριμένα, αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί το ιστορικό υγείας του ασθενούς προκειμένου να προβλέψει τις ιατρικές μετρήσεις των επόμενων δύο ωρών εφαρμόζοντας Νευρωνικά Δίκτυα Μακροπρόθεσμης Μνήμης (LSTM). Οι τιμές των προβλεπόμενων μετρήσεων υγείας πρέπει να αξιολογηθούν από τους εξατομικευμένους ασαφείς χειριστές περιεχομένου της διατριβής, έτσι ώστε να εκτιμηθεί η κρίσιμη κατάσταση της υγείας του ασθενούς. Επιπρόσθετα, στόχος είναι να αναπτυχθεί μία επαρκής διαδικτυακή εφαρμογή ώστε να αξιολογηθεί αυτή η προσέγγιση και να συγκριθεί με διαφορετικές προηγούμενες προσεγγίσεις της παρούσας διδακτορικής διατριβής. iii) Τέλος, για να ενεργοποιηθεί ο μηχανισμός προληπτικής δράσης, εφαρμόζονται LSTM νευρωνικά δίκτυα τα οποία χρησιμοποιούν το πρόσφατο ιστορικό υγείας του ασθενούς για να προβλέψουν τις τιμές ιατρικών μετρήσεων εντός των επόμενων δύο ωρών. Η ασαφής λογική χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση της κρισιμότητας της κατάστασης της υγείας του ασθενούς. Αυτές οι τεχνικές ενσωματώνονται σε ένα ιδιωτικό και αδειοδοτημένο δίκτυο αλυσίδας συστοιχιών (blockchain) αξιοποιώντας την πλατφόρμα Hyperledger-Fabric, ικανό να διασφαλίζει τις ευαίσθητες πληροφορίες του ασθενούς. Συνολικά, η ενσωμάτωση αυτού του προγνωστικού μηχανισμού στο δίκτυο αλυσίδας συστοιχιών blockchain αποδείχθηκε ένα ισχυρό εργαλείο για τη βελτίωση της απόδοσης του μηχανισμού ελέγχου πρόσβασης. Επιπλέον, το εν λόγω δίκτυο αλυσίδας συστοιχιών blockchain μπορεί να καταγράψει το ιστορικό του ποιος και πότε είχε πρόσβαση στα ευαίσθητα EHRs ενός συγκεκριμένου ασθενούς, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα και την ασφάλεια των ιατρικών δεδομένων. Ο προτεινόμενος μηχανισμός ενημερώνει προληπτικά την ομάδα έκτακτης ανάγκης σχετικά κρίσιμες ιατρικές καταστάσεις των ασθενών συνδυάζοντας ασαφείς και προγνωστικές τεχνικές και εκμεταλλεύεται τα κατανεμημένα δεδομένα του δικτύου αλυσίδας συστοιχιών blockchain, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα και την ασφάλεια των δεδομένων και ενισχύοντας την εμπιστοσύνη των χρηστών στον εν λόγω μηχανισμό. vi) Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, αυτή η διατριβή αξιοποιεί χειριστές περιεχομένου που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα για την επίτευξη διαγνωστικού ελέγχου σε ευαίσθητες ιατρικές πληροφορίες και για την εκτίμηση ασθενειών των ασθενών, όπως υπέρταση ή εγκεφαλοαγγειακές παθήσεις, με βάση τις ιατρικές μετρήσεις τους.