Privacy-Preserving Techniques with e-Healthcare Applications (eBook)
XII, 174 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-76922-1 (ISBN)
This book investigates novel accurate and efficient privacy-preserving techniques and their applications in e-Healthcare services. The authors first provide an overview and a general architecture of e-Healthcare and delve into discussions on various applications within the e-Healthcare domain. Simultaneously, they analyze the privacy challenges in e-Healthcare services. Then, in Chapter 2, the authors give a comprehensive review of privacy-preserving and machine learning techniques applied in their proposed solutions. Specifically, Chapter 3 presents an efficient and privacy-preserving similar patient query scheme over high-dimensional and non-aligned genomic data; Chapter 4 and Chapter 5 respectively propose an accurate and privacy-preserving similar image retrieval scheme and medical pre-diagnosis scheme over dimension-related medical images and single-label medical records; Chapter 6 presents an efficient and privacy-preserving multi-disease simultaneous diagnosis scheme over medical records with multiple labels. Finally, the authors conclude the monograph and discuss future research directions of privacy-preserving e-Healthcare services in Chapter 7.
| Erscheint lt. Verlag | 13.12.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wireless Networks |
| Zusatzinfo | XII, 174 p. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik ► Bauwesen | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Data Clustering • E-Healthcare Services • Genomic data • Metric Selection • privacy preservation • Similarity Computing • tree structure |
| ISBN-10 | 3-031-76922-8 / 3031769228 |
| ISBN-13 | 978-3-031-76922-1 / 9783031769221 |
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