Titre : Cystectomie

Cystectomie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Computer Security
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Sources (10000 au total)

Patients' Perspectives on the Data Confidentiality, Privacy, and Security of mHealth Apps: Systematic Review.

Mobile health (mHealth) apps have the potential to enhance health care service delivery. However, concerns regarding patients' confidentiality, privacy, and security consistently affect the adoption o... This systematic review aims to investigate patients' perspectives and awareness of the confidentiality, privacy, and security of the data collected through mHealth apps.... Using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, a comprehensive literature search was conducted in 3 electronic databases: PubMed, Ovid, and ScienceDi... A total of 33 articles exploring mHealth patients' perspectives and awareness of data privacy, security, and confidentiality issues and the associated factors were included in this systematic review. ... Patients expressed diverse views on mHealth apps' privacy, security, and confidentiality, with some of the issues raised affecting technology use. These findings may assist mHealth app developers and ... PROSPERO CRD42023456658; https://tinyurl.com/ytnjtmca....

Secure and Transparent Lung and Colon Cancer Classification Using Blockchain and Microsoft Azure.

The global healthcare system faces challenges in diagnosing and managing lung and colon cancers, which are significant health burdens. Traditional diagnostic methods are inefficient and prone to error... This study aims to develop a secure and transparent framework for remote consultation and classification of lung and colon cancer, leveraging blockchain technology and Microsoft Azure cloud services. ... The proposed framework integrates Microsoft Azure's cloud services with a permissioned blockchain network. Patients upload CT scans through a mobile app, which are then preprocessed, anonymized, and s... The proposed framework achieves an impressive accuracy of 100% for lung and colon cancer classification using DenseNet, ResNet50, and MobileNet models with different split ratios (70-30, 80-20, 90-10)...