SeletorDLTSaude : uma proposta de framework de seleção de DLT (Distributed Ledger Technology) e algoritmos de consenso aplicados a sistemas de gestão de saúde
| Ano de defesa: | 2024 |
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Resumo: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2024. |
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SeletorDLTSaude : uma proposta de framework de seleção de DLT (Distributed Ledger Technology) e algoritmos de consenso aplicados a sistemas de gestão de saúdeSeletorDLTSaude : a proposal for a DLT (Distributed Ledger Technology) selection framework and consensus algorithms applied to health management systemsGestão em saúdeDistributed Ledger Technology (DLT)FrameworkBlockchainDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2024.A seleção de Tecnologias de Ledger Distribuído (DLT) e algoritmos de consenso para o setor de saúde apresenta desafios significativos, dada a complexidade das demandas por segurança, escalabilidade, eficiência energética e conformidade regulatória. Este trabalho propõe o SeletorDLTSaude, um framework modular e adaptável, desenvolvido para apoiar a escolha de tecnologias distribuídas em ambientes de saúde. Baseado na adaptação da Pilha Shermin, o framework organiza a análise em quatro camadas – Aplicação, Consenso, Infraestrutura e Internet –, permitindo uma avaliação detalhada de aspectos técnicos, operacionais e regulatórios. A principal inovação do SeletorDLTSaude está em sua abordagem multicritério, que integra métricas técnicas, como taxa de transações por segundo (TPS), latência e consumo energético, com critérios qualitativos, como interoperabilidade e governança flexível. A validação do framework foi realizada em cenários críticos, como a gestão de registros eletrônicos de saúde (EHR), monitoramento IoT e pagamentos hospitalares. Os resultados demonstraram que o SeletorDLTSaude é eficaz na recomendação de tecnologias otimizadas, destacando-se o Tangle (IOTA) e o algoritmo Proof of Authority (PoA), que apresentaram alta eficiência energética, segurança e conformidade com normas como a LGPD e a HIPAA. Apesar dos resultados promissores, foram identificadas limitações, como a dependência da qualidade e abrangência das bases de dados utilizadas, bem como a necessidade de revisões periódicas devido à rápida evolução tecnológica e regulatória. Como direções futuras, propõe-se a integração de algoritmos de aprendizado de máquina para automação dos critérios de seleção, a expansão das métricas avaliadas e a validação prática em projetos-piloto no setor de saúde. O SeletorDLTSaude se posiciona como uma ferramenta estratégica para modernizar o setor de saúde, promovendo eficiência, sustentabilidade e proteção de dados sensíveis em sistemas distribuídos.The selection of Distributed Ledger Technologies (DLT) and consensus algorithms for the healthcare sector presents significant challenges due to the complexity of demands for security, scalability, energy efficiency, and regulatory compliance. This study proposes SeletorDLTSaude, a modular and adaptable framework developed to support the selection of distributed technologies in healthcare environments. Based on the adaptation of the Shermin Stack, the framework organizes the analysis into four layers – Application, Consensus, Infrastructure, and Internet – enabling a detailed evaluation of technical, operational, and regulatory aspects. The main innovation of SeletorDLTSaude lies in its multi-criteria approach, which integrates technical metrics, such as transactions per second (TPS), latency, and energy consumption, with qualitative criteria, such as interoperability and flexible governance. The framework validation was conducted in critical scenarios, including electronic health records (EHR) management, IoT monitoring, and hospital payment systems. The results demonstrated that SeletorDLTSaude effectively recommends optimized technologies, highlighting Tangle (IOTA) and the Proof of Authority (PoA)algorithm, which exhibited high energy efficiency, security, and compliance with standards such as LGPD and HIPAA. Despite promising results, certain limitations were identified, such as the dependence on the quality and scope of the datasets used, as well as the need for periodic updates due to rapid technological and regulatory advancements. Future directions include the integration of machine learning algorithms to automate selection criteria, the expansion of evaluated metrics, and practical validation through pilot projects in the healthcare sector. SeletorDLTSaude positions itself as a strategic tool for modernizing the healthcare sector, fostering efficiency, sustainability, and the protection of sensitive data in distributed systems. Keywords: Blockchain, Distributed Ledger Technologies, Multi-Criteria Consensus, Healthcare Management, Modular Framework.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado ProfissionalGiozza, William FerreiraRodrigues, Carlo Kleber da SilvaAlmeida, Suênia Carvalho Vieira Carneiro de2025-05-19T13:19:40Z2025-05-19T13:19:40Z2025-05-192024-12-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALMEIDA, Suênia Carvalho Vieira Carneiro de. SeletorDLTSaude: uma proposta de framework de seleção de DLT (Distributed Ledger Technology) e algoritmos de consenso aplicados a sistemas de gestão de saúde. 2024. 86 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.http://repositorio.unb.br/handle/10482/52259porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-05-19T13:19:41Zoai:repositorio.unb.br:10482/52259Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-05-19T13:19:41Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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