面向电子健康记录消费者的全球医疗数据安全与隐私保护标准识别框架
机器学习
2024-10-07 v1
摘要
电子健康记录(EHR)是数字化医疗成功的关键，聚焦于将消费者置于这一转型的中心。然而，医疗记录的数字化带来了个人数据的安全与隐私风险。主要关切在于，不同国家对医疗数据安全与隐私的标准存在差异。本文提出了一种新颖且全面的框架，以标准化这些规则，使其在一个共同平台上聚合。为支持这一提议，本研究审阅了现有文献，以了解其研究兴趣。还检查了与安全和隐私相关的六个关键法律和标准，识别了二十个概念。所提出的框架利用K-均值聚类对这些概念进行分类，识别出五个关键因素。最后，应用有序优先方法确定这些因素在EHR上下文中的首选实施。该提议的研究提供了一个描述性的框架，然后是规范性的框架，用于实施EHR的隐私和安全。因此，本研究的发现对改进EHR相关的安全性和隐私性对专业人士和政策制定者有益。
引用
@article{arxiv.2410.03621,
title = {A Global Medical Data Security and Privacy Preserving Standards Identification Framework for Electronic Healthcare Consumers},
author = {Vinaytosh Mishra and Kishu Gupta and Deepika Saxena and Ashutosh Kumar Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03621},
year = {2024}
}