Detail
Článek
Článek ve sborníku
Medvik - BMČ
  • Je něco špatně v tomto záznamu ?

Bezpečnost dat a big data v biomedicíně

Jiří Berger, Jiří Kofránek

. 2020 ; 2020 () : 7-15.

Jazyk čeština Země Česko

Perzistentní odkaz   https://www.medvik.cz/link/bmc20012730

V dnešní době je patrný trend digitalizace zdravotnických ar-chivů a související dokumentace, nastává tedy čas na zapojení technologií označovaných Big Data v oblasti biomedicínské informatiky. Tyto technologie nabízí rychlejší a efektivnější zpra-cování a sdílení obrovského množství dat. Vzhledem k tomu, že zdravotní péče pracuje s velmi citlivými daty, je jedním z hlav-ních zájmů ochrana dat pacientů. V mnoha zemích probíhá programové zavádění elektronizace zdravotní péče. Například v USA probíhá „Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act“, (HITECH). Cílem výzkumu je návrh a de-finice pravidel, která zamezí zneužití a únikům citlivých biome-dicínských dat. Současně však v minimální míře omezí efektivitu jejich zpracování a kvalitu výstupních dat. Hromadnost zpra-cování osobních a citlivých dat se postupně stává obrovským rizikem a současně příležitostí pro nastavení pravidel a procesů vedoucí k minimalizaci, či dokonce eliminaci těchto rizik. Big Data skrývají obrovský potenciál pro výzkum v oblasti biomedicíny v mnoha oblastech ať již při analýze segmentace pacientů, cen a výsledků léčby, kde umožní zjistit zdravotně a cenově nejefektivnější postup léčení pro konkrétního pacien-ta a také například v proaktivní identifikaci pacientů, u nichž by se vyplatila zdravotnická prevence. Principiálně jsou Big Data použitelná k tomu, aby z analýzy výskytu chorob bylo možné dělat epidemiologické závěry a navrhovat preventivní opatření, mohou pomáhat při detekci a minimalizaci pokusů o podvody ve zdravotnictví a veřejném zdravotním pojištění a také přiná-šejí příležitost spolupráce s farmaceutickými společnostmi tak, aby pro ně bylo snazší identifikovat skupinu relevantních paci-entů pro klinické testy (za předpokladu předchozího souhlasu pacientů a dodržení etických norem).Článek si bere za cíl vysvětlit rozdílné přístupy a oblasti bezpečnosti v souvislosti s hromadným zpracováním dat ať již z pohledu bezpečnosti databázových dat jako celku, zamezení možnosti nepřímého získávání konkrétních údajů z neanonymizovaného nebo i anonymizovaného souboru dat a z oblasti netriviálního dotazování.

Citace poskytuje Crossref.org

32. ročník MEDSOFT 2020, Roztoky u Prahy, 17.-18. března 2020

Bibliografie atd.

Literatura

000      
00000naa a2200000 a 4500
001      
bmc20012730
003      
CZ-PrNML
005      
20250225085209.0
007      
ta
008      
200824s2020 xr f 100 0|cze||
009      
PC
024    7_
$a 10.35191/medsoft_2020_1_32_5_8 $2 doi
040    __
$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e AACR2
041    0_
$a cze
044    __
$a xr
100    1_
$a Berger, Jiří $7 xx0328904 $u e-FRACTAL, s..r..o., Praha
245    10
$a Bezpečnost dat a big data v biomedicíně / $c Jiří Berger, Jiří Kofránek
500    __
$a 32. ročník MEDSOFT 2020, Roztoky u Prahy, 17.-18. března 2020
504    __
$a Literatura
520    3_
$a V dnešní době je patrný trend digitalizace zdravotnických ar-chivů a související dokumentace, nastává tedy čas na zapojení technologií označovaných Big Data v oblasti biomedicínské informatiky. Tyto technologie nabízí rychlejší a efektivnější zpra-cování a sdílení obrovského množství dat. Vzhledem k tomu, že zdravotní péče pracuje s velmi citlivými daty, je jedním z hlav-ních zájmů ochrana dat pacientů. V mnoha zemích probíhá programové zavádění elektronizace zdravotní péče. Například v USA probíhá „Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act“, (HITECH). Cílem výzkumu je návrh a de-finice pravidel, která zamezí zneužití a únikům citlivých biome-dicínských dat. Současně však v minimální míře omezí efektivitu jejich zpracování a kvalitu výstupních dat. Hromadnost zpra-cování osobních a citlivých dat se postupně stává obrovským rizikem a současně příležitostí pro nastavení pravidel a procesů vedoucí k minimalizaci, či dokonce eliminaci těchto rizik. Big Data skrývají obrovský potenciál pro výzkum v oblasti biomedicíny v mnoha oblastech ať již při analýze segmentace pacientů, cen a výsledků léčby, kde umožní zjistit zdravotně a cenově nejefektivnější postup léčení pro konkrétního pacien-ta a také například v proaktivní identifikaci pacientů, u nichž by se vyplatila zdravotnická prevence. Principiálně jsou Big Data použitelná k tomu, aby z analýzy výskytu chorob bylo možné dělat epidemiologické závěry a navrhovat preventivní opatření, mohou pomáhat při detekci a minimalizaci pokusů o podvody ve zdravotnictví a veřejném zdravotním pojištění a také přiná-šejí příležitost spolupráce s farmaceutickými společnostmi tak, aby pro ně bylo snazší identifikovat skupinu relevantních paci-entů pro klinické testy (za předpokladu předchozího souhlasu pacientů a dodržení etických norem).Článek si bere za cíl vysvětlit rozdílné přístupy a oblasti bezpečnosti v souvislosti s hromadným zpracováním dat ať již z pohledu bezpečnosti databázových dat jako celku, zamezení možnosti nepřímého získávání konkrétních údajů z neanonymizovaného nebo i anonymizovaného souboru dat a z oblasti netriviálního dotazování.
650    _2
$a lidé $7 D006801
650    12
$a zabezpečení počítačových systémů $7 D016494
650    _2
$a big data $7 D000077558
650    _2
$a biomedicínské technologie $7 D020811
650    12
$a lékařská informatika $7 D008490
650    _2
$a elektronické zdravotní záznamy $7 D057286
700    1_
$a Kofránek, Jiří, $d 1949- $7 jn20000710235 $u Oddělení biokybernetiky, Praha
773    0_
$t Medsoft ... $x 1803-8115 $z 978-80-86742-55-7 $g Roč. 2020 (2020), s. 7-15 $w MED00020567
856    41
$u http://www.creativeconnections.cz/medsoft/ $y stránka časopisu
910    __
$a ABA008 $b K 94338 $y p $z 0
990    __
$a 20200824145917 $b ABA008
991    __
$a 20250225085206 $b ABA008
999    __
$a ok $b bmc $g 1556601 $s 1102854
BAS    __
$a 5
BMC    __
$a 2020 $b 2020 $d 7-15 $i 1803-8115 $m Medsoft ... $x MED00020567 $z 978-80-86742-55-7
LZP    __
$c NLK109 $d 20201230 $a NLK 2020-33/dk

Najít záznam

Citační ukazatele

Možnosti archivace