Seguridad y privacidad de los datos de eHealth | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Informática de la Salud; Seguridad y Privacidad de Datos; Gestión de Datos Médicos

Sus antecedentes:

La atención médica contemporánea se basa en diversas fuentes de datos de salud personal (SP), incluidos registros de salud electrónicos (EHR), registros de salud personales (PHR), dispositivos portátiles y sensores.; Garantizar la seguridad, la privacidad y la usabilidad de los datos de SP es primordial para mejorar los tratamientos de los pacientes, permitir descubrimientos médicos y apoyar la toma de decisiones gubernamentales.; Los desafíos clave en la gestión de datos de SP incluyen el mantenimiento de la confidencialidad de los datos, la estandarización, la precisión, la puntualidad, la gestión del consentimiento y el cumplimiento legal.

Objetivo del estudio:

Revisar exhaustivamente las medidas de seguridad y privacidad de los datos a lo largo del ciclo de vida de los datos de salud.; Examinar las leyes críticas que regulan la seguridad y privacidad de los datos de salud.; Explorar las técnicas emergentes de preservación de la privacidad y su aplicación en el análisis de datos de salud y la IA.

Principales métodos:

Revisión de la literatura sobre desafíos de seguridad y privacidad, marcos legales y soluciones en la gestión de datos de salud.; Análisis de técnicas de preservación de la privacidad, incluidos entornos de ejecución confiables y métodos criptográficos.; Examen de métodos avanzados como el aprendizaje NoPeek y la privacidad diferencial para el análisis seguro de datos.

Principales resultados:

Las técnicas de preservación de la privacidad están avanzando, con desarrollos significativos en entornos de ejecución confiables y criptografía.; Las mejores prácticas enfatizan la estricta adhesión al consentimiento y las políticas de privacidad para el máximo cuidado de los datos.; El aprendizaje NoPeek y la privacidad diferencial ofrecen métodos para el análisis de datos sin comprometer la privacidad individual.

Conclusiones:

La integración de técnicas avanzadas de privacidad con Inteligencia Artificial (IA) es esencial para avances seguros y éticos en la atención médica.; Es fundamental equilibrar los beneficios de la IA en la predicción de enfermedades con una sólida protección de datos y el cumplimiento normativo.; Se necesitan enfoques colaborativos para integrar el análisis predictivo en la atención médica personalizada, manteniendo la confianza y los estándares éticos.