10、个人健康信息治理与安全保障

个人健康信息治理与安全保障

1. 法律合规与信息共享原则

1.1 法律合规

在处理个人机密数据时,每一次使用都必须合法。每个处理个人机密数据的组织都应指定专人确保组织符合法律要求。在英国国家医疗服务体系(NHS)中,这类人员被称为“考尔迪克特监护人”(Caldicott guardians)。

1.2 信息共享原则

健康和社会护理专业人员应在既定原则框架内,为患者的最佳利益而自信地共享信息。这一职责与保护患者机密性的职责同样重要。他们应得到雇主、监管机构和专业团体政策的支持。

这些原则建立在过去大量工作的基础上,可追溯到30多年前发布的经合组织(OECD)隐私指南(1980),该指南为全球保护个人数据和实现个人数据跨境流动的立法奠定了基础。

2. 隐私与数据保护要求

2.1 隐私的重要性

隐私是个人机密信息(即个人可识别健康信息,IIHI)交换中的关键非功能性要求。在健康和社会护理领域,信任是基础。所有健康信息都具有敏感性,但每个人认为的敏感信息因个人情况而异。例如,心理治疗记录、堕胎记录、药物滥用治疗记录等信息比其他信息更敏感。人们必须相信健康服务机构会保护其个人健康信息的机密性,并且服务提供者应对记录隐私和安全的任何泄露负责。

2.2 高级数据保护要求

高级数据保护要求包括以下几个方面:
| 要求 | 描述 |
| — | — |
| 机密性 | 确保敏感和/或关键业务信息得到适当保护,防止未经授权的第三方访问,只有经批准有访问需求的人员才能访问。只有完全识别和认证的实体,配备访问控制凭证

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值