6、电子医疗记录的安全与隐私保护

电子医疗记录安全与隐私保护

电子医疗记录的安全与隐私保护

1. 医疗数据安全现状

在当今数字化时代,医疗数据安全面临着诸多挑战。近年来,医疗数据泄露事件频发,给患者的隐私和安全带来了严重威胁。

1.1 数据泄露案例

  • 明星医疗记录被窥探 :曾有6名医生因窥探布兰妮·斯皮尔斯在精神科的个人医疗记录而受到纪律处分。早在2005年,也有人因窥探布兰妮长子的出生记录而被解雇。
  • 印度实验室数据泄露 :2016年12月,印度孟买塔内的Health Solutions病理实验室发生数据泄露事件,超过43000名患者的电子医疗数据,包括HIV报告等被泄露。

1.2 数据泄露情况统计

据《美国医学会杂志》的一项研究表明,医疗数据泄露事件每年急剧增加70%,在过去7年中累计有3.44亿条记录被盗。其中,约1.32亿条(占丢失、被盗或泄露数据总数的3/4)是通过黑客攻击或信息技术事件泄露的。

1.3 美国相关法规要求

在美国,《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)和《经济和临床健康的健康信息技术法案》(HITECH)要求业务关联方在发生数据泄露时通知受影响的个人,若受保护的健康信息丢失,还需通知联邦政府。这些法规还强制要求公司制定书面的违规通知规则和政策,并对员工进行相关程序的培训。

2. 遏制安全担忧的建议

虽然没有万能的解决方案来解决安全问题,但可以发布一些咨询指南,尽可能避免黑客攻击事件。以下是一些建议:
1. 硬件设备物理安全 :所有硬件

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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