A Comparative Study of Regional Medical Information Protection Act and Privacy Act
Notice bibliographique
Résumé
본 연구는 현재 국내의 의료기관에서 개인정보 및 의료정보보호에 적용되고 있는 적용법 간의 서로 상충되는 많은 문제점을 해결할 방안을 모색하고자 외국의 개인정보보호법과 의료정보보호법을 비교 분석하였다. 개인정보의 국제 표준 지침인 OECD와 EU의 가이드라인 분석과 개인정보보호법 및 의료정보보호법이 잘 정비되어 있는 미국, 캐나다, 프랑스를 선정하여 개인정보보호법제 및 의료정보보호법의 특징과 내용을 조사하여 비교하였으며, 현재 국내의 개인정보보호법 가이드라인과 의료정보보호 관련 법률 및 주요 내용을 항목별로 비교하였다. 분석결과 유럽의 여러 나라 중 특징적으로 프랑스가 의료정보보호를 위한 공공보건법을 제정하여 실행해오고 있었고, 미국과 캐나다가 독립된 의료정보보호법이 제정 실행되고 있었으며, 환자의 기록의 발생부터 관리 및 법을 이행하지 못했을 경우의 처벌조항까지 상당히 체계적인 법으로 규정하고 있고 기록의 작성자인 의사와 의료기록의 주체인 환자 간의 기밀 유지와 사생활 보호에 대해 중점적으로 보호책을 법에 규정하고 있음을 알 수 있다. 이는 한국도 환자에 관련된 모든 기록을 체계적으로 보호할 수 있는 독립된 의료정보보호법의 제정이 필요함을 알려준다. The purpose of this study is to explore ways to resolve the conflicting issues that are currently applied in medical Act and medical privacy Act through the comparative Analysis of the Privacy Act and the Medical Information Protection Act foreign. the results run to establish the Public Health Act coming for the protection of health information is a characteristic of many countries, France in Europe, the United States and Canada had been running an independent medical information laws are enacted. Prescribes penalties of up to a fairly systematic method from the case records of patients would not have occurred in the management and implementation of the law and the protection of the author of the book focuses on the subject of medical records and physician records between patient confidentiality and privacy it can be seen that the method defined in. This indicates the need for the establishment of an independent medical information laws to protect all records relating to the patient systematically Korea also.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».