Privacidade na coleta de dados pessoais sensíveis de pacientes:
Notice bibliographique
Résumé
A rápida expansão do uso da inteligência artificial tem trazido avanços em diversos aspectos da vida moderna. No entanto, é essencial considerar implicações relacionadas à privacidade dos dados pessoais de saúde. Este artigo visa abordar estas preocupações e analisar o atual cenário de uso da inteligência artificial na saúde pública brasileira. São discutidos impactos e desafios decorrentes dessa abordagem com base nas regulamentações existentes, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) no Brasil. A coleta de dados pessoais sensíveis é uma prática comum na área da saúde, com o objetivo de melhorar a prestação de serviços e promover a saúde da população. Porém, o uso da inteligência artificial levanta preocupações, sendo necessário preservar a privacidade dos seus titulares em consonância com a LGPD. Anonimização de dados pessoais sensíveis, consentimento informado dos pacientes e proteção dos dados são alguns desafios. A utilização da inteligência artificial na saúde pública requer o armazenamento e o processamento de grandes quantidades de dados. É essencial, portanto, implementar medidas de segurança robustas para proteger esses dados contra acesso não autorizado, violações e ataques cibernéticos. Torna-se premente, portanto, a implementação de medidas que assegurem não somente proteção ao compartilhamento indevido, como também ao acesso não autorizado. A pesquisa foi conduzida por meio de revisão sistemática de literatura, abrangendo artigos científicos, relatórios governamentais e regulamentações relacionadas à privacidade e proteção de dados. A revisão inclui estudos publicados nos últimos cinco anos, com foco em abordagens de inteligência artificial e suas implicações para a privacidade dos pacientes. Os resultados indicam que a coleta de dados pessoais sensíveis de saúde é uma prática comum. No entanto, o uso da inteligência artificial requer acesso a dados dos pacientes, como histórico médico, resultados de exames, informações sobre doenças, entre outros, e isso levanta preocupações sobre a privacidade. As instituições governamentais têm o dever de criar políticas públicas e fornecer os investimentos necessários para que a inteligência artificial melhore o processo de tomada de decisões em benefício da população. As instituições de saúde pública têm o desafio de implementar políticas, procedimentos e medidas técnicas, visando a privacidade na coleta e armazenamento de dados pessoais sensíveis, especialmente, no que se refere à anonimização, consentimento e proteção dos dados.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».