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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».