IoMT Laws in Western Countries: An Overview of the Legal Landscape Governing the Use of IoMT Devices and Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) is a collection of tangible objects that are equipped with sensors, software, or have technological capabilities to share data with other internet-connected equipment or devices. With IoT gaining a rapid momentum across all industries, the healthcare industry has also gained from this development. The combination of IoT with medical devices ensures a promising future for the healthcare industry. IoMT ensures connecting medical devices over the internet so that medical staff can monitor medical performance even remotely. However, with this advantage, there are serious legal and regulatory concerns that should be abided by. Thus, this chapter discusses IoMT laws in Western countries. It also discusses some of the recent health breaches, like the Life Labs data breach and the Virginia Commonwealth University personal data breach. This chapter will focus on the Food and Drug Administration (FDA), National Institute of Standards and Technology (NIST), Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), and Federal Trade Commission (FTC) from the US, Medical Device Regulation (MDR) and General Data 88Protection Regulation (GPDR) from EU, and Personal Information Protection and Electronic Documents Act from Canada. It will help in ensuring patient safety, regulatory compliance, market access, and the ethical and legal use of medical devices in the rapidly evolving field of healthcare technology. It will help foster innovation, protect patient data, and promote responsible and effective healthcare practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle