Governing AI-Enabled Health Data Across Borders: Comparative Privacy and Security Frameworks Under GDPR, HIPAA, CCPA, LGPD, PIPEDA, and the Australian Privacy Act
Notice bibliographique
Résumé
The rise of digital healthcare systems with the exponential growth of cross-border data exchange has transformed the processes of patient information collection, processing, and protection [1]. With the growing use of electronic health records, telemedicine, and AI-driven diagnostics, the security of sensitive health data has become a worldwide concern [9]. To explore the similarities, structural differences, and implications of privacy rules and regulations in healthcare data protection, this study reviews six prominent privacy rules and regulations: the European Union's GDPR, the HIPAA and CCPA of the United States, the LGPD of Brazil, the PIPEDA of Canada, and the Privacy Act of Australia [1]. The comparative legal and operational analysis conducted within the framework of this research determines the availability of alignment opportunities, as well as compliance challenges in ensuring the consistent provision of patient privacy across jurisdictions. The results show that the world is moving towards the harmonization of policies, accountability, and transparency; however, in practice, fragmentation of enforcement and interoperability [7] is evident to an extent. This study concludes with practical suggestions for healthcare organizations, including the implementation of harmonized privacy governance frameworks, data protection impact analysis, and PrivacyOps automation to find the right balance between compliance, innovation, and patient trust [10] in a developing global healthcare ecosystem. The healthcare sector has entered the digital age, where patient records are considered essential clinical assets and regulatory obligations [2]. The growth of electronic health records (EHRs), remote patient monitoring systems, and AI-driven diagnostics has grown exponentially in terms of the volume, speed, and usefulness of health data being processed [14]. This development has resulted in a pressing need for privacy standards that not only ensure the privacy of patients but also allow safe international data-driven innovation [11].
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,045 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».