Vers un modèle de confidentialité universel pour les systèmes de dossiers de santé électroniques : une approche ontologique et d'apprentissage automatique

Cet article propose un nouveau modèle de confidentialité pour les systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE) utilisant une ontologie de confidentialité conceptuelle et des méthodologies d'apprentissage automatique (AA). Il souligne les défis auxquels sont actuellement confrontés les systèmes de DSE, tels que l'équilibre entre la confidentialité et l'accessibilité, la convivialité et la conformité légale. Pour relever ces défis, l'étude a développé un modèle de confidentialité universel conçu pour gérer et partager efficacement les données personnelles et sensibles des patients sur différentes plateformes, telles que les systèmes MHR et NHS. La recherche a utilisé diverses techniques BERT pour différencier les politiques de confidentialité légitimes et illégitimes. Parmi elles, Distil BERT s'est avéré être le plus précis, démontrant le potentiel de notre approche basée sur l'AA pour identifier efficacement les politiques de confidentialité inadéquates. Cet article décrit les futures orientations de recherche, en soulignant la nécessité d'évaluations complètes, de tests dans des études de cas réelles, de l'exploration de cadres adaptatifs, des implications éthiques et de la promotion de la collaboration entre les parties prenantes. Cette recherche offre une approche novatrice pour améliorer la confidentialité des informations de santé, fournissant une base innovante pour les travaux futurs dans ce domaine.