| dc.contributor.author | Токар, П. Ю. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-03-25T10:24:13Z | |
| dc.date.available | 2026-03-25T10:24:13Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Токар П. Ю. Методи захисту конфіденційності даних пацієнтів у медичних інформаційних системах: аналітичний огляд // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. 2025. Електр. текст. дані (PDF: 495 КБ). № 3. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/865. | uk |
| dc.identifier.issn | 2307-5376 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50971 | |
| dc.description.abstract | Медичні інформаційні системи (МІС) є основою цифрової трансформації охорони здоров’я, забезпечуючи швидкий доступ до медичних даних, їх обробку та обмін між різними учасниками системи. Разом з тим використання електронних медичних записів, телемедицини та хмарних сховищ даних створює нові виклики для захисту конфіденційності пацієнтів. Кіберзагрози у сфері охорони здоров’я постійно ускладнюються, зокрема поширюються атаки типу ransomware, фішинг, несанкціонований доступ до баз даних і витоки інформації. Це обумовлює необхідність детального аналізу сучасних підходів до захисту персональних медичних даних.
У статті здійснено аналітичний огляд наукових публікацій та досліджень, присвячених методам кіберзахисту у медичних інформаційних системах. Розглянуто криптографічні методи (шифрування даних, цифрові підписи, багатофакторна автентифікація), засоби контролю доступу, методи анонімізації та псевдонімізації, технології блокчейн для збереження цілісності даних, а також інструменти машинного навчання для виявлення аномалій у мережевому трафіку. Особливу увагу приділено питанням нормативно-правового регулювання у сфері захисту персональних даних (GDPR, HIPAA) та їхньому впливу на розробку і впровадження МІС.
Аналіз літератури засвідчує, що сучасні методи забезпечення кібербезпеки у медицині мають інтегрований характер і передбачають комбінацію технічних рішень із організаційними заходами, включаючи навчання персоналу та формування культури інформаційної безпеки. Разом із тим низка проблем залишається відкритою: складність впровадження новітніх рішень у закладах охорони здоров’я з обмеженими ресурсами, потреба у стандартизації методів захисту та постійна адаптація до нових типів атак.
Cтаття узагальнює сучасні підходи до захисту конфіденційності медичних даних та визначає перспективні напрями подальших досліджень у галузі кібербезпеки медицини. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 3. | uk |
| dc.relation.uri | https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/865 | |
| dc.subject | кібербезпека | uk |
| dc.subject | медичні інформаційні системи | uk |
| dc.subject | захист даних пацієнтів | uk |
| dc.subject | конфіденційність | uk |
| dc.subject | криптографія | uk |
| dc.subject | автентифікація | uk |
| dc.subject | електронна медицина | uk |
| dc.subject | інформаційні технології у медицині | uk |
| dc.title | Методи захисту конфіденційності даних пацієнтів у медичних інформаційних системах: аналітичний огляд | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 004.056.5:614.2 | |
| dc.relation.references | Sharing Medical Big Data While Preserving Patient Confidentiality in Innovative Medicines Initiative: A Summary andCase Report from BigData@Heart/ M.Schröderet al.Big Data. 2023. Т. 11, No 6. P. 399–407. DOI: 10.1089/big.2022.0178. | en |
| dc.relation.references | Privacy Preservation in Patient Information Exchange Systems Based on Blockchain: System Design Study/ S.Leeet al.Journal of Medical Internet Research. 2022. Т. 24, No 3. e29108. DOI: 10.2196/29108. | en |
| dc.relation.references | A data flow process for confidential data and its application in a health research project / S.S.R. Crossfieldet al. PLoS ONE. 2022. Т. 17, No 1. e0262609. DOI: 10.1371/journal.pone.0262609. | en |
| dc.relation.references | Privacy-protecting, reliable response data discovery using COVID-19 patient observations / J. Kimet al. Journal of the American Medical Informatics Association. 2021. Т. 28, No 8. P. 1765–1776. DOI: 10.1093/jamia/ocab054. | en |
| dc.relation.references | Effective Privacy Protection Strategies for Pregnancy and Gestation Information From Electronic Medical Records: Retrospective Studyin a National Health Care Data Network in China / C. Liuet al. Journal of Medical Internet Research. 2024. Т. 26. e46455. DOI: 10.2196/46455. | en |
| dc.relation.references | Protection of confidential medical information in Ukraine: problems of legal regulation/ N.Onishchenkoet al.Georgian Medical News. 2024. No 349. P. 161–168. | en |
| dc.relation.references | Factors Influencing the Adoption of AdvancedCryptographic Techniques for Data Protection of Patient Medical Records/ N.Lewiset al.Healthcare Informatics Research. 2022. Т. 28, No 2. P. 132–142. DOI: 10.4258/hir.2022.28.2.132. | en |
| dc.relation.references | Blockchain-based Electronic MedicalRecord Security Sharing Scheme/ Y.Yaoet al.Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). 2023. P. 1–4. DOI: 10.1109/EMBC40787.2023.10340218. | en |
| dc.relation.references | Ethics, Integrity, and Retributions of Digital Detection Surveillance Systems for Infectious Diseases: Systematic Literature Review/ I.Y.Zhaoet al.Journal of Medical Internet Research. 2021. Т. 23, No 10. e32328. DOI: 10.2196/32328. | en |
| dc.relation.references | Secure Hybrid Deep Learning for MRI-Based Brain Tumor Detection in Smart Medical IoT Systems/ N.G.Rezket al.Diagnostics (Basel). 2025. Т.15, No 5. P. 639. DOI: 10.3390/diagnostics15050639. | en |
| dc.relation.references | Electronic Health Records SharingBased on Consortium Blockchain/ G.Wuet al.Journal of Medical Systems. 2024. Т. 48, No 1. P. 106. DOI: 10.1007/s10916-024-02120-9. | en |
| dc.relation.references | Herrero Antón de Vez H., Felez E., Cypko M.A. A methodological framework for integrating model-guided medicine and multidimensional information management systems: application in anti-aging healthcare. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2025. DOI: 10.1007/s11548-025-03337-w. URL: https://doi.org/10.1007/s11548-025-03337-w. | en |
| dc.relation.references | Alaqra A.S., Kane B., Fischer-Hübner S. Machine Learning-Based Analysis of Encrypted Medical Data in the Cloud: Qualitative Study of Expert Stakeholders' Perspectives. JMIR Human Factors. 2021. Т. 8, No 3. e21810. DOI: 10.2196/21810. | en |
| dc.relation.references | Feature Extraction Approach for Speaker Verification to Support Healthcare System Using Blockchain Security for Data Privacy/ S.Upadhyayet al.Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2022. 8717263. DOI: 10.1155/2022/8717263. URL: https://doi.org/10.1155/2022/8717263. | en |
| dc.relation.references | Proposal and Assessment of a De-Identification Strategy to Enhance Anonymity of the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP-CDM) in a Public Cloud-Computing Environment: Anonymization of Medical Data Using Privacy Models/S.Jeonetal.Journal of Medical Internet Research. 2020. Т. 22, No 11. e19597. DOI: 10.2196/19597. URL: https://doi.org/10.2196/19597. | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-133-137 | |