Методи захисту конфіденційності даних пацієнтів у медичних інформаційних системах: аналітичний огляд
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Анотація
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.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
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.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (15)
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Protection of confidential medical information in Ukraine: problems of legal regulation/ N.Onishchenkoet al.Georgian Medical News. 2024. No 349. P. 161–168.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.