30 апреля 2020

Южная Корея делится опытом по борьбе с COVID-19

2 114

В Jama вышла интересная заметка об ИТ-стратегии борьбы с COVID-19 в Южной Корее.

Главные тезисы:

  1. Основные принципы: централизованный автоматический сбор данных, моделирование и отслеживание инфицированных с помощью мобильного приложения, которое требует от них регулярно сообщать о самочувствии + отслеживало местоположение.
  2. Несмотря на то, что в Корее очень жесткий «Закон о защите личной информации» (PIPA), но тем не менее «Закон о профилактике и контроле заразных болезней» (CDPCA) разрешает нарушать ряд требований PIPA, если есть опасное инфекционное заболевание. Тем самым – в Корее интересы профилактики оказались выше интересов охраны личных данных.
  3. Государственные учреждения, Министерство здравоохранения и социального обеспечения (MOHW) и Корейский центр по контролю и профилактике заболеваний (KCDC) в случае серьезного инфекционного заболевания могу собирать, анализировать и распространять 7 категорий данных об инфицированных лицах или лицах с подозрением: местоположение, личная идентификационная информация, медицинские и рецептурные записи, иммиграционные записи, транзакции по банковским картам, данные использования общественного транспорта и т.д.
  4. KCDC может делиться данными с центральными, муниципальными или местными органами власти, национальными агентствами медицинского страхования, специалистами здравоохранения и их ассоциациями.
  5. В марте 2020 года KCDC запустил «Систему оперативной поддержки эпидемиологических исследований COVID-19». Эта система оперативно доставляла данные об инфицированных лицах к эпидемиологам в режиме реального времени.
  6. При вспышке серьезного инфекционного заболевания Министерство здравоохранения незамедлительно публикует в Интернете детальную информацию: путь и средства транспортировки зараженных лиц; медицинские учреждения, которые лечили инфицированных лиц; и состояние здоровья тех, кто находится в контакте с инфицированным человеком, пол, национальность и возраст инфицированных, хотя их имена не разглашаются.
  7. Некоторые муниципальные и местные органы власти предоставляли более подробные маршруты, а также названия ресторанов, магазинов и других деловых помещений, которые посещали зараженные люди. Некоторые из этих людей пострадали от нежелательного вторжения в частную жизнь и даже стали объектом публичного презрения. Часть ресторанов, магазинов и других публичных мест, данные о которых были опубликованы, в итоге разорились. Национальная комиссия по правам человека Кореи выпустила мнение, что раскрытие чрезвычайно подробной информации было необоснованным. В ответ на это 14 марта KCDC выпустил руководство для муниципальных и местных органов власти, ограничив объем и детализацию информации, подлежащей раскрытию.
  8. Использование интегрированной ИТ-системы помогло эпидемиологам сэкономить ресурсы, автоматизировав общие процессы отслеживания. Обмен данными об инфицированных лицах в государственном секторе и среди медицинских работников дал эпидемиологические преимущества. Поскольку Корея справлялась с масштабной пандемией, сбор и обмен данным был признан оправданной мерой.

Источник:  https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765252

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 5)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

26 Апр 2022

Топ -10 иностранных СМИ по искусственному интеллекту

В этой публикации мы подобрали 10 самых известных и авторитетных международных СМИ, публикующих заслуживающую доверие аналитику по теме искусственного интеллекта. …

15 Май 2019

Почти половина врачей обеспокоены использованием искусственного интеллекта

Исследование Medscape показало, что пока применение искусственного интеллекта находится в начальном состоянии и еще добивается масштабного влияния на врачебную практику. …

13 Ноя 2018

Обзор мирового рынка систем поддержки принятия врачебных решений

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которые в общемировом масштабе называют Clinical decision support system (CDSS), является жизненно важной частью …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 16 044 1 месяц, 1 неделя назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 1 611 11 месяцев, 1 неделя назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 157 1 год назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 2 679 1 год, 1 месяц назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях