この度はAiDETECTの公式ブログにご訪問頂き、本当にありがとうございます。
この更新で第3回目となります。今後ともよろしくお願いいたします。
こちらの公式ブログでは、AiDETECTの活用ノウハウや、機能アップデート、お得なキャンペーン、US本社での事例記事等をご紹介したいとおもいます。
第２回の「ニューノーマル時代おける遠隔医療時代での患者データの保護」の続きになります。 弊社CEOのRaymond Ribble氏は「OCR（１）の決定は、現在の状況を考えると理にかなっており、危機管理シナリオ上では適切な処置だと思います。」と述べ、米国が「ニューノーマル」に戻るにつれて、OCR がコンプライアンスのレベルをリセットし、すべてのプライバシー規則のガイドラインが医療業界内でもう一度再起させることが最重要課題となっていた事を第２回のブログで執筆いたしました。その続きとなります。
（１）OCRとは、米国司法省 公民権局
プライバシー規制緩和は、当時、必要不可欠な要素とされていましたが、ある個人的悪意による、ハッキングまたは不正アクセスによって患者の PHI（ Protected Health Information －保護対象保健情報ー）をリスクに晒される事は危険な事柄（*４）となり得ます。
さらに、日本でもウィズコロナ後、2023年以降に地域医療構想や、電子処方箋が画一している現在、オンライン診療、電子処方箋、オンライン服薬指導など本格稼働すれば、様々な事業継続上においてサイバーセキュリティの脆弱性が考慮せざる負えない状況になります。 医療機関又は医療従事者、各病院、クリニック等はどのように ePHI (Electronic protected health information－デジタル保護対象保健情報ー)を保護するのでしょうか?
（*４）https://healthitsecurity.com/のリンクとなり、全て英文となります。ご了承ください。
医療業界においてプライバシー・モニタリングソリューションを遵行させることは、サイバーセキュリティと抑止効果に対して適切な対策の一つです。 プライバシー監視の必要性を強調するために作成したビデオ デモンストレーションは、こちらでご覧いただけます。 PHI および ePHI へのすべてのユーザー アクセスをアクティブに監視できる AI 駆動型ソフトウェアを使用すると、不正アクセスによる潜在的なデータ侵害の検出が迅速化されます。
AiDETECT の人工知能ベースの機械学習検出機能は、エンドユーザーの行動歴と臨床アプリケーションをマッピングして、医療組織内での「通常活動」の見える化または、可視化させ、分析、学習、決定することが可能となります。 このソフトウェアは、毎日の活動を監視し、各ユーザーの行動を分析するアルゴリズムを使用して、アプリケーション検出器が過去の行動に対して異常な活動を識別できるようにします。 疑わしいアクティビティが検出されると、意図しない結果をもたらす可能性のあるインシデントを効率的に調査するために、医療従事者並びに管理者に通知させる事が可能となります。
米国また、日本での医療機関、医療市場においてデジタル時代の「ニューノーマル」に遵守する為には、患者様のデータ保護するための積極的な手段がますます重要となります。また、日本では近年、病院経営、クリニック経営上、患者様のデータを保護する為の抜本的な経営戦略が必要となっていきます。
AiDETECTが医療セキュリティ対策を改善、抑制する事が可能になり、予期せぬ侵害から堅守するソリューションをご提案させていただきます。
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