An architecture for secure data management in medical research and aided diagnosis

  1. Pedrosa, Micael Cardoso Gonçalves
Dirigida por:
  1. Julián Dorado Codirector/a
  2. Carlos Manuel Azevedo Costa Codirector/a

Universidad de defensa: Universidade da Coruña

Fecha de defensa: 26 de septiembre de 2022

Tribunal:
  1. María Jesús Taboada Iglesias Presidenta
  2. Marcos Gestal Pose Secretario/a
  3. José María Barreiro Sorrivas Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 745998 DIALNET lock_openRUC editor

Resumen

.El Reglamento General de Proteccion de Datos (GDPR) se implemento el 25 de mayo de 2018 y se considera el desarrollo mas importante en la regulacion de privacidad de datos en los ultimos 20 anos. Las fuertes multas estan definidas por violar esas reglas y no es algo que los centros de salud puedan darse el lujo de ignorar. El objetivo principal de esta tesis es estudiar y proponer una capa segura/de integración para curadores de datos de atencion medica, donde: la conectividad entre sistemas aislados (ubicaciones), la unificacion de registros en una vista centrada en el paciente y el intercambio de datos con la aprobacion del consentimiento son los pilares de la arquitectura propuesta. Esta propuesta otorga al titular de los datos un rol central, que le permite controlar su identidad, perfiles de privacidad y permisos de acceso. Su objetivo es minimizar el temor a la responsabilidad legal al compartir registros medicos utilizando el anonimato y haciendo que los pacientes sean responsables de proteger sus propios registros medicos, preservando al mismo tiempo la calidad del tratamiento del paciente. Nuestra hipotesis principal es: .son los conceptos de libro mayor distribuido e identidad autosuficiente una simbiosis natural para resolver los desafios del RGPD en el contexto de la atencion medica? Se requieren soluciones para que los medicos y los investigadores puedan mantener sus flujos de trabajo de colaboracion sin comprometer las regulaciones. La arquitectura propuesta logra esos objetivos en un entorno descentralizado mediante la adopcion de perfiles de privacidad de datos aislados.