Big Data in healthcare: cybersecurity and legal protection of personal data

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Digitalization of Russian healthcare leads to an increase of digital medical data, which eventually becomes Big Data and requires secure ways to collect, process, store and use such information. In this article, the authors analyze legal acts that govern ways to protect medical information in digital form, as well as those that establish the legal regime of personal data. The authors draw attention to the risks of re-identification of anonymized medical data and difficulties to comply with some requirements of the personal data legislation in use of Big Data technologies. In discussion on liability for offences and crimes in the sphere of computer information, the authors propose to consider healthcare information systems containing personal data as objects of critical information infrastructure of the Russian Federation. Such regime would allow to charge unlawful access to the information contained and other criminal acts under Article 274¹ of the Criminal Code of the Russian Federation. Prevalence of information and communication technologies as a method of encroachments on the digital medical data, and ultimately an intrusion into privacy, leads authors to the conclusion about expediency of addition of Article 137 of the Criminal Code of the Russian Federation with the relevant aggravating circumstance.

作者简介

Svetlana Polubinskaya

Institute of State and Law of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russian Federation

Maria Galyukova

Central District Court of the City of Chelyabinsk

Russian Federation

参考

  1. Акулин И.М., Чеснокова Е.А., Смирнова К.М., Пресняков Р.А. Трансформация института врачебной тайны в эпоху электронного здравоохранения // Закон. 2019. № 9. С. 184, 185.
  2. Запечников С.В., Казарин О.В., Тарасов А.А. Криптографические методы защиты информации: учеб. пособие для академического бакалавриата. М., 2019. С. 209–218.
  3. Корнев М.С. История понятия «большие данные» (Big Data): словари, научная и деловая периодика // Вестник РГГУ. Серия: История. Филология. Культурология. Востоковедение. 2018. № 1 (34). С. 82, 83.
  4. Могилюк А.А., Палис Я.В. Управление большими данными в здравоохранении // Журнал «Московская Медицина». 2022. № 1 (47). С. 6–11.
  5. Морозов А.В. Информационное общество, цифровая экономика и информационная безопасность. М., 2019. С. 115.
  6. Русскевич Е.А. Уголовное право и «цифровая преступность»: проблемы и решения. М., 2022. С. 30.
  7. Русскевич Е.А., Чекунов И.Г. Квалификация неправомерного воздействия на критическую информационную структуру Российской Федерации // Уголовное право. 2022. № 5 (141). С. 27 - 29.
  8. Савельев А.И. Научно-практический постатейный комментарий к Федеральному закону «О персональных данных». 2-е изд., перераб. и доп. М., 2021.
  9. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал ВШЭ. 2015. № 1. С. 46, 47.
  10. Сизоненко А.Б. Классификация информации ограниченного доступа в соответствии с законодательством Российской Федерации // Вестник Краснодарского ун-та МВД России. 2010. № 4. С. 91–96.
  11. Топ-10 цифровых решений в медицине и здравоохранении. С. 2 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/691544300.pdf (дата обращения: 22.09.2022).
  12. Цветкова Л.А., Черченко О.В. Технология Больших данных в медицине и здравоохранении России и мира // Врач и информационные технологии. 2016. № 3. С. 61.
  13. Applications of Big Data in Healthcare. Theory and Practice / eds. Ashish Khanna, Deepak Gupta, Nilanjan Dey. UK, USA: Academic Press, 2021 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.researchgate.net/publication/350808920_Application_of_BigData_in_Healthcare-Theory_and_Practices (дата обращения: 18.11.2022).
  14. Bahri S., Zoghlami N., Abed M. et al. BIG DATA for Healthcare: A Survey // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 7397–7399, 7403 - 7405.
  15. Baro E., Degoul S., Beuscart R. et al. Toward a Literature-Driven Definition of Big Data in Healthcare // BioMed Research International. 2015. Vol. 2015. Art. 639021. P. 1 - 9.
  16. Coravos A., Goldsack J.C., Karlin D.P. et al. Digital Medicine: A Primer on Measurement // Digital Biomarkers. 2019. Vol. 3. No. 2. P. 31–71.
  17. Cox M., Ellsworth D. Application-Controlled Demand Paging for Out-of-Core Visualization. P. 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20020046803/downloads/20020046803.pdf (дата обращения: 25.09.2022).
  18. Dicuonzo G., Galeone G., Shini M. et al. Towards the Use of Big Data in Healthcare: A Literature Review // Healthcare. 2022. Vol. 10. Iss. 7. Art. 1232. P. 2.
  19. Hersiba L.C., Sathiaseelan J.G.R. Security Issues in Service Models of Cloud Computing // International Journal of Computer Science and Mobile Computing. 2016. Vol. 5. Iss. 3. P. 611.
  20. Krishna H.B., Kiran S., Murali G. et al. Security Issues in Service Model of Cloud Computing Environment // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 87. P. 248.
  21. Lynch C. How do your data grow? // Nature. 2088. Vol. 455. Iss. 7209. P. 28, 29.
  22. Manogaran G., Thota C., Kumar M.V. MetaCloudDataStorage Architecture for Big Data Security in Cloud Computing // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 87. P. 128–133.
  23. Manyika J., Chui M., Brown B. et al. Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity // McKinsey Global Institute. May 2011. Preface. P. 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_full_report.ashx (дата обращения: 22.09.2022).
  24. Paamanik P.K., Pal S., Mukhopadhyay M. Healthcare Big Data: A Comprehensive Overview // In: Intellegent Systems for Healthcare Management and Delivery / ed. Nardjes Bouchmal. USA: IGI Global, 2018. P. 73 - 75 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.researchgate.net/publication/327845528_Healthcare_Big_Data_A_Comprehensive_Overview (дата обращения: 04.10.2022).
  25. Peek N., Holmes J.H., Sun J. Technical challenges for big data in biomedicine and health: data sources, infrastructure, and analytics // Yearbook of Medical Informatics. 2014. Vol. 9. Iss. 1. P. 43, 44.
  26. Robbins T., Hudson S., Ray P. et al. COVID-19: A new digital dawn? // Digital Health. 2020. Vol. 6. P. 1–3.
  27. Shahzad F. State-of-the-art Survey on Cloud Computing Security Challenges, Approaches and Solutions // Procedia Computer Science. 2014. Vol. 37. P. 360, 361.

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».