Legal provision for the use of big data in medicine

封面

如何引用文章

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

The use of big data in medical practice is a promising direction in the development of digital personalised medicine. Legal regulation of the use of big data in medical practice is a relevant issue. Legal regulation of the use of big data is based on the need to ensure the confidentiality of medical data related to consequentialist (risks of negative consequences of dissemination of confidential information) and deontological (protection of confidential information as an independent value) concerns.

The purpose of our review is to summarise the issues arising from the point of view of legal regulation of the use of big data in medical practice and approaches to legal provision of the use of big data in medicine.

Material and methods. The analysis of the main foreign and domestic sources was carried out according to the RINC, Google Scholar, Science Direct, PubMed databases for the past 10 years.

Results. The main foreign models of legal regulation of big data use in medical practice have been analysed. The American model of legal regulation, stipulated in the HIPAA Privacy Rules (The Health Insurance Portability and Accountability Act Privacy Rule), is mainly focused on prevention of negative consequences of confidential medical data dissemination, due to which it is more open to innovation, but still contains some gaps in regulation. The European model of legal regulation, stipulated in the General European Regulation on the Protection of Personal Data (GDPR), is based on the protection of medical data as an independent value, which may not always be effective in terms of the use of big data in medical practice. The Russian regulation of big data use in medical practice is more similar to the European regulation and is also currently not sufficiently adapted for the use of big data in regular medical practice.

Conclusion. In Russia there is a number of legal initiatives aimed at forming a legal foundation for the use of big data in medical practice.

作者简介

Artur Sevostianov

National Research University “Higher School of Economics”

编辑信件的主要联系方式.
Email: grata.artsev@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-4996-4050

master’s student at the Faculty of Law of National Research University Higher School of Economics

俄罗斯联邦, st. Myasnitskaya, 20, Moscow, 101000

Mikhail Paltsev

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Moscow State University named after
M.V. Lomonosov”; Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education “Russian Peoples’ Friendship University named after Patrice Lumumba”

Email: mpaltzev@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1469-4934

Director, Center for Immunology and Molecular Biomedicine, Faculty of Biology, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education, Leading Researcher, Scientific and Educational Resource Center “Innovative technologies of immunophenotyping, digital spatial profiling and ultrastructural analysis (Molecular morphology)”, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education, Academician of the Russian Academy of Sciences, Doctor of Medical Sciences, Professor

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1, Moscow, 119234; st. Miklouho-Maklaya, 6, Moscow, 117198

参考

  1. Карнаухов Н.С., Ильюхин Р.Г. Возможности технологий «Big Data» в медицине. Врач и информационные технологии. 2019; 1: 59–63. [Karnauhov N.S., Il’juhin R.G. Vozmozhnosti tehnologij «Big Data» v medicine. Vrach i informacionnye tehnologii. 2019; 1: 59–63 (in Russian)]
  2. Yaqoob I., Hashem I.A.T., Gani A., Mokhtar S., Ahmed E., Anuar N.B., Vasilako A.V. Big data: From beginning to future. International Journal of Information Management. 2016; 36 (6): 1231–47. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.07.009
  3. Цветкова Л.А., Черченко О.В. Технология больших данных в медицине и здравоохранении России и мира. Врач и информационные технологии. 2016; 3: 60–73. [Cvetkova L.A., Cherchenko O.V. Tehnologija bol’shih dannyh v medicine i zdravoohranenii Rossii i mira. Vrach i informacionnye tehnologii. 2016; 3: 60–73 (in Russian)]
  4. Пальцев М.А. Медицина будущего. Персонализированная медицина: опыт прошлого, реалии завтрашнего дня. М.: Российская академия наук, 2020; 152. [Paltcev M.A. Medicina budushhego. Personalizirovannaja medicina: opyt proshlogo, realii zavtrashnego dnja. M.: Rossijskaja akademija nauk, 2020; 152 (in Russian)]
  5. Price W.N., Cohen I.G. Privacy in the age of medical big data. Nature medicine. 2019; 25 (1): 37–43. doi: 10.1038/s41591-018-0272-7
  6. Sethu S.G., Nair R.S., Sadath L. Big data in precision medicine and its legal implications. In 2020 IEEE 15th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS). 2020; 350–6. doi: 10.1109/ICIIS51140.2020.9342723
  7. Савельев А.И. Направления регулирования больших данных и защита неприкосновенности частной жизни в новых экономических реалиях. Закон. 2018; 5: 122–44. [Savel’ev A.I. Napravlenija regulirovanija bol’shih dannyh i zashhita neprikosnovennosti chastnoj zhizni v novyh jekonomicheskih realijah. Zakon. 2018; 5: 122–44 (in Russian)]
  8. Terry N. Existential challenges for healthcare data protection in the United States. Ethics, Medicine and Public Health. 2017; 3 (1): 19–27. doi: 10.1016/j.jemep.2017.02.007
  9. Eisenberg R.S., Price W.N. Promoting healthcare innovation on the demand side. Journal of Law and the Biosciences. 2017; 4 (1): 3–49. doi: 10.1093/jlb/lsw062
  10. Tzanou M. The GDPR and (big) health data: Assessing the EU legislator’s choices. In Health Data Privacy under the GDPR. Routledge. 2020; 3–22. doi: 10.4324/9780429022241
  11. Тихомиров Ю.А., Антонова Н.В., Бальхаева С.Б., Гаунова Ж.А. Юридическая концепция роботизации: монография. М.: Проспект. 2019; 240. [Tihomirov Ju.A., Antonova N.V., Bal’haeva S.B., Gaunova Zh.A. Juridicheskaja koncepcija robotizacii: monografija. M.: Prospekt. 2019; 240 (in Russian)]
  12. Акулин И.М., Чеснокова Е.А., Смирнова К.М., Пресняков Р.А. Трансформация института врачебной тайны в эпоху электронного здравоохранения. Закон. 2019; 9: 179–89. [Akulin I.M., Chesnokova E.A., Smirnova K.M., Presnjakov R.A. Transformacija instituta vrachebnoj tajny v jepohu jelektronnogo zdravoohranenija. Zakon. 2019; 9: 179–89 (in Russian)]
  13. Кирсанова Е.Е. Правовое регулирование оборота прав на результаты интеллектуальной деятельности в цифровой экономике. Общество с ограниченной ответственностью Юридический Дом Юстицинформ. 2022; 228. [Kirsanova E.E. Pravovoe regulirovanie oborota prav na rezul’taty intellektual’noj dejatel’nosti v cifrovoj jekonomike. Obshhestvo s ogranichen-noj otvetstvennost’ju Juridicheskij Dom Justicinform. 2022; 228 (in Russian)]

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».