物理属性与深度学习-研究论文

希伯来文摘要：为了开发先进的医疗技术，研究人员需要访问大量的医疗数据，包括成像图像和患者病历中的其他内容。 病历库由卫生基金、医院和其他医疗机构保管。 医学伦理规则以及患者和隐私权法律限制了病历内容的研究用途，从而难以实现信息固有的利益。 鉴于基于海量数据的研究方法的发展有望导致医学突破，因此必须释放瓶颈。 在本文中，我们将绘制相关的规范框架，我们将研究一般个人医疗信息的属性问题，特别是成像图像，我们将提出一种新模型，使研究人员可以访问医疗信息。 该模式的特点是患者对与其相关的医疗信息的控制权，以及对信息二次利用进行研究开发的经济享受权的承认。 所提出的模型没有现有用于研究和商业用途的医疗信息传输机制的固有缺陷。英文：为了开发先进的医疗技术，研究人员需要访问大医疗数据，例如医学图像和患者的其他元素'健康记录。 健康记录由健康维护组织、医院和其他医疗提供者保存。 医学伦理、患者权利和隐私法限制了健康记录的研究用途，限制了其根深蒂固的价值的利用。 鉴于数据密集型研究方法的发展和潜在的医学突破，瓶颈应该被清除。 在本文中，我们概述了规范框架，研究了健康记录的所有权，重点是医学图像，并提出了一个有助于研究访问健康记录的模型。 该模型主张患者对其健康数据的控制权，并承认他们有权通过二次使用健康数据进行研究和开发而获得经济回报。 所提出的模型减轻了当前健康数据研究和商业使用机制中的固有缺陷。