Mål Att säkerställa säkerhet och lämplig användning av patienthälsoinformation i elektroniska patientjournalsystem är en utmaning. Genom att observera dessa svårigheter presenterar vi ett tillägg till det förklaringsbaserade revisionssystemet (EBAS) som försöker fastställa den kliniska eller operativa orsaken till att tillgång till medicinska journaler sker baserat på patientdiagnosinformation. Åtkomster som kan förklaras med en anledning filtreras så att compliance officer har färre misstänkta åtkomster för att granska manuellt. Metoder Vår hypotes är att specifika sjukhusanställda ansvarar för att behandla en given diagnos. Till exempel fick dr Carl tillgång till Alices medicinska journal eftersom Hem/Onc-anställda ansvarar för kemoterapipatienter. Vi presenterar mätvärden för att avgöra vilka medarbetare som är ansvariga för en diagnos och kvantifiera deras förtroende. Revisionssystemet försöker använda denna ansvarsinformation för att fastställa orsaken till en åtkomst. Vi utvärderar revisionssystemets klassificeringskvalitet med hjälp av data från University of Michigan Health System. Resultat EBAS avgör korrekt vilka avdelningar som ansvarar för en given diagnos. Genom att lägga till denna ansvarsinformation till EBAS ökar antalet första åtkomster som förklaras med en faktor på två jämfört med tidigare arbete och förklarar över 94 % av alla åtkomster med hög precision. Slutsatser EBAS fungerar som ett kompletterande säkerhetsverktyg för personlig hälsoinformation. Det filtrerar en majoritet av åtkomster så att det är mer möjligt för en compliance officer att granska de återstående misstänkta åtkomster manuellt.
Med tanke på svårigheterna med att garantera säkerhet och lämplig användning av patienthälsoinformation i journaler föreslogs ett förklaringsbaserat granskningssystem (EBAS) för att skilja mellan de kliniska eller operativa orsakerna och presentera mätvärden för att fastställa vilka sjukhusanställda som ansvarar för att behandla en viss diagnos.
Explaining accesses to electronic medical records using diagnosis information
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}