Mobil hälso- och sjukvårdsteknik har stor potential att öka hälso- och sjukvårdens kvalitet, öka tillgången till tjänster, minska kostnaderna och förbättra den personliga hälsan och folkhälsan. MHälsa medför dock också betydande integritets- och säkerhetsutmaningar. Tillkomsten av minisensorer, trådlösa nätverk med låg effekt i kroppen och genomträngande smartphones, det spirande området för mobil hälsa (mHälso-) teknik har lockat till sig enorm kommersiell verksamhet, konsumenternas intresse, och antagande av stora vårdgivare. Denna teknik har stor potential att öka hälso- och sjukvårdens kvalitet, öka tillgången till tjänster, minska kostnaderna och förbättra den personliga hälsan och folkhälsan. Dessa fördelar kommer dock endast att uppnås om enskilda personer är säkra på sin hälsorelaterade information och om leverantörerna är säkra på säkerheten och integriteten hos de insamlade uppgifterna. USA spenderar mer än $ 2,6 biljoner per år på sjukvård. Detta belopp utgör cirka 18 procent av landets bruttonationalprodukt, en procent som har fördubblats under de senaste 30 åren och är den högsta av alla nationer i världen. 1 Över 75 procent av dessa kostnader beror på hanteringen av kroniska sjukdomar, som för närvarande påverkar 45 procent av USA: s befolkning. År 2023 förväntas de årliga kostnaderna för att hantera kroniska sjukdomar öka till 4,2 biljoner dollar. 2 Liknande utmaningar uppstår i många utvecklade länder med en åldrande medborgare, och i utvecklingsländer som strävar efter att ge bättre vård till sin växande befolkning. Många länder ser allt mer på IT, till mobil teknik som smartphones och bärbara sensorer-för att ta itu med dessa problem. Men hälsa IT står inför breda utmaningar programvarusäkring, 3 och övervinna dessa kommer att vara avgörande för att anta m-hälsosystem och förverkliga sina fördelar. Sekretess och säkerhet nämndes som de viktigaste problemen i en nyligen genomförd undersökning av 27 "nyckelinformatörer" från hela USA:s hälso- och sjukvårds- och m-hälsovårdssektorer. 4 Dessutom, ett år- Dessa trender driver stora förändringar i hälsa IT-landskap, och kräver forskning för att utveckla effektiv säkerhetsteknik som arbetar över vårdmiljöer och stöder kontinuerlig datainsamling i samband med multifunktionella mobila enheter. Innan vi utforskar utmaningarna i detalj definierar vi först vårt tillämpningsområde. Traditionella metoder för att säkra hälso- och sjukvårdssystemen har förlitat sig på isolering med hjälp av verktyg som brandväggar och nätverksåtkomstkontroll. Men trenderna MOBILE HÄLSA: DEFINITION OCH KATEGORIER I denna artikel, mobil hälsa, eller m-hälsa, hänvisar till användningen av mobila tekniker-wearable, implantable, miljö, eller bärbar-av individer som övervakar eller hantera sin egen hälsa, kanske med hjälp av enskilda vårdgivare eller leverantörsorganisationer. Tekniken kan stödja klinisk vård-inklusive diagnos och sjukdomshantering-eller wellness mål som att gå ner i vikt, äta en hälsosam kost, sluta röka, eller bli fysiskt passform. Vår definition av m-hälsa omfattar fyra generella kategorier: » Fysiologisk övervakning: mätning, registrering och rapportering av fysiologiska parametrar såsom hjärtfrekvens och blodtryck. » Aktivitets- och beteendeövervakning: mätning, registrering och rapportering av rörelse och fysisk och social aktivitet samt hälsorelaterade beteenden såsom ätande och beroendeframkallande beteenden. » Tillgång till information: tillgång till hälsorelaterade data-till exempel medicinska journaler, aktivitet, eller beteende data-och beslutsstöd verktyg. » Telemedicin: kommunikation mellan patienter och vårdgivare och / eller leverantörer-till exempel ett virtuellt läkarbesök eller en patient som får personlig uppmuntran från en vårdgivare support team. som beskrivs ovan gör det omöjligt att helt enkelt "låsa" medicintekniska produkter eller hälso-records system, särskilt eftersom patienter och personal använder en del av systemet utanför det kliniska sammanhanget och många av wellness applikationer av denna teknik är helt icke-kliniska. I stället kräver dessa trender "bredspektrum"-säkerhetsteknik som kan anpassas för att passa systemanvändarens behov och expertis. En stor vårdgivare har professionell personal som kan konfigurera och övervaka säkerhetsinställningar i sin elektroniska journal (EMR) databas, men en enskild patient måste ha intuitiv och problemfri säkerhetsteknik för hembaserade enheter. Med tanke på denna omfattning-mHealth teknik som används av individer som kan stödjas av vårdgivare och leverantörer, kanske distans-vi kan specificera många öppna forskningsutmaningar som spänner över teknik, politik och organisatoriska områden. De flesta m-hälsosystem samlar in data om en persons fysiologi, fysiska aktivitet eller sociala beteende och är utformade för att lagra data för senare analys av vårdgivare och leverantörer. Datadelning väcker frågan om samtycke: hur och när beslutar personen om, och med vem, att dela med sig av vilka uppgifter och på vilken granularitetsnivå? I den traditionella hälsoinformationsmodellen samtycker patienterna till insamling och användning av personlig hälsoinformation (PHI) för behandlingsändamål. Ytterligare samtycke söks ofta för ytterligare PHI-användningar, t.ex. forskning. m-hälsosystem samlar dock ofta in ett mycket bredare utbud av information, mycket mer kontinuerligt och för ett bredare användningsområde än vad som samlas in i traditionella kliniska miljöer. Forskning behövs för att hjälpa individer att förstå vilka data som samlas in, var de lagras, vem som har tillgång till vilka data på vilken granularitet och vad de kommer att användas till. I själva verket bör individer ges personliga preferenser när det gäller insamling, spridning och bibehållande av PHI. Regler som HIPAA (The Health Insurance Portability and Accountability Act) och HITECH (Health Information Technology for Economic and Clinical Health) i USA ger viss vägledning men gäller inte mycket av det personliga hälsoområdet, och lämnar stort utrymme för kreativa abstraktioner och gränssnitt som skulle göra det möjligt för människor att göra välgrundade val om sin PHI. Forskningsutmaning: Hur kan ett m-hälsosystem på ett begripligt sätt exponera sina användare för vilka uppgifter som samlas in, vilken information delas med vem, vad som kan härledas från denna information och var och hur informationen kan användas, och sedan underrätta användarna om eventuella avvikelser från det överenskomna protokollet? Användarens samtycke eller policy avgör vem som kan få tillgång till m-hälsodata, men hur identifierar m-hälsosystemen på ett säkert sätt den eller de individer som de känner av eller vem som använder systemet? Identifiering är avgörande för att koppla rätt identitet till m-hälsodata för härkomst, och autentisering är grunden för åtkomstkontroll och granskning loggning. Många av dagens m-hälsoappar är baserade på en smartphone, utnyttjar sina sensorer och användargränssnitt för att samla in, bearbeta och rapportera hälsorelaterad information om enhetens ägare. Eftersom smartphones är utformade som personliga enheter, är det normalt säkert att anta att användaren verkligen är ägaren. Naturligtvis kan en smartphone stjälas eller lånas av en annan person, vilket resulterar i telefonens m-hälsoappar som registrerar data om fel person till ägarens hälsojournal eller exponerar ägarens PHI via appskärmar och meddelanden. Det är därför viktigt för en smartphone att veta när det inte är i ägarens ägo. Det mesta arbetet med detta problem fokuserar på inledande autentisering för att låsa upp användargränssnittet (oftast via numeriska koder, svepmönster eller fingeravtryck), men det finns ett verkligt behov av kontinuerlig autentisering-det vill säga upprepade gånger kontrollera att telefonens innehavare är den person som initialt autentiserade. Många framtida m-hälsoappar kommer att använda bärbara enheter för att mäta aktivitet, beteende och fysiologi och även för att direkt påverka kroppen. Sådana anordningar måste kunna verifiera bärarens identitet för att säkerställa att de insamlade uppgifterna överförs till korrekt hälsojournal och att all behandling som tillämpas verkligen är avsedd för bäraren. En lösning är att bygga in biometrisk avkänning i apparaten, som till exempel Cory Cornelius och hans kollegors bioimpedans. Dessutom måste alla metoder för att identifiera och autentisera smartphone- eller bärbara enheter för m-hälsoappar vara korrekta, tillämpliga på de flesta personer, robusta mot miljöförhållanden, diskreta och motståndskraftiga mot olika attacker.  Mycket av informationen-oavsett om fysiologiska, beteendemässiga, eller sociala samlas in av mHälso-system är känslig och mycket personlig. Uppgifterna måste förbli konfidentiella, omfattas av riktlinjer och mekanismer för åtkomstkontroll och anonyma när de används för forskning och folkhälsoändamål där individuella identiteter inte är nödvändiga. Mobilsensordata ger forskare oöverträffade möjligheter att kvantifiera den komplexa temporal dynamiken hos viktiga fysiska, biologiska, beteendemässiga, psykologiska, sociala och miljömässiga faktorer som bidrar till sjukdomar. GPS-data gör det t.ex. möjligt att samla in geoexponeringar (t.ex. närhet till ett tobaksställe för en nyligen avhållsam rökare eller till en snabbmatsrestaurang för en kronisk hjärtmisslyckad patient) och rörelsemönster (t.ex. bilkörning eller fysisk aktivitet) och att studera deras inverkan på hälsan. Men mobilsensordata kan också avslöja privat information om användaren. Till exempel, GPS-data kan avslöja inte bara användarens identitet utan också alla platser användaren har besökt, varav några kan vara privata. Även om GPS stängs av, kan data som samlas in av accelerometrar och gyroskop inbäddade i smartphones och smartwatches för aktivitetsövervakning användas för att karakterisera en persons rörelsemönster. Att dela rådata från mobilsensorer medför således risker för återidentifiering. Att endast dela slutsatser på hög nivå till exempel, börja/sluta tider hemma eller arbeta – från data kan begränsa sådana risker men också avsevärt begränsa datanyttan.  Mätningar från mobila enheter och bärbara sensorer kan ge unik synlighet i en användares hälsostatus, stress, beroendeframkallande beteende, äta mönster, stillasittande beteende, geo-exponeringar och dagliga sociala interaktioner. Sådana data kan hjälpa forskare att bättre förstå etiologin av komplexa mänskliga sjukdomar som orsakar mer än hälften av alla dödsfall i USA. Att dela dessa uppgifter innebär dock också nya integritetsutmaningar. Till exempel, ljuddata kan avslöja konversations- och emotionella egenskaper, exponering för TV-programmering och annonser, och videospel och andra aktiviteter, men det kan också fånga privata och intima detaljer. Det finns ett behov av teknik som minskar riskerna för beteende integritet avslöjande samtidigt stödja hälso- eller wellness mål för vilka data samlas in. Till exempel skulle ljudbehandling i realtid kunna användas för att extrahera relevanta hälsoinferenser samtidigt kassera känsligt innehåll, men skulle kräva förbättrade algoritmer. På samma sätt kan andningsmönster användas för att sluta konversationsepisoder 10 men skulle kräva att man använder andningssensorer och skulle inte fånga vare sig konversationsinnehåll eller högtalares identiteter.  En viktig fördel med m-hälsosensorer är att samma sensor kan användas för att dra slutsatser om olika beteenden. Till exempel, elektrokardiografi kan användas för att övervaka kardiovaskulär hälsa, men EKG kan också användas för att dra slutsatser stressnivå och användningen av vissa läkemedel, sådana många m-hälsofördelar kommer att levereras till användare, vårdgivare, och leverantörer via smartphone-appar. Dessa appar kan › använda telefonens sensorer för att spela in ljud, ta foton eller spela in rörelse; › kommunicera med andra sensorenheter som bärs på huden eller samla hälsorelaterad information från närliggande sensorer som t.ex. känner av föroreningar i luften; eller
Kotz m.fl. fokus på integritet och säkerhet utmaningar mHälsa teknik REF.
Privacy and Security in Mobile Health: A Research Agenda
{'venue': 'Computer', 'journal': 'Computer', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}