Fugu-MT 論文翻訳(概要): Associating eHealth Policies and National Data Privacy Regulations

論文の概要: Associating eHealth Policies and National Data Privacy Regulations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04089v1
Date: Sun, 27 Feb 2022 21:22:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 15:29:27.712440
Title: Associating eHealth Policies and National Data Privacy Regulations
Title（参考訳）: eヘルスポリシーと国家データプライバシー規制の関連
Authors: Saurav K. Aryal, Peter A. Keiller
Abstract要約: 本プロジェクトは,システムポリシーとプライバシ規制の関連性を評価し,強調することを目的としている。バイアス補正されたCramer's VとThiel's Uテストを使用して、Eヘルスシステムのデータ保護と個人のプライバシーとの間には、弱いゼロな関連が見つかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.713291434132985
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As electronic data becomes the lifeline of modern society, privacy concerns increase. These concerns are reflected by the European Union's enactment of the General Data Protection Regulation (GDPR), one of the most comprehensive and robust privacy regulations globally. This project aims to evaluate and highlight associations between eHealth systems' policies and personal data privacy regulations. Using bias-corrected Cramer's V and Thiel's U tests, we found weak and zero associations between e-health systems' rules and protections for data privacy. A simple decision tree model is trained, which validates the association scores obtained
Abstract（参考訳）: 電子データが現代社会のライフラインとなるにつれ、プライバシーの懸念が高まる。これらの懸念は、世界中で最も包括的で堅牢なプライバシー規制の一つであるGDPR(General Data Protection Regulation)の制定によって反映されている。このプロジェクトの目的は、eHealthシステムと個人データプライバシ規制の関連性を評価し、強調することである。バイアス補正されたCramerのVテストとThielのUテストを使用して、eヘルスシステムのルールとデータプライバシ保護との間には、弱くゼロな関連性が見つかった。簡単な決定木モデルを訓練し、得られた関連スコアを検証する

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