論文の概要: When Care Expands and Control Declines: Understanding Digital Privacy in End-of-Life Care
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25773v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 04:38:09 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-20 22:07:31.235259
- Title: When Care Expands and Control Declines: Understanding Digital Privacy in End-of-Life Care
- Title(参考訳): ケアの拡大とコントロールが下降する時--終末期ケアにおけるデジタルプライバシの理解
- Abstract要約: 終末期の患者は、病院のポータル、生理モニタリング装置、消費者健康アプリケーション、終末期医療プラットフォームを通じて、広範なデジタルヘルスデータを生成する。
しかし、これらのデータを制御する能力は、ターミナルケアの構造的条件によって体系的に損なわれている。
本研究では,終末期における患者のデジタルプライバシ状況と主観的態度について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.88558005740545
- License:
- Abstract: Terminally ill patients generate extensive digital health data through hospital portals, physiological monitoring devices, consumer health applications, and end-of-life care platforms. Yet their ability to control this data is systematically undermined by the structural conditions of terminal care. Through semi-structured in-depth interviews with 21 terminally ill patients, 11 family caregivers, and 8 physicians recruited from tertiary hospitals, this study examines the digital privacy circumstances and subjective attitudes of patients in end-of-life contexts. Thematic analysis reveals five structural dimensions of digital privacy challenge: continuous bodily digitization without meaningful informed consent; cognitive decline driving involuntary proxy control of accounts; inferential data generation exceeding patients' epistemic boundaries; dissolution of individual privacy boundaries amid relational network restructuring; and the absence of institutional governance over post-mortem data. Patient privacy attitudes span three profiles: fundamental absence of privacy awareness, sustained active management under severe tool constraints, and perception of problems followed by resigned abandonment. Interviews with caregivers and physicians reveal benevolent substitution in the name of care needs, expansion of access beyond the initial task, and unresolved boundaries under absent institutional guidance. These findings reveal a compounding privacy vulnerability unique to end-of-life contexts and call for privacy-by-design principles, granular permission mechanisms, and institutional governance frameworks tailored to the needs of dying patients.
- Abstract(参考訳): 終末期の患者は、病院のポータル、生理モニタリング装置、消費者健康アプリケーション、終末期医療プラットフォームを通じて、広範なデジタルヘルスデータを生成する。
しかし、これらのデータを制御する能力は、ターミナルケアの構造的条件によって体系的に損なわれている。
本研究は, 終末期患者21名, 介護者11名, 医師8名を対象に, 終末期患者のデジタルプライバシ状況と主観的態度について検討した。
セマティック・アナリティクス(Thematic analysis)は、デジタルプライバシの5つの構造的側面を明らかにしている: 有意義なインフォームド・コンセンサスのない継続的身体的デジタル化、アカウントの認知的低下による不随意のプロキシ制御、患者のてんかんの境界を超える推論データ生成、リレーショナル・ネットワークの再構築に伴う個人のプライバシー境界の解消、そして死後データに対する制度的ガバナンスの欠如。
患者のプライバシーに対する態度は、基本的なプライバシー意識の欠如、厳格なツール制約の下で活動的な管理を維持すること、問題に対する認識の後に放棄されるという3つのプロファイルにまたがっている。
介護者や医師とのインタビューは、ケアニーズ名において好意的な置換、初期業務を超えてのアクセスの拡大、不在の制度的指導の下で未解決の境界を明らかにしている。
これらの結果から、終末期のコンテキストに特有の複雑なプライバシーの脆弱性が明らかとなり、プライバシ・バイ・デザインの原則、詳細なパーミッション・メカニズム、死亡患者のニーズに合わせた制度的なガバナンス・フレームワークが求められた。
関連論文リスト
- Privacy-Preserving Patient Identity Management Framework for Secure Healthcare Access [0.0]
本稿では、医療の運用および規制要件に特化して、プライバシ保護、患者中心のアイデンティティ管理フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ルート付き信頼アンカー、匿名の偽名、条件付きトレーサビリティメカニズムを通じて、運用上の信頼性と強力なプライバシ保護のバランスをとる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-07T02:47:29Z) - Single-Pixel Vision-Language Model for Intrinsic Privacy-Preserving Behavioral Intelligence [55.512671026669516]
安全な環境モニタリングを再現する新しいフレームワークSP-VLM(Single-Pixel Vision-Language Model)を提案する。
それは本質的に低次元の1ピクセルのモダリティを通して人間のダイナミクスを捉えることによって、固有のプライバシ・バイ・デザインを実現する。
いずれにせよ,SP-VLMは意味ある行動意味を抽出し,ロバストな異常検出,数え方,行動理解を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-21T09:11:26Z) - Privacy at Scale in Networked Healthcare [1.0195618602298682]
デジタル化されたネットワーク医療は、早期発見、精密治療、継続的なケアを約束する。
しかし、プライバシーの損失とコンプライアンスのリスクも拡大している。
私たちは、サイロ化されたアプリケーション固有の保護から、大規模なプライバシ・バイ・デザインへの移行を議論しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-07T17:58:58Z) - Stakeholder Perspectives on Humanistic Implementation of Computer Perception in Healthcare: A Qualitative Study [1.2144656790395498]
デジタル表現型、感情コンピューティングおよび関連する受動的センシングアプローチは、医療をパーソナライズする前例のない機会を提供する。
これらのツールは、プライバシ、偏見、共感的、関係中心のプラクティスの侵食に関する懸念を喚起する。
本研究はCP技術の患者医療への統合に関する主要な利害関係者の視点に関する最初の根拠に基づく考察である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-04T16:01:56Z) - Differential Privacy-Driven Framework for Enhancing Heart Disease Prediction [7.473832609768354]
マシンラーニングは医療において重要であり、パーソナライズされた治療、早期疾患の検出、予測分析、画像解釈、薬物発見、効率的な手術、患者のモニタリングをサポートする。
本稿では、差分プライバシーとフェデレーション学習を含む機械学習手法を用いて、プライバシ保護モデルを開発する。
その結果、差分プライバシーを持つフェデレーション学習モデルを用いることで、テスト精度が85%向上し、患者データがプロセスを通して安全でプライベートであることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-25T01:27:40Z) - Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [58.61680631581921]
メンタルヘルス障害は、深い個人的・社会的負担を生じさせるが、従来の診断はリソース集約的でアクセシビリティが制限される。
本稿では、これらの課題を考察し、匿名化、合成データ、プライバシー保護トレーニングを含む解決策を提案する。
臨床的な意思決定をサポートし、メンタルヘルスの結果を改善する、信頼できるプライバシを意識したAIツールを進化させることを目標としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-01T15:10:02Z) - S3PHER: Secure and Searchable System for Patient-driven HEalth data shaRing [0.0]
患者と介護者の健康データを共有するための現在のシステムは、プライバシ、機密性、同意管理といった重要なセキュリティ要件を完全には解決していない。
S3PHERは、医療データを共有するための新しいアプローチであり、患者にデータにアクセスする人、データにアクセスする人、そしていつアクセスされるかを制御する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T13:31:50Z) - RECAP-KG: Mining Knowledge Graphs from Raw GP Notes for Remote COVID-19
Assessment in Primary Care [45.43645878061283]
本稿では,患者相談の前後に書かれた生のGP医療ノートから知識グラフ構築を行うフレームワークを提案する。
私たちの知識グラフには、既存の患者の症状、その持続時間、重症度に関する情報が含まれています。
本フレームワークを英国における新型コロナウイルス患者の相談ノートに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-17T23:35:51Z) - Optimal discharge of patients from intensive care via a data-driven
policy learning framework [58.720142291102135]
退院課題は、退院期間の短縮と退院決定後の退院や死亡のリスクとの不確実なトレードオフに対処することが重要である。
本研究は、このトレードオフを捉えるためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを導入し、最適放電タイミング決定を推奨する。
データ駆動型アプローチは、患者の生理的状態を捉えた同種で離散的な状態空間表現を導出するために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T04:39:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。