Pereiti prie turinio
JAV administracija reikalauja federalinių darbuotojų medicininių duomenų
Europa

JAV administracija reikalauja federalinių darbuotojų medicininių duomenų

3 min. skaitymo
✍️ Trumpai

JAV administracija siekia gauti didelį kiekį medicininių duomenų iš federalinių darbuotojų ir pensininkų, kas kelia didelį susirūpinimą dėl privatumo ir duomenų saugumo. Ši iniciatyva gali paveikti daugiau nei 8 milijonus žmonių ir reikalauja atsakomybės iš sveikatos draudimo bendrovių.

🇱🇹 Ką tai reiškia Lietuvai?

Ši JAV administracijos iniciatyva dėl medicininių duomenų rinkimo gali turėti įtakos Lietuvai, ypač kalbant apie duomenų privatumo ir saugumo standartus. Jei JAV imsis griežtesnių priemonių, tai gali paskatinti ir Europos Sąjungą peržiūrėti savo politiką šioje srityje, kas gali paveikti Lietuvos gyventojų teises ir saugumą. Be to, didėjantis dėmesys duomenų apsaugai gali turėti ekonominį poveikį, nes Lietuvos įmonės, dirbančios su tarptautiniais klientais, gali privalėti

Sentimentas Neigiamas
Politinis spektras
Kairė Centro kairė Centras Centro dešinė Dešinė
Geopolitinė kryptis Subalansuota
Šrifto dydis:

Jungtinių Valstijų administracija siekia, kad sveikatos draudimo bendrovės pateiktų didelį kiekį jautrių ir identifikuojamų medicininių duomenų apie milijonus federalinių darbuotojų, pensininkų ir jų šeimos narių. Šis žingsnis kelia didelį susirūpinimą teisės ir sveikatos politikos ekspertams.

Neįprasta iniciatyva

Šis neįprastas pasiūlymas buvo tyliai paskelbtas per trumpą pranešimą iš Žmogiškųjų išteklių valdybos (OPM) praėjusių metų gruodį. OPM nurodė, kad siekia gauti „paslaugų naudojimo ir kainų duomenis“, kurie būtų renkami iš medicininių įrašų, tokių kaip „medicininiai reikalavimai, vaistų reikalavimai, apsilankymų duomenys ir teikėjų duomenys“. Ši informacija leistų federalinei valdžiai gauti prieigą prie darbuotojų išrašytų receptų, jų diagnozių, teikėjų informacijos, gydytojų pastabų, gydymo ir vizitų santraukų bei kitų jautrių sveikatos duomenų.

Pasekmės ir iššūkiai

Pasak ekspertų, OPM trumpas paaiškinimas dėl duomenų rinkimo, kuris vyks kas mėnesį, yra neaiškus ir platus. Agentūra teigia, kad šie duomenys yra reikalingi siekiant stebėti socialinių išmokų programas ir „užtikrinti, kad jos siūlytų konkurencingus, kokybiškus ir prieinamus planus“. Tačiau specialistai skeptiškai vertina šį pasiūlymą. Jodi Daniel, skaitmeninės sveikatos strategė, kuri daugiau nei prieš du dešimtmečius padėjo kurti HIPAA privatumo taisykles, teigė, kad „pasiūlymo kalba atrodo labai plati ir apima potencialiai daug informacijos, o pagrindimas yra šviesus“.

Duomenų saugumo baimės

Ekspertai taip pat išreiškė susirūpinimą, kaip JAV administracija gali panaudoti šiuos duomenis. Yra baimės, kad gali būti taikoma politinė represija ar taikymas darbuotojams, kurie siekė tam tikro medicininio gydymo, pavyzdžiui, abortų ar transgenderinės priežiūros. Be to, pažymima, kad nėra aiškių garantijų dėl to, kaip bus tvarkomi šie duomenys.

Reakcija iš sveikatos draudimo bendrovių

Daugelis sveikatos draudimo bendrovių atsisakė komentuoti šį pasiūlymą. Tačiau CVS Health vadovė Melissa Schulman viešai pareiškė: „Mes stipriai rekomenduojame OPM nesiruošti“ įgyvendinti šį pasiūlymą. Schulman išdėstė keletą susirūpinimų, įskaitant HIPAA laikymosi klausimus, OPM teisinės valdžios trūkumą, vartotojų apsaugos stoką, dubliuojančias ataskaitų teikimo reikalavimus ir nuosavybės duomenų problemas.

„Tačiau OPM jau reikalauja, kad draudimo teikėjai dalintųsi tam tikrais duomenimis auditams ir patikrinimams. Tačiau šioje [Informacijos rinkimo užklausoje] aprašyti duomenų rinkimo reikalavimai yra gerokai plačiau ir neįprasta savo apimtimi ir neaiškumu. Vietoj to, kad būtų prašoma būtinų ir orientuotų duomenų audito ar patikrinimo kontekste, OPM siūlo masinį didelių kiekių detalių duomenų rinkimą iš visų [federalinių darbuotojų socialinių išmokų teikėjų]. Tai kelia didelių susirūpinimų“, – sakė Schulman.

Dalintis:
Kaip vertinate šį straipsnį?

Kokia jūsų nuomonė apie JAV administracijos planus rinkti medicininius duomenis?

0 balsų

🤖 Klauskite AI apie šį straipsnį

🔍 Tyrinėkite toliau

Skaitykite toliau