Health Information Exchange & Interoperability for Better Health Outcomes, and Information Security and Privacy (August 7, 2019)
•
1 like•554 views
Presented at the Second Growing e-Health Expertise, Knowledge and Skills (GEEKS) Program, Department of Disease Control, Ministry of Public Health, Bangkok, Thailand on August 7, 2019
Recommended
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to Health Information Exchange & Interoperability for Better Health Outcomes, and Information Security and Privacy (August 7, 2019)
Similar to Health Information Exchange & Interoperability for Better Health Outcomes, and Information Security and Privacy (August 7, 2019) (20)
More from Nawanan Theera-Ampornpunt
More from Nawanan Theera-Ampornpunt (20)
Health Information Exchange & Interoperability for Better Health Outcomes, and Information Security and Privacy (August 7, 2019)
- 1. การแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพ และความปลอดภัยของข้อมูล (Health Information Exchange & Interoperability for Better Health Outcomes, and Information Security and Privacy) Nawanan Theera-Ampornpunt, M.D., Ph.D. www.SlideShare.net/Nawanan
- 2. 2 • Health IT & Digital Transformation • Health Information Exchange • Personal Health Records • Health Data Privacy & Security Outline
- 3. 3 What words come to mind when you hear... Digital Health Transformation
- 5. 5 http://www.ibtimes.com/google-deepminds-alphago-program-defeats-human-go-champion-first-time-ever-2283700 http://deepmind.com/ http://socialmediab2b.com An Era of Smart Machines
- 6. 6englishmoviez.com Rise of the Machines?
- 8. 8 “Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it...” -- Dan Ariely @danariely (2013) Substitute “Big data” with “AI”, “Blockchain”, “IoT” of your choice. -- Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
- 9. 9 Hype vs. Hope Jeremy Kemp via http://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle http://www.gartner.com/technology/research/methodologies/hype-cycle.jsp
- 10. 10 Gartner Hype Cycle 2017 https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/
- 12. 12 A Real-Life Personal Story of My Failure (as a Doctor and as a Son) in Misdiagnosing My Mom Would AI Help?
- 13. 13 • Nothing is certain in medicine & health care • Large variations exist in patient presentations, clinical course, underlying genetic codes, patient & provider behaviors, biological responses & social contexts Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
- 14. 14 • Most diseases are not diagnosed by diagnostic criteria, but by patterns of clinical presentation and perceived likelihood of different diseases given available information (differential diagnoses) • Human is good at pattern recognition, while machine is good at logic & computations Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
- 15. 15 • Machines are (at best) as good as the input data –Not everything can be digitized or digitally acquired –Not everything digitized is accurate (“Garbage In, Garbage Out”) • Experience, context & human touch matters Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
- 17. 17 Why Aren’t We Talk About These Words? http://hcca-act.blogspot.com/2011/07/reflections-on-patient-centred-care.html
- 18. 18 The Goal of Health Care The answer is already obvious... “Health” “Care”
- 19. 19 • Safe • Timely • Effective • Patient-Centered • Efficient • Equitable Institute of Medicine, Committee on Quality of Health Care in America. Crossing the quality chasm: a new health system for the 21st century. Washington, DC: National Academy Press; 2001. 337 p. High Quality Care
- 20. 20 20 20 WHO (2009) Components of Health Systems
- 21. 21 21 21 WHO (2009) WHO Health System Framework
- 22. 22 (IOM, 2001)(IOM, 2000) (IOM, 2011) Landmark Institute of Medicine Reports
- 23. 23 Image Source: (Left) http://docwhisperer.wordpress.com/2007/05/31/sleepy-heads/ (Right) http://graphics8.nytimes.com/images/2008/12/05/health/chen_600.jpg To Err is Human 1: Attention
- 24. 24Image Source: Suthan Srisangkaew, Department of Pathology, Facutly of Medicine Ramathibodi Hospital To Err is Human 2: Memory
- 25. 25 • Medication Errors –Drug Allergies –Drug Interactions • Ineffective or inappropriate treatment • Redundant orders • Failure to follow clinical practice guidelines Common Errors
- 26. 26 Being Smart #3: “To Err is Human”
- 27. 27 External Memory Knowledge Data Long Term Memory Knowledge Data Inference DECISION PATIENT Perception Attention Working Memory CLINICIAN Elson, Faughnan & Connelly (1997) Clinical Decision Making
- 28. 28 Example of “Alerts & Reminders” Reducing Errors through Alerts & Reminders
- 30. 30 ภาพรวมของงานด้าน Health IT Intra-Hospital IT • Electronic Health Records & Health IT for Quality & Safety • Digital Transformation • AI, Data Analytics • Hospital IT Quality Improvement (HA-IT) Inter-Hospital IT • Health Information Exchange (HIE) Extra-Hospital IT • Patients: Personal Health Records (PHRs) • Public Health: Disease Surveillance & Analytics Patient at Home
- 31. 31 Strategic Operational ClinicalAdministrative LIS Health Information ExchangeBusiness Intelligence Word Processor Social Media PACS Personal Health Records Clinical Decision Support Systems Computerized Physician Order Entry Electronic Health Records Admission-Discharge-Transfer Master Patient Index Enterprise Resource Planning Vendor-Managed Inventory Customer Relationship Management 4 Quadrants of Hospital IT
- 32. 32 ภาพรวมของงานด้าน Health IT Intra-Hospital IT • Electronic Health Records & Health IT for Quality & Safety • Digital Transformation • AI, Data Analytics • Hospital IT Quality Improvement (HA-IT) Inter-Hospital IT • Health Information Exchange (HIE) Extra-Hospital IT • Patients: Personal Health Records (PHRs) • Public Health: Disease Surveillance & Analytics Patient at Home
- 34. 34 Hospital A Hospital B Clinic D Policymakers Patient at Home Hospital C HIE Platform Health Information Exchange (HIE)
- 35. 35 The National Alliance for Health Information Technology (Report to ONC in 2008) • HIE: “The electronic movement of health-related information among organizations according to nationally recognized standards” Hersh (2009) • HIE: “The exchange of health information for patient care across traditional business boundaries in health care” Emphasis in the definitions added by the presenter. Health Information Exchange (HIE)
- 36. 36 The National Alliance for Health Information Technology (Report to ONC in 2008) • PHR: “An electronic record of health-related information on an individual that conforms to nationally recognized interoperability standards and that can be drawn from multiple sources while being managed, shared, and controlled by the individual” Emphasis in the definitions added by the presenter. Personal Health Records (PHRs)
- 37. 37 Hersh (2009) • PHR: “Patient-controlled aspect of the health record, which may or may not be tethered to one or more EHRs from health care delivery organizations” Markle Foundation’s Connecting for Health (2003) • PHR: “An electronic application through which individuals can access, manage and share their health information, and that of others for whom they are authorized, in a private, secure, and confidential environment” Emphasis in the definitions added by the presenter. Personal Health Records (PHRs)
- 38. 38 Tang et al. (2006) Personal Health Records (PHRs)
- 39. 39 Kaelber et al. (2008) Personal Health Records (PHRs)
- 40. 40 Electronic Health Records (EHRs) (ระเบียนสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์) Electronic Medical Records (EMRs) (เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์) ▪ เวชระเบียนที่มีข้อมูลประวัติสุขภาพของผู้ป่วยในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ ที่ สถานพยาบาลเก็บบันทึกและใช้ในการดูแลผู้ป่วย Personal Health Records (PHRs) (ระเบียนสุขภาพส่วนบุคคล) ▪ ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ ที่ผู้ป่วยเข้าถึงได้ และผู้ป่วย สามารถควบคุมดูแล จัดการ และแลกเปลี่ยนข้อมูลกับผู้อื่นได้ ▪ ไม่ว่าจะมีแหล่งที่มาจากข้อมูลในระบบสารสนเทศ (EHRs) ของสถานพยาบาล โดยตรง ข้อมูลจากการบันทึกของผู้ป่วยเอง หรือจากแหล่งอื่นก็ตาม ▪ ทั้งนี้ รวมถึงกรณีที่ผู้แทนโดยชอบธรรมเป็นผู้ใช้งานแทนผู้ป่วยด้วย เสนอความหมายโดย นพ.นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์ เพื่อประโยชน์ในการขับเคลื่อนงานด้านeHealth ของกระทรวงสาธารณสุขในระยะแรกเท่านั้น ข้อเสนอความหมายของคาต่างๆ
- 41. 41 Health Information Exchange (HIE) (การแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพระหว่างหน่วยงาน) ▪ การแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยระหว่างหน่วยงานในระบบ สุขภาพ เพื่อการดูแลผู้ป่วยและการจัดการระบบสุขภาพ เสนอความหมายโดย นพ.นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์ เพื่อประโยชน์ในการขับเคลื่อนงานด้านeHealth ของกระทรวงสาธารณสุขในระยะแรกเท่านั้น ข้อเสนอความหมายของคาต่างๆ
- 42. 42 Areas of Health Informatics Patients & Consumers Providers & Patients Healthcare Managers, Policy- Makers, Payers, Epidemiologists, Researchers Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018) Clinical Informatics Public Health Informatics Consumer Health Informatics
- 43. 43 Incarnations of Health IT Clinical Informatics Public Health Informatics Consumer Health Informatics HIS/CIS EHRs Computerized Physician Order Entry (CPOE) Clinical Decision Support Systems (CDS) (including AI) Closed Loop Medication PACS/RIS LIS Nursing Apps Disease Surveillance (Active/Passive) Business Intelligence & Dashboards Telemedicine Real-time Syndromic Surveillance mHealth for Public Health Workers & Volunteers PHRs Health Information Exchange (HIE) eReferral mHealth for Consumers Wearable Devices Social Media Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
- 44. 44 Where We Are Today... Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018) Clinical Informatics Public Health Informatics Consumer Health Informatics Technology that focuses on the sick, not the healthy Silos of data within hospitalPoor/unstructured data quality Lack of health data outside hospital Poor data integration across hospitals/clinics Poor data integration for monitoring & evaluation Poor data quality (GIGO) Finance leads clinical outcomes Poor IT change management Cybersecurity & privacy risks Few real examples of precision medicine Little access to own health data Poor patient engagement Poor accuracy of wearables Lack of evidence for health values Health literacy Information Behavioral change Few standards Lack of health IT governance
- 45. 45 Healthtech Startup Ecosystem www.facebook.com/HealthTechThailand/ No endorsements implied
- 46. 46WHO & ITU Achieving Health Information Exchange (HIE)
- 48. 48 Myths • We don’t need standards • Standards are IT people’s jobs • We should exclude vendors from this • We need the same software to share data • We need to always adopt international standards • We need to always use local standards Theera-Ampornpunt (2011) Myths & Truths about Standards
- 49. 49 Necessary Standards in Health IT Functional Semantic Syntactic Technical Standards (TCP/IP, encryption, security) Exchange Standards (HL7 V2, HL7 V3 Messaging, HL7 CDA, HL7 FHIR, DICOM) Vocabularies, Terminologies, Coding Systems (ICD-10, ICD-9, CPT, SNOMED CT, LOINC) Information Models (HL7 V3 RIM, ASTM CCR, HL7 CCD) Standard Data Sets Functional Standards (HL7 EHR Functional Specifications) Some may be hybrid: e.g. HL7 V3, HL7 CCD Unique ID
- 50. 50 • CDS as a replacement or supplement of clinicians? – The demise of the “Greek Oracle” model (Miller & Masarie, 1990) The “Greek Oracle” Model The “Fundamental Theorem” Model Friedman (2009) Wrong Assumption Correct Assumption Clinical Decision Support Systems (CDS)
- 51. 51 Envisioning a Smart Health Thailand
- 53. 53 Information Security & Privacy นพ.นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์ 7 ส.ค. 2562 http://www.slideshare.net/nawanan
- 57. 57 ▪ Confidentiality (ข้อมูลความลับ) ▪ Integrity (การแก้ไข/ลบ/เพิ่มข้อมูลโดยมิชอบ) ▪ Availability (ระบบล่ม ใช้การไม่ได้) สิ่งที่เป็นเป้าหมายการโจมตี: CIA Triad
- 58. 58 ▪ Information risks ▪ Unauthorized access & disclosure of confidential information ▪ Unauthorized addition, deletion, or modification of information ▪ Operational risks ▪ System not functional (Denial of Service - DoS) ▪ System wrongly operated ▪ Personal risks ▪ Identity thefts ▪ Financial losses ▪ Disclosure of information that may affect employment or other personal aspects (e.g. health information) ▪ Physical/psychological harms ▪ Organizational risks ▪ Financial losses ▪ Damage to reputation & trust ผลกระทบ/ความเสียหาย
- 59. 59 ผลกระทบ/ความเสียหาย • ความลับถูกเปิดเผย • ความเสี่ยงต่อชีวิต สุขภาพ จิตใจ การเงิน และ การงานของบุคคล • ระบบล่ม การให้บริการมีปัญหา • ภาพลักษณ์ขององค์กรเสียหาย
- 60. 60 แหล่งที่มาของการโจมตี • Hackers • Viruses & Malware • ระบบที่มีปัญหาข้อผิดพลาด/ช่องโหว่ • Insiders (บุคลากรที่มีเจตนาร้าย) • การขาดความตระหนักของบุคลากร • ภัยพิบัติ
- 63. 63 ▪ Privacy: “The ability of an individual or group to seclude themselves or information about themselves and thereby reveal themselves selectively.” (Wikipedia) ▪ Security: “The degree of protection to safeguard ... person against danger, damage, loss, and crime.” (Wikipedia) ▪ Information Security: “Protecting information and information systems from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, perusal, inspection, recording or destruction” (Wikipedia) Security & Privacy
- 65. 65 หลักจริยธรรมที่เกี่ยวกับ Privacy • Autonomy (หลักเอกสิทธิ์/ความเป็นอิสระของผู้ป่วย) • Beneficence (หลักการรักษาประโยชน์สูงสุดของผู้ป่วย) • Non-maleficence (หลักการไม่ทาอันตรายต่อผู้ป่วย) “First, Do No Harm.”
- 66. 66 Hippocratic Oath ... What I may see or hear in the course of treatment or even outside of the treatment in regard to the life of men, which on no account one must spread abroad, I will keep myself holding such things shameful to be spoken about. ... http://en.wikipedia.org/wiki/Hippocratic_Oath
- 67. 67 กฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ Privacy • พรบ.สุขภาพแห่งชาติ พ.ศ. 2550 • มาตรา 7 ข้อมูลด้านสุขภาพของบุคคล เป็นความลับส่วน บุคคล ผู้ใดจะนาไปเปิดเผยในประการที่น่าจะทาให้บุคคลนั้น เสียหายไม่ได้ เว้นแต่การเปิดเผยนั้นเป็นไปตามความประสงค์ ของบุคคลนั้นโดยตรง หรือมีกฎหมายเฉพาะบัญญัติให้ต้อง เปิดเผย แต่ไม่ว่าในกรณีใด ๆ ผู้ใดจะอาศัยอานาจหรือสิทธิ ตามกฎหมายว่าด้วยข้อมูลข่าวสารของราชการหรือกฎหมาย อื่นเพื่อขอเอกสารเกี่ยวกับข้อมูลด้านสุขภาพของบุคคลที่ไม่ใช่ ของตนไม่ได้
- 68. 68 ประมวลกฎหมายอาญา • มาตรา 323 ผู้ใดล่วงรู้หรือได้มาซึ่งความลับของผู้อื่นโดยเหตุที่เป็น เจ้าพนักงานผู้มีหน้าที่ โดยเหตุที่ประกอบอาชีพเป็นแพทย์ เภสัชกร คนจาหน่ายยา นางผดุงครรภ์ ผู้พยาบาล...หรือโดยเหตุที่เป็นผู้ช่วย ในการประกอบอาชีพนั้น แล้วเปิดเผยความลับนั้นในประการที่ น่าจะเกิดความเสียหายแก่ผู้หนึ่งผู้ใด ต้องระวางโทษจาคุกไม่เกิน หกเดือน หรือปรับไม่เกินหนึ่งพันบาท หรือทั้งจาทั้งปรับ • ผู้รับการศึกษาอบรมในอาชีพดังกล่าวในวรรคแรก เปิดเผย ความลับของผู้อื่น อันตนได้ล่วงรู้หรือได้มาในการศึกษาอบรมนั้น ในประการที่น่าจะเกิดความเสียหายแก่ผู้หนึ่งผู้ใดต้องระวางโทษ เช่นเดียวกัน
- 70. 70 Cybersecurity & Data Protection
- 71. 71 แนวทางการคุ้มครอง Privacy • Informed consent • Privacy culture • User awareness building & education • Organizational policy & regulations ▪ Enforcement ▪ Ongoing privacy & security assessments, monitoring, and protection
- 73. 73 Alice Simplified Attack Scenarios Server Bob Eve/Mallory
- 74. 74 Alice Simplified Attack Scenarios Server Bob - Physical access to client computer - Electronic access (password) - Tricking user into doing something (malware, phishing & social engineering) Eve/Mallory
- 75. 75 Alice Simplified Attack Scenarios Server Bob - Intercepting (eavesdropping or “sniffing”) data in transit - Modifying data (“Man-in-the-middle” attacks) - “Replay” attacks Eve/Mallory
- 76. 76 Alice Simplified Attack Scenarios Server Bob - Unauthorized access to servers through - Physical means - User accounts & privileges - Attacks through software vulnerabilities - Attacks using protocol weaknesses - DoS / DDoS attacks Eve/Mallory
- 77. 77 Alice Simplified Attack Scenarios Server Bob Other & newer forms of attacks possible Eve/Mallory
- 78. 78 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob Administrative Security - Security & privacy policy - Governance of security risk management & response - Uniform enforcement of policy & monitoring - Disaster recovery planning (DRP) & Business continuity planning/management (BCP/BCM) - Legal obligations, requirements & disclaimers
- 79. 79 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob Physical Security - Protecting physical access of clients & servers - Locks & chains, locked rooms, security cameras - Mobile device security - Secure storage & secure disposition of storage devices
- 80. 80 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob User Security - User account management - Strong p/w policy (length, complexity, expiry, no meaning) - Principle of Least Privilege - “Clear desk, clear screen policy” - Audit trails - Education, awareness building & policy enforcement - Alerts & education about phishing & social engineering
- 81. 81 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob System Security - Antivirus, antispyware, personal firewall, intrusion detection/prevention system (IDS/IPS), log files, monitoring - Updates, patches, fixes of operating system vulnerabilities & application vulnerabilities - Redundancy (avoid “Single Point of Failure”) - Honeypots
- 82. 82 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob Software Security - Software (clients & servers) that is secure by design - Software testing against failures, bugs, invalid inputs, performance issues & attacks - Updates to patch vulnerabilities
- 83. 83 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob Network Security - Access control (physical & electronic) to network devices - Use of secure network protocols if possible - Data encryption during transit if possible - Bandwidth monitoring & control
- 84. 84 Alice Safeguarding Against Attacks Server Bob Database Security - Access control to databases & storage devices - Encryption of data stored in databases if necessary - Secure destruction of data after use - Access control to queries/reports - Security features of database management systems (DBMS)
- 85. 85 User Account Security So, two informaticians walk into a bar... The bouncer says, "What's the password." One says, "Password?" The bouncer lets them in. Credits: @RossMartin & AMIA (2012)
- 86. 86 ▪ Access control ▪ Selective restriction of access to the system ▪ Role-based access control ▪ Access control based on the person’s role (rather than identity) ▪ Audit trails ▪ Logs/records that provide evidence of sequence of activities User Security
- 87. 87 ▪ Identification ▪ Identifying who you are ▪ Usually done by user IDs or some other unique codes ▪ Authentication ▪ Confirming that you truly are who you identify ▪ Usually done by keys, PIN, passwords or biometrics ▪ Authorization ▪ Specifying/verifying how much you have access ▪ Determined based on system owner’s policy & system configurations ▪ “Principle of Least Privilege” User Security
- 88. 88 User Account Security https://www.thaicert.or.th/downloads/files/BROCHURE_security_awareness.png
- 89. 89 ▪ ความยาว 8 ตัวอักษรขึ้นไป ▪ ความซับซ้อน: 3 ใน 4 กลุ่มตัวอักษร ▪ Uppercase letters ▪ Lowercase letters ▪ Numbers ▪ Symbols ▪ ไม่มีความหมาย (ป้องกัน “Dictionary Attacks”) ▪ ไม่ใช่ simple patterns (12345678, 11111111) ▪ ไม่เกี่ยวกับข้อมูลส่วนตัวที่คนสนิทอาจรู้ (เช่น วันเกิด ชื่อคนในครอบครัว ชื่อสัตว์เลี้ยง) Passwords
- 90. 90 Clear Desk, Clear Screen Policy http://pixabay.com/en/post-it-sticky-note-note-corner-148282/
- 91. 91 Ransomware
- 92. 92 The Day We All WannaCry’ed http://www.mirror.co.uk/news/uk-news/ransomware-nhs-cyber-attack-live-10409420
- 94. 94 ▪ Most common reason for security bugs is invalid programming assumptions that attackers will look for ▪ Weak input checking ▪ Buffer overflow ▪ Integer overflow ▪ Race condition (Time of Check / Time of Use vulnerabilities) ▪ Running programs in new environments Software Security Adapted from Nicholas Hopper’s teaching slides for UMN Computer Security Class Fall 2006 CSCI 5271
- 95. 95 ▪ Defense in Depth ▪ Multiple layers of security defense are placed throughout a system to provide redundancy in the event a security control fails ▪ Secure the weakest link ▪ Promote privacy ▪ Trust no one Secure Software Design Principles Saltzer & Schroeder (1975), Viega & McGraw (2000) Adapted from Nicholas Hopper’s teaching slides for UMN Computer Security Class Fall 2006 CSCI 5271 http://en.wikipedia.org/wiki/Defense_in_depth_(computing)
- 96. 96 ▪ Modular design ▪ Check error conditions on return values ▪ Validate inputs (whitelist vs. blacklist) ▪ Avoid infinite loops, memory leaks ▪ Check for integer overflows ▪ Language/library choices ▪ Development processes Secure Software Best Practices Adapted from Nicholas Hopper’s teaching slides for UMN Computer Security Class Fall 2006 CSCI 5271
- 97. 97 How to Deal with Security
- 98. 98 How to Deal with Security