حکمرانی دادههای سلامت در عصر هوش مصنوعی: چالشها، الزامات و دلالتهای سیاستی برای نظامهای سلامت ایمن و دادهمحور
ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها,
دوره 14 شماره 1 (1405),
16 اکتبر 2026
,
صفحه 31-43
https://doi.org/10.22037/iipm.v14i1.53170
چکیده
سابقه و هدف: حکمرانی دادههای سلامت بهعنوان یکی از ارکان اساسی نظام اطلاعات سلامت، نقش مهمی در کیفیت، دسترسپذیری، اشتراکگذاری و استفاده مجدد از دادهها و در نتیجه توسعه کاربردهای دادهمحور و هوش مصنوعی ایفا میکند. این مطالعه با هدف بررسی ابعاد نظری، نهادی و اجرایی حکمرانی دادههای سلامت و تحلیل وضعیت محیط دادهای ایران در ارتباط با توسعه هوش مصنوعی در سلامت انجام شد.
روش کار: مطالعه حاضر با رویکرد مرور حیطهای و براساس چارچوب ششمرحلهای آرکسی و اومالی انجام شد. همچنین، برای ارزیابی وضعیت محیط دادهای ایران از شاخص موجودی دادههای باز (ODIN) و شاخص عملکرد آماری (SPI) بانک جهانی استفاده شد.
یافتهها: نتایج نشان داد حکمرانی دادههای سلامت مفهومی چندبعدی است و علاوه بر کیفیت، امنیت و دسترسی به دادهها، مؤلفههایی نظیر فراداده، تعاملپذیری، استفاده ثانویه از داده، حریم خصوصی، شفافیت و پاسخگویی را در بر میگیرد. همچنین، رابطهای دوسویه میان حکمرانی داده و هوش مصنوعی وجود دارد؛ بهگونهای که حکمرانی مؤثر داده پیشنیاز توسعه سامانههای هوش مصنوعی قابل اعتماد است. بر اساس شاخص ODIN، ایران در سال ۲۰۲۲ رتبه ۱۳۵ از میان ۱۹۵ کشور را کسب کرد. در حوزههای سلامت، امتیاز «امکانات سلامت»، «پیامدهای سلامت» و «سلامت باروری» بهترتیب ۳۵، ۲۵ و ۴۵ بود. همچنین، امتیاز کلی ایران در شاخص SPI برابر 5/63 و پایینترین امتیاز مربوط به زیرساخت داده 50 بود.
نتیجهگیری: چالش اصلی حکمرانی داده در ایران صرفاً تولید داده نیست، بلکه ارتقای پوشش، استانداردسازی، تعاملپذیری، دسترسپذیری و استفاده مجدد از دادههاست. توسعه هوش مصنوعی در سلامت مستلزم تقویت زیرساختهای حکمرانی داده، استانداردهای فراداده، سازوکارهای اشتراکگذاری امن داده و چارچوبهای حقوقی و اخلاقی مرتبط است..
- هوش مصنوعی
- سوگیری الگوریتمی
- حکمرانی دادههای سلامت
- حریم خصوصی
- تعاملپذیری
- ODIN
ارجاع به مقاله
مراجع
1. Gudepu BK, Eichler R. The role of AI in enhancing data governance strategies. International Journal of Acta Informatica. 2024;3(1):169-186. https://www.yuktabpublisher.com/index.php/IJAI/article/view/196
2. Holly L, Thom S, Elzemety M, Murage B, Mathieson K, Iñigo Petralanda MI. Strengthening health data governance: new equity and rights-based principles. International Journal of Health Governance. 2023;28(3):225-237. https://doi.org/10.1108/IJHG-11-2022-0104
3. de Freitas C, Amorim M, Machado H, Teles EL, Baptista MJ, Renedo A, Provoost V, Silva S. Public and patient involvement in health data governance (DATAGov): protocol of a people-centred, mixed-methods study on data use and sharing for rare diseases care and research. BMJ Open. 2021;11(3):e044289. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-044289
4. Kickbusch I, Piselli D, Agrawal A, Balicer R, Banner O, Adelhardt M, Capobianco E, et al. The Lancet and Financial Times Commission on governing health futures 2030: growing up in a digital world. The Lancet. 2021;398(10312):1727-1776. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)01824-9
5. World Health Organization. Health data as a global public good – a call for Health Data Governance. Summit statement. 30 September 2021. https://www.who.int/news-room/articles-detail/health-data-as-a-global-public-good-a-call-for-health-data-governance-30-september
6. Vayena E, Dzenowagis J, Brownstein JS, Sheikh A. Policy implications of big data in the health sector. Bulletin of the World Health Organization. 2018;96(1):66-68. https://doi.org/10.2471/BLT.17.197426
7. Borges do Nascimento IJ, Marcolino MS, Abdulazeem HM, Weerasekara I, Azzopardi-Muscat N, Gonçalves MA, Novillo-Ortiz D. Impact of big data analytics on people’s health: overview of systematic reviews and recommendations for future studies. Journal of Medical Internet Research. 2021;23(4):e27275. https://doi.org/10.2196/27275
8. World Health Organization Regional Office for Europe. Seventy-first Regional Committee for Europe: virtual session, 13–15 September 2021: guide for participants. EUR/RC71/DIV/2. 2021.
9. Organisation for Economic Co-operation and Development. Recommendation of the Council on Health Data Governance. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development; 2016. OECD/LEGAL/0433. OECD official legal instrument
10. Organisation for Economic Co-operation and Development. Health Data Governance for the Digital Age: Implementing the OECD Recommendation on Health Data Governance. Paris: OECD Publishing; 2022. https://doi.org/10.1787/68b60796-en
11. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization; 2021. WHO official publication
12. Zhang J, Zhang ZM. Ethics and governance of trustworthy medical artificial intelligence. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2023;23(1):7. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02103-9
13. Hanna MG, Pantanowitz L, Jackson B, Palmer O, Visweswaran S, Pantanowitz J, Deebajah M, Rashidi HH. Ethical and bias considerations in artificial intelligence/machine learning. Modern Pathology. 2025;38(3):100686. https://doi.org/10.1016/j.modpat.2024.100686
14. Morley J, Murphy L, Mishra A, Joshi I, Karpathakis K. Governing data and artificial intelligence for health care: developing an international understanding. JMIR Formative Research. 2022;6(1):e31623. https://doi.org/10.2196/31623
15. World Health Organization Regional Office for Europe. Health data governance in the age of artificial intelligence: policy imperatives for the WHO European Region. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe; 2025. WHO/EURO:2025-11462-51234-78079.
16. Winter JS, Davidson E. Big data governance of personal health information and challenges to contextual integrity. The Information Society. 2019;35(1):36-51. https://doi.org/10.1080/01972243.2018.1542648
17. Levac D, Colquhoun H, O’Brien KK. Scoping studies: advancing the methodology. Implementation Science. 2010;5:69. https://doi.org/10.1186/1748-5908-5-69
18. Arksey H, O’Malley L. Scoping studies: towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology. 2005;8(1):19-32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616
19. Were V, Moturi C. Toward a data governance model for the Kenya health professional regulatory authorities. The TQM Journal. 2017;29(4):579-589. https://doi.org/10.1108/TQM-10-2016-0092
20. Arigbabu AT, Olaniyi OO, Adigwe CS, Adebiyi OO, Ajayi SA. Data governance in AI-enabled healthcare systems: a case of the Project Nightingale. Asian Journal of Research in Computer Science. 2024;17(5):85-107. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2024/v17i5441
21. Morley J, Machado CCV, Burr C, Cowls J, Joshi I, Taddeo M, Floridi L. The ethics of AI in health care: a mapping review. Social Science & Medicine. 2020;260:113172. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113172
22. Adigwe CS, Olaniyi OO, Olabanji SO, Okunleye OJ, Mayeke NR, Ajayi SA. Forecasting the future: the interplay of artificial intelligence, innovation, and competitiveness and its effect on the global economy. Asian Journal of Economics, Business and Accounting. 2024;24(4):126-146. https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i41269
23. Wirtz BW, Weyerer JC, Sturm BJ. The dark sides of artificial intelligence: an integrated AI governance framework for public administration. International Journal of Public Administration. 2020;43(9):818-829. https://doi.org/10.1080/01900692.2020.1749851
24. Olaniyi FG, Olaniyi OO, Adigwe CS, Abalaka AI, Shah N. Harnessing predictive analytics for strategic foresight: a comprehensive review of techniques and applications in transforming raw data to actionable insights. Asian Journal of Economics, Business and Accounting. 2023;23(22):441-459. https://doi.org/10.9734/ajeba/2023/v23i221164
25. Amann J, Blasimme A, Vayena E, Frey D, Madai VI. Explainability for artificial intelligence in healthcare: a multidisciplinary perspective. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2020;20(1):310. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01332-6
26. Olabanji SO, Marquis YA, Adigwe CS, Ajayi SA, Oladoyinbo TO, Olaniyi OO. AI-driven cloud security: examining the impact of user behavior analysis on threat detection. Asian Journal of Research in Computer Science. 2024;17(3):57-74. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2024/v17i3424
27. Henderson B, Flood CM, Scassa T. Artificial intelligence in Canadian healthcare: will the law protect us from algorithmic bias resulting in discrimination? Canadian Journal of Law and Technology. 2022;19(2):475-504. https://digitalcommons.schulichlaw.dal.ca/cjlt/vol19/iss2/10/
28. Oladoyinbo TO, Olabanji SO, Olaniyi OO, Adebiyi OO, Okunleye OJ, Alao AI. Exploring the challenges of artificial intelligence in data integrity and its influence on social dynamics. Asian Journal of Advanced Research and Reports. 2024;18(2):1-23. https://doi.org/10.9734/ajarr/2024/v18i2601
29. Vlachos I. Implementation of an intelligent supply chain control tower: a socio-technical systems case study. Production Planning & Control. 2023;34(15):1415-1431. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.2015805
30. Li C, Wang C, Chau PYK. Revealing the black box: understanding how prior self-disclosure affects privacy concern in the on-demand services. International Journal of Information Management. 2022;67:102547. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102547
31. Iqbal M, Zahidie A. Diffusion of innovations: a guiding framework for public health. Scandinavian Journal of Public Health. 2022;50(5):533-537. https://doi.org/10.1177/14034948211014104
32. Winter JS, Davidson E. Investigating values in personal health data governance models. In: AMCIS 2017 Proceedings. 2017;15.
- چکیده مشاهده شده: 70 بار
- 4 دانلود شده: 22 بار