The Ethics of Medical Data Donation
Ce livre en libre accès présente une approche éthique de l'utilisation des données médicales personnelles. Il contient des essais qui combinent des arguments académiques avec une application pratique des principes éthiques.
Les auteurs sont des experts en éthique et en droit. Ils abordent les défis posés par la réutilisation des données médicales des personnes décédées sur une base volontaire. Cette étude pionnière examine les nombreux facteurs qui entrent en jeu lorsque des individus et des organisations souhaitent partager des informations à des fins de recherche, d'élaboration de politiques et d'action humanitaire.
Aujourd'hui, il est facile de donner du sang ou même des organes, mais il est pratiquement impossible de donner ses propres données médicales.
Cette situation est considérée comme inacceptable d'un point de vue éthique. Pourtant, le don de données peut grandement contribuer au bien-être de nos sociétés.
Cette collection présente des recherches interdisciplinaires opportunes sur les big data biomédicales. Les sujets abordés comprennent l'éthique du don de données, les défis juridiques et réglementaires, ainsi que les collaborations actuelles et futures. Les lecteurs découvriront les défis éthiques et réglementaires associés aux dons de données médicales.
Ils comprendront également mieux la nature particulière de l'utilisation de données de personnes décédées à des fins de recherche en ce qui concerne les principes éthiques d'autonomie, de bienfaisance et de justice. En outre, les auteurs identifient les principaux problèmes de gouvernance d'un tel système. Les essais examinent également ce que nous pouvons apprendre en termes de bonnes pratiques à partir des systèmes de données médicales existants.
Cet ouvrage a été publié par Saint Philip Street Press en vertu d'une licence Creative Commons permettant une utilisation commerciale. Tous les droits non accordés par la licence de l'œuvre sont conservés par l'auteur ou les auteurs.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)