Encryption and the loss of patient data
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Encryption and the loss of patient data.
Fast-paced IT advances have made it increasingly possible and useful for firms to collect data on their customers on an unprecedented scale. One downside of this is that firms can experience negative publicity and financial damage if their data are breached. This is particularly the case in the medical sector, where we find empirical evidence that increased digitization of patient data is assoc...
متن کاملEncryption and Data Loss
Fast-paced IT advances have made it increasingly possible and useful for firms to collect data on their customers on an unprecedented scale. One downside of this is that firms can experience negative publicity and financial damage if their data is breached. Encrypting customer data is often presented as a potential solution, because encryption acts as a disincentive for potential malicious hack...
متن کاملthe clustering and classification data mining techniques in insurance fraud detection:the case of iranian car insurance
با توجه به گسترش روز افزون تقلب در حوزه بیمه به خصوص در بخش بیمه اتومبیل و تبعات منفی آن برای شرکت های بیمه، به کارگیری روش های مناسب و کارآمد به منظور شناسایی و کشف تقلب در این حوزه امری ضروری است. درک الگوی موجود در داده های مربوط به مطالبات گزارش شده گذشته می تواند در کشف واقعی یا غیرواقعی بودن ادعای خسارت، مفید باشد. یکی از متداول ترین و پرکاربردترین راه های کشف الگوی داده ها استفاده از ر...
data mining rules and classification methods in insurance: the case of collision insurance
assigning premium to the insurance contract in iran mostly has based on some old rules have been authorized by government, in such a situation predicting premium by analyzing database and it’s characteristics will be definitely such a big mistake. therefore the most beneficial information one can gathered from these data is the amount of loss happens during one contract to predicting insurance ...
15 صفحه اولmodeling loss data by phase-type distribution
بیمه گران همیشه بابت خسارات بیمه نامه های تحت پوشش خود نگران بوده و روش هایی را جستجو می کنند که بتوانند داده های خسارات گذشته را با هدف اتخاذ یک تصمیم بهینه مدل بندی نمایند. در این پژوهش توزیع های فیزتایپ در مدل بندی داده های خسارات معرفی شده که شامل استنباط آماری مربوطه و استفاده از الگوریتم em در برآورد پارامترهای توزیع است. در پایان امکان استفاده از این توزیع در مدل بندی داده های گروه بندی ...
ذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Policy Analysis and Management
سال: 2011
ISSN: 0276-8739
DOI: 10.1002/pam.20590