Access methods to patients medical records
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Gizliliği koruyarak tıbbi kayıtlara hızlı erişim, bilgilerin doğru ve güvenilir olduğu göz önünde bulundurularak hastane acil servislerinde izlenmesi gereken en önemli yöntemlerden biridir. Bu araştırma, kullanıcı adı ve şifre gibi birçok yöntemin olduğu veya sağlık kartı ile bilgilerin gizliliği korunarak tıbbi kayıtlara nasıl ulaşılacağının yollarını araştırmaktadır. Bu makale, sağlık kaydına gizlilik politikalarıyla erişmek için biyometriyi tanımlamaya odaklanarak, tıp alanında modern teknolojiden yararlanmayı ve bu alanda kullanımını etkinleştirmeyi önermektedir. Çalışma, bir web sitesi tasarlamayı ve oluşturmayı, kullanılan teknolojiler açısından Arduino'ya ek olarak PHP ve C# ve elektronik bileşenleri de içermektedir. İlk aşamada parmak izi cihazı ile web sitesi ve Arduino ağı oluşturulur, ardından cihazın tam kapasitede çalışıp çalışmadığı test edilir. Genel çalışma sisteminin sonucu, acil durumlarda hastanın dosyasını parmak izi ile görüntülemek için bir web sitesiydi.
Author
Yazan Jabarı
Institution
How to Cite
Yazan Jabarı (Yüksek Lisans Tezi). Access methods to patients medical records, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
