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医疗机构面临的一个日益严重的问题阿片类药物危机和毒瘾不仅仅发生在罪犯当中。这一问题在包括医护人员在内的所有人口阶层中都日益严重。这是一个多方面的问题。有病人安全问题,欺诈和虐待问题,以及监管合规性问题。医疗机构应该有适当的控制措施,以帮助确保不发生药物转移,并在发生时识别和解决实例。未能落实此类控制措施可能导致执法行动。最近有一些执法部门因未能实施此类控制而采取行动。2015年9月,马萨诸塞州总医院(MGH)向司法部(DOJ)支付了2300000美元的和解金,免费防御ddos,原因是未能制定适当的控制措施来遵守《受控物质法》。MGH报告说有超过16000颗药丸被盗。2014年7月,尊严健康(尊严)以1550000美元的价格与司法部解决了一个类似的案件。尊严组织确认了2万多粒药片被盗。2016年,佐治亚州药剂学委员会对位于市中心的埃默里大学医院处以20万美元的罚款,并将其药房执照处以三年缓刑。根据佐治亚州药物管理局的同意令,该医院报告的受控物质估计损失超过100万剂。可能的改道点任何接触到受管制物质的人都有可能成为一个转移者。在采购、制备和分配、处方、管理和处置受控物质的循环中有多个点可能导致转移。采购组织将确定可以订购受管制物质的个人。与任何良好的会计结构一样,谁可以订购、接收和支付受控物质,都应该有一个职责分离。不应该由同一个人来执行这三种功能。该组织应参与监测一种受管制物质的购买量与分配量的对照过程。这些统计数据不仅要随着时间的推移进行比较,而且要按用户进行比较,最好尽可能接近实时。如果组织收到一个警告,某个用户刚刚增加了某些药物的订购模式,则可以启动查询以确定原因。这可能是合法需求的结果,即新的疼痛管理诊所的开设引发了对受管制物质合法处方增加的预期。然而,这种变化模式也可能是凭证受损或用户开始进行转移的指标。组织还应该监视有产品容器被破坏的报告的实例。这可能表示有人篡改了某些产品,ddos防御成本,并可能将其移除。准备和分配负责准备和分配药物的个人有可能成为转移者。此进程可能以多种方式损坏。在预包装过程中,可将受控物质替换为外观相似的产品。如果受控物质以预混合输液的形式出现,分流器可从总体积中取出部分输液物质。多剂量容器可能故意过满,以便可以转移额外的体积。准备使用受控物质的注射器的个人可以用另一种溶液(通常是生理盐水)代替注射器。开处方同样,更换ip防御ddos,在处方过程中有几种方法会导致转移注意力。一些简单的事情,比如有人盗用处方垫并伪造处方以获得受控物质。医生和其他有能力开处方控制药物的人不能免于上瘾。因此,他们可能在为自己开处方。另一个可能的观点是,服务器怎么有效防御ddos,当控制物质的命令是通过口头命令完成的,而这种命令从未被处方方证实。最后,虽然在医疗机构中不太常见,高防cdn测试网站,但患者通过增加药量、剂量或两者兼而有之来改变处方。管理许多现代医疗机构已经安装了药物(包括受控物质)的自动分发设备(ADDs)。这使得获得患者护理所需的药物变得更加方便,但也创造了另一个潜在的转移点。研究ADDs的用法有助于识别可能的转移活动。评估出院或转院的患者是否有停药可能是进一步调查的触发因素。有证据表明药物是按给药记录的,但没有给患者实际用药的记录。多个例子,浪费过量的药物没有得到适当的见证。ADD中发现了不正确的计数,即设备被打开,当药物A实际上是药物B(被移除的受控物质)时,药物A被标识为被移除。废物和清除过量药物的合理浪费通常需要证人。这种控制是一种有助于避免转移注意力的措施。但是,如果处置容器没有正确固定,则有可能有人从容器中取出浪费的药物。还有一种可能性,一个分流器可以用另一种物质,如生理盐水来代替本应被浪费的药物。另一种转移的方法是当过期药物不恰当地从库存中移除时。战斗转移因为转移可能发生在受控物质进入和离开设施的周期中的一个或多个点,医疗机构必须制定受控物质转移预防计划(CSDPP)。CSDPP必须像问题一样多方面。组织必须确保流程的每个步骤都有适当的控制。传统的控制手段一直存在并继续存在,但随着电子信息的日益普及,数据分析和机器学习已成为打击毒品转用的一种更为常见的工具。传统控制可能包括:职责分离采购、药房、临床等关键系统的唯一用户名和密码。库存控制系统要求证人作证对转移风险高的区域进行监控,如药房、手术室、麻醉室、药房和急诊室受管制物质储存区域的安全和有限进入权一些传统控制的一个缺点是,如果有人故意试图绕过控制,那么转移问题可能会被忽视。只有当罪魁祸首绊倒,同事报告异常活动,或审计发现控制被绕过时,才能确定药物转移。这就是为什么数据分析和机器学习可以提供一个更稳健的方法来识别可能的转移。数据分析和机器学习随着以自动化方式执行的活动实例的增加,有更多的机会进行实时或接近实时的数据分析,以警告组织潜在的问题。将这一点与不断改进的机器学习工具相结合,这种工具允许检测异常模式,组织能够检测和阻止药物转移的方法将得到极大改善。当观察受控物质可能被转移的不同点时,不难发现数据分析可以在哪里提供有关畸变的数据。在采购过程中,可以将系统设置为标记项目,例如在用户级别和整个系统级别上,通过某种预定义的标准偏差增加订购模式。这可以提醒适当的当事方在发现异常情况后立即进行调查,以确定其是否合法。通过数据分析比较多个系统的数据,可以对订购的药物量与配药量进行比较。对这些系统中的数据进行整理将有助于发现和调查显著的差异。合并和分析来自多个系统的数据也有助于更快地检测潜在模式。如果将轮班分配的受控物质与患者疼痛评分进行比较,则可能表明护士将药物转用于自己的用途。将个人计划工作时间的记录与他们访问ADD的日期和时间进行比较,可以在非工作时间访问时标记这些实例。类似地,根据患者的状态评估标记为已配药给患者的药物,可以提醒已将药物标识为出院或转院的患者的情况。同样地,将药物从添加到给药的时间与给药时间进行比较,可以确定是否分流器在给患者剩余剂量之前自行给药一部分。将员工的缺勤水平与之前讨论过的其他可能的转移迹象相比较,可能是对问题可能性的另一种警示,因为旷工增加是可能成瘾问题的一种迹象。结论药物转移仍然是医疗机构面临的一个重要问题。阿片类药物持续不断的流行只会保证这个问题不会消失。通过CSDPP实施控制对任何组织都是至关重要的。使用一些新技术进行数据分析和机器学习将帮助实体更快地识别问题,从而加快调查和解决问题的速度关于作者Marti Arvin,CynergisTek的执行顾问,在公司领域拥有超过30年的运营和执行领导经验

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DDoS防御专家简介孤之剑
国内资深白帽子二十人组成员,前BAT资深网络安全工程师,知名网络安全站点板块大神,每年提交Google及微软漏洞,原sina微博负载插件开发者,现在整体防御复合攻击长期接受1-4.7T攻击,CC防护自主开发指纹识别系统,可以做到99.9999%的无敌防御。
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