המבנה שמארגן נתונים אנושיים עבור SAVEN Core.

מודל הנתונים האנושיים הוא הייצוג המובנה שמארגן נתונים אנושיים ומשמר הקשר ויחסים. זה יושב בין אנשים ומערכות מאוחרות יותר כך שהסיוע יכול להישאר מורשה ואחראי.

זה חשוב ב-SAVEN Core מכיוון ששכבות מאוחרות יותר - כגון Knowledge Engine ו-AI Decision Support - צריכות להשתמש בהקשר מאורגן, לא בהשקפות לא רשמיות של אדם. שכבות אלה תומכות בביקורת אנושית. הם לא מחליפים את השיפוט האנושי.

ארגן נתונים אנושיים כך ששכבות יסוד ומערכות יוכלו להשתמש בתצוגה משותפת ומוגבלת של אדם.

שמור את מה שידוע, מי רשאי לגשת אליו ומדוע הוא עשוי לשמש כחוקים מבניים - לא תוספות אופציונליות.

הכן מסלולי סיוע זהירים להקשרי יישום מאוחרים יותר, מבלי לטעון שהמסלולים הללו נפרסים היום.

• עקביות — הגדרות משותפות מונעות פירוש מחדש של אותו מידע מורשה תחת כללים סותרים.
• הפרדת נתונים — הקטגוריות נשארות שונות. שילוב קטגוריות דורש מטרה מפורשת, הרשאה ונתיב סקירה.
• פרטיות — פרטיות מגדירה במה מותר להשתמש, מדוע מותר להשתמש בה ומי רשאי לראות אותה.
• יכולת הסבר — סוקרים צריכים להיות מסוגלים לראות מה ההקשר שהוביל למסלול סיוע.
• הרחבה — ניתן להוסיף קטגוריות חדשות רק באמצעות שינויי ארכיטקטורה נשלטים, לא על ידי איסוף לא פורמלי מחוץ למודל.
• יכולת פעולה הדדית — החלפה עם סביבות חיצוניות מאושרות נשארות מוגבלות ונשארות תחת כללי הפרטיות, האבטחה והבטיחות.
• פיקוח אנושי — המודל תומך בסיוע בסמכות אנושית. זה לא נותן למערכות כוח החלטה עצמאי על אנשים.

Current public scope defines the Human Data Model as architecture: purpose, principles, category roles, relationships and scope.

החומר הציבורי מציג את מודל הנתונים האנושיים כארכיטקטורה: מטרה, עקרונות, תפקידי קטגוריה, קשרים והיקף — לא כמערכת ייצור או קלינית.

סכמות מפורטות, מטריצות הרשאות ועיצובי אירועי שינוי מכוסים בנושאי הרישום הקשורים.