SAVEN Coreのために人に関するデータを整理する構造。

人に関するデータのモデルは、人に関するデータを整理し、コンテキストと関係を保持する構造化された表現です。人と後続システムの間に位置し、支援が許可付きで説明責任を持てるようにします。

SAVEN Coreでは、知識エンジンやAIによる意思決定支援などの後続レイヤーは、非公式な人の見方ではなく、整理されたコンテキストを使用すべきです。それらのレイヤーは人のレビューを支援します。人の判断を置き換えません。

基盤レイヤーとシステムが人の共有された限定ビューを使用できるよう、人に関するデータを整理します。

何が知られうるか、誰がアクセスできうるか、なぜ使用されうるかを、オプションの追加ではなく構造規則として保ちます。

表明された許可と限界内の活用文脈向けに、慎重な支援経路を準備します。

• 一貫性 — 共有定義は、同じ承認された情報が矛盾する規則の下で再解釈されるのを防ぎます。
• データ分離 — カテゴリは区別されたままです。カテゴリの結合には、明示的な目的、許可、レビュー経路が必要です。
• プライバシー — プライバシーは、何が、なぜ、誰によって使用されうるかを定義します。
• 説明可能性 — レビュアーは、どのコンテキストが支援経路に情報を提供したかを見ることができなければなりません。
• 拡張性 — 新しいカテゴリは、モデル外の非公式な収集ではなく、統治されたアーキテクチャ変更を通じてのみ追加できます。
• 相互運用性 — 承認された外部環境との交換は限定されたままで、プライバシー、セキュリティ、安全の規則の下に留まります。
• 人による監督 — モデルは人の権限のもとでの支援を支えます。システムに人に対する独立した決定権を与えません。

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

公開資料は、人に関するデータのモデルをアーキテクチャとして提示します：目的、原則、カテゴリの役割、関係、対象範囲—本番または臨床システムではありません。

詳細なスキーマ、許可マトリックス、変更イベント設計は関連レジストリトピックで扱われます。