来自不同来源的关于人的信息。

人的数据是来自不同来源的关于人的信息。SAVEN Core 可在许可明确时用于理解情境并提供谨慎帮助。

这很重要，因为有用辅助需要一定人类上下文，且该上下文须保持有限。人的数据模型在其他系统使用前组织该信息并保留上下文与关系。

SAVEN Core 旨在在真实环境中支持人。该支持需要对人及其处境的一定理解。

人的数据命名理解可能引用的信息类型。

目标不是收集一切可能信息，而是说明哪些信息可能重要及在何种边界下可使用。

• 准确性 — 信息应足够准确以支持当前辅助。错误上下文可能导致错误帮助。
• 一致性 — 同类信息在各系统中应含义一致。
• 质量 — 不完整、过时或不清晰的信息应被识别为如此。质量限制辅助可及范围。
• 隐私 — 使用明确目的所需最少信息。额外细节非默认优势。
• 互操作性 — 信息在环境间移动时，移动须保持有限、获授权且可审查。
• 人工监督 — 人仍对重要结果负责。人的数据支持辅助，不替代人类判断。

本页将人的数据定义为 SAVEN Core 架构中的技术学科。

当前公开范围涵盖含义、类别、关系与原则，不声称收集系统已在生产环境运行。

此处不断言客户部署或临床产品。