موضوع 9.2 — عالمی اور بین الاقوامی ڈیجیٹل صحت

ایک جملے میں: اس کتاب کے اصول سرحدوں کے پار سفر کرتے ہیں، لیکن وہ نظام، قوانین، اور سماجی معاہدے نہیں کرتے جن میں وہ اترتے ہیں — اس لیے آپ کا کام ہے کہ دانستہ طور پر دوسرے صحت کے نظاموں سے سیکھیں، مشترکہ عالمی معیارات اپنائیں، اور باقی سب کچھ نقل کرنے کے بجائے سیاق کے مطابق ڈھالیں۔

یہ صحت اور نگہداشت میں کیوں اہم ہے#

ڈیجیٹل صحت برطانوی ایجاد نہیں، اور برطانیہ اس کا مرکزِ ثقل نہیں۔ اس شعبے کا سب سے مشکل، سب سے سبق آموز کام اتنا ہی ایسٹونیا، بھارت، روانڈا، برازیل، اور کینیا میں ہو رہا ہے جتنا لندن یا لیڈز میں۔ اگر آپ NHS، مربوط نگہداشتی نظام، یا خود مختار ادارے میں ڈیجیٹل ترسیل کی قیادت کرتے ہیں اور صرف اندر کی طرف دیکھتے ہیں تو آپ وہ مسائل دوبارہ حل کریں گے جو دوسروں نے ایک دہائی پہلے حل کر لیے، اور وہ معیارات، آلات، اور عبرت ناک کہانیاں چھوڑ دیں گے جو آپ کے برسوں بچا دیتیں۔

یہ کارکردگی سے آگے کی وجوہات کے لیے اہم ہے۔ صحت عالمی مشترکہ اثاثہ ہے: جراثیم، شواہد، طبی رہنما اصول، اور — بڑھتے ہوئے — نگہداشت کے نظام چلانے والا سافٹ ویئر سرحدوں کے پار حرکت کرتے ہیں۔ وہی طبی تحفظ، مساوات، اور عوامی اعتماد کے خدشات جو گھر پر آپ کے کام کا انداز طے کرتے ہیں، ڈیٹا اور ٹیکنالوجی کے دائرہ اختیار پار کرنے پر بڑھ کر دوبارہ ابھرتے ہیں۔ دور سے نگرانی کا آلہ جو اچھی طرح جڑے انگریزی شہر میں محفوظ ہے وہاں غیر محفوظ ہو سکتا ہے جہاں رابطہ ناکام ہو؛ رضامندی کا ماڈل جو ایک ملک کے نظام میں قانونی ہے دوسرے میں غیر قانونی ہو سکتا ہے؛ ایک آبادی پر تربیت یافتہ الگورتھم دوسری کو خاموشی سے نقصان پہنچا سکتا ہے۔

عاجزی کا فرض بھی ہے۔ برطانیہ عالمی صحت سے سیکھتا بھی ہے اور اس میں حصہ بھی ڈالتا ہے، اور بہاؤ دونوں سمتوں میں چلتا ہے۔ کم اور درمیانی آمدنی والے ممالک (LMICs) نے موبائل پہلے نگہداشت، کمیونٹی ہیلتھ ورکر پلیٹ فارمز، اور کھلے سورس قومی بنیادی ڈھانچے کی ابتدا کی ہے جن کا اب امیر نظام مطالعہ کرتے ہیں۔ بین الاقوامی ڈیجیٹل صحت کو خیرات سمجھنا، یا ایسے نمونوں کا مینو جنہیں اٹھا کر انگلینڈ میں گرا دیا جائے، ناکامی کا تیز ترین راستہ ہے۔ اسے محتاط، باہمی سیکھنے کا نظم سمجھنا وہ طریقہ ہے جس سے اس کتاب کا "بین الاقوامی طور پر قابلِ منتقلی اصولوں" کا دعویٰ کھوکھلا نہیں بلکہ دیانت دار بنتا ہے۔

بنیادی تصورات#

عالمی صحت اور ڈیجیٹل صحت۔ عالمی صحت دنیا بھر کے تمام لوگوں کے لیے صحت بہتر بنانے اور صحت کی مساوات حاصل کرنے کا مطالعہ اور عمل ہے۔ ڈیجیٹل صحت معلومات اور ابلاغ کی ٹیکنالوجیوں — ریکارڈ، ایپس، آلات، تجزیات، اور مصنوعی ذہانت — کا نگہداشت فراہم کرنے اور بہتر بنانے کے لیے استعمال ہے۔ ان کا سنگم اس موضوع کا مضمون ہے: ڈیجیٹل آلات اور کام کے طریقے ان صحت کے نظاموں کے درمیان کیسے حرکت کرتے ہیں، یا حرکت کرنے میں ناکام ہوتے ہیں، جو دولت، قانون، بنیادی ڈھانچے، اور ثقافت میں مختلف ہیں۔

WHO کی عالمی حکمت عملی اور ڈیجیٹل عوامی اثاثے۔ عالمی ادارۂ صحت (WHO) نے ڈیجیٹل صحت پر عالمی حکمت عملی شائع کی جو ڈیجیٹل صحت کو عالمگیر صحت کی نگہداشت کا معاون فریم کرتی ہے — جسے اکثر عالمگیر صحت کا احاطہ (UHC) کہتے ہیں، یعنی یہ مقصد کہ ہر کوئی مالی مشکل کے بغیر ضروری خدمات استعمال کر سکے۔ مرکزی خیال ڈیجیٹل عوامی اثاثہ ہے: کھلا سورس سافٹ ویئر، کھلا ڈیٹا، کھلے معیارات، اور کھلا مواد — جسے کبھی "عالمی اثاثے" کہا جاتا ہے — جو کوئی بھی ملک ایسے ملکیتی نظام خریدنے کے بجائے اپنا اور ڈھال سکتا ہے جن کا وہ مالک نہیں ہو سکتا یا جنہیں برداشت نہیں کر سکتا۔ WHO کے توثیق شدہ آلات جیسے DHIS2 (صحت کی معلومات کا پلیٹ فارم جو ستر سے زیادہ ممالک میں استعمال ہوتا ہے) اور OpenMRS (کھلا سورس طبی ریکارڈ) مثالی مثالیں ہیں۔

بین الاقوامی باہمی عملیت اور اصطلاحات کے معیارات۔ سرحدیں پورے نظام منتقل کر کے نہیں بلکہ مشترکہ زبان بانٹ کر پار کی جاتی ہیں۔ تین معیار زیادہ تر کام کرتے ہیں: ساخت یافتہ طبی ڈیٹا کے تبادلے کے لیے HL7 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)؛ SNOMED CT، بین الاقوامی طبی اصطلاحات جو SNOMED International کے زیر انتظام ہیں؛ اور WHO کی ICD-11، بیماریوں کی بین الاقوامی درجہ بندی کی گیارہویں نظرثانی، جو دنیا بھر میں اموات، بیماری، اور ادائیگی کی کوڈنگ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ مشترکہ لغت ہے جو انگریزی ریکارڈ، ایسٹونین ریکارڈ، اور WHO کی شماریاتی واپسی کو ایک ہی معنی دیتی ہے۔ (دیکھیے موضوع 4.3 — باہمی عملیت اور ڈیٹا معیارات۔)

mHealth اور چھلانگ لگانا۔ mHealth — موبائل صحت — موبائل فونز کے ذریعے صحت کی خدمات اور معلومات کی ترسیل ہے۔ بہت سے LMICs میں موبائل پہلے نگہداشت تنزلی نہیں بلکہ بنیادی ذریعہ ہے، اور یہ چھلانگ لگانے کی مثال ہے: بنیادی ڈھانچے کی ایک نسل (یہاں، ثابت لائن رابطہ اور کاغذ سے بھرپور ہسپتال IT) چھوڑ کر سیدھا نئی ٹیکنالوجی کی طرف جانا۔ امیر نظاموں کے لیے سبق یہ نہیں کہ فون سستے ہیں، بلکہ یہ کہ پابندی ایسے ڈیزائن جنم دیتی ہے — آف لائن پہلے، کم بینڈوڈتھ، SMS متبادل — جو بہت سے "اعلیٰ" متبادلوں سے زیادہ لچکدار ہیں۔

ڈیٹا کی خودمختاری اور سرحد پار ڈیٹا کا بہاؤ۔ ڈیٹا کی خودمختاری یہ اصول ہے کہ ڈیٹا اس دائرہ اختیار کے قوانین سے منظم ہوتا ہے جس میں وہ جمع یا محفوظ کیا گیا۔ صحت کا ڈیٹا سب سے سخت کنٹرول والے زمروں میں ہے، اور قانونی نظام شدت سے مختلف ہیں: برطانیہ اور EU کا General Data Protection Regulation (GDPR) جائز بنیادوں اور ڈیٹا کے موضوع کے حقوق پر قائم ہے؛ امریکی Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) "احاطہ شدہ اداروں" کے تنگ مجموعے کی حفاظت کرتا ہے؛ EU کا مصنوعی ذہانت کا قانون اور EU کا طبی آلات کا ضابطہ (Regulation (EU) 2017/745) طبی آلے کے طور پر سافٹ ویئر پر خطرے کے درجے والے کنٹرول لگاتے ہیں۔ ایک نظام میں تعمیل کرنے والا آلہ دوسرے میں غیر قانونی ہو سکتا ہے، اور سرحد پار ڈیٹا کے بہاؤ کو مفروضے نہیں بلکہ صریح قانونی منتقلی کا طریقہ کار چاہیے۔

صحت کے نظاموں کے پار سیکھنا۔ ممالک قدرتی تجربات چلاتے ہیں جو آپ گھر پر نہیں چلا سکتے۔ ایسٹونیا نے حکومت بھر کی ڈیٹا کے تبادلے کی تہ اور تقریباً عالمگیر ڈیجیٹل ریکارڈ بنائے؛ بھارت نے شناخت، ادائیگیوں، اور صحت کے لیے کھلے ڈیجیٹل "اسٹیک" اجزاء کا مجموعہ بنایا جس پر نجی اور عوامی ادارے تعمیر کرتے ہیں؛ روانڈا نے ڈرون سے پہنچائے گئے خون اور کمیونٹی ہیلتھ پلیٹ فارمز کو بڑھایا۔ ہر ایک قابلِ منتقلی اسباق اور ناقابلِ منتقلی تفصیلات کا ماخذ ہے — اور دونوں میں فرق کرنا اس موضوع کی سکھائی جانے والی بنیادی مہارت ہے۔

بہترین طریقے#

1. مقامی معیارات ایجاد کرنے سے پہلے عالمی معیارات اپنائیں۔ تبادلے، اصطلاحات، اور درجہ بندی کے لیے HL7 FHIR، SNOMED CT، اور ICD-11 پر ڈیفالٹ کریں، کیونکہ یہ مشترکہ زبان ہے جو کسی بھی مستقبل کے بین الاقوامی موازنے، تعاون، یا سپلائر کی تبدیلی کو ممکن بناتی ہے۔ آپ کا بنایا ہر بصورت دیگر مقامی کوڈ سسٹم ایک دیوار ہے جسے آپ کو بعد میں گرانا پڑے گا۔ جہاں قومی پروفائل موجود ہو — مثلاً UK Core FHIR پروفائلز — اسے استعمال کریں، اور خاموشی سے الگ کرنے کے بجائے واپس حصہ ڈالیں۔

2. ملکیتی جکڑ کے بجائے ڈیجیٹل عوامی اثاثوں اور کھلے معیارات کو ترجیح دیں۔ خریدتے یا بناتے وقت کھلے سورس، کھلی تفصیل والے، اور آزادانہ نظامت والے اختیارات کو بھاری وزن دیں، کیونکہ وہ آپ کی ملکیت، آڈٹ، اور اخراج کی صلاحیت محفوظ رکھتے ہیں۔ DHIS2 اور OpenMRS جیسے ڈیجیٹل عوامی اثاثے قومی پیمانے پر ثابت شدہ اور لائسنس کے کرائے سے آزاد ہیں؛ تجارتی مصنوعہ چننے پر بھی کھلے معیارات اور ڈیٹا کی منتقلی پر اصرار کریں تاکہ آپ کبھی یرغمال نہ ہوں۔ (سپلائر کی جکڑ کے خلاف ڈیزائن پر موضوع 9.0 — شراکت دار اداروں کے ساتھ تعاون دیکھیے۔)

3. دوسرے نظاموں سے سیکھنا نظم کے طور پر کریں، نامزد مالکان اور دیانت دار ترجمے کے ساتھ۔ بین الاقوامی سیکھنے کو حقیقی کام سمجھیں: کسی کو موازنے کے نظام کا مطالعہ کرنے، یہ سمجھنے کہ یہ وہاں کیوں کام کرتا ہے — اس کے قوانین، فنڈنگ، ڈیجیٹل شناخت، اور سماجی اعتماد — اور قابلِ منتقلی اصول کو مقامی تفصیل سے الگ کرنے کا ذمہ دیں۔ مطالعاتی دورہ جو "ہمیں ایسٹونیا کی نقل کرنی چاہیے" لے کر لوٹے ناکام ہوا؛ جو "یہ شناخت اور رضامندی کا مسئلہ ہے جو ایسٹونیا نے حل کیا، اور یہ ہے کہ ہماری پابندیاں کیسے مختلف ہیں" لے کر لوٹے کامیاب ہوا۔

4. قومی ماڈل کو کبھی اٹھا کر نہ ڈالیں۔ ایسٹونیا کی کامیابی چھوٹی آبادی، لازمی قومی ڈیجیٹل شناخت، اور دو دہائیوں میں بنی اعلیٰ اعتماد کی سمجھوتے پر قائم ہے؛ بھارت کا صحت کا اسٹیک مخصوص عوامی-نجی فن تعمیر اور ارب افراد کے شناختی نظام پر قائم ہے۔ ایک جزو نکال کر انگلینڈ میں ڈالنا اس سہارے کو نظرانداز کرتا ہے جو اسے محفوظ بناتا ہے۔ نمونہ اپنائیں اور اپنے قانونی، آبادیاتی، اور اعتماد کے سیاق کے لیے نفاذ دوبارہ بنائیں۔

5. کوئی ڈیٹا سرحد پار کرنے سے پہلے قانونی نظام کا نقشہ بنائیں۔ صحت کا ڈیٹا دائرہ اختیار سے نکلنے سے پہلے تحریری طور پر جائز بنیاد، منتقلی کا طریقہ کار، اور کنٹرولر کے تعلقات قائم کریں — یہ فرض نہ کریں کہ برطانیہ میں قانونی بہاؤ آگے بھی قانونی ہے۔ جہاں آپ GDPR، HIPAA، EU AI Act، اور EU طبی آلات کے ضابطے میں کام کرتے ہیں، سخت ترین قابلِ اطلاق نظام کو اپنی کم از کم حد سمجھیں، اور درج کریں کہ ہر اس آبادی کے لیے ڈیٹا کی خودمختاری کا احترام کیسے ہوتا ہے جس کا ڈیٹا آپ کے پاس ہے۔

6. سخت ترین حقیقت پسندانہ حالات کے لیے ڈیزائن کریں، ڈیمو کے لیے نہیں۔ آف لائن پہلے، کم بینڈوڈتھ، اور نرمی سے گھٹنے کا LMIC نظم مستعار لیں، کیونکہ یہ ایسی خدمات پیدا کرتا ہے جو گھر پر بھی رابطے کی ناکامی، پرانے آلے، اور دیہی بلا سگنل علاقے سے بچتی ہیں۔ جو آلہ صرف کلینک میں تیز فائبر پر کام کرے وہ لچکدار نہیں؛ جب آپ فرض کرتے ہیں کہ نیٹ ورک ناکام ہوگا تو مساوات اور طبی تحفظ دونوں بہتر ہوتے ہیں۔

7. ہر چیز مساوات اور عالمگیر احاطے میں لنگر انداز کریں، اور جانچیں کہ کون خارج ہے۔ ہر نفاذ کے لیے پوچھیں کہ آیا یہ خلا کم کرتا ہے یا بڑھاتا ہے — ممالک کے پار اور اپنی آبادی کے اندر — کیونکہ ڈیجیٹل خدمت جو جڑے اور پراعتماد لوگوں کی خدمت کرے اور دوسروں کو پیچھے چھوڑے وہ عالمگیر احاطے کی طرف نہیں بلکہ اس سے دور قدم ہے۔ اپنانا صرف مجموعی طور پر نہیں بلکہ گروہ کے لحاظ سے ناپیں۔ (یہ موضوع 1.9 — ڈیجیٹل شمولیت اور رسائی سے جڑتا ہے۔)

8. AI اور ابھرتی ٹیکنالوجی کی نظامت سب سے اونچے قابلِ اطلاق بین الاقوامی معیار کے مطابق کریں۔ ایک آبادی پر تربیت یافتہ الگورتھم دوسری کو نقصان پہنچا سکتے ہیں، اور ضابطے کی زمین EU AI Act اور موازنہ فریم ورکس کے تحت تیزی سے بدل رہی ہے۔ تربیتی ڈیٹا کا ماخذ دستاویز کریں، اپنی آبادی پر توثیق کریں، اور نظامت کو سب سے نرم کے بجائے سخت ترین نظام سے ہم آہنگ کریں جسے آپ چھوتے ہیں۔ (دیکھیے موضوع 8.4 — مصنوعی ذہانت اور ابھرتی ٹیکنالوجی کی نظامت۔)

اپنی ٹیم کے ساتھ زیرِ بحث لانے کے سوالات#

1. جب ہم کسی دوسرے ملک کے ڈیجیٹل صحت کے نظام کی تعریف کرتے ہیں تو کیا ہم ٹھیک بتا سکتے ہیں کہ کون سے حصے ہمارے سیاق میں قابلِ منتقلی ہیں اور کون سے ان شرائط پر منحصر ہیں جو ہم بانٹتے نہیں؟ یہ سوال بین الاقوامی سیکھنے کی سب سے عام اور مہنگی غلطی کے خلاف حفاظت کرتا ہے: مخصوص نفاذ کو عمومی اصول سمجھ لینا۔ ایسٹونیا کا تقریباً بے رگڑ ڈیٹا کا تبادلہ لازمی قومی ڈیجیٹل شناخت اور اعلیٰ اعتماد کے سماجی سمجھوتے پر منحصر ہے؛ بھارت کا صحت کا اسٹیک مخصوص عوامی-نجی فن تعمیر اور آبادی کے پیمانے کے شناختی نظام پر؛ دونوں میں کئی سال اور مخصوص سیاسی حالات لگے۔ آپ کی ٹیم کو ہر نظام کے حل کردہ بنیادی مسئلے کا نام لینے کے قابل ہونا چاہیے — محفوظ شناخت، رضامندی سے ڈیٹا کا تبادلہ، دور دراز آبادیوں تک پہنچنا — اور پھر دیانت داری سے بیان کرنا کہ آپ کا قانونی نظام، فنڈنگ، آبادیات، اور عوامی اعتماد کیسے مختلف ہیں۔ بحث کو سامنے لانا چاہیے کہ مستعار ماڈل کو یہاں محفوظ ہونے کے لیے کون سا سہارا چاہیے، اور کیا وہ سہارا حقیقت پسندانہ ہے۔ پختہ جواب اپنانے کے قابل نمونے کو اس نفاذ سے الگ کرتا ہے جو سفر نہیں کر سکتا، اور "ہمیں بس ان کی نقل کرنی چاہیے" کو منصوبے کے بجائے سرخ جھنڈا سمجھتا ہے۔ یہ باہمی سوال بھی پوچھتا ہے: ہمارا نظام کیا کرتا ہے جس سے دوسرے سیکھ سکتے ہیں، جو پوری مشق کو درکار عاجزی تیز کرتا ہے۔

2. کسی بھی صحت کے ڈیٹا کے سرحد پار کرنے سے پہلے — بشمول کسی دوسرے ملک میں کلاؤڈ علاقے، سپلائر، یا تحقیقی شراکت دار کے لیے — کیا ہم جائز بنیاد، منتقلی کا طریقہ کار، اور اسے کون سا نظام منظم کرتا ہے جانتے ہیں؟ سرحد پار ڈیٹا کے بہاؤ وہ جگہ ہیں جہاں نیک ارادے سخت قانون سے ملتے ہیں، اور ناکامی عموماً خاموش ہوتی ہے: ڈیٹا کلاؤڈ علاقے یا سپلائر کے بیرون ملک معاونتی ڈیسک سے بہتا ہے بغیر کسی کے قانونی منتقلی کا طریقہ کار قائم کیے۔ آپ کی ٹیم کو واضح طور پر UK اور EU GDPR کی جائز بنیادوں اور ڈیٹا کے موضوع کے حقوق کی دنیا، امریکی HIPAA ماڈل جو احاطہ شدہ اداروں کے تنگ مجموعے کی حفاظت کرتا ہے، اور طبی سافٹ ویئر کے لیے EU AI Act اور Medical Device Regulation کے ابھرتے کنٹرولز میں فرق کرنا چاہیے۔ بحث کو ڈیٹا کی خودمختاری کو ٹھوس طور پر احاطہ کرنا چاہیے: آپ کے پاس ہر آبادی کے ڈیٹا کے لیے کس قوم کا قانون اسے منظم کرتا ہے، اور کیا آپ اس کا احترام کر رہے ہیں؟ اسے عملی جالوں کا بھی سامنا کرنا چاہیے — "عالمی" SaaS مصنوعہ جس کا معاونتی عملہ دوسرے براعظم میں ہے، AI فروخت کنندہ جس کا ماڈل آپ کے ڈیٹا پر دوبارہ تربیت پاتا ہے، تحقیقی تعاون جو ایسی باہمیت فرض کرتا ہے جو قانون نہیں دیتا۔ مضبوط جواب سخت ترین قابلِ اطلاق نظام کو کم از کم حد سمجھتا ہے، ڈیٹا کے حرکت کرنے سے پہلے تحریر میں منتقلی کا طریقہ کار درج کرتا ہے، اور بتا سکتا ہے کہ ریگولیٹر پوچھے تو جواب دہ کون ہے۔

3. کیا ہم ان سب کے رابطے، آلات، اور خواندگی کے لیے ڈیزائن کر رہے ہیں جن کی ہم خدمت کرتے ہیں، یا صرف ڈیمو میں پراعتماد، جڑے ہوئے صارف کے لیے؟ دنیا کی بہت سی سب سے لچکدار صحت کی ٹیکنالوجی پابندی کے تحت بنی — وقفے وقفے سے بجلی، کم بینڈوڈتھ، مشترکہ یا بنیادی فون، متعدد زبانیں — اور یہ نظم ایسی خدمات پیدا کرتا ہے جو امیر نظام کے اندر خارج لوگوں کی بھی خدمت کرتی ہیں۔ آپ کی ٹیم کو جانچنا چاہیے کہ آیا اس کے ڈیزائن تیز رابطہ، جدید آلات، اور اعلیٰ ڈیجیٹل خواندگی فرض کرتے ہیں، اور جب وہ مفروضے ناکام ہوں تو مریض کے ساتھ کیا ہوتا ہے۔ مساوات کے داؤ براہِ راست ہیں: خدمت جو صرف اچھی طرح جڑے لوگوں کے لیے کام کرتی ہے اس خلا کو بڑھاتی ہے جسے بند کرنا تھا، ممالک کے درمیان اور اپنی آبادی کے اندر، عالمگیر احاطے کی طرف جانے کے بجائے اس سے دور۔ گفتگو کو آف لائن پہلے برتاؤ، نرمی سے گھٹنا، SMS یا آواز کا متبادل، زبان اور پڑھنے کی سطح کی رسائی، اور اس پر غور کرنا چاہیے کہ آیا اپنانا صرف مجموعی طور پر نہیں بلکہ گروہ کے لحاظ سے ناپا جاتا ہے۔ اسے یہ بھی پوچھنا چاہیے کہ کیا آپ ثابت شدہ LMIC ڈیزائن کے نمونے مستعار لے رہے ہیں یا یہ سوچ کر نظرانداز کر رہے ہیں کہ وہ "ہمارے لیے نہیں"۔ اچھا جواب مخصوص ڈیزائن کے انتخاب کی طرف اشارہ کر سکتا ہے جو سب سے مشکل سے پہنچنے والے صارف کی حفاظت کرتے ہیں اور ایسے پیمانوں کی طرف جو اخراج کو جلد ظاہر کریں گے۔

4. جب ہم بناتے یا خریدتے ہیں تو کیا ہم ڈیجیٹل عوامی اثاثے اور کھلے معیارات چن رہے ہیں جنہیں ہم اپنا، آڈٹ، اور چھوڑ سکیں — یا خاموشی سے ملکیتی جکڑ قبول کر رہے ہیں کیونکہ یہ آج سہولت والی ہے؟ کھلے، آزادانہ نظامت والے پلیٹ فارم اور چمکدار ملکیتی پلیٹ فارم کے درمیان انتخاب وہ جگہ ہے جہاں نظام کی طویل مدتی خودمختاری جیتی یا ہاری جاتی ہے، اور دباؤ تقریباً ہمیشہ بند اختیار کی طرف چلتا ہے کیونکہ یہ بہتر ڈیمو کرتا ہے اور ابھی آپ سے کم مانگتا ہے۔ آپ کی ٹیم کو کہنے کے قابل ہونا چاہیے کہ اس نے کسی مخصوص حالیہ فیصلے میں کھلے سورس، کھلی تفصیل والے، اور منتقل ہونے والے اختیارات کو کیوں وزن دیا — یا دیانت داری سے مانے کہ اس نے نہیں دیا۔ DHIS2 اور OpenMRS جیسے ڈیجیٹل عوامی اثاثے قومی پیمانے پر ثابت شدہ اور لائسنس کے کرائے سے آزاد ہیں، مگر وہ اندرونی صلاحیت اور دیکھ بھال کا عہد مانگتے ہیں جسے تجارتی معاہدہ ہٹاتا دکھائی دیتا ہے؛ یہ سودا حقیقی ہے اور اس پر بحث ہونی چاہیے، مفروضے سے ہٹائی نہیں جانی چاہیے۔ بحث کو اخراج کو ٹھوس طور پر بھی احاطہ کرنا چاہیے: اگر یہ سپلائر قیمت دگنی کر دے یا تین سال میں بازار چھوڑ دے تو کیا آپ اپنا ڈیٹا اور خدمت منتقل کر سکتے ہیں، اور کیا آپ نے معاہدے کی شق پر بھروسا کرنے کے بجائے اس دعوے کو جانچا ہے؟ پختہ جواب ڈیٹا کی منتقلی اور دستاویزی اخراج کو ناقابلِ سمجھوتا سمجھتا ہے چاہے منتخب مصنوعہ تجارتی ہو، اور بتا سکتا ہے کہ کھلے اختیار کو قابلِ عمل بنانے کے لیے ادارے کو کیا بنانا یا فنڈ کرنا ہوگا۔

5. کیا ہم کم آمدنی والے شراکت داروں کو ثابت شدہ ڈیزائن کا ماخذ اور حقیقی ساتھی سمجھ رہے ہیں، یا اپنی خیرات کے وصول کنندگان — اور کیا ہم صاف بتا سکتے ہیں کہ ہم واپس کیا دیتے ہیں؟ بین الاقوامی ڈیجیٹل صحت طاقت کے مستقل عدم توازن کا بوجھ اٹھاتی ہے، اور خیرات کا فریم — جہاں امیر نظام ٹیکنالوجی عطیہ کر کے LMIC کی "مدد" کرتا ہے — دونوں تحقیر آمیز اور ناکامی کا قابلِ اعتماد راستہ ہے، کیونکہ یہ نظرانداز کرتا ہے کہ موبائل پہلے نگہداشت، کمیونٹی ہیلتھ ورکر پلیٹ فارمز، اور کھلے قومی بنیادی ڈھانچے کی اکثر ٹھیک انہی نظاموں میں ابتدا ہوئی۔ آپ کی ٹیم کو حقیقی یا مجوزہ شراکت کا جائزہ لینا اور پوچھنا چاہیے کہ نتیجے کا مالک کون ہے، دیکھ بھال کون کرتا ہے، اور آیا سیکھنے کا بہاؤ واقعی دونوں سمتوں میں چلتا ہے۔ تناؤ ٹھوس ہیں: عطیہ شدہ پلیٹ فارم جو غیر فنڈ شدہ انحصار بن جاتا ہے، "تعاون" جو شراکت دار آبادی سے باہمی فائدے کے بغیر ڈیٹا یا توثیق نکالتا ہے، مطالعاتی دورہ جو اسباق لیتا ہے مگر بدلے میں کچھ نہیں دیتا۔ اسے اس باہمی عاجزی کا بھی سامنا کرنا چاہیے جو موضوع مانگتا ہے — آپ کا اپنا نظام کیا کرتا ہے جس سے دوسرے سیکھ سکتے ہیں، اور کیا آپ اسے اتنا کھلے عام بانٹ رہے ہیں جتنا آپ ان سے بانٹنے کی توقع رکھتے ہیں؟ دیانت دار جواب مشترکہ ملکیت کے انتظامات، مشترکہ کھلے مرکز میں واپس حصہ، اور ایسی شراکت کی طرف اشارہ کر سکتا ہے جو فنڈنگ کی سمت الٹ جانے پر بھی معنی رکھے گی۔

6. ہم جو بھی الگورتھم یا AI ماڈل نافذ کریں، کیا ہم دکھا سکتے ہیں کہ اس کی توثیق اس آبادی پر ہوئی جس کی یہ واقعی خدمت کرے گا، اور اس کی نظامت اس سخت ترین نظام کے مطابق ہے جسے ہم چھوتے ہیں نہ کہ سب سے نرم؟ ایک آبادی پر تربیت یافتہ اور توثیق شدہ ماڈل دوسری کو خاموشی سے نقصان پہنچا سکتا ہے، اور بین الاقوامی ڈیجیٹل صحت اس خطرے کو بڑھاتی ہے کیونکہ آلات، تربیتی ڈیٹا، اور فروخت کنندگان ان کی حفاظت کے شواہد سے تیز سرحدیں پار کرتے ہیں۔ آپ کی ٹیم کو ماڈل کے ماخذ — اس کا تربیتی ڈیٹا کہاں سے آیا، کس آبادی کے مقابل توثیق ہوئی — کو اس آبادی سے الگ کرنے کے قابل ہونا چاہیے جس کی خدمت کرنے کو اب اس سے کہا جا رہا ہے، اور کسی بھی خلا کو کاغذی تفصیل کے بجائے زندہ طبی تحفظ کا خدشہ سمجھنا چاہیے۔ ضابطے کی زمین تیزی سے اور غیر یکساں طور پر بدل رہی ہے: EU AI Act اعلیٰ خطرے کے طبی سافٹ ویئر پر خطرے کے درجے والے کنٹرول لگاتا ہے، EU Medical Device Regulation بہت سے الگورتھم کو طبی آلے کے طور پر سافٹ ویئر سمجھتا ہے، اور برطانوی قانون کچھ جگہوں پر ہلکا ہے، جو اس سب سے نرم نظام کے مطابق نظامت کی کشش پیدا کرتا ہے جس کا آپ دفاع کر سکتے ہیں۔ بحث کو سامنے لانا چاہیے کہ دوبارہ توثیق کا جواب دہ کون ہے، ماڈل کی اپ ڈیٹس اور فروخت کنندہ کی دوبارہ تربیت کیسے کنٹرول ہوتی ہے، اور آیا ادارہ تربیتی ڈیٹا کا ماخذ بالکل دستاویز کرتا ہے۔ مضبوط جواب نفاذ سے پہلے مقامی آبادی پر دوبارہ توثیق کرتا ہے، اختیارات کھلے رکھنے کے لیے نظامت کو سب سے اونچے قابلِ اطلاق بین الاقوامی معیار سے ہم آہنگ کرتا ہے، اور ریگولیٹر کو بغیر شرمندگی کے اس انتخاب کی وضاحت کر سکتا ہے۔

عملی مثال: صحت اور نگہداشت کی ایک مثال#

ایک فرضی انگریزی خود مختار ادارہ، "قومی دور سے نگرانی کی خدمت"، طویل مدتی بیماریوں کی گھر پر نگرانی کے لیے پلیٹ فارم خریدنے کو کہا جاتا ہے، دو شراکت دار ممالک کی صحت کی وزارتوں کے ساتھ مشترکہ کھلے سورس مرکز پر تعاون کے اختیار کے ساتھ — ایک اعلیٰ آمدنی والا EU پڑوسی، ایک LMIC جو کمیونٹی ہیلتھ ورکرز کو بڑھا رہا ہے۔

آزمائش یہ ہے کہ چمکدار تجارتی پلیٹ فارم خریدیں اور بین الاقوامی پہلو کو سفارتی شائستگی سمجھیں۔ ٹیم مزاحمت کرتی ہے۔ وہ معیارات سے شروع کرتی ہے: کوئی بھی پلیٹ فارم HL7 FHIR کے طور پر ڈیٹا کا تبادلہ کرے، مشاہدات SNOMED CT میں کوڈ کرے، اور حالتوں کو ICD-11 میں درجہ بند کرے، تاکہ ڈیٹا تینوں ممالک میں ایک ہی معنی رکھے اور خدمت ایک سپلائر سے بندھی نہ ہو۔ وہ دو تجارتی اختیارات کے ساتھ ڈیجیٹل عوامی اثاثے کا مرکز (OpenMRS سے ماخوذ اسٹیک) مختصر فہرست میں رکھتی ہے، ہر ایک کو ڈیٹا کی منتقلی اور اخراج پر اتنا ہی بھاری اسکور دیتے ہوئے جتنا خصوصیات پر۔

قانون پر، ٹیم ایک بائٹ حرکت کرنے سے پہلے نظاموں کا نقشہ بناتی ہے۔ انگریزی مریضوں کا ڈیٹا UK GDPR کے تحت برطانوی کلاؤڈ علاقے میں رہتا ہے؛ EU شراکت دار کا تعاون دستاویزی منتقلی کے طریقہ کار کے ساتھ EU GDPR کے تحت چلتا ہے؛ LMIC شراکت دار کی طرف یا اس سے کوئی ذاتی ڈیٹا بالکل نہیں بہتا — صرف شناخت سے پاک مجموعی اشاریے اور خود کھلا سورس کوڈ، جو ڈیجیٹل عوامی اثاثہ ہے اور خودمختاری کا خطرہ نہیں رکھتا۔ نگرانی کا الگورتھم طبی آلے کے طور پر سافٹ ویئر سمجھا جاتا ہے اور انگریزی آبادی کے مقابل الگ توثیق ہوتی ہے، کیونکہ کہیں اور ٹیون شدہ ماڈل یہاں محفوظ فرض نہیں کیا جا سکتا؛ اس کی نظامت EU AI Act کی اعلیٰ خطرے کی توقعات کے مطابق ہے چاہے برطانوی قانون ہلکا ہو، اختیارات کھلے رکھنے کے لیے۔

ڈیزائن LMIC شراکت دار سے مستعار لیتا ہے بجائے اسے لیکچر دینے کے۔ وہاں کا کمیونٹی ہیلتھ ورکر پلیٹ فارم SMS متبادل کے ساتھ آف لائن پہلے ہے، اور انگریزی خدمت وہی نمونہ اپناتی ہے — جو دیہی بلا سگنل علاقوں اور گھر پر بزرگ مریضوں کے لیے اہم ثابت ہوتا ہے۔ اٹھارہ ماہ بعد، مشترکہ کھلا سورس مرکز مشترکہ طور پر برقرار رکھا جاتا ہے، ہر ملک اپنا قانونی نفاذ چلاتا ہے، اور کسی شراکت دار نے دوسرے کا ماڈل مکمل نقل نہیں کیا۔ انگریزی ٹیم ریگولیٹر کو بالکل دکھا سکتی ہے کہ کون سا ڈیٹا کس قانون کے تحت ہے، اور LMIC وزارت کے پاس عطیہ شدہ انحصار کے بجائے مشترکہ ملکیت کا پلیٹ فارم ہے۔

شعبہ جاتی زاویے#

اسٹارٹ اپ#

ڈیجیٹل صحت کا اسٹارٹ اپ اکثر ان کے قانونی پیچیدگی کے لیے تیار ہونے سے پہلے بین الاقوامی منڈیوں تک پہنچ جاتا ہے۔ فائدہ حقیقی ہے — عالمی معیارات کا مطلب ہے کہ FHIR-مقامی، SNOMED-کوڈ شدہ مصنوعہ اصولی طور پر کہیں بھی بک سکتا ہے — مگر ہر نیا ملک مختلف نظام (GDPR، HIPAA، EU AI Act، قومی طبی آلات کے قواعد) اور مختلف ڈیٹا کی خودمختاری کی توقع لاتا ہے۔ سخت ترین نظام کے لیے بنائیں جس میں داخل ہونے کا آپ معقول ارادہ رکھتے ہیں، ذاتی ڈیٹا ڈیزائن سے علاقے میں رکھیں، اور ڈیجیٹل عوامی اثاثے سے ہم آہنگی کو خطرے کے بجائے مارکیٹ کا فائدہ سمجھیں۔ بانی جو LMIC منڈیوں میں چھلانگ لگائیں انہیں حقیقی شراکت کرنی اور دیانت داری سے مقامی بنانا چاہیے، کیونکہ مقامی ملکیت کے بغیر پیراشوٹ سے اتارا گیا آلہ حقیقی بنیادی ڈھانچے سے ٹکرا کر شاذ ہی بچتا ہے۔

چھوٹا کاروبار#

قائم شدہ چھوٹا فراہم کنندہ — جی پی پریکٹس، کمیونٹی فارمیسی، کیئر ہوم، ایک مقام کا کلینک، یا اسٹارٹ اپ کے مرحلے سے آگے کا چھوٹا ہیلتھ ٹیک سپلائر — قومی ادارے کے وہی سرحد پار اور معیارات کے فرائض اٹھاتا ہے مگر انہیں پورا کرنے کی صلاحیت کے ایک حصے کے ساتھ۔ اس کے پاس شاذ ہی مخصوص IT یا معلومات کی نظامت کا عملہ ہے، پھر بھی وہ ایسا کلاؤڈ ہوسٹڈ مصنوعہ استعمال کر سکتا ہے جس کا ڈیٹا دوسرے دائرہ اختیار میں ہو، یا کہیں اور توثیق شدہ ماڈل پر بنا تشخیصی آلہ۔ عملی تحفظ یہ ہے کہ ہر معاملہ شروع سے سوچنے کی کوشش کرنے کے بجائے معیارات اور سخت-ترین-نظام-بطور-کم-از-کم-حد کے نظم پر ٹیک لگائیں: سپلائرز سے دستخط سے پہلے FHIR اور SNOMED CT کی معاونت، علاقے میں ڈیٹا کی رہائش، اور دستاویزی جائز بنیاد دکھانے کو کہیں، اور ڈیٹا کی منتقلی کو بقا کا معاملہ سمجھیں کیونکہ آپ ایسے سپلائر سے بندھے رہنا برداشت نہیں کر سکتے جو ناکام ہو۔ ثابت شدہ آف لائن پہلے، کم بینڈوڈتھ کے نمونے مستعار لینا یہاں اکثر چمکدار انٹرپرائز مصنوعہ کے پیچھے بھاگنے سے بہتر موزوں ہے، کیونکہ جب نیٹ ورک گرے اور بلانے کو کوئی نہ ہو تو لچک خصوصیات سے زیادہ اہم ہے۔ جہاں قومی پروفائل یا ڈیجیٹل عوامی اثاثہ پہلے سے موجود ہو اسے اپنائیں بجائے ایسی مخصوص چیز کمیشن کرنے کے جسے آپ کبھی برقرار نہ رکھ سکیں۔

بڑا ادارہ#

بڑے NHS ادارے، مربوط نگہداشتی نظام، یا کثیر القومی سپلائر کے پاس معیارات کی پیروی کرنے کے بجائے انہیں ڈھالنے کا پیمانہ ہے، اور ایسا ذمہ داری سے کرنے کا فرض۔ ادارے کا خطرہ عالمی خریداری ہے جو خاموشی سے دائرہ اختیارات میں ڈیٹا کو مرکزی بناتی ہے، خودمختاری اور جکڑ کے مسائل پیدا کرتی ہے جو برسوں بعد ریگولیٹر کی میز پر ابھرتے ہیں۔ ہر معاہدے میں کھلے معیارات اور ڈیٹا کی منتقلی لازمی کریں، علاقے میں ڈیٹا کی رہائش کا اصرار کریں، اور اپنی خریداری کا وزن ڈیجیٹل عوامی اثاثے کے ماحولیاتی نظام کو بھوکا رکھنے کے بجائے مضبوط کرنے کے لیے استعمال کریں۔ جب آپ دوسرے نظاموں سے سیکھیں تو سیکھنے کو مناسب وسائل دیں — نامزد مالکان اور دیانت دار تحریری رپورٹوں کے ساتھ مطالعاتی دورے — قصے جمع کرنے کے بجائے۔

حکومت#

قومی یا ماورائے قومی ادارہ وہ قواعد طے کرتا ہے جن میں باقی سب کام کرتے ہیں، اس لیے معیارات، خودمختاری، اور کھلے پن کے بارے میں اس کے انتخاب ایک دہائی تک گونجتے ہیں۔ حکومتوں کو بین الاقوامی معیارات (FHIR، SNOMED CT، ICD-11) لازمی کرنے، لچک اور قدر کے معاملے کے طور پر ڈیجیٹل عوامی اثاثوں میں سرمایہ کاری اور حصہ ڈالنے، اور سرحد پار ڈیٹا اور AI کے لیے کیس بہ کیس مذاکرات پر چھوڑنے کے بجائے واضح، قابلِ عمل نظام قانون بنانے چاہئیں۔ ان کے پاس سفارتی کردار بھی ہے: WHO کی ڈیجیٹل صحت کی عالمی حکمت عملی سے ہم آہنگ ہونا، LMIC نظاموں کو وصول کنندگان کے بجائے شراکت داروں کے طور پر سہارا دینا، اور عالمگیر صحت کے احاطے کو مشترکہ مقصد کے طور پر آگے بڑھانا۔ جواب دہی عوامی اور بین الاقوامی ہے، اس لیے فیصلے شفاف اور قابلِ دفاع ہونے چاہئیں، محض مصلحتی نہیں۔ (دیکھیے موضوع 9.1 — مقامی اور قومی حکومتوں کے ساتھ کام۔)

عام ناکامی کے طریقے#

• اٹھا کر ڈال دینا۔ کسی اور ملک کے ماڈل کی نقل اس کے قانونی، شناخت، اور اعتماد کے سہارے کے بغیر۔ حل: نمونہ اپنائیں، اپنے سیاق کے لیے نفاذ دوبارہ بنائیں۔
• مقامی معیارات ایجاد کرنا۔ FHIR، SNOMED CT، اور ICD-11 استعمال کرنے کے بجائے بصورت دیگر بنائے کوڈ سسٹم۔ حل: پہلے عالمی معیارات اپنائیں اور جہاں موجود ہوں قومی پروفائل استعمال کریں۔
• خاموش سرحد پار ڈیٹا کا رساؤ۔ ڈیٹا کا بیرون ملک کلاؤڈ علاقوں یا معاونتی ڈیسکوں سے بغیر منتقلی کے طریقہ کار کے بہنا۔ حل: ڈیٹا حرکت کرنے سے پہلے نظام کا نقشہ بنائیں اور جائز بنیاد درج کریں۔
• سہولت کے بھیس میں ملکیتی جکڑ۔ بند پلیٹ فارم خریدنا جسے آپ اپنا، آڈٹ، یا چھوڑ نہیں سکتے۔ حل: ڈیجیٹل عوامی اثاثوں کو وزن دیں اور ڈیٹا کی منتقلی لازمی کریں۔
• LMIC کے کام کا خیرات کا فریم۔ کم آمدنی والے شراکت داروں کو ثابت شدہ ڈیزائن کے ماخذ کے بجائے وصول کنندہ سمجھنا۔ حل: باہمی شراکت کریں اور ان کے لچکدار، آف لائن پہلے نمونے اپنائیں۔
• یہ فرض کرنا کہ الگورتھم سفر کرتا ہے۔ دوسری آبادی پر توثیق شدہ ماڈل نافذ کرنا۔ حل: اپنی آبادی پر دوبارہ توثیق کریں اور سخت ترین قابلِ اطلاق نظام کے مطابق نظامت کریں۔
• صرف ڈیمو کے لیے ڈیزائن۔ تیز رابطہ، جدید آلات، اور اعلیٰ خواندگی فرض کرنا۔ حل: نرمی سے گھٹنے کے ساتھ آف لائن پہلے ڈیزائن کریں اور اپنانا گروہ کے لحاظ سے ناپیں۔

پختگی کا ماڈل#

جانچ فہرست#

• تبادلہ، اصطلاحات، اور درجہ بندی HL7 FHIR، SNOMED CT، اور ICD-11 استعمال کرتے ہیں، جہاں موجود ہوں قومی پروفائلز کے ساتھ۔
• خریدنے-یا-بنانے کے فیصلوں میں ڈیجیٹل عوامی اثاثے اور کھلے معیارات کے اختیارات کو بھاری وزن دیا گیا۔
• ہر مصنوعہ اور سپلائر کا معاہدہ ڈیٹا کی منتقلی اور دستاویزی اخراج کی ضمانت دیتا ہے۔
• صحت کا ڈیٹا سرحد پار کرنے سے پہلے جائز بنیاد، ڈیٹا کی رہائش، اور منتقلی کا طریقہ کار درج ہیں۔
• قابلِ اطلاق نظام (UK/EU GDPR، HIPAA، EU AI Act، EU طبی آلات کا ضابطہ) شناخت ہیں، سخت ترین کو کم از کم حد سمجھا گیا۔
• کوئی بھی AI ماڈل آپ کی اپنی آبادی پر توثیق شدہ اور سب سے اونچے قابلِ اطلاق بین الاقوامی معیار کے مطابق منظم ہے۔
• بین الاقوامی سیکھنے کا نامزد مالک ہے جو قابلِ منتقلی اصولوں کو ناقابلِ منتقلی تفصیلات سے الگ کرتا ہے۔
• کسی قومی ماڈل کو مقامی سیاق کے لیے اس کا نفاذ دوبارہ بنائے بغیر مکمل نقل نہیں کیا گیا۔
• خدمات سخت ترین حقیقت پسندانہ حالات کے لیے نرمی سے گھٹتی ہیں — آف لائن پہلے، کم بینڈوڈتھ، متبادل ذرائع۔
• اخراج کا پتا لگانے کے لیے اپنانا اور نتائج گروہ کے لحاظ سے ناپے جاتے ہیں، عالمگیر احاطے اور مساوات کی خدمت میں۔

کلیدی ماخذ#

• عالمی ادارۂ صحت — Global Strategy on Digital Health 2020–2025 (who.int)۔
• عالمی ادارۂ صحت — Classification of digital health interventions اور ICD-11 (who.int)۔
• Digital Public Goods Alliance — DPG Standard اور رجسٹری (digitalpublicgoods.net)۔
• HL7 International — FHIR specification (hl7.org/fhir)؛ SNOMED International — SNOMED CT (snomed.org)۔
• ایسٹونیا — e-Estonia اور X-Road / Nordic Institute for Interoperability Solutions (e-estonia.com؛ niis.org)۔
• Ministry of Health & Family Welfare / National Health Authority (بھارت) — Ayushman Bharat Digital Mission (abdm.gov.in)۔
• یورپی کمیشن — Regulation (EU) 2017/745 برائے طبی آلات؛ Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)۔
• Information Commissioner's Office — UK GDPR کے تحت بین الاقوامی منتقلیوں کی رہنمائی (ico.org.uk)۔
• The Lancet & Financial Times Commission — Governing health futures 2030 (thelancet.com)۔

حوالہ جات#

1. Global health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Global_health
2. Digital health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_health
3. World Health Organization — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/World_Health_Organization
4. Digital public goods — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_public_goods
5. Universal health care — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_health_care
6. Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Healthcare_Interoperability_Resources
7. SNOMED CT — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/SNOMED_CT
8. ICD-11 — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/ICD-11
9. mHealth — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/MHealth
10. Leapfrogging — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Leapfrogging
11. Data sovereignty — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Data_sovereignty
12. Artificial Intelligence Act — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence_Act
13. Regulation (EU) 2017/745 (EU Medical Device Regulation) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Regulation_(EU)_2017/745
14. Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Health_Insurance_Portability_and_Accountability_Act
15. General Data Protection Regulation — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/General_Data_Protection_Regulation
16. Global Strategy on Digital Health 2020–2025 — World Health Organization — https://www.who.int/publications/i/item/9789240020924
17. The DPG Standard — Digital Public Goods Alliance — https://www.digitalpublicgoods.net/standard
18. Ayushman Bharat Digital Mission — National Health Authority, Government of India — https://abdm.gov.in/