大数据医疗的应用风险与法律规制研究

基于大数据技术的智能医疗技术的发展,对现有医事法律制度体系产生了重要的影响。大数据医疗技术通过知识图谱、融合推理模型以及医疗事故预警体系的构建,形成了现代智能医疗体系。大数据医疗面临个人隐私泄露风险、算法的逐利性运行、规则体系的不完整性等法律现实挑战。为回应挑战,必须进行法律规制改革,以安全作为法律规制的终极目标,以道德价值作为软性规制的实践基础,以工具主义进行大数据医疗的再定位,最终推进大数据医疗的法治化进程。

大数据医疗的应用与分析

在医疗领域中,对海量数据进行数据挖掘,获取价值信息是大数据分析决策的重要手段,可以提升医疗服务水平。文章以大数据在临床医疗、生物制药等方面的应用为切入点,分析了大数据技术在医疗领域中的应用优势,对大数据医疗的未来发展趋势进行深入地剖析。最后总结了大数据医疗的应用现状,提出了大数据医疗应用中潜在的安全问题,希望能给研究人员提供一些借鉴与帮助。

大数据医疗时代的人工智能与隐私保护

近年来,随着大数据挖掘与分析等方法的逐渐成熟,人工智能技术已经在医疗领域广泛应用。本文详细讨论了在医疗数据采集端与人工智能应用端隐私保护所面临的各项问题,从技术的角度、法律的角度以及伦理道德的角度分别分析了医疗隐私安全,并最终提出了四条建议,为医疗行业隐私保护的理论和实践发展提供了可行路径。

健康医疗数据利用中数据权益保障的现实困境与完善对策——以欧盟健康数据空间为例

从多主体数据权益保障的视角研究健康医疗数据利用对于充分释放数据价值,建立数据利用与数据保护和谐并存的稳定秩序至关重要。目前健康医疗数据利用仍面临自主权不足、数据泄露、互操作性差、收益权不确定、统筹监管力度薄弱等问题,欧盟健康数据空间的实践探索为各方权益保障的实现提供了可资借鉴的新思路。文章基于利益相关者理论,分析健康医疗数据利用中的利益相关者及其权益诉求,通过文献加工系统梳理原始数据提供者、数据控制者、数据处理者、数据使用者以及数据监管者在健康医疗数据利用中的现实困境。继而探讨和总结欧盟健康数据空间的应对方案。最后,提出我国应健全健康医疗数据权利保障的制度体系、保护患者隐私、强化技术标准建设、明确数据收益规则和监管体系的建议。

论医疗数据的权属配置 ——基于公共信托理论的视角

医疗数据作为典型的公共数据资源,不愿利用、不敢利用、不知利用的现象成为制约医疗行业数字化和医疗数据科学发展的主要瓶颈,由此引发的“反公地悲剧”危机广泛存在于各地医疗机构以及卫生行政机关之中。当前,医疗数据权属存在的法律争议主要集中在两个方面,包括法律规范的不完善和数据权属的不明确。因此,有必要借鉴“公共信托理论”的观点,用以回应医疗数据的权属争议,在以公民和国家为法律主体的公共信托关系中,合理配置双方的权利义务关系,平衡医疗数据之上的个人利益和公共利益,从而解决医疗数据开发利用权属不清的问题。在公共信托理论下,政府在医疗数据收集、保管和开发利用阶段,承担不同的公共服务责任,从而保障公民数据权利的实现。为了有效监督政府信托义务,需要引入外部监督来保护公共信托权益不受侵犯。通过建构个人信息保护的行政公益诉讼制度、适当扩展行政诉讼受案范围、健全行政复议制度和行政内部举报机制等方式,有助于完善公共信托权益的行政救济制度,促进医疗数据资源在法治轨道下被有效开发和利用。

一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptography)算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同的情况下,该方法的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。

人工智能时代的《民法典》医疗数据规则体系研究

《民法典》基于第127条数据治理一般条款初步构建了医疗数据规则体系的雏形,主要以医疗数据中隐私和个人信息的权属规则、授权规则和保护规则的形式体现。人工智能时代的《民法典》医疗数据治理取向应由“保护优先”转变为“保护与应用兼顾”,根据公开性、敏感性和应用场景进行类型化展开。医疗数据权益属于人格权列举种类之外与人身自由和人格尊严相关的其他人格利益,应归属于患者。依托医疗数据类型化进行分层动态授权,将授权规则纳入诊疗行为、人体临床试验和医学科研等场景中的知情同意范围。将保护对象扩展到全部医疗数据,区别规定敏感医疗数据、非敏感医疗数据和公开医疗数据的保护规则,区分侵害医疗数据造成精神损害和财产损害的法律适用。

融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架设计研究

目前,医疗数据信息系统存在安全性低、共享难度大等问题,对此,提出一种融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架,以提升医疗数据的安全。在此基础上,结合物联网的相关技术,对医疗数据采集方法进行设计。基于超级账本搭建完整的医疗数据信息框架。实验结果显示,高级加密标准(AES)算法的加密速度随着数据量的增大而增大,从而使用户能够根据要求传输任意长度的数据。利用非对称加密(RSA)算法对密码进行10次加密实验,得到了15 ms、94 ms的平均加密效果,系统加密效率较高。研究算法具有较好的工作稳定性,在功能和性能方面能够满足实际的医疗环境需要。

基于区块链的医疗数据共享隐私保护的研究

随着物联网技术的飞速发展和智能医疗设备的大量接入,大量异构医疗数据产生。传统云服务器的使用在一定程度上提高了医疗数据的存储、检索和共享效率。但是,中心化的数据管理结构极易造成医疗数据存储机构对病患医疗数据的垄断,控制一些敏感数据不被共享,难以满足海量医疗数据共享及数据隐私保护的处理要求。同时,医疗机构主要使用半可信的第三方服务器存储病患的医疗数据,存储的服务器一旦受到攻击将导致医疗数据泄露。本文通过区块链与云存储、加密算法等技术,提出基于隐私保护的医疗数据安全共享机制,探讨解决智慧医疗的数据共享过程中存在的数据安全和隐私保护问题。

粤港澳大湾区健康医疗数据跨境流动法律规制研究

粤港澳大湾区健康医疗数据跨境流动具有广阔应用场景与现实需求。鉴于粤港澳大湾区一国两制三法域之特征,加之三地健康医疗数据为代表的领域型数据出境规则迥异,法律法规指引阙如。可调适知情同意原则并通过强化数据互操作性、利用区际行政协议与立法授权清单四大进路,充分释放健康医疗数据社会价值。

医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的应用效果

探讨医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的应用效果。方法 收录于2020.9-2023.9,检验科实习的80名实习生,采用摸球法分为观察组和对照组,每组40名样本,对照组采用传统教学方法,观察组引入医疗大数据开展教学模式。结果 观察组实习生临床实践(90.41±6.72)、理论知识(88.65±6.36)、综合能力考核(93.33±6.86)成绩优于对照组临床实践(83.49±6.63)、理论知识(80.46±6.01)、综合能力考核(86.46±6.47)成绩(P<0.05);观察组实习生学习态度、检验结果分析能力、临床沟通能力、抱怨处理和咨询解答能力、评价能力、再学习能力等学习效果评分高于对照组(P<0.05);观察组教学满意度高于对照组(P<0.05)。结论 医疗大数据分析教学模式在医学检验专业临床实习中,不仅可以提供更丰富的病例资源和临床指导,又可以提高实习生的数据分析能力,促进实践经验的积累,提高实习生的综合水平。

数据驱动的医疗实践和管理

随着数字化时代的到来,数据已经成为医疗实践和管理领域的重要资源。医疗数据的广泛收集和分析不仅可以改善患者护理服务,还能提高诊断准确性。数据分析在医疗决策中的应用广泛,包括疾病诊断、治疗个性化、流行病学研究、资源管理及患者监测。数据驱动的医疗管理通过优化资源、改进流程、降低成本,实现了更高效的医疗服务。文章重点分析了数据驱动的医疗实践和管理。

支持受控共享的医疗数据隐私保护方案

患者医疗健康数据信息的合理利用促进了医学研究机构的发展。针对目前患者与医疗研究机构间共享医疗数据隐私易泄露,以及患者对医疗数据的使用情况不可控的问题,提出一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。首先,将区块链与代理服务器结合设计医疗数据受控共享模型,区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,使用代理服务器存储和转换医疗数据密文,利用代理重加密技术在保护患者隐私的同时实现医疗数据安全共享。其次,设计用户权限动态调整机制,由患者与区块链授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据访问权限,实现患者对医疗数据的可控共享。最后,安全性分析表明,所提方案可以在医疗数据隐私保护的同时,实现医疗数据动态共享,并且可以抵抗共谋攻击。性能分析表明,该方案在通信开销、计算开销方面具有优势,适用于患者或医院与研究机构间的数据受控共享。

浅谈医院医疗卫生健康数据治理与应用

在医疗卫生信息化建设发展进程中,医疗卫生健康数据量持续增长,正确的利用这些医疗卫生健康数据,能够为医疗健康体系带来巨大的潜在价值。在大数据时代背景下,数据的应用与治理要建立在数据量大、覆盖面广的前提下,医院通过对医疗卫生数据的开放与共享,推动社会应用创新,使其成为互联网医疗模式的基础支撑。本文基于医疗卫生数据广泛应用背景,针对医院对医疗卫生健康数据采集、传输、储存与应用等方面的治理措施进行了探讨。

基于Spring Cloud的分布式医疗数据平台建设

为解决互联网时代医疗大数据的可靠存储问题,探索异构数据的有效处理方案,加强医疗数据检索能力。提出一种基于Spring Cloud的分布式医疗数据平台建设方案,该方案通过Spring Cloud技术构建分布式架构,选取MongoDB非关系型数据库作为分布式存储,同时对数据进行标准化、分词等操作,从而实现一个异构数据可存储、系统高可用、规模易扩展、检索高效率的医疗数据平台。

公立医疗机构共享数据的机遇与挑战

《行动计划》明确支持公立医疗机构在合法合规的前提下向金融、养老等经营主体共享数据,既是机遇,也是挑战。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数据作为关键生产要素的价值日益凸显。在医疗卫生领域,各级全民健康信息平台均建成并投入使用,现已积累和存储了海量健康医疗数据。但是当前健康医疗数据共享仍面临很多堵点难点,公立医疗机构不敢分享、无法分享的困境依然存在。

基于ElasticSearch的医疗数据检索系统的设计与实现

随着医疗技术的发展,医疗业务场景越加复杂,由此产生的医疗数据也越来越多,其来源复杂,结构多变,信息冗余,数据不完整。这些特性使得系统在进行检索时,无法快速、有效、精确地查询数据。为了解决这个问题,设计并实现了基于ElasticSearch的医疗数据检索系统。该系统将医疗数据进行标准化,填补缺失值,选取合适的分词算法进行分词,将处理后的数据存入ElasticSearch中,同时使用SpringBoot构建系统应用,消耗多个医疗基础业务系统产生的数据,最终形成统一的医疗数据检索系统,给用户提供便捷、精确的查询服务。

支持死后医疗数据捐赠:呼吁对个人健康数据的伦理利用

死后医疗数据捐赠对于科学研究的意义重大。但目前不存在有针对性的准则用于指导捐赠过程。如果死后医疗数据的使用缺乏监管可能会引发多种风险,一是给他人利益造成损害;二是造成数据的不规范使用。因此,应当类比现有捐献制度,允许并鼓励捐献死后医疗数据用于科学研究,并起草专门的捐赠准则。该准则的制定应当建立在遵循五大基本原则的前提下,主张以自愿参与的方式使用个人医疗数据,反对未经书面同意将数据用于以病例档案为基础的医学研究。

健康医疗数据质量检测系统建设与应用

目的:为解决健康医疗数据质量低下的问题,建设健康医疗数据质量检测系统。方法:该系统基于完整性、准确性、数据范围和及时性四大类的11项评价指标构建,使用MySQL 5.7数据库,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构,使用Python、Java、Vue语言并基于vscode neovim开发工具开发。整个系统包括系统设置、数据管理、质量管理、质量分析4个功能模块。结果:采用该系统后,数据质量检测规则管理更加灵活和规范,同时可定期分析数据质量问题,且能够更便捷、全面地查看数据检测结果,提升了数据质量检测和处理数据质量问题的效率。结论:该系统能提高数据质量,为医院提供了有价值的数据支撑。

数据生命周期视角下医疗健康大数据资产化影响因素研究

[研究目的]识别医疗健康大数据资产化的关键影响因素,对国家医疗健康大数据战略落地和产业发展、挖掘医疗健康大数据的潜在价值具有重要意义。[研究方法]采用文献分析法与专家访谈法联合识别出医疗健康大数据资产化的影响因素,并运用模糊决策实验室分析法(Fuzzy-DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)分析影响因素的层次结构和内在联系。[研究结论]研究发现,医疗健康大数据资产化受数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用及相关环境共6个维度23个因素的影响,其中数据共享、数据交易等4个因素是最直接的影响因素,标准管理、隐私保护等11个因素是连接底层与顶层的关键因素,技术支持、数据集成等8个因素是根源性影响因素。