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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护

针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中心聚合服务器;针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论。实验结果表明,该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私,达到了较高的准确度,找到了合适的噪声添加位置。

健康医疗大数据治理的健康权面向

健康医疗大数据的社会价值与科学价值日益受到重视,当前关于健康医疗大数据治理的个人自决模式和积极利用模式均存在相应的问题,从健康权的角度理解健康医疗大数据治理有利于解决这些问题。健康权是当代人权的重要内容,健康医疗大数据应用可以在提高健康决策能力、实现健康资源的公平合理分配、增进健康服务水平、扩展国民健康参与等方面促进健康权的实现,但也可能在对隐私保护、违反不歧视和平等保护原则、过度商业化等方面影响健康权实现,其利益分配也值得关注。从国家对健康权的尊重义务、保护义务和实现(促进)义务的角度,有助于理解国家对健康医疗大数据的治理措施。具体而言,应当从社会共治的角度理解知情同意原则,根据数据来源不同采用不同授权机制,对不同的数据应用场景进行类型化规制,并在数据利用的收益分配方面充分考虑公众健康需求。

论健康医疗数据的法律概念

法律规范因其普适和高度抽象性,各专业领域数据概念往往难以被精确界定。为克服现阶段健康医疗数据法律概念在规范术语命名与内涵不一致及学术研究供给不足的双重困境,需通过明确数据与信息的区别来界定数据概念,并通过辨析健康医疗数据与卫生健康数据来确立健康医疗的概念。基于数据来源和数据主体关联性两个关键维度,定义健康医疗数据为:在医疗服务提供过程中产生,通过电子方式记录,与已识别或可识别的数据主体有关,能够直接或间接揭示其身心健康状况的信息。

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。

国内外医疗数据共享研究的可视化分析

[目的/意义]通过综述国内外医疗数据共享研究成果,为相关理论研究与共享实践提供参考。[方法/过程]文章以中国知网和Web of Science数据库为数据源,运用可视化软件CiteSpace绘制关键词聚类图谱,统计高频关键词和聚类标签词,分析国内外医疗数据共享领域研究成果的宏观态势;进一步利用文本内容分析法对研究热点主题展开系统性分析。[结果/结论]医疗数据共享领域的研究热点主题可归纳为医疗数据共享模式、利益相关者、平台技术、影响因素、激励机制5个方面。“区块链”技术在医疗数据共享领域的研究中应用广泛,在平台技术、激励机制等关键问题上发挥了重要作用,但国内医疗数据共享实践仍处于初级阶段,需加强医疗数据共享理论研究,丰富调查形式和研究路径,完善数据共享政策法规,以推动医疗数据共享实践。

法治与伦理框架下的健康医疗数据共享制度研究

当前,我国健康医疗数据共享制度尚未建立,健康医疗数据的价值并未充分释放。在借鉴国际经验的基础上,我国应在法治与伦理框架内制定本土化健康医疗数据共享制度:确立健康医疗数据共享制度的基本法律原则,建立健康医疗数据共享管理机构,搭建统一的数据共享平台,采取严密的伦理审查机制,以及完善医疗数据安全与隐私保护体系,实现健康医疗数据的安全共享和最大化利用。