隐私数据保护技术在医院信息管理领域应用探讨

医院信息系统正逐步实现与医疗影像(PACS)和临床信息(CLS)等不同医疗应用领域系统的互联、整合电子病历的应用、以及结合新系统架构(如SOA,基于服务的架构)以提供新的WEB服务。这些应用研究使患者所有医疗记录的在线查询、区域医疗信息共享与交换成为可能,同时也给医院信息系统隐私数据的保护带来新的思考与新技术支撑的需求。

医院信息系统现状及原因探析

随着互联网技术在世界的每个角落的应用,医院这个为大家提供"救死扶伤"服务的场所,也自然要和互联网搭上边。更为可信的说法是,医疗行业实际上对互联网的依赖程度比航空业、银行和很多行业都更为深,因为在医院里,时间就是生命。但是,我国医院的信息系统的现状并不乐观,这样所导致的后果可想而知。所以,本文将就此现状进行尽可能深层次的原因探析。

SOA架构搭建肝癌样本库信息服务平台

基于服务架构(Service-Oriented Architecture,SOA)业务功能的灵活调用性、良好的互操作性及应用间的松耦合已成为在开放环境下异构信息系统互联的系统架构;Web Service技术也由于其标准的协议规范和高可集成性成为跨平台、与编程语言无关的分布式应用的创建平台。本文以肝癌样本库信息服务平台对异构系统的高互操作性、对各应用业务的灵活调用、对平台架构的易扩展性的需求,用SOA和Web Service来建立跨医疗平台的多应用集成系统架构。

隐私数据访问控制机制在互联网医院诊疗服务中的应用

目的:建立以数据访问目的为驱动的隐私数据访问控制机制,使医生在互联网医院诊疗场景下只能读取满足当下诊疗所需的数据,而不是患者全部隐私信息。方法:建立一组基于访问目的的隐私数据访问属性,当用户的查询满足当下场景的访问规则时返回查询内容。结果:增加隐私数据属性和数量,不会对完成查询所需时间有影响。但当被查询的隐私数据表建有索引时,则能极大缩短完成查询的时间。结论:身份认证与数据访问目的机制相结合,能控制不同业务请求下对不同隐私数据的查询,是互联网诊疗行为监管和安全访问隐私数据的一种有效技术方法。增加隐私数据表对数据库存储压力影响不大,目前关系数据库的单表容量最大可达32 T。

肝癌样本库元数据设计

基于都柏林核心元数据标准和科学数据共享元数据设计规范,介绍了肝癌样本库平台元数据的设计思路、建模方法和实施案例,并通过元数据应用探讨了实现元数据互操作的可能性。

一种基于角色权限动态转换的隐私数据访问控制模型

针对现有基于角色的数据安全访问控制方法(RBAC)存在的问题,提出一种基于角色权限动态转换的隐私数据访问控制模型,其主要思想是将角色扩展为基本角色和隐私角色,基本角色继承了RBAC的角色定义,隐私角色定义其在不同应用场景下对隐私数据有不同的访问权限。RBAC解决了什么用户可以访问什么数据的问题,而这里提出的隐私数据访问控制模型解决基于什么目的去访问什么数据的动态变化问题。

数据库安全与隐私保护数据库技术应用探讨

随着计算技术应用的深入以及机构对信息系统依赖程度的增加,人们对隐私信息的利用与管理给予了高度关注,这种现象导致了许多有关隐私保护法案的出现。数据库安全的概念与方法和源于医疗安全需求驱动的隐私保护数据库技术,目的是为医疗信息数据库支持隐私信息存储与管理,提供可研究的新技术与新方法。

基于MapReduce的时间序列索引与批量查询技术

针对基于不平衡树的时间序列索引对海量时间序列数据查询性能较差的问题,提出一种基于MapReduce的DB-DSTree索引。利用平衡的时间序列索引DHD作为路由树创建分布式的DSTree,并充分挖掘批量查询中的数据局部性,将相似的查询路由到局部节点上,以改善DSTree索引的非平衡性。实验结果表明,DB-DSTree索引的平衡性和局部性较好,可减少子树的查询范围和磁盘I/O次数,提高查询效率。

细粒度访问控制技术在医疗数据库中的应用与展望

细粒度访问控制机制的实现是关系数据库中保护隐私数据不被任意访问这一解决方案的重要组成部分,也是在医疗领域数据库应用中隐私数据保护所迫切需要的一项技术支持。以隐私为核心的访问控制模型建立的困难在于控制与管理在何种目的下何种数据可被访问。回顾目前研究或已被采用的关系数据库中细粒度访问控制模型,以医院数据应用场景为例,分析模型在应用中存在的问题并探讨解决问题的方法。

利用大数据开源项目实现医疗临床大数据筛选

目的:用大数据技术,实现对复杂类型数据即席查询、文本搜索处理的临床大数据筛选和分析平台。方法:应用基于Hadoop的文件分布存储(HDFS)、大数据仓库(Hive)、数据抽取技术(Sqoop)以及分布式文本搜索(Solr)大数据开源项目,实现对临床大数据的分布存储管理、即席查询、筛选规则加载和病历文本分析。结果:按照"Bolondi再分期模型对肝切除术后患者总体生存预测"课题的数据筛选要求,平台能帮助研究者从大量的具有复杂结构的临床数据中获取符合规则的样本数据。结论:融合应用大数据开源项目是海量医疗临床数据筛选和分析的有效技术方法。

新冠肺炎疫情防控期间网络安全结构升级与实现

为确保疫情防控期间医疗机构的网络基础设施安全,防御可能受控和钓鱼漏洞,结合网络安全等级保护2.0标准,梳理了疫情期间医疗机构业务网络结构以及互联网信息系统应用架构可能存在的访问控制风险,更新了信息安全技术应用方案,介绍了网络安全结构升级与功能部署。