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个人健康信息具有高敏感性,承载大量个人隐私,健康医疗大数据建设有赖于个人健康信息的汇聚与融合,理应关注大数据技术给个人隐私带来的风险与挑战。在复杂的健康医疗数据集成应用过程中,个人对自身健康信息后续转化、衍生成为“大数据”的控制力度逐渐减弱,知情同意原则的贯彻与落实难度也在层层“加码”,个人知情同意权有可能在开放和共享的大数据建设理念下被架空。统一的行业标准缺位和“算法黑箱”的现实阻碍,导致个人主体处于一种相对弱势的地位。伦理审查制度作为医疗领域把控风险、保护个人主体权益的有效机制,在健康医疗大数据建设与应用过程中也应受到重视,并对保护个人隐私发挥作用。基于健康医疗大数据应用场景的转变产生的知情同意原则的落实困难,可探索动态同意模式提升个人对自身健康信息的控制力度。为提升公众信任度,可考虑构建隐私影响评估程序,搭建隐私政策开放共享平台。 相似文献
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现有健康数据共享模式面临效率低下、缺乏监管等诸多问题,无法满足国家对健康数据合规开放共享的要求,工业互联网和区块链技术的发展和应用为健康数据开放共享提供了新的路径。本研究通过引入这两种技术构建个人健康数据钱包,结合工业互联网高效的分布式数据管理及不依赖第三方公信力的特点,建立基于数据钱包的数据开放共享模式,实现对健康数据的可信流转,使患者能够更好地掌握和分享其健康信息。结果表明该数据开放共享模式可满足“数据不出域、可用不可见”要求,将健康数据所有权归还个人,有助于提高医疗服务连续性,能够为健康数据开放共享应用提供有益借鉴。 相似文献
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目的:细化人口健康科学领域个人敏感信息类型,以期推进人口健康科学数据的开放和共享及个人敏感信息的立法保护提供参考,为人口健康科学数据平台的数据管理工作提供借鉴。方法:基于文献调研法考察了国内外个人敏感信息的界定,基于内容分析法总结了人口健康领域中个人敏感信息的类型,并进行了多维特征分析。结果:将人口健康领域中个人敏感信息细化为身份标识信息、生物特征信息、健康医疗信息3个大类,下分9个小类。结论:个人敏感信息细化分类符合依据不同领域特点将敏感个人信息具体化的国际立法的趋势,可作为制定人口健康科学数据收集管理策略和共享策略的参考。 相似文献
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通过对主要几个发达国家医疗健康大数据政策的调研,从战略规划、基础设施建设、关键技术研发、人才培养、隐私保护等若干方面比较分析美国、英国、法国、日本、韩国、新加坡政府的医疗健康大数据政策,总结分析了共性特点及各自特色。最后从进一步完善我国医疗健康大数据配套政策方面提出五点建议:转换思维、建立运行机制、构建建设标准、搭建共享平台和重视人才培养。 相似文献
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李赞梅 《中华医学图书情报杂志》2019,28(6):42-47
为更好地了解健康医疗领域政府开放数据现状,从前期准备、中期实施、后期应用3个层面,从政策法规制定、开放平台建设、数据资源规模、数据开放程度及应用开发指标等方面,对中国、英国、美国、加拿大、澳大利亚5个国家政府开放健康医疗数据的情况进行调研与分析,并揭示其存在的问题,为我国健康医疗领域的数据开放共享提供参考。 相似文献
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分析了医疗大数据分析技术在临床医学中的应用现状,指出了医疗大数据分析技术在创新医疗服务模式中的作用,以及存在医疗数据存储、共享和分析能力不足,数据尚未实现互联互通和采集困难、质量不高、安全性不够等亟待解决的问题,提出了促进医疗机构计算机硬件及网络中心建设、提高医疗数据分析水平、加强各医疗机构之间的合作和资源共享、保护医疗数据隐私和建立健全医疗数据管理制度等改进医疗大数据分析技术在临床医学应用中的建议。 相似文献
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随着计算机科学和信息技术的快速发展,健康医疗信息化得到广泛应用,在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集,形成健康医疗大数据.健康医疗大数据的发展与应用对提升医药卫生服务水平、促进健康产业发展等方面发挥着重要作用,许多国家对此已经形成共识,一些发达国家已将其作为国家重大战略并付诸实践.本文在简要介绍大数据概况的基础上,重点阐述健康医疗大数据的主要内容、应用领域、面临挑战和发展趋势等内容. 相似文献
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目的:通过建立大数据科研平台,提高临床科研的效率及质量,并促进研究成果有效转化。方法:根据广州医科大学附属第二医院实际情况,建立以智能医学数据中台为核心的大数据科研平台,通过专病库建立、描述性统计分析、统计挖掘、单病种分析及疾病预测等,优化科研流程,提升科研质量,实现科研成果的临床应用。结果:目前,广州医科大学附属第二医院大数据科研平台已累积经过规范化处理的住院患者252 047人次,门诊患者10 272 948人次,覆盖病历文书、医嘱、检验检查报告、课题随访数据等在内的37种文档类型,辅助医生建立疾病研究人群200多个、研究课题10余项。结论:与传统人工操作相比,大数据科研平台在数据抽取、统计及分析等方面,均有着明显优势,在疾病预测等临床应用方面也显示出广阔前景。 相似文献
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介绍了医疗大数据的多维性、不完整性、时序性、冗余性等特点,医疗大数据主要来自医疗服务方、医疗保险方、卫生行政方、医药和医疗器械生产流通方、因特网医疗和生命科学,主要应用于药品研发、疾病诊疗、医疗保险、智能决策、个人健康管理等方面及其面临的数据整合、数据存储、数据共享、人才缺乏和隐私保护等问题的挑战。 相似文献