生物医学数据匿名化工具ARX研究及启示

ARX工具是一款由德国慕尼黑工业大学开发,具有高效的全域匿名化算法、丰富的隐私模型、数据效用评估方法和重识别风险分析功能,被许多研究者和隐私政策制定者推荐的开源生物医学数据匿名化工具。通过梳理ARX工具的发展历史和相关研究,将ARX工具的功能架构归纳为数据导入导出模块、数据处理模块、隐私模型模块及其他参数模块、匿名化方案探索模块、效用分析模块及风险分析模块5个部分,并以Adult 数据集的匿名化为例梳理了ARX工具的工作流程,总结形成5个步骤。然后通过与其他匿名化工具的功能进行比较和分析,归纳了ARX工具的4个特点并总结了各模型和指标的原理和含义及ARX工具应用的局限性。最后结合我国数据共享的实际需求,针对性地提出了我国数据匿名化工具研发时需要重点关注的内容,对我国生物医学数据匿名化工具的研发具有一定的参考价值。     

国外政府门户开放重大公共卫生事件相关数据现状分析

以受新型冠状病毒肺炎疫情影响较大及政府数据开放水平较高的5个国家(美国、印度、英国、加拿大和澳大利亚)为研究对象,从数据发布时间、发布机构、数据主题、开放等级、使用许可几方面调查分析国外政府新冠肺炎疫情数据开放现状及主要问题。     

医学科学数据管理与共享平台原型系统建设

构建面向公众的医学科学数据管理与共享平台原型系统,阐述系统设计情况,包括总体框架、标准规范体系、功能层和应用层设计,以及系统实现过程,包括服务器配量、开发流程及效果,实现对多源异构医学数据的有效组织、管理和利用。     

面向我国人口与健康领域数据汇交的科研项目调查策略

介绍了国内外科技计划项目数据汇交政策和实践,指出了开展以数据汇交为目的的我国人口与健康领域科研项目调查的必要性,分析了科研项目的调查对象和范围,阐述了人口与健康领域科研项目调查的方法,为实施我国人口与健康领域科研项目的数据汇交提供参考。     

美国国立医学图书馆医学术语标准建设及启示

美国国立医学图书馆（National Library of Medicine,NLM）在医学术语标准化方面做了大量工作并取得瞩目成就,梳理NLM对医学术语标准的推进工作,对其特点进行总结,并对我国医学术语标准发展提出若干建议。     

科学数据管理生命周期模型比较研究

文章选取了7个科学数据管理生命周期模型作为研究对象,从模型的提出机构、适用范围、结构特点、构成要素、应用实践等方面,多角度进行了分析与比较,以厘清模型的发展现状和特点,为我国数据管理相关研究、应用人员提供参考和借鉴。     

国外科学数据管理与共享政策及对我国精准医学数据管理的启示

选取美、英两国生物医学科研资助机构的部分数据管理与共享政策,对其基本特征及政策概况、数据汇交、数据保存与管理、数据共享以及数据安全与保护5大类、25个具体指标进行详细对比分析,结合我国精准医学专项基本情况,获得政策制定方面的启示,以期为我国精准医学专项数据政策制定提供参考。     

美国癌症数据标准注册存储库的实践与启示

目的：深入分析通用数据元素（CDE）框架和癌症数据标准注册存储库（caDSR）的架构,结合我国生物医学领域数据管理与共享的实际需求提出合理化建议。方法：系统梳理caDSR的实践流程,包括数据元素的标准化转换和注册,通用数据元素的管理、访问、应用与病例报告表（CRF）构建。结果：caDSR及其应用工具支持研究人员创建、注册、管理、访问、共享CDE,并利用CDE构建规范化、可重用的病例报告表,促进了数据资源的标准化收集、管理与互操作。结论：我国针对生物医学领域元数据组织管理与关联融合等技术的研究还处于初探阶段,caDSR的通用数据元素框架与数据整合机制对我国建立标准化元数据管理平台有重要的指导意义。     

人工智能医疗器械标准数据集构建现状

采用文献调查法和内容分析法对标准数据集的构建现状进行了总结,明确了标准数据集的概念和特点,分析了目前国内外标准数据集构建的相关政策规范,从标准数据集构建流程与管理要素2方面梳理了构建工作的重点,提出了解决标准数据集构建存在问题的措施,为人工智能医疗器械标准数据集构建工作的进一步发展提供有益借鉴.     

基于场景化的人口健康科学大数据安全治理体系构建

介绍数据安全治理基本理念和国内外人口健康科学大数据安全实践,指出我国开展人口健康科学数据安全治理的必要性,分析了人口健康科学大数据的特点及其在全生命周期各个场景动态流转的安全风险,从人员组织、制度规范、技术支撑等多个层面构建了基于场景化的人口健康科学大数据安全治理体系,为促进我国人口健康科学数据中心开展大数据安全治理提供理论支撑与应用参考。