国家健康大数据精准医疗规定、大数据在医疗领域的应用
刘辉：健康医疗数据，要用好也要管好
来源：【中国卫生杂志】
健康医疗数据是重要的战略资源，也是实现数字技术赋能行业发展的基础。随着人口老龄化进程加快和疾病谱的改变，国民健康需求日益增长，以大数据和人工智能为代表的新一代信息技术有望大幅提升疾病预防、临床诊疗、慢性病管理的效率。当前，充分发挥我国海量健康医疗数据资源的优势，为多场景、全链条的健康需求提供解决方案，成为新的发展点。
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政策引领
发展向好
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健康中国战略强调要为人民群众提供全方位全周期健康服务。2023年年初，中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》强调按照夯实基础、赋能全局、强化能力、优化环境的战略路径，全面提升数字中国建设。
两大战略的提出和实施，为健康医疗大数据的挖掘和应用带来了新的机遇。近年来，国家陆续出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》等一系列政策法规，从顶层设计到具体实施进行了全面布局、规范、引导，推动健康医疗大数据技术向好发展，同时为健康医疗大数据的应用营造了良好的政策环境。
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技术突破为数据应用
提供原动力
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信息技术目前已成为全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，也是全球技术创新的竞争高地。前沿技术的突破为健康医疗大数据应用的跨越式发展提供了原动力。
我国已将健康医疗大数据广泛应用于临床决策支持、疾病预警预测与早期诊断、个性化精准医疗、健康管理、公共卫生应急和公众健康素养提升等多个领域。例如，基于医学影像数据的肺部小结节筛查，可以有效辅助医务人员完成对肺癌的预测和早期诊断，进而优化患者早期治疗，有效提升治愈率和生存率。在健康管理和公众健康素养提升方面，大数据分析和人工智能技术相结合，可精准定位目标群体及需求，有针对性地提供健康服务，大大提升了服务效率和质量。在药物研发方面，利用人工智能进行大规模数据分析，可以更快研发新的药物，并预测药物的疗效和副作用，为医生和患者提供更好的药物治疗方案。
此外，基于大数据的高效分析、人工智能辅助决策和区块链安全保障，也为健康医疗数字化、管理智能化和数据隐私保护等方面提供了强有力的支持。不断升级的ChatGPT等大语言模型，也为健康医疗领域人机智能对话、寻医问药等带来了更多可能。例如，中国医学科学院医学信息研究所与清华大学OpenDE团队联合自主研发的医学知识大语言模型AiMed，具有强大的语义理解和信息检索能力，可以为医学科研人员提供知识问答、文献检索和论文阅读等智能服务。
作为新兴市场，我国基于健康医疗大数据开展的人工智能医疗实践保持着高速发展态势。健康医疗大数据为科研人员探索研究、医院临床诊疗、政府政策制定以及跨机构健康档案共享均提供了重要的数据支持。利用健康医疗大数据开展科学研究，不仅有助于深入了解疾病的发病机制、发生发展规律、预防治疗等多方面医学知识，还能够为制定科学健康管理方案和政策法规提供依据。通过分析健康医疗大数据，科研人员能够更好地了解人群的健康状况、疾病的流行趋势和风险因素，从而辅助相关机构制定更为精准的预防措施和健康促进政策。
健康医疗大数据的采集、分析和应用已成为提升医疗服务质量、降低医疗成本、改善病患生活质量的重要手段。在不断增长的市场需求下，健康医疗大数据应用产业将继续蓬勃发展，创造更多的商机和就业机会。
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以源头治理
应对风险挑战
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但现阶段，我国在健康医疗大数据的挖掘和应用过程中，也面临着不同的问题与挑战。
首先，对海量的数据资源缺乏有效的规范治理。部分健康医疗数据采集存储标准不一，质量参差不齐，导致技术层面的数据共享困难。加之数据确权、数据安全等问题仍待解决，很大程度上限制了大数据整合与利用。
其次，核心技术创新动力不足。人工智能、区块链等先进技术在健康医疗领域取得了一些进展，但仍需要加强技术创新和应用能力。如何将医学健康先验知识融入大语言模型，如何提升AI模型生成结果可解释性、确保数据安全合规等问题，仍有待进一步研究和解决。
再次，人才队伍结构有待优化。健康医疗大数据的应用与发展，建立在专业人才对健康医疗业务的深刻理解和把握的基础上。所以，组建一支跨专业、复合型科技人才队伍，加强新技术与临床专家、实践经验和行业知识的结合，提升人工智能技术在医学健康智能决策及推理应用中的科学性、专业性、可解释性，推动健康医疗大数据应用深度发展，为人民健康和健康中国战略实施提供更好的支持和服务，是目前健康医疗大数据发展与应用的又一挑战。
面对上述挑战与问题，需要从源头全面加强数据治理，全面优化健康医疗数据质量，提升共享程度。具体来说，就是要不断加强健康医疗大数据的标准化和规范化，完善数据采集、清洗和融合全流程，提高数据质量和可用性、易用性。建立健全健康医疗大数据共享机制，促进医疗机构间的数据整合和实时共享，实现跨机构、跨业务领域的数据应用。加强健康医疗大数据的安全管理，规范数据隐私保护制度和安全审计机制，保护个人隐私和数据安全。在此基础之上，通过加大对核心技术创新的投入，推动健康医疗领域与前沿技术的深度融合。
总之，健康医疗大数据的应用意义重大、影响深远，机遇与挑战并存。未来，随着数据治理工作的加强、关键技术的突破、人才团队的建设以及数据创新应用的持续深化，健康医疗大数据要素价值将得到充分挖掘和释放，从而更好地服务公众健康、医学研究和政府决策。
文：中国医学科学院医学信息研究所所长 刘辉
编辑：连漪 门雯雯
审核：孔令敏 杨金伟
制作：中小卫1号
本文来自【中国卫生杂志】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。
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医疗大数据系列标准实施，合规与安全齐飞
随着YD/T 4900-2024《医疗健康大数据平台 质量管理技术要求和测试方法》、YD/T 4901-2024《医疗健康大数据平台 数据资产管理技术要求和测试方法》、YD/T 4902-2024《医疗健康大数据平台 数据智能化处理要求和测试方法》10月1日起正式实施，旨在为医疗健康行业的数据管理设立统一的技术规范，推动数据资产的价值最大化，同时确保数据处理过程中的智能化水平。
医疗领域作为数据最为密集的行业之一，每天都在产生海量的信息。这些数据背后隐藏的是无数生命的故事，它们是医院智能化升级的重要支撑，也是推动医疗服务创新和技术进步的关键力量。
然而，每一次数据的传递与使用，都需要跨越重重法规障碍，保证不侵犯个人隐私的同时维护社会整体福祉。
随着法律法规的不断完善，如何在合法合规的前提下，充分利用好这些宝贵资源，成为了所有参与者共同面临的问题。
面对日益严峻的数据安全挑战，政府及时出台了相关政策与法规，为医疗数据的安全管理提供了坚实的后盾。这些政策不仅明确了医疗机构在数据保护方面的责任与义务，还制定了详细的操作指南和技术标准，旨在构建一个安全、可信的医疗数据环境。
《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等对医疗大数据的利用规制产生深远影响。
《“十四五”全民健康信息化规划》、“数据二十条”等政策在推进健康医疗数据资源应用的同时，均对数据安全问题提出了明确要求。
《医疗卫生机构网络安全管理办法》第三章 数据安全管理 第十八条各医疗卫生机构应按照有关法律法规的规定，参照国家网络安全标准，履行数据安全保护义务，坚持保障数据安全与发展并重，通过管理和技术手段保障数据安全和数据应用的有效平衡。关键信息基础设施运营者应拟定关键信息基础设施安全保护计划，建立健全数据安全和个人信息保护制度。
国家标准《信息安全技术—健康医疗数据安全指南》（GB/T 39725-2020）给出了健康医疗数据控制者在保护健康医疗数据时可采取的安全措施。该标准适用于指导健康医疗数据控制者对健康医疗数据进行安全保护，也可供健康医疗、网络安全相关主管部门以及第三方评估机构等组织开展健康医疗数据的安全监督管理与评估等工作时参考。
尽管政策护航，但医疗健康行业在数据安全合规方面仍然面临着诸多挑战。
数据分类分级不清：组织可能未能准确识别要对哪些据进行分类和分级，导致关键数据与一般数据的保护措施混为一谈。
风险评估不全面：风险识别过程可能仅关注技术层面，忽视了组织管理、人员意识等非技术因素带来的风险。
技术实施不足：虽然认识到防护需求，但未能按照《数据安全法》要求采用适当的技术手段，如加密、访问控制等。
第三方管理疏忽：对外包服务提供商的数据处理活动监管不严，未要求其达到相应的安全标准。
监控盲点：监控系统未覆盖所有数据处理环节，如数据流转和使用过程中的异常未被有效监测。
威胁响应迟缓：缺乏实时威胁情报和自动化的监测响应机制，对新出现的威胁反应缓慢。
应急计划不完善：虽有应急响应计划，但未针对数据泄露等特定场景制定详细步骤，或未进行定期演练。
信息通报不畅：事件发生后，内部沟通和外部通报流程复杂，延误了响应时间。
恢复措施表面化：仅进行数据和系统的简单恢复，未深入分析事件根源和采取长期改进措施。
持续改进机制缺失：缺乏将事件经验转化为组织学习和改进的机制，问题重复发生。
面对这些挑战，道普信息风险管控专家提出了一系列解决方案，旨在构建一个更加稳固的数据安全屏障，确保医疗健康行业的数据在使用过程中既高效又安全。
数据分类分级与保护强化：制定敏感性与价值导向的数据分类分级标准，实施精准分类并差异化保护，同时强化员工培训以提升数据安全意识。
全面动态风险评估：综合非技术因素，采用定性与定量法精准识别风险，并随业务与技术发展定期更新评估，确保全面性与时效性。
强化技术防护与创新能力：依据法规加强数据加密、访问控制等技术防护，同时引入AI等前沿技术，并强化技术培训，提升数据安全防护水平。
严控第三方数据风险：严格筛选外包商，签订保密协议明确责任，并强化监管审计，确保数据安全无虞。
智能监控与日志管理强化：扩展监控范围，引入AI技术提升监控效能，完善日志管理，确保数据处理全程可视可控。
构建智能应急响应体系：建立实时威胁情报系统，引入自动化监测响应，强化应急演练，确保数据安全无忧。
强化应急准备与响应：完善应急计划，定期演练评估，组建专业团队，确保数据泄露等风险高效应对。
优化通报与协作机制：简化流程，建立明确通报机制，强化内部沟通协作，确保信息畅通无阻，应对迅速有力。
深入分析事件原因：深度剖析泄露根源，系统性制定改进方案，持续跟踪评估效果，确保问题根治无复发。
随着三大标准的深入实施，医疗健康大数据平台将在质量管理、数据资产管理、数据智能化处理等方面迎来标准化、规范化的新时代。这不仅为医疗健康行业的数据要素管理提供了科学依据，更为促进数据合规高效流通、赋能医疗健康产业转型升级提供了强大支撑。而加强数据合规管理，确保数据的真实性和安全性，不仅是医疗行业健康发展的内在要求，更是实现健康中国战略目标的必由之路。
大数据精准分析
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**1. 大数据时代的背景**
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**结论**
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