【正文】 。［15］ 完善醫(yī)療隱私保護(hù)機(jī)制 首先,我們現(xiàn)有的隱私保護(hù)和隱私執(zhí)行的國際標(biāo)準(zhǔn)是基于傳統(tǒng)的告知和許可的條件下,比如 cookie,你收集我的信息的時(shí)候, 要告知我。但是,這樣的模式在大數(shù)據(jù)環(huán)境下就不成立了,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的是二次應(yīng)用,使用者無法預(yù)測將來大數(shù)據(jù)的使用和功能。在 這種情況下,將來的趨勢將不單單依托個(gè)人的許可,而是更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù) 使用者的責(zé)任,此方面可借鑒美國 HIPAA 法案。美國的醫(yī)療服務(wù)行業(yè)必須遵守該國政府 1996年頒布《健康保險(xiǎn)隱私及責(zé)任法案》(Health Insurance Portability and Accountability Act,HIPAA)。該 法案制定了一系列安全標(biāo)準(zhǔn),就保 健計(jì)劃、供應(yīng)商以及結(jié)算中心如何 以電子文件形式來傳送、訪問和存 儲受保護(hù)的健康信息做出了詳細(xì)規(guī) 定。法案規(guī)定在確保私密性的情況 下保存患者信息檔案 6 年,還詳細(xì)規(guī)定了醫(yī)療機(jī)構(gòu)處理患者信息規(guī)范,以及違反保密原則,通過電子郵件或未授權(quán)網(wǎng)絡(luò)注銷患者檔案的處罰方案。 其次,在信息保護(hù)上,強(qiáng)調(diào)時(shí)效性。比如,保險(xiǎn)公司只能存儲 6 年個(gè)人健康檔案信息。通過時(shí)間上的保護(hù),平衡了大數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用以及隱私。因此建議,我國衛(wèi)生主管部門在信息隱私方面,尤其是醫(yī)療隱私方面應(yīng)盡快出臺相關(guān)法律法規(guī),指導(dǎo)我們避免在系統(tǒng)建設(shè)當(dāng)中出現(xiàn)的問題。［13］五、總結(jié) 本文首先從醫(yī)療信息化的背景出發(fā)，概述了目前醫(yī)療信息化的建設(shè)現(xiàn)狀、市場分析以及建設(shè)流程。再詳細(xì)舉例闡述了目前醫(yī)療健康管理和服務(wù)大數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ钪械膽?yīng)用，包括臨床決策、遠(yuǎn)程醫(yī)療、個(gè)性醫(yī)療等等。最后分析了醫(yī)療大數(shù)據(jù)目前所面對的挑戰(zhàn)，以及提出了相應(yīng)的改進(jìn)建議。醫(yī)療領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)的積累,并不是完全的新的概念,而是在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床治療、實(shí)驗(yàn)中一直存在的,隨著信息化程度的加深,越來越多的診療數(shù)據(jù)以可分析的方式逐漸積累。同時(shí),隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和穿戴式醫(yī)療的發(fā)展,用戶的日常監(jiān)測變得可行, 獲取的數(shù)據(jù)方式與數(shù)據(jù)來源得到了極大拓展。我們能夠更方便地去獲得一些與自身息息相關(guān)的健康知識。但是我們也看到了目前醫(yī)療大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)比較分散不集中，如果患者去多家醫(yī)院問診那么將會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不連續(xù)；數(shù)據(jù)存儲技術(shù)較難，目前很多醫(yī)院還是用的老舊的病歷本來存儲患者信息；醫(yī)療信息安全難以保障，一旦資料泄露，將會導(dǎo)致個(gè)人隱私曝光，更可怕的是基因信息的泄露還會讓恐怖分子有可乘之機(jī)制造“基因武器”……醫(yī)療大數(shù)據(jù)的利用是一把雙刃劍，利用好了利國利民，利用不好則能引起社會混亂。為此，我們呼吁建立一個(gè)完整的、完善的、安全的、隱私的醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理體系，讓我們的個(gè)人健康信息能夠得到最有效最安全的利用。利用現(xiàn)代技術(shù)與我們所學(xué)知識，為這個(gè)世界作出我們的一點(diǎn)貢獻(xiàn)。通過同步變革數(shù)據(jù)管理方式、建立完善的區(qū)域衛(wèi)生信息化標(biāo)準(zhǔn)體系、積極探索利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、完善醫(yī)療預(yù)警機(jī)制、完善醫(yī)療隱私保護(hù)機(jī)制等等方法，為社會打造一個(gè)更為便捷實(shí)用安全的醫(yī)療管理體系。 總而言之,醫(yī)療與健康與人類的生活息息相關(guān),隨著技術(shù)的發(fā)展,如何更好的利用技術(shù)服務(wù)人類,促進(jìn)人類的發(fā)展,在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下變得更加迫切。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,不僅僅可以為人類帶來更好的醫(yī)療健康服務(wù),更為重要的是在應(yīng)用中,大數(shù)據(jù)方法可以不斷發(fā)現(xiàn)新的知識內(nèi)容,促進(jìn)醫(yī)學(xué)知識和醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步。讓我們這一代年輕人，肩負(fù)時(shí)代的重任，抓緊醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇，為人類的健康發(fā)展添一份力量！六、參考文獻(xiàn)［1］（BRESSAN, NADJA, ANDREW J. Integration of drug dosing data with physiological data streams using a cloud puting paradigm. In Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 35th Annual International Conference of the IEEE (pp. 41754178). IEEE.）［2］（KAI, EIKO, ASHIR A. Technical challenges in providing remote health consultancy services for the unreached munity. In Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), 2013 27th International Conference on (pp. 10161020). IEEE.）［3］（STEVEN E, DILSIZIAN, ELIOT. Artificial Intelligence in Medicine and Cardiac Imaging: Harnessing Big Data and Advanced Computing to Provide Personalized Medical Diagnosis and Treatment. Current Cardiology Reports, 2013, 16:441）［4］（KAFALI O, BROMURI S, SINDLAR M. Commodity 12: A smart ehealth environment for diabetes management. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 2013, 5(5): 479502.）［5］（MONEO G, DANIEL. Mobile devices in applications for healthcare: systems and technology.）［6］（TRIFIRO G, PARIENTE A, COLOMA P M. Data mining on electronic health record databases for signal detection in pharmacovigilance: which events to monitor? [J]. Pharmacoepidemiology and drug safety, 2009, 18(12): 11761184.）［7］（KAO, ROWLAND R, DANIEL T. Supersize me: how wholegenome sequencing and big data are transforming epidemiology. Trends in microbiology, 2014, 22(5): 282 291）［8］（BROSSETTE, STEPHEN E, ALAN P.. Association rules and data mining in hospital infection control and public health surveillance. Journal of the American medical informatics association, 1998, 5(4): 373381.）［9］（Wu, J., Roy, J., amp。 Stewart, W. F. (2010). Prediction modeling using EHR data: challenges, strategies, and a parison of machine learning approaches. Medical care, 48(6), S106S113.）［10］（JENSEN, PETER B, LARS J. Mining electronic health records: towards better research applications and clinical care. Nature Reviews Genetics, 2012, 13(6): 395405.）［11］何峰博 銳捷網(wǎng)絡(luò)解決方案部 醫(yī)療行業(yè)背景材料 ［12］顏延,秦興彬,樊建平,王磊 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院,廣東 深圳 518055 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)研究綜述［13］ 許德泉 楊慧清 文章編號:16725166(2013)04030104 中圖分類號:R37 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用［14］蔡佳慧 張濤 宗文紅 文章編號:16725166(2013)04029204 中圖分類號:R37 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A醫(yī)療大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)及思考［15］《中國改革報(bào)》百度大數(shù)據(jù)應(yīng)用凸顯“智慧醫(yī)療”21 / 21