京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,人口健康信息如何用好_数据分析师考试
随着信息化程度的加深,医疗卫生计生服务机构采集产生人口健康信息的数据量越来越大,利用人口健康信息服务于群众健康的需求也越来越多。如何将这些人口健康信息在保障安全的基础上共享利用?5月12日,国家卫生计生委公布《人口健康信息管理办法(试行)》,对人口健康信息采集、管理、利用等进行规范。
信息采集要遵循“最少够用”
不得超范围采集
人口健康信息是指各级各类医疗卫生计生服务机构在服务和管理过程中产生的人口基本信息、医疗卫生服务信息等,主要包括全员人口、电子健康档案、电子病历以及人口健康统计信息等。
《办法》提出,人口健康信息涉及个人隐私,大数据挖掘应用事关社会稳定与安全,社会关注度高,作为人口健康信息管理中的责任单位,各级各类医疗卫生计生服务机构应当按照法律法规的规定,遵循医学伦理原则,保障人口健康信息安全、保护个人隐私。
责任单位应建立完善的人口健康信息质量控制管理制度。在采集人口健康信息时,要从源头上保证采集数据的真实性和完整性,做到标准统一、术语规范、内容准确;要遵循“一数一源、最少够用”原则。责任单位应当保证服务和管理对象在信息系统中身份标识的唯一性、基本数据项的一致性,便于信息共享和利用,避免重复采集、多头采集,即“一数一源”。不得超范围采集信息,只采集满足服务和管理工作所需要的最少且够用的相关信息,即“最少够用”。
信息管理要实行分级存储
不得存储在境外服务器中
《办法》要求,按照人口健康信息化建设三大数据库(全员人口数据库、电子健康档案数据库、电子病历数据库)和四级平台(国家级、省级、地市级、县级)的总体规划,人口健康信息应实行分级存储。
责任单位负责存储管理服务和管理工作中产生的相关人口健康信息,并定期进行备份和恢复检测,确保数据能够及时、完整、准确恢复,实现长期保存和历史数据归档保存管理。各级各类机构不得将人口健康信息在境外的服务器中存储,不得托管、租赁在境外的服务器。确需委托其他机构存储人口健康信息的,应当确保受托单位具备相应的资质和条件,并按照“谁委托、谁负责”的原则,由委托单位承担人口健康信息的管理和安全责任。
责任单位发生变更时,应当将所管理的人口健康信息完整、安全地移交给主管部门或承接延续其职能的机构管理,不得造成人口健康信息的损毁、丢失。
信息利用要服务于群众健康
不得危害公民权益和国家安全
利用人口健康信息的目的应当是提高医学研究、科学决策和便民服务水平,最终服务于群众健康。
《办法》规定,不得对外提供涉及保密信息和个人隐私信息。相关单位或个人利用人口健康信息相关数据,应当向责任单位提出书面申请,双方签订数据利用协议书,明确利用数据的方式、内容和用途等,明确利用单位或个人的责任;不得超出授权范围利用和发布人口健康信息,不得将获得的人口健康信息擅自提供给他人利用,不得用于危害公民权益、社会秩序和国家安全的用途。
责任单位应当提供人口健康个案信息的查询和复制服务,并提供安全的信息查询和复制渠道,保证个人隐私信息不被非授权泄露。
责任单位应当建立痕迹管理制度,任何建立、修改和访问人口健康信息的用户,都应当通过严格的实名身份鉴别和授权控制,做到其行为可管理、可控制、可追溯。涉及国家秘密的人口健康信息系统应当按照国家涉密信息管理的要求进行分级保护,杜绝泄密
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07