京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,医疗数据安全不容忽视
在网络信息爆炸的今天,我们已经听过很多有关金融服务公司和零售商出现安全漏洞的事件了。令人惊讶的是,据最新的调查报告显示,与金融服务公司及零售商相比,医疗机构网络被攻击的频率才是最高的。
黑客从漏洞系统下手
令人担忧的是,很多医院目前都拥有不少基于互联网的医疗设备,包括起搏器、呼吸机等生命维持装置。一旦黑客破解了医院的设备网络系统后,就可以获取心脏起搏器、呼吸机的访问权限,其后果不堪设想。尽管以往这样的事件只会出现在科幻小说里,但是现在,很可能变为现实。
黑客已经将目光日渐瞄准了那些还在使用有漏洞的旧版操作系统的医疗机构,通过将一些新技术植入软件中,能够成功绕过传统安全防火墙进入医院网络,对其中的敏感数据进行访问。
患者数据存在黑市交易
不过,有一点可以减轻黑客所引起的恐慌的是,即这些黑客其实大多只是想获取可以卖出的数据,而不是真的想制造混乱。
有证据表明,熟练的黑客在袭击医疗机构之后,会费尽心思地去获取有价值的病人病历,以此通过黑市获取可观收益。
2016年年末的一份报告显示,美国医疗行业每年因数据泄露平均损失62亿美元。随着互联网和医疗的结合越来越紧密,医疗数据泄露也变得越来越容易。
健康医疗大数据利用的前提:对数据的控制和保护
在健康医疗大数据背景下,医疗信息化建设必然打破传统的数据孤岛,转而走向共享、开放。因此,健康医疗大数据将呈现日益活跃的“流动”趋势,在“流动”中发挥价值。比如,分级诊疗、远程医疗、健康管理等新业态的产生,必然驱动数据的有序流动、合理利用和安全分享。
但是,在数据“流动”的过程中,存在诸多隐患问题:对个体而言,特别关心数据的隐私泄露问题;对卫生医疗机构和主管部门来说,则关心数据是否“健康”,也即数据是否真实、完整、可信,关心敏感的大数据分析结果、政策依据等是否会泄露。安全,已经成为了健康医疗大数据的核心关切点。
当前,我国健康医疗大数据面临着前所未有的安全挑战。在互联共享的时代,数据全生命周期的每一个环节都无法独善其身,根据木桶效应,任何环节的短板都会导致全生命周期的崩溃。而互联网+时代导致数据的边界越来越模糊、越来越开放,进而导致各类网络攻击的手段越来越先进、越来越隐蔽、功利性越来越强。另一方面,业界的数据安全意识和保护手段还很薄弱,信息系统多采用用户名+口令等较弱的访问控制方式,对于数据更是无任何的保护措施,可以说,很多数据正在“裸奔”。
保护健康医疗数据安全
为了更好地保护健康数据,欧洲开启了一项名为KONFIDO的项目,旨在通过识别和阻止网络攻击加强网络安全。项目由欧盟2020地平线( Horizon 2020)项目出资,并且有15家来自行业、学术界和健康产业的不同合伙人加入。计划的目标之一,是开发出一种可以快速识别对健康数据存在潜在网络威胁的电脑程序。这种电脑程序不但可以很好地识别网络威胁,并且可以通过互联网络,把受到威胁的数据转移到更为安全的地方,从而规避网络攻击。
在大数据时代,健康医疗信息的安全需求归根结底就是两点:控制与保护!而数据的控制与保护,都必须在“网络可信体系”中实现。健康医疗大数据需要的“网络可信体系”又是什么呢?对此,《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发〔2016〕47号)的出台特别在12条中进行了权威解释:“推进网络可信体系建设:强化健康医疗数字身份管理,建设全国统一标识的医疗卫生人员和医疗卫生机构可信医学数字身份、电子实名认证、数据访问控制信息系统,积极推进电子签名应用,逐步建立服务管理留痕可溯、诊疗数据安全运行、多方协作参与的健康医疗管理新模式。”其中,可信医学数字身份、电子实名认证、电子签名应用等关键词,需要特别标红提示!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03