医疗网络的数据治理：数据安全与医疗技术

医疗网络的数据治理：数据安全与医疗技术

王建军

成都市龙泉驿区妇幼保健院 四川成都 610199

在现代医疗体系中，数据治理和数据安全是至关重要的领域。随着医疗技术的进步和医疗网络的普及，大量的医疗数据被生成和存储。这些数据不仅包括患者的个人信息，还包括病历、诊断、治疗方案等敏感信息。因此，如何保障医疗数据的安全，提升医疗技术的效能，成为医疗领域的重要课题。

一、医疗网络的数据治理概述

1. 数据治理的定义

数据治理是指对数据的收集、存储、处理、分析和使用进行管理和控制，确保数据的质量、安全性和合规性。在医疗领域，数据治理涉及多方面的内容，包括数据的获取与存储、数据的共享与交换、数据的隐私保护与安全、数据的质量与标准化等。

2. 医疗数据的种类

医疗数据种类繁多，主要包括以下几类：

患者基本信息：如姓名、性别、出生日期、联系方式等。

病历数据：包括病史、诊断结果、治疗方案、用药记录等。

影像数据：如X光片、CT扫描、MRI图像等。

基因数据：患者的基因测序结果，用于个性化医疗和精准医学。

健康监测数据：如血压、血糖、心率等日常健康监测数据。

3. 医疗数据的重要性

医疗数据是医疗决策和诊疗过程的重要依据。高质量的医疗数据有助于提高诊断的准确性、制定个性化的治疗方案、提升医疗服务的质量和效率。此外，医疗数据的积累和分析还能推动医学研究，发现新的疾病规律和治疗方法。

二、医疗数据的安全性挑战

随着医疗数据的数字化和网络化，数据安全面临诸多挑战。主要包括以下几个方面：

1. 数据泄露

数据泄露是医疗数据安全的主要威胁之一。未经授权的访问、恶意攻击、内部人员的不当操作等都可能导致数据泄露。数据泄露不仅会损害患者的隐私，还可能导致法律纠纷和经济损失。

2. 数据篡改

数据篡改是指未经授权对数据进行修改、删除或伪造。篡改后的数据可能导致错误的医疗决策，危及患者的生命安全。

3. 数据丢失

数据丢失是指由于硬件故障、软件错误、人为操作失误等原因导致的数据不可恢复。数据丢失可能导致病历信息缺失，影响医疗服务的连续性和准确性。

4. 网络攻击

医疗网络是网络攻击的高发领域。黑客通过病毒、木马、勒索软件等方式攻击医疗网络，窃取、篡改或破坏数据。网络攻击不仅影响医疗机构的正常运作，还可能威胁患者的生命安全。

三、医疗数据安全的技术措施

为了保障医疗数据的安全，需要采取多方面的技术措施。主要包括以下几方面：

1. 数据加密

‌通过使用加密技术对医疗数据进行保护，‌确保数据在传输和存储过程中的保密性。‌访问控制技术则用于限制对数据的访问，‌防止未经授权的访问和数据泄露。其次在‌通过文档加密系统保护机密文档，‌同时通过文档权限管理、‌文档安全区域划分等措施，‌严格规范机密文档的使用和流转。‌这有助于防止未授权访问和非法使用用户个人信息

2. 访问控制

访问控制是限制数据访问权限的重要措施。通过身份验证、授权管理等手段，确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据。常用的访问控制技术包括密码、指纹识别、面部识别、物理识别等。

3. 数据备份

数据备份是防止数据丢失的重要措施。通过定期备份数据，将数据副本存储在不同的物理位置或云端、物理机和虚拟机、‌服务器数据、‌PC端数据以防止因硬件故障、软件错误等原因导致的数据丢失。

4. 网络安全

网络安全是保障医疗网络数据安全的基础。通过防火墙、入侵检测系统、杀毒软件等技术手段，防止网络攻击和病毒感染。定期进行安全漏洞扫描和修复，确保系统的安全性。‌制定运维操作规范和工作流程，‌加强物理安全防护，‌完善机房、‌办公环境及运维现场等安全控制措施，‌防止非授权访问物理环境造成信息泄露。‌同时，‌加强远程运维管理，‌因业务确需通过互联网远程运维的，‌应进行评估论证，‌并采取相应的安全管控措施

5. 数据脱敏

数据脱敏是指在保留数据分析价值的前提下，对敏感数据进行处理，使其无法识别具体个人。常用的数据脱敏技术包括数据掩码、伪装、泛化等。‌

（1）数据分割：‌将敏感数据拆分为多个部分，‌并分别存储在不同的物理或逻辑位置，‌通过分散存储降低单一攻击导致数据泄露的风险。‌

（2）伪数据生成：‌创建与真实数据在统计特性上高度相似但无实际对应关系的假数据，‌适用于测试、‌开发、‌培训、‌研究等非生产环境。‌

（3）数据屏蔽：‌基于策略的脱敏方法，‌通过定义数据访问权限、‌角色和规则，‌限制用户对敏感数据的查看范围和操作权限。‌

（4）数据分类：‌根据数据的敏感程度对其进行分级，‌然后针对不同级别的数据采取相应的脱敏技术和管理措施。‌

（5）虚拟化：‌在非生产环境中使用虚拟数据替代真实数据，‌通过虚拟化技术，‌开发人员和测试人员可以在不影响真实数据安全的前提下进行操作。‌

（6）数据分区：‌将敏感数据划分为多个逻辑或物理区域，‌并针对不同区域应用不同的脱敏策略，‌适应复杂的数据使用需求，‌实现精准的隐私保护与数据价值释放之间的平衡

四、医疗数据治理的政策与法规

为了保障医疗数据的安全和合规，我国制定了一系列政策和法规。以下是一些重要的政策和法规：

《个人信息保护法》是于2021年正式实施的数据保护法规。该法对个人信息的收集、存储、使用、传输等环节提出了明确的要求，强调数据处理者的责任和义务，保障个人信息的安全和隐私。

五、医疗技术的发展与数据治理

医疗技术的发展对数据治理提出了新的挑战和要求。以下是一些重要的医疗技术及其对数据治理的影响：

1. 远程医疗

远程医疗是利用信息技术和通信技术，实现医生和患者之间的远程诊疗。远程医疗可以提高医疗资源的利用效率，解决医疗资源分布不均的问题。然而，远程医疗的数据传输和存储存在安全风险，需要采用加密、认证等技术保障数据安全。

2. 人工智能（AI）

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在医疗领域的应用日益广泛，包括疾病预测、辅助诊断、个性化治疗等。AI的应用需要大量的医疗数据作为训练和分析的基础，因此数据质量和安全显得尤为重要。数据治理需要确保数据的准确性、完整性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

3. 区块链

区块链是一种去中心化的分布式账本技术，可以实现数据的安全存储和共享。区块链技术在医疗数据治理中具有广阔的应用前景，可以提高数据的透明度和可信度，保障数据的完整性和隐私性。例如，区块链可以用于电子病历的存储和共享，确保数据不可篡改和可追溯。

结语

医疗网络的数据治理和数据安全是保障医疗服务质量和患者隐私的重要基础。随着医疗技术的发展，数据治理面临新的挑战和要求。通过加强数据加密、访问控制、数据备份、网络安全和数据脱敏等技术措施，保障医疗数据的安全性和隐私性。同时，遵循相关政策和法规，确保数据治理的合规性和合法性。未来，随着人工智能、区块链等新技术的应用，数据治理将不断发展和完善，为医疗服务的持续提升提供有力保障。