大数据隐私保护技术的应用实例分析

大数据隐私保护技术的应用实例分析

陈茂秋

（西安财经大学管理学院，陕西 西安 710100）

摘要：随着大数据时代的到来，数据隐私保护技术在各行各业的应用日益广泛。在这一章中，我们将深入探讨医疗行业中隐私保护技术的实际应用，并分析一些成功的隐私保护实践案例。

关键词：大数据；隐私保护；医疗

1.医疗行业中的大数据隐私保护技术应用

1.1医疗数据隐私保护的需求与挑战

医疗数据包涵敏感信息，对患者诊疗、科研及流行病学监测都极为重要。因其高度敏感，保护需求迫切[1]。

（1）医疗数据具有以下特点：

个人化：医疗数据直接关联到个体，每一个数据点都可以明确地追溯到特定的个体。

高敏感性[2]：除了基本的健康状况，医疗数据可能还包含患者的遗传信息、生活习惯等高度敏感的内容。一旦泄露或被误用，可能对患者的社会生活造成严重影响。

多样性：医疗数据不仅包括结构化数据（如电子病历），还包括大量的非结构化数据（如影像学检查结果、语音记录等）。

（2）医疗数据隐私保护面临的挑战

在大数据环境下，医疗数据的隐私保护面临以下挑战：

数据安全性：随着数据量的增长和数据种类的多样化，如何确保数据的完整性、不被篡改或非授权使用成为一个难题。

保密性挑战：由于数据的共享和整合需求，如何在不泄露个体隐私的前提下进行数据的分析和利用是一大挑战。

数据共享与隐私的平衡：在多机构、多地区甚至跨国间的数据共享中，如何在保证数据可用性的同时保护隐私是一个复杂的问题。

技术挑战：随着医疗技术的发展，新的数据源和数据处理需求不断涌现，如何及时调整和完善现有的隐私保护技术是一大挑战。

1.2大数据隐私保护技术在医疗行业的应用

如上文所述，针对这些挑战，一系列的大数据隐私保护技术被应用于医疗行业，具体如下：

访问控制策略：通过设定严格的访问控制策略，限制不同人员对数据的访问权限。例如，只有经过授权的医生才能访问特定患者的敏感诊断信息。

数据脱敏技术：脱敏后的数据在保持原有数据特性的基础上，去除或遮盖掉敏感信息。例如，对电子病历中的患者姓名和联系信息进行脱敏处理，避免非授权人员获取。

隐私计算：在保证数据分析结果准确性的同时，防止原始数据被非授权人员获取。例如，使用差分隐私技术对大规模流行病学数据进行统计分析，同时保护患者的隐私。

2.成功的隐私保护实践案例分析

当选取一个具体的医疗场景作为案例时，我们需要详细分析该场景中的数据隐私保护需求和挑战。以下是一个案例的详细展开：

2.1案例：电子病历系统

（1）数据隐私保护需求：

患者隐私保护：电子病历系统包含了患者的个人基本信息（如姓名、联系方式、家庭住址等）、健康状况、疾病史、家族遗传信息等。这些信息都属于高度敏感的个人隐私，一旦泄露或被误用，可能会对患者造成严重伤害。因此，首要的需求是确保这些信息的保密性。

数据完整性保护：电子病历系统中的数据需要保持完整性，即不能被篡改或损坏。这是因为任何数据的篡改都可能影响医生的诊断和治疗决策，从而影响患者的健康。因此，保护数据的完整性也是一项重要的隐私保护需求。

数据可审计性：为了确保数据的真实性和可信度，电子病历系统需要提供审计功能，即能够追踪和记录数据的访问和修改记录。这样可以在发生数据泄露或误用时进行调查和追责。

（2）数据隐私保护挑战：

数据的安全存储和传输：电子病历系统需要确保数据在存储和传输过程中的安全性。这涉及到使用加密技术来保护数据不被非授权访问，以及使用安全协议来保护数据在传输过程中的完整性。

多层次的访问控制：由于电子病历系统通常涉及多个用户角色（如医生、护士、行政人员等），因此需要建立多层次的访问控制机制，确保不同用户只能访问其权限范围内的数据。

数据脱敏和匿名化：为了在不泄露患者隐私的前提下进行数据分析和研究，需要对电子病历数据进行脱敏和匿名化处理。这需要找到一个平衡点，既能保护患者隐私，又能满足数据分析的需求。

数据的长期保存与备份：电子病历系统中的数据需要长期保存，因此需要考虑数据备份和恢复的策略，确保在发生硬件故障或灾难事件时数据不会丢失。同时，备份数据也需要得到同样的隐私保护。

法规与合规性：医疗行业通常受到严格的法规监管，如HIPAA（美国健康保险可移植性和责任法案）、GDPR（欧洲一般数据保护条例）等。这些法规对医疗数据的收集、存储、处理和使用都有明确的规定和要求。因此，电子病历系统还需要符合相关的法规要求，确保合规性。

通过以上案例分析可以看出，医疗场景中的数据隐私保护需求和挑战多种多样，需要综合考虑技术、管理和法规等多个方面的因素。

3.分析数据隐私保护需求

在电子病历系统中，数据隐私保护需求主要围绕患者的高度敏感个人信息展开。以下是对该医疗场景中所涉及的敏感个人信息和隐私性要求的详细分析：

3.1基因组学研究中的个人基因信息保护

在基因组学研究中，患者的基因数据是最为核心和敏感的信息。这些数据不仅揭示了患者的遗传特征，还可能关联到潜在的疾病风险、药物反应等。因此，对个人基因信息的保护至关重要。

保密性：基因数据应严格保密，确保只有授权的研究人员和医护人员能够访问。任何非授权的泄露都可能导致基因歧视、保险拒保等严重后果。

匿名化：在进行基因组学研究时，应采用匿名化处理，将患者的真实身份与基因数据分离。这样即使数据被泄露，也难以追溯到具体个体。

数据使用限制：对基因数据的使用应有明确的限制和规定，禁止将其用于非医学目的，如基因编辑、人类增强等。

3.2医学影像分析中的患者身体部位和病变信息保护

医学影像分析是医疗诊断的重要手段之一，涉及患者身体部位和病变的详细信息。这些信息同样具有高度敏感性，需要得到严格保护。

访问控制：只有经过授权的医护人员才能访问医学影像数据。系统应建立严格的访问控制机制，防止非授权访问和数据泄露。

数据加密与存储：医学影像数据应以加密形式存储，确保即使数据被盗取或丢失，也难以被解密和滥用。

隐私保护算法：在进行医学影像分析时，可采用隐私保护算法，如差分隐私、联邦学习等，以确保在分析过程中不泄露患者的个人隐私。

3.3其他敏感个人信息和隐私性要求

除了上述两类信息外，电子病历系统中还涉及其他多种敏感个人信息和隐私性要求。

心理健康信息：患者的心理健康状况、心理咨询记录等也是高度敏感的信息。泄露这些信息可能导致社会歧视、职业受阻等后果。

性生活与健康信息：涉及患者性生活的信息和与性健康相关的医疗记录同样需要得到严格保护。这类信息的泄露可能严重侵犯患者的隐私权和生活安宁。

儿童与青少年信息：对于儿童和青少年患者，他们的信息需要得到额外的保护。因为这类人群通常缺乏自我保护能力，且信息的泄露可能对他们的成长和未来产生长期影响。

药物使用与成瘾信息：患者的药物使用记录、成瘾治疗等信息也属于敏感隐私范畴。这些信息的泄露可能导致社会偏见和歧视。

综上所述，电子病历系统中的数据隐私保护需求涉及多个方面和层次，需要采取多种技术手段和管理措施来确保患者个人信息的安全与隐私。

文献引用

[1] 黄金瑛.大数据时代没有旁观者——读《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》有感[J].中国统计,2016,(05):23-24.

[2] 涂子沛,郭美荐.《数据之巅》[J].中国共青团,2015,(06):27.