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医疗大数据流失预警

发布时间:2022-09-28 15:21:34

大数据医疗行业的痛点有哪些

一、数据安全


医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题,因此要特别注意个人数据隐私保护,中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意,不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”


虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理,这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题,但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。


二、数据开放受限


中国的医疗数据开放程度有限,主要体现两个方面:一是境内与境外的流通限制,二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。


境内与境外的限制其实很简单,这个各个国家都有相关规定,而且有的国家规定的更加严格,比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面,我国大部分的医院数据都是独立存在的,流通起来相对困难,更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。


三、数据标准差异


我国人口众多,医疗数据丰富,但”数据大“不等于 “大数据“,临床数据不够统一和规范,不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系,也没有统一的标准,因此价值也得不到体现。


四、伦理争议


尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展,但不可否认的是,AI的应用依然存在一系列的伦理问题,比如:AI造成了个人信息泄露,导致医疗事故,责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业,引发医疗产业结构的转型,社会应该如何应对?诸如此类的问题很多,都需要行业从业者去面对和解决。


五、数据成本高


所有基于AI的医疗技术,都是以”数据“为基础的,目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种:第一,与医院合作科研项目;第二,从公开数据集下载数据;第三,购买数据。


总体来说,获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上,而随着模型训练的逐步深入,数据吞吐量可能会是几何级数增长,代价也会水涨船高,这无形中为实现大数据医疗增加了负担。


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Ⅱ 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用,下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大,大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业,医疗行业也不例外,医疗健康正在成为人们关注的重点问题,以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起,医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享,每一个医生都能够在系统中添加或变更记录,而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况,同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据,建立健康预测模型,通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端,实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析,并且在未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像,例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习,训练其对影片的诊断,最终实现辅助医生进行临床决策,规范诊疗路径,提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析,预测药物的临床结果,可以为临床阶段的实验结果提供参考,节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析,从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

Ⅲ 大数据在医疗工作中有什么作用

实际上,除了Google之外,在其他社交媒体上发布的微博客或搜索历史记录的一开始,也可能是潜在疾病暴发的警告信号。有很多方法可以从社交媒体上收集帖子,包括使用那些媒体平台本身提供的公共API,通过编程自行构建搜寻器的方法,也可以不必理会任何编码或技术技能通过使用自动网络爬虫。

通过从微博客中过滤掉关键字,数据科学家可以使用LASSO算法基于关键字的特征建立预测性流感模型。另外,在疾病传播过程中,长时间接触病原体会增加感染机会。许多公共卫生调查表明,某些疾病可能与基因类型,生活方式,身体症状有关。通过在潜伏期设计个性化和定制的治疗方法,可以探索遗传信息和病史记录,以预防潜在疾病。

例如,已开发出Mayo System,用作数据科学家的数据分析平台,用于存储和分析来自患者的历史记录数据,并为有需要的人定制个性化的治疗计划。通过分析身体症状和其他历史记录,医务人员可以从数据分析系统中找到匹配的诊断信息,然后有效地提出指导性的治疗计划。

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Ⅳ 大数据安全问题及应对思路研究

大数据安全问题及应对思路研究

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,全球数据量出现爆炸式增长。与此同时,云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台,分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时,其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁,如何应对面临巨大挑战。

一、大数据安全关键问题

随着数字化进程不断深入,大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业,甚至到社会生活的每个角落,大数据安全问题影响也日益增大。

(一)国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动,加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失,全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国,短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用,涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放,但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全,极有可能造成国家关键数据资源的流失。

(二)大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展,个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降,导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段,黑客可最大限度地收集更多有用信息,为发起攻击做准备,大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展,更多信息可以用于个人身份识别,个人身份识别信息的范围界定困难,隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度,在大数据场景下变得越来越难以操作。

(三)基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机,美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息,对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘,并生成相关情报,供上层决策。2013年6月底,美中情局前雇员斯诺登爆料,美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控,以获取网内海量短信数据和流量数据。

(四)基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控,成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中,国外厂商设备的现网存量很大,国外产品存在原生性后门等隐患,一旦被远程利用,大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全,防御手段能力建设处于起步阶段,尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制,对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。

二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路

目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下,各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步,主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效,约束范围包括互联网等电子通信领域,旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为;印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时,通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息;美国在2014年5月发布《大数据:把握机遇,守护价值》白皮书表示,在大数据发挥正面价值的同时,应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响,建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。

我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时,也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战,从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。

(一)将大数据资源保护上升为国家战略,建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源,将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中,构建大数据环境下的信息安全体系,提高应急处置能力和安全防范能力,提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局,明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路,保障数据安全、可靠,积极开展大数据安全风险评估工作,针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准,配套完善相应的监管措施。

(二)完善法律法规,加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作,探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台,在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定,为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管,同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度,建立对个人隐私保护的测评机制,推动大数据行业的自律和监督。

(三)加强国家信息基础设施保护,提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新,通过加大财政支持力度,激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品,提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设,针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品,并组成统一的、可管控的安全系统,推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击,通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析,基于大数据分析的智能驱动型安全模型,把被动的事后分析变成主动的事前防御;基于大数据的网络攻击追踪,实现对网络攻击行为的溯源。

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Ⅳ 四、医疗大数据目前所采取相关技术的调研和分析及优缺点

摘要 大数据的分析和挖掘在医疗领域的应用包含很多的方向,比如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;临床试验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析等;还有患者临床记录和医疗保险数据集等。

Ⅵ 银行如何通过大数据预测并防止用户流

银行如何通过大数据预测并防止用户流
用户流失已经成为产品运营的一项重要KPI“全球有50%的用户已经更换或者正准备更换他们使用的银行。在美国和加拿大,消费者变更自己银行的比例正在上升。”—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.用户流失以及用户参与度已经成为大多数银行的一项最重要的议题有研究表明:“发展一个新客户的成本是维护一个老客户的3-8倍,一个老客户贡献的利润是新客户的10倍以上。”用户参与度每下降5%,则企业的利润将下降25%。获得新用户的代价要远高于保留住现有用户,而重新获得已经流失的用户代价更高。事实上,经过一系列的测试以及研究证实,用户流失是对公司利润的最大破坏。近期,福布斯杂志上刊登了一篇由各公司领导层关于缺乏对客户理解的文章,“缺少积极的、持续的来自企业或品牌关怀相关的用户体验,会导致企业丢失掉惊人的20%的年收入。这就是银行类企业每年会有一笔数额巨大到上亿元损失的原因!本质上,理解用户的需求、偏好、情绪、动作以及更换银行的倾向已经成为银行最为重要的事。社交化本地化移动化是如何影响到用户情绪以及流失的?在现今这个万物互联的时代,在爆炸式的社交媒体中,坏消息的传播速度惊人。经调查,调查显示,有接近63%的用户使用在线个人网络以及社交网站作为获取可靠银行产品信息的来源。并且,有45%的用户会在社交媒体中对他们获得的服务作出评价。因此通过数据,跟踪到用户的想法并及时的作出相应的决策为客户提供更好的服务及合理的定价策略。但是,不同渠道的用户情感和用户体验信息存在于各种结构化和非结构化的数据中,这些数据可能会说谎;更不幸是,各种数据之间没有贯通,存在着信息孤岛;这些现实情况使得银行对客户进行全面整体的了解,银行想较早获得客户流失预警信号并启动挽留措施变得异常困难。最重要的是了解客户以及预测流失为了能够尽早的鉴别潜在的用户流失倾向,首先需要对你用户的行为进行分析并有一个全面的了解。需要了解银行的客户是怎样使用银行服务的,拨打客服电话、在网站上或移动银行上的交易、又或者是在社交媒体上的互动?这些历史数据能够让银行较早的了解到一些预警信号,比如交易量减少了,自动支付中止了,或者其他什么对于用户的负面体验,根据这些预警采取具体的措施进行补救来减少流失的发生。但是,我们前面也提到,客户的信息没有贯通,这让第一时间监测到预警信号并采取措施变得很困难;结果就是,银行最终从不同的碎片化的不完整信息进行策略拟定与实施,导致客户容易流失,损失惨重。大数据是如何帮助预测潜在流失的?用户数据生成的数量、种类以及速度的快速增长,使得利用传统的数据管理技术几乎无法存储更无法实时的进行分析并提出有价值的信息。现在大数据可以帮助我们解决这些困难,并平衡结构化和非结构化的数据。例如银行访问,客户来电日志,网页交互日志,信用卡记录的交易数据,以及客户在社交媒体上的交互数据。大数据技术解决了数据管理问题,通过解决存储、分析、检索大量多样化的结构化非结构化的数据,并且随着数据的增加可以弹性的扩展,这就让银行可以接触到用户的实时行为,能更好的提供流失预警。此外,精湛的数据匹配能力能链接客户在各个渠道上的交互数据,建立起一个全面的360度画像,全面了解客户,将它转化为可执行的数据决策。建立预测流失模型360度的客户画像,对于银行预测潜在流失的客户是否足够呢?要想全面利用好用户的信息,需要建立一个可行的预测流失的模型。有效的客户流失模型的高预测值帮助识别具有高流失风险的客户且能够过滤“羊毛党”,并且对每个流失模型能够构造出效果提升曲线,可视化的展示出相比于不使用模型,使用流失模型所起到的提升作用。另外,如果银行业不能针对单个客户给出有针对性的营销方案,那么即使能够准确的预测流失客户也是不够的。那些通用的基于大范围客户分类的营销方案会导致挽回率下降。我们需要更加精细化、有明确目的、并且有针对性的制定不同的营销方案,来挽回高流失风险用户,降低流失率。西桥科技是一家国内领先的大数据产品与服务提供商,致力于为企业提供完整的基于大数据用户行为分析的一站式解决方案。已在民生银行、兴业银行、江苏银行等落地应用,它可以助力企业有效的提供个性化的解决方案。简单来说,基于业务流程的用户智能管理,结合大数据技术和成熟的机器学习技术,会让银行在预测以及阻止用户流失,推行个性化推荐和提高用户忠诚度上取得一个全新的、更有竞争力的进步。

Ⅶ 为什么医疗大数据的落实这么难

医疗大数据来的落实难主要有源这几点:
1、数据获取难度大;
2、着数据关联度低;
3、数据记录不完整;
4、数据利用率低等问题。
而造成这些问题的主要原因是医疗信息系统建设早,缺乏整体规划,数据统计有多个系统来源,导致数据统计口径不一,管理措施难以落实,难以形成对临床知识的管理和积累决策分析支持不得力,业务应用压力过大。

Ⅷ 大数据,给健康产业带来哪些变革

大数据,给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试

你发的每一条微信,打的每一通电话,也许就能预警你是否有感染流行病的风险……这不是科幻,这是全世界已经起步开展的大数据精准医疗。

日前,浙大一院正式成立“精准医疗中心”,中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授作了“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告。

“精准医疗大数据的普及化,正带来中国乃至全球健康产业的变革。”在接受钱报记者专访时,李兰娟表示,不远的将来,大数据支持下的精准医疗将为每一个病人定制治疗方案,它也将改变国家的医疗投入的格局。

精准医疗

提供个性化治疗

大数据技术,能够分析大量繁杂的数据集,发现疾病和治疗手段之间的有效联系,它将改变传统的治疗方案。

美国提出精准医疗的计划,利用大数据的分析,找出个性化的缺陷,真正对症下药,因人而异。这个办法帮助乔布斯延长了几年的生命。

我们国家的精准医疗研究,也在积极跟进。2014年7月,李兰娟和团队在《自然》杂志发表了科研成果论著,揭示肠道菌群与肝硬化的秘密,给全球医学科技研究提供了新思路。

一直以来,很多肝硬化患者,都接受过抗生素的治疗,但是李兰娟和她的团队发现,这样做并不能带来很好的效果,因为抗生素不仅杀死了肠道内的有害细菌,有益细菌同样也被杀死了。

肠道微生物是提供人体营养、调控肠道上皮发育和先天性免疫的不可缺少的“器官”,她把注意力聚焦在“肠道菌群”上,经过近3年时间的研究,他们收集了181个中国人肠道菌群的样本,其中98个是肝硬化患者的粪便样本,83个来自健康志愿者。

团队采用了新一代测序技术、以及大数据分析技术,产出了近860GB的序列数据,通过研究发现了28种与肝硬化病人密切相关的“坏细菌”;数据比对还显示,有38种与健康人密切相关的“好细菌”,在肝硬化病人肠道菌群中的量却非常少。

这就意味着,今后针对肝硬化病人的治疗,可以做到更加精准,“我们会给肝硬化病人补充更多的‘好细菌’,杀死过高的‘坏细菌’。”李兰娟说,在药物基因组学的基础上,这个工作还能够做得非常精准,“针对不同病人,运用合适的药物,合适的剂量。”

“精打细算”的

外科手术

大数据技术已经开始在外科手术中,帮助病人得到更加高效的手术疗效。

中国工程院院士、浙大一院院长郑树森教授,是我国著名的器官移植专家。到目前为止,他带领团队已经成功进行了200余例活体肝移植手术。

肝脏是人的造血器官,“统帅”了成千上万根血管,对肝脏动手术,是有高难度的。

在先进的数字技术支持下,郑树森团队能够在活体肝移植在术前和术中,利用虚拟现实软件,查看病人肝脏中的各种构造。大数据分析还能够精准计算出需要移植的肝脏部分,一方面确保提供给受捐者充足的供血,能够存活;同时评估受捐者剩下的肝脏,能否在半年内长出新的肝脏,保证恢复正常的肝功能。

在世界各地,具有大数据处理功能的手术器械已经成为外科医生强有力的助手。比如,在摘除肿瘤组织的外科手术中,外科医生遇到的最大挑战是:一次手术是否能够把癌变组织切干净。像乳腺癌肿瘤的手术中,有将近三分之一都无法做到完全抹除肿瘤的痕迹。

前不久,伦敦大学帝国学院Zoltan Takats 探索了一场“精准手术”,手术使用的先进武器iknife,在传统手术刀前安装传感器和质谱分析仪,刀起落下iknife能在第一时间告知病灶的边界和性质。

大数据

指导医疗政策

大数据能够更加科学地论证药物使用的效果,为医疗政策指导方向。

2012年,李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题,采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现:当年20岁(1992年出生)以上的样本,乙肝感染率在8%-10%;而20岁以下的样本中,乙肝感染率小于1.5%。

为什么只相差一岁,乙肝感染率就有那么大的差距?

1992年这一年,是个关键词。1992年,卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析,李兰娟团队验证了药物的有效性,这样的分析结果,将给国家制定公共卫生政策,带来科学的指导。

“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种,同时成年人也尽快接种乙肝疫苗,那么在十年后,中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。

开发大数据

预测疾病

有了大数据的分析,“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”,这种全数据模式成本低,效率却很高,几乎所有人都可以用。

“精准医疗的长期目标,是每个人的健康管理。” 接下去,李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列,他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。

这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据,浙大一院团队将能够做一系列新研究,比如药物基因组学研究,医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量;比如为病人设定新的治疗和预防目标。

世界医疗产业最发达的美国,在医疗创业领域冒出了许多基于大数据,做疾病预防方面的高科技产品——

美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司,专注研究通过手机的数据分析,预测机主的疾病。

他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后,最终能够对人们的手机建模,来预测感冒、精神疾病等等。比如,当人抑郁时,通常就能够在与人交流中被看出变化,日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中,这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况,同时把这些变化发通知给机主本人,未来还能发送给朋友或家人。

深度开发大数据,预测疾病,还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告,如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用,就能把成本降低8%左右,从而每年创造出3000亿美元的价值。

“在中国,大数据也将影响医改的具体政策,比如医保的投入。

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Ⅸ 有谁知道大数据的概况

大数据应用与案例分析

Ⅹ 贵阳市健康医疗大数据应用发展条例

第一章总 则第一条为了满足人民群众健康医疗需求,加强和规范健康医疗大数据应用发展,整合、扩大健康医疗资源供给,提升健康医疗服务质量和效率,培育健康医疗大数据应用发展新业态,根据有关法律、法规规定,制定本条例。第二条本市行政区域内信息系统接入市级全民健康信息平台(以下简称“市级平台”)的医疗卫生机构、健康医疗服务企业等,从事健康医疗大数据应用发展活动,适用本条例。第三条健康医疗大数据应用发展应当遵循政府主导、便民惠民、改革创新、规范有序、开放融合、共建共享、保障安全的原则。第四条市人民政府统一领导全市健康医疗大数据应用发展工作。区(市、县)人民政府负责本行政区域内健康医疗大数据应用发展工作。

医疗卫生行政主管部门按照职责权限,负责健康医疗大数据应用发展的统筹协调、监督指导和组织实施工作。

大数据、人力资源社会保障、食品药品、公安、医保、发展改革、财政、环境保护、民政、体育、扶贫、旅游、教育等主管部门和乡(镇)人民政府、社区服务管理机构应当按照各自职责和本条例规定,做好健康医疗大数据应用发展的相关工作。第五条医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展诚信档案,记录医疗卫生机构、健康医疗服务企业及其相关从业人员的违法失信行为,纳入统一的信用信息共享平台管理。第六条各级人民政府及其有关部门、社区服务管理机构、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当加强健康医疗大数据应用发展的宣传教育。第七条任何单位和个人有权投诉举报健康医疗大数据应用发展中的违法行为。

医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展投诉举报制度,公布投诉举报方式等信息,及时登记、处理和回复投诉举报。第二章采集与汇聚第八条市医疗卫生行政主管部门负责统筹建设、管理、运行和维护市级全民健康信息平台,用于全市健康医疗数据的汇聚、存储和应用,并与省级全民健康信息平台互联互通。

区(市、县)医疗卫生行政主管部门按照职责做好市级平台的管理、运行和维护。

医疗卫生行政主管部门根据需要,可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、管理、运行和维护市级平台。第九条市级及市级以下公办医疗卫生机构、国有健康医疗服务企业应当按照国家和地方相关目录、标准,采集公共卫生、计划生育、健康服务、医疗服务、医疗保障、药品供应、医疗器械、应急指挥、健康管理和综合管理等健康医疗数据,建设、改造、管理和维护自身信息系统,并与市级平台互联互通。

鼓励前款以外的医疗卫生机构和健康医疗服务企业等按照国家和地方标准采集健康医疗数据,建设、改造自身信息系统,接入市级平台。第十条医疗卫生机构和健康医疗服务企业等应当采集服务对象本人或者其监护人居民身份证号,作为电子病历、电子处方等健康医疗数据的标识。没有居民身份证的应当提供其他有效身份证明。服务对象本人或者其监护人应当提供真实有效的身份信息。第十一条医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照有关数据标准、规范,将其依法履行职责、提供服务等业务活动产生的健康医疗数据汇聚、存储到市级平台。

鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业等按照有关数据标准、规范,利用可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等采集相关健康医疗数据,汇聚、存储到市级平台。

鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业按照国家和地方标准整理健康医疗存量数据,汇聚、存储到市级平台。第十二条医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照谁主管谁负责、谁提供谁负责、谁运营谁负责的原则,对健康医疗数据进行更新,实行动态管理。第三章应用与发展第十三条市人民政府应当统筹推进智慧医保建设,组织人力资源社会保障、医疗卫生等有关主管部门整合新型农村合作医疗、城镇居民基本医疗保险等信息系统,对居民健康卡、社会保障卡等应用进行集成,实现一卡通用、诊间结算。第十四条医疗卫生行政主管部门应当组织医疗卫生机构通过市级平台协同建立覆盖全人口的居民电子健康档案,明确数据信息使用权限,实现居民电子健康档案个人在线查询、下载、使用和授权医疗卫生机构调阅。

医疗卫生行政主管部门应当规范医疗物联网、视联网、智能卡、健康医疗应用程序等的设置和管理,推进互联网健康咨询、网上预约分诊、移动支付、候诊提醒、费用查询、物流查询、检查检验结果查询、随访跟踪和预警消息即时推送等应用,建立规范、共享、互信的诊疗流程。

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