医疗|两个万亿市场的碰撞 医疗信创还有何难题待解?( 二 )


另一方面 , 优刻得医疗综合事业线技术总监王彬提到 , 在实践中 , 数据归属权不明确也会造成数据运用的阻碍 。 王彬举例称 , 患者去医院看病 , 医院归档的同一份数据中 , 既有患者的基础信息 , 又有主治医生的诊疗方案 , 还涉及医疗费用、药品用药等 , 由于区域医联体的推进 , 部分情况下相关数据还会存档在卫生健康部门 。 王彬表示 , 因为归属权不明确 , 所以在使用数据过程中 , 没有主体说这个数据是属于他的 , “卫健委也不能说这个数据一定是他的 , 医院也不能说这个数据就是他的 。 ”
此外 , 国新健康保障服务集团股份有限公司总裁助理赵明指出 , 还有一类风险比较突出 , 就是企业的道德风险 。 他表示:“病人在住院以后 , 如果用数据的方式进行选择性治疗 , 有可能是正向的 , 有可能是反向的 。 病人根据资金能力和药品供应商的能力来选择用药 , 也涉及一个(企业)为善和为恶的问题 。 ”
破题:应用隐私计算技术 , 建设分类分级保护制度
对于医疗信创行业发展的痛点 , 各位业内专家谈到了相应的破题之法 。
赵明认为 , 对于任何的数据安全 , 工具是很重要的一个角度 , 可能传统的方式有很多制约的地方 , 但是现在一些新的技术 , 可以解决一些场景上的问题 。 “比如现在用得比较多的一些涉及隐私计算的技术 , 比如多方安全计算、联邦学习、同态加密等等 。 ”赵明表示 , 新的技术在医疗数据、医保数据等数据的使用过程中 , 在一些场景上是可以解决数据安全问题的 。
这一观点也得到了王彬的认同 , 王彬还表示 , 技术手段同样可以用来解决数据归属权不明晰的问题 。 他介绍 , 在数据没有明确归属的情况下使用数据 , 涉及数据的集约化管理 , 在实践中 , 可以用技术手段来做数据的“可用不可见” 。 “通过隐私计算、同态加密等技术手段保障数据能够被应用 , 而数据原本的位置不被改变 , 通过这种数据不跑路、数据应用模型多跑路的形式 , 把数据的使用价值发挥起来 , 实现数据的再应用 。 ”
王彬还提到一个基于多方安全计算的“安全屋”概念:将“安全屋”置于医疗机构内部 , 通过网络形成“云”化的连接 , 由一方发起数据的采样和使用 , 在系统上通过确权的方式审批确权 , 确认后数据在“安全屋”中计算 , 最后结果被汇聚到需求方那里 。 “我不交换原数据本身 , 我交换的是数据结果 , 这样更好地发挥了数据在应用过程中能带来的价值 。 ”王彬说 。
除了技术方面 , 在制度建设方面 , 数据的分类分级也被提及 。 赵明称 , 数据的分级管理是一个大的原则 , 是一个数据安全使用的基础 。 王彬认为 , 数据有了分级标准 , 为进一步数据开放流通奠定基础 , 让数据开放产业发展有据可依 , 迎来新的机遇 。

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