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專家觀點
2023-04-06
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3月30日下午，满亿国际直播間——「大咖來了·數智化標杆醫院實踐談」系列學術研討會，邀請了武漢市中心醫院信息中心主任左秀然，中山大學孫逸仙紀念醫院乳腺腫瘤中心乳腺外科副主任、人工智能研究室副主任陳凱，以及满亿国际大數據產品與售前支持部助理副總裁張紀恆，圍繞「區域醫療中心數據湖建設與應用」做精彩的專題學術分享並展開主題討論，在線分享數智化標杆醫院的實踐經驗，為業內提供決策參考。
現整理研討會精彩回顧，以饗讀者。
Q1 在保證患者數據私隱的前提下，如何建立院際間數據共享機制？
左秀然 武漢市中心醫院信息中心主任
院際間數據共享主要包括質控中心、專科聯盟和區域級平台的數據跨越共享三類場景。先說第三個場景，區域健康檔案共享，其本身具有區域衛生信息共享交換的標準，可以確保在醫療衛生專網下進行跨越數據共享，共享的私隱保護具有很完善的機制。
第一、第二種場景展開來說，一些醫院會承擔區域的質控業務，這方面的數據共享涉及到詳細的個案數據、醫療業務數據等；專科聯盟更多的是在於科研探索或專科體系項目的共建共享協作機制。
上述兩個場景都涉及數據脫敏保護患者個人私隱，首先，在技術層面要對數據安全進行分級分類要求，其中涉及到數據覆蓋比例、共享程度和共享條件；
其次，相關數據安全法出台時間不長，對於醫療健康行業的數據分級分類的顆粒度還有待進一步探索；
第三，數據共享技術機制上，涉及到私隱安全計算的技術保障，數據可用不可見的模式可能是未來的一個趨勢；
第四，在管理機制上，數據共享機制涉及患者數據私隱，前置條件是要確保各項工作本身符合倫理要求，必須要經過倫理論證，相信今後圍繞患者數據相關研究的倫理驗證機制會更加完善；考慮到科研本身都會涉及到個案研究數據，所以主要還是一種GCP倫理。包括一些科研學術論文，如果裏面用到的數據涉及到個案數據、涉及到人的數據，對他的研究本身也是需要過倫理審核的。
第五，醫院之間進行數據共享，對於數據安全做出相關承諾或者約定是非常必要的，在項目研究過程中，研究者圍繞本身開展研究的需要進行使用，壓實保護患者數據私隱的責任主體，無論是從技術層面，還是數據分級分類層面，確保不會造成數據泄露，為數據要素能夠更好地發揮價值來提供各方面支撐。
Q2 院際之間數據共享的標準有何建議？
陳 凱 中山大學孫逸仙紀念醫院乳腺腫瘤中心乳腺外科副主任、人工智能研究室副主任
作為在臨床一線的外科醫生，我有過類似的實踐及感觸。醫院之間的數據共享機制，主要涉及四個方面：
第一個是管理層面，醫院之間首先要建立數據共享機制，在這個機制之上是通過傳統方法還是採用私隱計算等先進技術其實都無可厚非，對於具體和科研項目而言，傳統的方法是將數據脫敏後進行分享，該方法性價比高，效果也好。但對於多中心的長期協作，特別是涉及疾病註冊或一些隊列研究時，採用私隱計算等先進技術支持的多中心協作可能更有優勢。
第二個是前述提到的私隱計算等先進技術的應用。我相信，私隱計算是未來醫學研究開展的入場券，但現階段仍有許多路要走，例如聯邦學習等技術在實際場景中如何應用等問題仍需要探索。
第三個是激勵機制，不同醫院之間需要建立合適的激勵機制，才能從根源上促進多中心數據的交互共享。應用區塊鏈技術，對多中心協作或者共享的使用次數上面記賬，能夠很公正地計算出每家醫院的數據貢獻程度，對每家醫院的數據貢獻進行客觀地量化。
第四點是法規，近年來國家頒佈了數據安全法，但在具體醫療領域落應用時或許仍需要等待一段時間。此外，在進行多中心研究的時候，倫理的審查流程以及人類遺傳辦公室的相關備案流程如何在多單位之間協調，分中心何時可以接受主中心的倫理審查結果等問題，不同場景下當前仍有不同的操作標準。我們期待相關管理部門或學術協會能在宏觀和微觀層面給予更多的政策法規引導和法律支持。
左秀然 武漢市中心醫院信息中心主任
一方面目前醫療行業標準里有關於醫療信息數據共享的信息技術相關標準，也有一些行業標準和團體標準可以借鑑和參考；另一方面，國家發佈了關於數據要素共享的相關文件，各城市的大數據管理部門也在規劃，在醫療健康數據共享分級分類的前提下，如何讓醫療健康數據能夠發揮數據要素的價值，便於數據共享的時候有參考依據。
Q3 基於大數據的醫學研究，如何在區域醫療中心如何有效落地？
左秀然 武漢市中心醫院信息中心主任
從數據共享長久可持續的角度考慮，省市一級高度實現區域數據平台建設互聯互通，首先要解決的就是數據安全共享，通過前面提到的數據可用不可見的技術，探索醫療健康大數據平台的應用，放開手腳去開展研究，不用擔心數據出去可能帶來的風險和隱患，或者是說讓風險和隱患更低更小，確保後續研究工作本身不存在技術方面的安全風險。
張紀恆 满亿国际大數據產品與售前支持部助理副總裁
區域醫療中心裏的主體單位，通過聯盟單位的形式基於同一標準建立輕量級的數據共享，比如圍繞數據服務進行共性化模型或規則構建的深度開發，沉澱成數據平台上的一種能力，不必為了一個課題，把數據全部遷移過去。
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