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医疗大数据的安全管理和特点分析

医疗大数据是指由医学科研、临床诊疗、健康管理等领域所产

生的海量、高复杂度、多维度的医疗数据积累。这些数据的获取

和处理不仅可以促进医疗信息化进程，还可以为医药研发、生物

医学工程、个性化医疗、全球卫生等多个方向的发展提供大量支

撑。然而，医疗大数据的必威体育官网网址性、隐私性、安全性等问题一直是

制约其运用的关键因素。本文将就医疗大数据与安全管理、特点

分析以及解决方案进行探讨和分析。

一、医疗大数据的安全管理

1.密码保护：医疗大数据中的信息存在高度机密性，容易遭到

损失和泄漏。因此，加密是目前最为常用的数据安全保护方式之

一。在加密的基础上，对于身份认证、访问权限、访问日志等进

行多方位的加密和考虑。

2.访问控制：在对大量数据进行管理时，必须建立合理的访问

权限控制机制。通过对应用程序、网络设备和系统的多层次保护，

保证数据安全性和隐私性。

3.数据备份：医疗大数据在创建和存储过程中可能会受到多种

威胁，如人为误操作、系统故障、硬盘故障、自然灾害等。因此，

数据备份和容灾是很重要的手段。同时，必须对备份数据进行分

类，分别保存在不同的介质中或者不同的物理位置中。

4.安全监控：医疗大数据的安全管理需要设立完备的监控机制。

通过安全事件的告警、自动恢复、审计等方式，保障数据安全性

和稳定性。

二、医疗大数据的特点分析

1.数据量大：医疗大数据的产生数量庞大，包括众多医疗机构

的临床数据、药物研发数据、疾病流行病学数据、医学影像数据

等多种类型数据，数量级势必非常庞大。

2.数据来源多元化：医疗行业所产生的数据具有多元化和复杂

性，需要依靠多种方法来获取相关的数据。如医院信息系统、临

床医务人员的档案资料、医疗保健卡、健康APP等多种应用。

3.数据质量不一：在进行医疗数据的分析过程中，数据质量直

接关系到研究结果的可信度和精度。但是，由于数据来源的不同

和参与者的差异，数据质量并不完全相同。因此，对于数据质量

的检验和清洗也是很重要的工作。

4.扁平化分析模型：在医疗大数据中，不同类型和来源的数据

需要进行统一的整合和分析，因此需要建立起扁平化的分析模型。

此类模型包括时间序列模型、关联规则模型、“智能钻取”等，这

些模型为医疗大数据的深入利用奠定了基础。

三、医疗大数据的解决方案

1.镜像计算平台：鉴于医疗机构的数据庞大和复杂，采取单独

部署计算平台的方式是可行的解决方案。在平台内搭建分布式计

算、多模式数据访问和存储、多维度数据挖掘等模块，方便医疗

大数据的加工分析。

2.数据安全中心：数据安全中心作为一个统一的门户，对数据

管理、访问管理、数据备份和恢复等工作进行综合统一的管理，

加强医疗大数据的安全保护。

3.基于云计算的大数据管理平台：云计算技术的运用对于医疗

大数据的管理和分析有着重要意义。基于云计算架构的大数据管

理平台可以解决数据迁移、数据存储、数据处理等问题，同时大

大降低开发和维护成本。

总的来说，医疗大数据的安全管理和特点分析是医疗信息化发

展的重要环节。其安全管理主要通过密码保护、访问控制、数据

备份和安全监控等方式实现。医疗大数据的特点分析和解决方案

则需要关注数据量大、数据来源多元化、数据质量不一和扁平化

分析模型等内容，同时以镜像计算平台、数据安全中心和基于云

计算的大数据管理平台等方式为医疗大数据的深入分析和应用提

供支持。