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出版者:

作者:Dube

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2010-11

价格:$ 134.47

装帧:

isbn号码:9780387848174

丛书系列:

图书标签:

• 信息安全
• 电子健康
• 医疗保健
• 数据安全
• 隐私保护
• 网络安全
• 风险管理
• 合规性
• 医疗IT
• 健康信息技术

《数字疗法与健康数据治理：面向未来的隐私保护与合规实践》 内容简介 在信息技术以前所未有的速度渗透到医疗健康领域的今天，以远程医疗、可穿戴设备、人工智能辅助诊断和个性化健康管理为代表的数字疗法正以前所未有的态势重塑着医疗服务的提供方式。然而，伴随技术红利而来的，是对海量、敏感健康数据安全与隐私保护的深刻忧虑。本书《数字疗法与健康数据治理：面向未来的隐私保护与合规实践》正是在这一关键的十字路口应运而生，它并非聚焦于电子健康记录（EHR）系统的底层技术安全，而是将视野投向了更为宏大且复杂的数字健康生态系统中的数据流转、治理结构、法律合规以及伦理挑战。 本书的核心关切在于：如何在一个日益互联、数据驱动的医疗环境中，确保患者权益不受侵害，同时又能充分释放数字健康技术的巨大潜力。我们坚信，有效的“数据治理”才是数字健康可持续发展的基石，而“信息安全”是数据治理的必要前提，但两者关注的侧重点和方法论存在显著差异。 第一部分：数字疗法浪潮下的数据生态图景 本部分首先对当前数字健康领域的热点技术进行深入剖析，明确它们如何产生和使用非传统形式的健康数据。我们探讨了从基因组数据到实时生理信号采集的演变。 第一章：数字疗法（DTx）的界定与数据足迹 本章细致梳理了数字疗法的分类（如软件即医疗器械 SaMD），阐述了它们如何超越传统的电子病历，生成“影子数据”——即持续、情境化的行为与生理数据。重点分析了这些数据在患者依从性监测、疗效评估以及个性化干预中所扮演的角色，并首次提出“数据生命周期动态风险评估模型”，用以衡量不同阶段数据暴露的可能性。 第二章：可穿戴设备与物联网（IoMT）的数据流挑战 移动健康（mHealth）设备和医疗物联网（IoMT）是数据采集的前沿。本章着重讨论了这些设备在数据采集、边缘计算、数据传输（特别是通过非安全通道时）所面临的固有安全风险，这些风险往往与系统认证、设备固件更新的完整性以及数据在云端聚合时的去标识化难度相关。我们探讨了如何从“数据源头”建立信任链，而非仅仅依赖“数据存储地”的安全防护。 第三章：人工智能在健康数据处理中的双刃剑效应 AI和机器学习是驱动数字健康创新的核心引擎。本章聚焦于AI模型训练、验证和部署过程中产生的数据需求与安全困境。我们深入分析了模型反演攻击（Model Inversion Attacks）、数据投毒（Data Poisoning）的潜在威胁，并探讨了联邦学习（Federated Learning）等隐私增强技术（PETs）在平衡模型性能与数据保密性方面的现实局限与应用前景。 第二部分：超越传统边界的健康数据治理框架 本书的第二部分将主题从技术风险提升到管理和制度层面，构建一个适应数字时代复杂性的数据治理体系。 第四章：健康数据合规性的全球化视野与本土化适应 不同于单一的医疗信息系统安全标准，数字疗法往往跨越国界进行部署和服务。本章对比了欧盟的GDPR、美国的HIPAA（及其后续的HITECH法案），以及中国在个人信息保护法（PIPL）框架下对健康数据提出的特殊要求。重点讨论了“同意机制”在动态、持续数据采集场景下的有效性与伦理边界。我们提出了一个“风险分级合规矩阵”，以指导不同成熟度的数字健康企业选择适宜的治理策略。 第五章：数据主权、所有权与使用的法律界限 在数字健康领域，数据的生产者（患者）、数据的拥有者（平台或医院）以及数据的利用者（研究机构或药企）之间界限日益模糊。本章从法律哲学角度探讨了患者对自身健康数据的“控制权”与商业实体利用该数据进行“价值创造”之间的张力。特别关注了“数据假名化”和“匿名化”在面对大规模关联分析时的失效风险，并强调了建立透明、可问责的数据使用协议的必要性。 第六章：建立弹性与可持续性的数据治理组织 本书认为，安全和合规最终依赖于组织文化和治理结构。本章详细介绍了构建跨职能数据治理委员会（Data Governance Board）的最佳实践，该委员会应涵盖法律、伦理、技术和临床运营等多个视角。我们提出了“自下而上”的隐私嵌入（Privacy by Design）实施蓝图，确保数据治理不是事后补救，而是内嵌于产品开发流程的DNA之中。 第三部分：前瞻性的隐私增强技术与伦理应对 最后一部分探讨了应对未来数据安全挑战的前沿技术工具，并对数字健康带来的深刻伦理困境进行了反思。 第七章：现代隐私增强技术（PETs）的临床应用潜力 本章详细介绍了几种关键的PETs，包括同态加密（Homomorphic Encryption）、安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）以及差分隐私（Differential Privacy）。我们不仅阐述了这些技术的数学原理，更重要的是，评估了它们在实际医疗场景中的计算开销、互操作性挑战以及对临床决策准确性的潜在影响。目标是为实践者提供一个清晰的技术选型指南。 第八章：数字健康中的公平性、透明度与问责制 数字健康数据的使用直接关系到医疗资源的分配和社会公平。本章深入探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）——特别是当训练数据缺乏多样性时——如何固化甚至加剧现有的健康不平等现象。我们提出了“可解释性（XAI）”在医疗数据应用中的强制性要求，并探讨了在数据泄露或算法误判发生时，如何确立明确的法律和伦理问责链条。 结论：迈向可信赖的数字医疗未来 本书的结论部分总结了构建一个“可信赖的数字医疗生态系统”所需的跨学科努力。它强调，成功的数字健康转型，需要的不仅仅是尖端的技术和严苛的安全措施，更需要一套稳健、前瞻且以人为本的数据治理哲学。本书为政策制定者、医疗机构管理者、数字健康创业者以及信息安全专业人士提供了一套全面的路线图，以驾驭这场深刻的医疗范式变革，确保技术进步真正服务于人类健康福祉。

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