区块链+大数据=医疗行业的数据安全和患者隐私的革命
数据安全和患者隐私，是医疗领域永远无法回避的关键问题！移动医疗也罢，智慧医疗也罢，只要触碰到数据安全问题，都会自然而然受阻！这也是移动医疗无法颠覆医疗的原因之一。医疗行业安全问题医疗保健行业目前面临严重的数据质量问题，也许来源于医师、临床医生的失误，黑客的攻击，或者实时编辑过程中没有及时更新电子健康记录
MedSci原创 - 区块链，大数据 - 2016-06-16
大数据隐私保护关键技术：数据脱敏、匿名化、差分隐私和同态加密
大数据时代，数据挖掘诚可贵，例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐，提高用户体验和提升效率；然
网络 - 大数据，大数据时代，隐私 - 2021-06-22
不顾侵犯隐私风险 以色列斥巨资建设国家医疗大数据库
尽管隐私泄露隐患日益严重，但该计划仍将建立医疗档案大数据库，其中囊括了以色列900万居民，并向研究人员和企业开放。政府宣誓会保护居民个人隐私，宣扬这个斥资10亿新谢克尔（约2.87亿美元）的项目对医疗研究领域是个大福音。但批评人士指出此举存在大量患者隐私泄露的风险，敦促政府放缓速度。
健康界 - 侵犯隐私 - 2018-03-29
个人健康医疗数据隐私安全法律法规研究
OMAHA的第九期《“当归”个人健康档案项目白皮书》中对于个人健康档案有着明确定义，其中个人健康信息分为两个部分，电子病历信息（Electronic Medical Record，EMR）和患者产生型健康医疗数据对患者而言，个人健康信息属于敏感信息，在储存、使用和共享等方面有着严格的隐私安全要求。通过比较美国和中国在隐私
OMAHA联盟 - 医疗数据 - 2018-10-11
健康大数据安全要闯哪些技术关
对于医疗行业来说，大数据一直是一个待挖掘的“金矿”，但是对于大数据应用存在的问题，很多人还停留在数据安全、数据共享等表层的名词理解上。
中国信息安全测评中心 - 健康大数据，安全 - 2018-10-15
大数据背景下医院组织沟通提升患者安全
互联网、物联网、云计算等的快速兴起和普及，使得数据增长比以往任何一个时期都要快，数据的规模越来越大，类型越来越多样化、复杂化。什么是大数据呢？所谓大数据指在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉和管理的数据结合，需要通过创新模式才能增强管理力、创新力和流程再造能力的海量信息资产。
健康界 - 大数据，医院，患者 - 2017-08-30
临床研究中慢性病患者数据隐私和安全保护的伦理共识
在慢性病防治及临床研究中,大数据技术的应用不仅能够促进研究,而且能够降低医疗成本,为国家医疗预防和保健工作提供积极的决策参考,但医疗健康大数据也面临巨大的隐私和安全风险。
现代医院 - 慢性病，医学伦理，数据隐私 - 2021-12-23
大数据领域中十大数据算法介绍
国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means
MedSci原创 - 大数据 - 2016-06-23
医院大数据与信息化建设：为患者安全保驾护航
6月27日，“医疗质量与患者安全”医院管理中国行系列活动之“患者安全与智慧医疗”论坛在中日友好医院召开。水石相映的南花园，古色古
健康界 - 医院大数据，信息化，患者 - 2018-06-30
Cell Syst：基因数据噪音或可保护患者隐私
大型基因组数据库对于科学家寻找同疾病相关的遗传变异来说是必不可少的。不过，对于贡献了DNA的人来说，这会带来隐私风险。一项2013年的研究显示，黑客能利用网络上公开可用的信息，从被匿名的基因组数据中辨别出人们的身份。为解决这些担忧，一个由美国麻省理工学院计算机科学家Bonnie Berger和Sean Simmons研发的系统利用了被称为差分隐私的方法。它通过向用户查询结果中添加少量噪音或
科学网 - DNA，基因 - 2016-09-01
Hadoop和大数据：60款顶级大数据开源工具，包括平台，数据，分析等
说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。IBM更是非常看好开源大数据
MedSci原创 - Hadoop，大数据 - 2015-12-20
8省份设立“大数据局” “放”“管” 平衡将成医疗大数据发展关键
其中，“大数据”已成为此轮省级机构改革中的一大亮点。据统计，全国已有贵州、重庆、福建、广东等8省份设立了与“大数据”发展相关的全新机构。引发多方关注。
健康界 - 大数据局，平衡 - 2018-11-29
2016 数据科学：健康大数据产业论坛
2016 数据科学：健康大数据产业论坛 将于9月22日~23日在上海召开。 一百多年来，现代医学经历了飞速的发展，医疗实施过程、药物研发及评价、药品疗效信息、基因信息、生物标志物、临床试验等积累了大量数据。在数据驱动的医学时代，如何从海量医学数据中找出数据的价值所在，解决大规模数据引发的问题、利用好数据挖掘所带来的竞争力，需要多学科的协同和创新。当前，适应于生物医学大数据的软硬件平台、大
MedSci原创 - 大数据，数据 - 2016-09-22
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