22、医疗与能源领域的物联网数据应用与挑战

医疗与能源领域的物联网数据应用与挑战

医疗物联网数据的提取与挑战

现代医疗系统在日常运营中会产生海量数据，这些数据对于健康研究、疾病诊断和治疗等方面具有重要价值。通过传感器收集的数据可通过 BigEHR 存储库获取，就好像它是网络上的另一个机构节点，这使得所有数据可以像在一个统一的存储库中一样进行分析。

然而，将日常医疗数据用于研究并非毫无争议。随着公众和政府对数据隐私的关注度不断提高，新的法规和法律（如《通用数据保护条例》（GDPR）、ePrivacy）相继出台，这要求对数据处理进行全面重新思考。“默认隐私”原则以及对所有数据操作的明确授权，给物联网设备开发者带来了新的责任，也可能阻碍数据的再利用和挖掘。

• 隐私问题 ：在物联网中，许多计算处理是在异地进行的，这就要求数据安全和隐私措施涵盖从设备到计算云的整个处理链，包括通信基础设施。遵守法律不仅仅是实现端到端的安全通信，即使在获得必要授权的情况下，在数据泄露、违规或再利用时，也绝不能通过任何方式将数据与特定用户关联起来。

  • 法规要求所有数据必须进行假名化处理，即直接识别单个个体几乎成为不可能的任务。虽然完全匿名化是不可能的，但假名化或隐私保护数据聚合技术如今已成为热门研究话题。
  • 未来，由于现有法规推动系统间的数据透明迁移，预计将创建一种适用于所有供应商的标准实用的隐私保护数据聚合方法。在此期间，数据保护是所有新物联网开发的首要关注点。

• 分布式推理 ：当从包括物联网在内的多个不同来源构建数据存储并将其集成到统