53、医疗数据安全与物联网应用:挑战与机遇

医疗数据安全与物联网应用:挑战与机遇

1. 医疗数据隐私与访问控制

在医疗领域,多种框架、假名关联和电子同意模型正同步发展,助力提升医疗服务的隐私保护水平。尽管技术的运用极大增强了信息访问控制能力,但将这些实践落地仍面临挑战。

由于数据具有多用途特性,医疗机构的数据访问可能存在困难。为此,相关机构可通过增加访问权限来推动“破窗”(BTG)规则的实施,以实现更具时效性和高效性的治疗。例如,有数据显示99%的医生具备签发监管权限的能力,但仅有52%的医生能定期使用该权限。同时,医疗信息安全存在严重漏洞,54%的患者数据易受外部攻击。

在利用技术优势时需谨慎,广泛的权限虽能带来诸多益处,但也可能诱发员工权力滥用。持续探索更优的隐私管理策略是一项长期挑战,若缺乏支持采用临床流程审计日志的隐私管理系统等新型基础设施,这一挑战将更加严峻。部分组织已引入策略优化模块,通过分析日志文件并运用先进的数据挖掘方法来发现新的策略规则,以提升系统整体性能,尤其适用于PRIMA系统。

审计日志有助于隐私监管机构定位疑似违反隐私规则的行为,同时也用于验证合规性,但这是一个漫长且具挑战性的过程,通常需整合来自不同来源的大量数据。数据整合可能使未经患者授权的研究人员获取敏感信息,威胁患者隐私。为确保患者匿名性,需连接两个独立的数据库系统,在此过程中,医疗记录访问保密审计(CAMRA)发挥着重要作用。

在管理信息权限方面,已有诸多研究。访问敏感信息的控制方式多样,解决这些问题并非非黑即白。制定方法时,需综合考虑工作结构、组织文化以及合适的信息安全政策。一个优秀的访问控制系统应使数据安全对用户和激励机制都至关重要。部分医疗机构已向患者开放审计日志,让患者自主优化对自身健康数据的访问权限,以增强透明度。

2. 物联网在医疗中的应用挑战

物联网与现有医疗设备结合,为患者开发了一种安全技术,使其能够跟踪自身健康进展。然而,激励和跟踪选择该方案的患者是一项极具挑战性的任务。医院为患者提供家庭护理服务,方便护理人员监测患者情况,但这些服务费用高昂。

医生输入的医疗计划参数与计划本身的参数未得到有效整合,数据孤岛问题导致难以提供精准治疗。大量患者的可穿戴设备无法与医院系统连接,许多健康参数被忽视。如今,整个医疗系统(不仅限于医疗用途的系统)包含众多医疗物联网系统,如血压监测、血糖监测和心率监测等,这些系统对用户健康有益。

为满足患者需求,对Cumby等医疗设备进行了配置,以适应多种使用场景。开发了一款应用程序,整合个人和企业医疗物联网应用,集中医疗统计数据并提供统一的仪表盘。相关白皮书显示,物联网解决方案使医疗计划中的患者监测能力提升了三倍。

3. 信息安全概述

信息安全(infosec)是一套保护数据免受未经授权访问或更改的规则,也称为数据安全。在21世纪,知识成为宝贵资产,保障信息安全的重要性日益凸显。信息安全常与网络安全互换使用,但它是网络安全的一个子集,网络安全旨在保护IT资产免受攻击。网络安全和应用安全是信息安全的相关领域,存在一定重叠。此外,还有大量非电子数据需要保护,因此信息安全专家的工作范围广泛。

信息安全的CIA三元组涵盖了数据安全的三个关键特性:
|特性|描述|保障措施|
|----|----|----|
|保密性|确保只有授权人员能够访问数据|使用密码、加密、身份验证和防渗透等技术|
|完整性|维护数据的正确状态,防止意外篡改|使用校验和、版本控制软件和定期备份等|
|可用性|保证授权人员能够随时访问数据|匹配所需的网络和计算机资源,制定可靠的备份策略|

不同组织在应用这些原则时,会根据自身需求和特点制定信息安全政策。该政策应包含以下内容:
- 描述信息安全计划的目的和总体目标。
- 明确文档中关键术语的定义,确保理解一致。
- 制定访问控制政策,确定谁可以访问哪些数据以及如何验证权限。
- 制定密码政策。
- 制定数据支持和运营计划,确保数据始终可供需要的人员使用。
- 明确员工在保护数据方面的角色和责任,包括最终负责信息安全的人员。

在当今许多组织外包计算机服务或使用云存储的情况下,信息安全政策需具备灵活性,以保护公司资产,无论其位于何处。例如,在构建亚马逊网络服务(AWS)基础设施前,需确定如何处理存储在AWS实例上的个人身份信息,以及如何与需要认证才能访问关键公司数据的第三方承包商合作。

信息安全措施可从多个角度考虑:
- 技术措施:包括保护数据的硬件和软件,如加密和防火墙。
- 组织措施:设立专门的信息安全内部部门,并将信息安全纳入各部门部分员工的职责。
- 人员措施:为用户提供信息安全实践的意识培训。
- 物理措施:控制对办公场所,特别是数据中心的访问。

由于自然灾害、计算机故障、物理盗窃、贿赂和网络攻击等威胁,信息安全在企业风险管理中变得至关重要。这促使企业招聘专业的信息安全专家,他们负责数据安全、应用安全、网络安全、计算机安全和物理安全等多个方面。随着技术发展,智能手机、平板电脑等移动设备也可能成为服务器或大型计算机,易受恶意网络攻击,因此需要复杂的数据保护策略,同时也对互联网服务提供商(ISPs)的相关知识提出了更高要求。市场上有多种信息安全认证可供选择,如注册信息系统安全专业人员(CISSP),具备相关技能的职业包括IT首席安全官(CSO)、首席信息安全官(CISO)、安全工程师、信息安全分析师、安全系统管理员和IT安全顾问等。

4. 物联网的概念与发展

物联网(IoT)是指连接到互联网的非传统设备以及由此产生的新的联网硬件,用于发送和接收数据。这一概念涵盖范围广泛,包括智能家电、数字助理(如Alexa)等经典设备的智能版本以及仅基于互联网的产品。许多行业,如制造业、医疗保健、交通运输、配送中心和农业,都在使用连接到互联网的传感器。

物联网通过互联网、数据处理和分析将数字对象与现实世界相连。对于消费者而言,无需键盘或屏幕,即可通过全球信息网络向日常物品和设备发出指令。互联网在商业领域的普及使物联网能够在物理生产和配送中实现与信息工作相同的效率提升。企业可以通过遍布全球的嵌入式联网传感器收集大量数据,了解资产信息并实现运营自动化。然而,物联网设备对个人品味和行为的跟踪可能引发严重的隐私和安全问题。

预计到2020年,物联网设备的使用数量将超过500亿,2018年这些设备产生的数据量达到4.4泽字节(1泽字节等于1万亿千兆字节),而2013年仅为1000亿千兆字节。分析师预测,到2025年,物联网市场规模可能达到1.6万亿美元至14.4万亿美元。物联网设备中的传感器将数据发送到物联网平台,平台收集和整合这些数据,为特定需求的程序提供可用的数据流。物联网系统能够区分相关和无用信息,帮助发现模式、提出想法并提前解决问题。

5. 物联网在医疗领域的应用
5.1 连接物联网的优势

联网设备收集消费者、库存和公司运营信息,使企业能够实时做出关于采购商品种类和数量的明智决策,节省时间和成本。数据分析为企业提供了更卓越的运营管理能力,通过智能物品或系统可实现许多重复、繁琐或危险流程的自动化。

在医疗行业,物联网的引入带来了显著变化。过去,患者与医生的沟通主要依赖面对面会议、电话和短信,医院和医生难以持续评估患者的健康状况。物联网设备的出现使医疗保健变得更加安全和便捷,为患者和医生提供了更好的医疗实践可能性。医生与患者的互动机制更加简单高效,增加了患者的参与度和满意度。同时,对院外患者的健康监测有助于缩短住院时间,降低再入院率。物联网在降低医疗成本方面发挥着重要作用,改善了患者的治疗效果,彻底改变了医疗行业,重新定义了人与技术在医疗解决方案中的关系。

5.2 物联网对医生的帮助

临床医生可借助包含物联网技术的可穿戴设备和家庭监测技术更好地监测患者健康。患者能够了解自己对治疗方案的遵循情况,及时发现健康问题。物联网使医护人员能够更加关注患者,积极主动地进行沟通。物联网设备产生的大数据有助于医疗服务提供者为患者制定有效的治疗计划,提高治疗效果。

5.3 物联网对医院的价值

除了监测患者健康,物联网设备在医院还有其他重要用途。这些设备与传感器相连,可实时监测医疗设备(如轮椅、除颤器、雾化器、氧气泵等)的位置,还能跟踪医护人员在不同地点的部署情况。随着医院感染数量的增加,物联网技术在这方面的应用将有助于提高医院的管理效率和安全性。

综上所述,物联网在医疗领域的应用带来了诸多机遇,但也面临着数据安全和隐私保护等挑战。未来,需要在技术创新和政策法规的支持下,充分发挥物联网的优势,为医疗行业的发展提供有力保障。

graph LR
    A[信息安全] --> B[保密性]
    A --> C[完整性]
    A --> D[可用性]
    B --> B1[密码]
    B --> B2[加密]
    B --> B3[身份验证]
    B --> B4[防渗透]
    C --> C1[校验和]
    C --> C2[版本控制]
    C --> C3[定期备份]
    D --> D1[资源匹配]
    D --> D2[备份策略]
graph LR
    A[物联网] --> B[医疗应用]
    A --> C[其他行业应用]
    B --> B1[患者健康监测]
    B --> B2[医生治疗辅助]
    B --> B3[医院设备管理]
    B --> B4[医护人员跟踪]

医疗数据安全与物联网应用:挑战与机遇

6. 物联网在医疗应用中的具体挑战与应对策略

尽管物联网在医疗领域展现出巨大的潜力,但在实际应用中仍面临诸多挑战。

首先是数据整合与互操作性问题。如前文所述,医生输入的医疗计划参数与计划本身参数未有效整合,以及大量可穿戴设备无法与医院系统连接,这反映出不同医疗物联网系统之间缺乏统一的标准和接口。为解决这一问题,相关行业组织和企业应共同制定通用的数据格式和通信协议,确保不同设备和系统能够无缝对接。例如,可参考国际标准组织制定的相关标准,如HL7(Health Level Seven),它是医疗领域用于电子数据交换的标准,能促进不同医疗信息系统之间的数据共享和互操作性。

其次是安全与隐私保护挑战。物联网设备收集的大量患者敏感数据面临着被攻击和泄露的风险。黑客可能通过攻击物联网设备或网络,获取患者的个人信息、健康记录等。为保障数据安全,可采取以下措施:
- 加密技术 :对传输和存储的数据进行加密,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。如使用AES(Advanced Encryption Standard)算法,它是目前广泛应用的一种对称加密算法,具有较高的安全性和效率。
- 访问控制 :实施严格的访问控制策略,确保只有授权人员能够访问患者数据。例如,采用基于角色的访问控制(RBAC)模型,根据用户的角色和职责分配不同的访问权限。
- 安全审计 :定期对物联网系统进行安全审计,及时发现和处理潜在的安全漏洞。可利用审计日志记录系统的操作和事件,以便进行事后分析和追踪。

另外,患者的接受度和使用习惯也是一个挑战。部分患者可能对新技术存在疑虑,不愿意使用物联网设备进行健康监测。为提高患者的接受度,医疗机构和企业应加强对患者的教育和培训,让患者了解物联网设备的优势和使用方法。同时,设计更加人性化、易用的设备和应用程序,提高患者的使用体验。

7. 信息安全策略的实施与优化

制定完善的信息安全政策只是第一步,关键在于如何有效实施和优化这些政策。

在实施方面,企业应建立明确的责任机制,确保每个员工都清楚自己在信息安全方面的职责。例如,设立信息安全管理团队,负责监督和执行信息安全政策;对员工进行定期的安全培训,提高员工的安全意识和技能。

优化信息安全策略需要持续关注技术发展和安全威胁的变化。随着物联网、大数据、人工智能等新技术的不断涌现,安全威胁也日益复杂多样。企业应定期评估信息安全策略的有效性,根据评估结果进行调整和改进。例如,引入新的安全技术和工具,如入侵检测系统(IDS)、入侵防御系统(IPS)等,加强对网络安全的防护。

以下是一个信息安全策略实施与优化的流程:
1. 制定策略 :根据企业的需求和特点,制定信息安全政策。
2. 培训员工 :对员工进行信息安全培训,确保员工了解和遵守政策。
3. 实施措施 :采取技术、组织、人员和物理等方面的安全措施,保障信息安全。
4. 监测评估 :定期对信息安全策略的实施效果进行监测和评估。
5. 调整优化 :根据监测评估结果,对信息安全策略进行调整和优化。

graph LR
    A[制定策略] --> B[培训员工]
    B --> C[实施措施]
    C --> D[监测评估]
    D --> E{是否需要调整?}
    E -- 是 --> A
    E -- 否 --> C
8. 物联网与大数据在医疗中的协同作用

物联网和大数据在医疗领域具有很强的协同作用。物联网设备不断收集患者的健康数据,这些数据为大数据分析提供了丰富的素材。通过对大数据的分析,可以挖掘出有价值的信息,为医疗决策提供支持。

例如,通过分析大量患者的健康数据,可以发现疾病的发病规律和趋势,提前进行预防和干预。同时,大数据分析还可以帮助医疗服务提供者优化治疗方案,提高治疗效果。例如,根据患者的基因数据、病史、症状等多方面信息,为患者制定个性化的治疗方案。

为实现物联网与大数据的协同作用,需要解决以下几个问题:
- 数据存储与管理 :物联网设备产生的大量数据需要高效的存储和管理系统。可采用分布式存储技术,如Hadoop分布式文件系统(HDFS),它能够处理大规模数据的存储和管理。
- 数据分析算法 :开发适合医疗数据特点的数据分析算法,如机器学习算法、深度学习算法等。这些算法可以从海量数据中提取有价值的信息。
- 数据共享与整合 :打破数据孤岛,实现不同医疗机构和部门之间的数据共享和整合。可建立医疗大数据平台,整合各方数据,为数据分析提供全面的数据支持。

9. 未来展望

随着技术的不断发展,物联网和信息安全在医疗领域的应用将不断深入。未来,我们可以期待以下几个方面的发展:

  • 智能化医疗服务 :物联网设备和人工智能技术的结合将实现更加智能化的医疗服务。例如,智能诊断系统可以根据患者的症状和检查结果进行快速准确的诊断;智能健康监测设备可以实时监测患者的健康状况,并及时发出预警。
  • 远程医疗的普及 :物联网技术将进一步推动远程医疗的发展,使患者可以在家中接受医生的诊断和治疗。医生可以通过远程监测设备实时了解患者的健康状况,进行远程诊断和治疗指导。
  • 更加完善的信息安全体系 :随着安全技术的不断进步,医疗信息安全体系将更加完善。新的加密技术、身份验证技术和安全审计技术将不断涌现,保障患者数据的安全和隐私。

总之,物联网和信息安全在医疗领域的应用既带来了机遇,也面临着挑战。我们需要充分发挥技术的优势,同时采取有效的措施应对挑战,为医疗行业的发展提供有力支持,提高医疗服务的质量和效率,保障患者的健康和安全。

技术领域 发展趋势
物联网 设备更加智能化、小型化,应用场景更加广泛
信息安全 加密技术不断升级,安全防护体系更加完善
大数据 分析算法更加精准,数据共享和整合更加高效
人工智能 在医疗诊断、治疗方案制定等方面发挥更大作用
graph LR
    A[物联网] --> B[智能化医疗服务]
    A --> C[远程医疗普及]
    B --> B1[智能诊断系统]
    B --> B2[智能健康监测]
    C --> C1[远程诊断]
    C --> C2[远程治疗指导]
    D[信息安全] --> E[完善安全体系]
    E --> E1[新加密技术]
    E --> E2[身份验证技术升级]
    E --> E3[安全审计技术发展]
    F[大数据] --> G[精准分析]
    F --> H[高效数据共享]
    I[人工智能] --> J[医疗诊断辅助]
    I --> K[治疗方案制定]
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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