医疗行业大数据在医疗服务中的应用与推广策略

医疗行业大数据在医疗服务中的应用与推广策略Theapplicationandpromotionofbigdatainthemedicalindustryholdimmensepotential,ashighlightedinthetitle"ApplicationandPromotionStrategiesofBigDatainMedicalService."Thisfieldinvolvesutilizingvastamountsofhealthcaredatatoimprovepatientcare,enhanceoperationalefficiency,anddrivemedicalinnovation.Forinstance,inhospitals,bigdataanalyticscanhelpdiagnosediseasesmoreaccurately,predictpatientoutcomes,andpersonalizetreatmentplans.Moreover,bigdatacanoptimizesupplychainmanagement,reducecosts,andfacilitatetheintegrationofdifferentmedicalsystems.Inresponsetothetitle'semphasisonapplicationandpromotionstrategies,theimplementationofbigdatainthemedicalfieldnecessitatesacomprehensiveapproach.Thisinvolvesleveragingadvancedanalytics,integratingdiversedatasources,andadoptingnewtechnologiestocreateacohesiveframeworkfordatautilization.Topromotebigdatainthemedicalsector,stakeholdersshouldprioritizecollaborationamonghealthcareproviders,researchers,andtechnologydevelopers.Byfosteringanenvironmentthatencouragesknowledgesharingandinnovation,thepotentialbenefitsofbigdatainmedicalservicescanbefullyrealized.Meetingthedemandsofthetitle'sapplicationandpromotionstrategiesrequiresacommitmenttoongoingeducation,skilldevelopment,andinvestmentininfrastructure.Healthcareprofessionalsmuststayinformedaboutthelatestbigdatatechnologiesandtheirapplicationsinmedicalcare.Additionally,investinginrobustdatamanagementsystemsandensuringpatientprivacyanddatasecurityareparamount.Withthesemeasuresinplace,themedicalindustrycanharnessthepowerofbigdatatoimprovethequalityofcareandtransformthehealthcarelandscape.医疗行业大数据在医疗服务中的应用与推广策略详细内容如下：第一章医疗行业大数据概述1.1医疗大数据的定义与特征1.1.1定义医疗大数据是指在医疗领域中，通过各类信息技术手段收集、整合、处理的具有海量、高增长率和多样性的医疗信息数据。这些数据来源于医疗机构、患者、药品企业等多个环节，涵盖了医疗服务的各个环节。1.1.2特征医疗大数据具有以下四个主要特征：（1）数据量大：医疗大数据涉及到的数据量极为庞大，包括患者病历、医学影像、药品研发等众多领域。（2）数据类型多样：医疗大数据包括结构化数据（如电子病历、检验报告）和非结构化数据（如医学影像、临床文本）等多种类型。（3）数据增长迅速：医疗技术的不断发展，医疗数据呈现出指数级增长趋势。（4）数据价值高：医疗大数据具有很高的价值，可以为医疗服务、药品研发、政策制定等多个领域提供有力支持。1.2医疗大数据的来源与类型1.2.1来源医疗大数据的来源主要包括以下几个方面：（1）医疗机构：包括医院、诊所、社区卫生服务中心等，涉及患者病历、检验报告、医学影像等数据。（2）公共卫生机构：如疾病预防控制中心、卫生监督所等，涉及传染病、慢性病等数据。（3）药品企业：涉及药品研发、临床试验、市场销售等方面的数据。（4）患者：通过移动医疗应用、健康监测设备等收集的患者个人信息、健康状况等数据。1.2.2类型根据数据来源和内容，医疗大数据可以分为以下几种类型：（1）电子病历数据：包括患者基本信息、就诊记录、检验报告、用药记录等。（2）医学影像数据：包括X光、CT、MRI等医学影像资料。（3）生物信息数据：如基因序列、蛋白质结构等。（4）公共卫生数据：包括传染病、慢性病、疫苗接种等数据。（5）药品研发数据：包括临床试验、药物不良反应等数据。1.3医疗大数据的价值与应用领域医疗大数据具有极高的价值，其应用领域主要包括以下几个方面：1.3.1医疗服务通过医疗大数据分析，可以提高医疗服务质量，实现精准医疗。例如，通过对患者病历、检验报告等数据的分析，可以为患者提供个性化的治疗方案。1.3.2药品研发医疗大数据可以为药品研发提供有力支持，降低研发成本，提高研发效率。例如，通过分析临床试验数据，可以发觉药物的安全性和有效性。1.3.3政策制定医疗大数据可以为政策制定提供依据，推动医疗行业的发展。例如，通过对公共卫生数据的分析，可以为疾病预防、医疗资源配置等政策制定提供参考。1.3.4人工智能医疗大数据为人工智能在医疗领域的发展提供了丰富的数据基础。例如，通过深度学习算法，可以实现对医学影像的自动识别和诊断。第二章医疗大数据在医疗服务中的应用2.1精准医疗与个性化治疗医疗大数据技术的不断发展，精准医疗与个性化治疗逐渐成为医疗服务的重要组成部分。精准医疗是指根据患者的基因、生活环境、疾病表现等因素，制定出针对性的治疗方案。个性化治疗则是在精准医疗的基础上，为患者提供量身定制的医疗服务。医疗大数据在精准医疗与个性化治疗中的应用主要体现在以下几个方面：一是基因测序数据分析，通过对患者基因组的测序，发觉与疾病相关的基因突变，为患者制定个性化的治疗方案；二是生物信息学分析，通过分析患者的生物信息，如蛋白质组、代谢组等，为患者提供精准的治疗建议；三是临床数据挖掘，通过挖掘患者的病历资料、检查检验结果等，为临床医生提供有价值的参考信息。2.2疾病预测与早期诊断医疗大数据在疾病预测与早期诊断方面的应用具有重要意义。通过对大量医疗数据的挖掘与分析，可以发觉疾病发生的规律和趋势，为疾病预测和早期诊断提供有力支持。具体应用如下：一是疾病风险评估，通过分析患者的家族史、生活习惯、体检结果等数据，预测患者未来发生某种疾病的风险；二是早期诊断，通过分析患者的检查检验结果、病历资料等，发觉疾病的早期征兆，提高早期诊断的准确性；三是疾病发展趋势分析，通过对历史病例数据的分析，了解疾病的发展趋势，为疾病防控提供依据。2.3医疗资源优化与配置医疗大数据在医疗资源优化与配置方面的应用有助于提高医疗服务质量和效率。通过对医疗资源的实时监测和分析，可以实现医疗资源的合理配置，提高医疗服务水平。具体应用包括：一是医疗资源需求预测，通过分析患者就诊数据、疾病分布等，预测未来一段时间内医疗资源的需求，为医疗资源配置提供依据；二是医疗资源调度，根据医疗资源需求预测结果，实时调整医疗资源分配，保证医疗服务的均衡性；三是医疗资源优化，通过对医疗资源的整合与优化，提高医疗服务的质量和效率。2.4医疗质量监控与改进医疗大数据在医疗质量监控与改进方面的应用有助于提高医疗服务质量，保证患者安全。通过对医疗数据的实时监控和分析，可以发觉医疗质量问题，为医疗质量改进提供依据。具体应用如下：一是医疗质量指标监测，通过实时监测医疗质量指标，了解医疗服务的整体水平；二是医疗差错预警，通过分析医疗差错案例，发觉潜在的医疗风险，提前预警；三是医疗质量改进，针对医疗质量监控中发觉的问题，制定针对性的改进措施，持续提高医疗服务质量。第三章医疗大数据在药物研发中的应用3.1药物靶点发觉与验证医疗大数据技术的发展，药物靶点发觉与验证的效率得到了极大的提高。医疗大数据技术可以通过分析大规模的生物信息数据，发觉与疾病相关的潜在靶点。在药物研发过程中，研究人员可以利用医疗大数据技术对候选靶点进行筛选和验证，从而提高药物研发的成功率。通过对基因组、转录组、蛋白质组等数据的整合分析，可以挖掘出与疾病相关的基因和蛋白质。这些基因和蛋白质可作为潜在的药物靶点，为进一步的验证提供依据。医疗大数据技术还可以对已知的药物靶点进行验证，通过分析靶点与疾病的相关性，评估其作为药物靶点的可行性。3.2药物作用机制研究医疗大数据技术在药物作用机制研究中发挥着重要作用。通过对药物与靶点之间的相互作用数据进行分析，可以揭示药物的作用机制，为药物研发提供理论依据。在药物作用机制研究中，医疗大数据技术可以从以下几个方面进行：（1）分析药物与靶点之间的结合模式，了解药物如何作用于靶点；（2）研究药物对细胞信号通路的影响，探讨药物如何调控细胞生物学过程；（3）分析药物在体内的代谢过程，了解药物的药代动力学特性。3.3药物疗效与安全性评价医疗大数据技术在药物疗效与安全性评价方面具有显著优势。通过对大量临床数据进行分析，可以评估药物的疗效和安全性，为药物研发和审批提供依据。在药物疗效与安全性评价中，医疗大数据技术可以从以下几个方面发挥作用：（1）分析药物在不同人群中的疗效差异，为个体化用药提供依据；（2）监测药物在临床使用过程中的不良反应，及时发觉潜在的安全问题；（3）通过数据挖掘，发觉新的药物适应症，拓展药物的应用范围。3.4药物上市后再评价药物上市后再评价是医疗大数据技术在药物研发中的重要应用领域。通过对上市药物的长期疗效、安全性、经济性等方面进行监测和评估，可以保证药物在临床使用中的安全性和有效性。医疗大数据技术在药物上市后再评价中的应用主要包括：（1）收集和分析上市药物的疗效和安全性数据，评估药物在临床使用中的表现；（2）通过数据挖掘，发觉药物可能存在的未知风险，为风险管理提供依据；（3）评估药物的经济性，为药品定价和医保政策制定提供参考。第四章医疗大数据在公共卫生领域的应用4.1疾病监测与预警医疗大数据技术的发展，其在公共卫生领域的应用日益广泛。疾病监测与预警是医疗大数据在公共卫生领域的重要应用之一。通过收集、整合和分析医疗大数据，可以实现实时、动态的疾病监测，为疾病防控提供有力支持。在疾病监测方面，医疗大数据可以实时收集各类病例信息，包括患者的基本信息、就诊时间、病情、诊断结果等。通过对这些数据的分析，可以掌握疾病的发生、发展规律，及时发觉疫情变化，为公共卫生决策提供数据支持。医疗大数据还可以结合地理位置、气候、环境等因素，进行空间分析，揭示疾病分布特征，有助于确定重点防控区域。在疾病预警方面，医疗大数据可以通过对历史病例数据的挖掘，建立疾病预测模型，对疫情进行预警。这些模型可以预测未来一段时间内疾病的发生趋势，为公共卫生部门制定防控策略提供依据。同时医疗大数据还可以通过实时监测疫情，发觉异常情况，及时发布预警信息，提高公共卫生应对能力。4.2疾病传播模式分析疾病传播模式分析是医疗大数据在公共卫生领域的另一个重要应用。通过对大量病例数据的分析，可以揭示疾病的传播途径、传播速度和传播范围，为制定有针对性的防控措施提供科学依据。医疗大数据可以分析病例的时空分布，确定疾病的传播途径。例如，通过对疫情数据的分析，可以了解疾病是通过空气传播、接触传播还是食物传播等方式传播。医疗大数据还可以分析病例的年龄、性别、职业等特征，找出易感人群，为防控工作提供参考。通过对疾病传播模式的分析，公共卫生部门可以制定针对性的防控措施，如隔离病源、加强疫苗接种、提高公共卫生意识等，从而有效遏制疾病的传播。4.3健康教育与干预医疗大数据在公共卫生领域的应用还可以为健康教育和干预提供支持。通过对大量健康数据的分析，可以了解人群的健康状况，发觉潜在的健康问题，为健康教育和干预提供依据。医疗大数据可以分析人群的生活方式、饮食习惯、运动状况等，了解其健康状况。在此基础上，公共卫生部门可以有针对性地开展健康教育，提高人们的健康素养，引导其养成良好的生活习惯。医疗大数据还可以评估健康教育效果，为政策制定提供参考。在健康干预方面，医疗大数据可以分析人群的疾病风险，为其提供个性化的健康干预方案。例如，针对高血压患者，可以制定包括饮食、运动、用药等方面的干预措施，帮助患者控制血压，降低并发症风险。4.4公共卫生决策支持医疗大数据在公共卫生领域的应用可以为公共卫生决策提供有力支持。通过对大量医疗数据的分析，可以揭示公共卫生问题的本质，为决策者提供科学依据。医疗大数据可以分析公共卫生问题的时空分布、发展趋势和影响因素，为决策者提供全面的信息。在此基础上，决策者可以制定针对性的政策，优化公共卫生资源配置，提高公共卫生服务效率。医疗大数据还可以评估政策效果，为政策调整提供依据。通过医疗大数据的支持，公共卫生决策将更加科学、精准，有助于提高公共卫生服务水平，保障人民群众的健康权益。第五章医疗大数据在医疗保险中的应用5.1保险产品设计医疗大数据在保险产品设计中的应用主要体现在以下几个方面。通过分析医疗大数据，保险公司可以更准确地了解不同人群的健康状况和疾病风险，从而设计出更加个性化的保险产品。医疗大数据有助于保险公司掌握医疗市场的发展趋势，以便及时调整保险产品的种类和保障范围，满足消费者日益增长的需求。医疗大数据可以为保险公司提供丰富的客户画像，有助于优化产品定价策略，提高保险产品的市场竞争力。5.2保险风险评估在保险风险评估方面，医疗大数据具有重要作用。通过对大量医疗数据的挖掘和分析，保险公司可以更加准确地预测被保险人的健康状况和疾病风险，为风险评估提供有力支持。医疗大数据还可以帮助保险公司识别高风险人群，合理调整保险费率，降低赔付风险。同时保险公司可以利用医疗大数据对保险欺诈行为进行监测和识别，提高保险业务的合规性。5.3保险理赔管理医疗大数据在保险理赔管理中的应用主要体现在以下几个方面。医疗大数据可以帮助保险公司提高理赔效率，通过对医疗数据的实时监控，实现快速理赔。医疗大数据有助于保险公司识别虚假理赔和欺诈行为，降低理赔风险。医疗大数据还可以为保险公司提供理赔数据分析，为理赔政策的制定和优化提供依据。5.4保险业务优化医疗大数据在保险业务优化方面的应用具有重要意义。保险公司可以利用医疗大数据分析客户需求，优化保险产品和服务。医疗大数据有助于保险公司提高客户满意度，通过对客户健康数据的实时监测，提供个性化的健康管理服务。医疗大数据还可以帮助保险公司降低运营成本，提高业务效益。具体表现在以下几个方面：（1）提高保险营销效果：通过医疗大数据分析，保险公司可以精准定位潜在客户，提高保险营销效果。（2）优化保险服务：利用医疗大数据为客户提供个性化的健康管理服务，提高客户满意度。（3）降低赔付成本：通过医疗大数据分析，保险公司可以合理调整保险费率，降低赔付成本。（4）提高业务合规性：利用医疗大数据监测保险业务合规性，防范风险。（5）创新保险业务：医疗大数据为保险公司提供了丰富的创新素材，有助于开发新型保险业务。第六章医疗大数据在医疗信息化建设中的应用医疗大数据技术的不断发展，其在医疗信息化建设中的应用日益广泛。本章将从以下几个方面探讨医疗大数据在医疗信息化建设中的应用。6.1电子病历系统电子病历系统是医疗信息化建设的基础，医疗大数据在电子病历系统中的应用主要体现在以下几个方面：6.1.1数据采集与分析电子病历系统能够实时采集患者的就诊信息、检查检验结果、用药记录等数据，通过大数据分析技术，为医生提供更为精确的诊断依据，提高诊断效率。6.1.2病历智能化管理利用大数据技术，可以实现病历的智能化管理，如自动归档、检索、统计等，减轻医护人员的工作负担，提高工作效率。6.1.3病历质量控制通过大数据分析，可以实时监控病历质量，发觉存在的问题，为医疗质量改进提供依据。6.2电子健康档案电子健康档案是医疗信息化建设的重要组成部分，医疗大数据在电子健康档案中的应用主要包括：6.2.1数据整合与共享电子健康档案能够整合各类医疗数据，如就诊记录、检查检验结果、用药记录等，实现数据共享，为居民提供全面的健康管理服务。6.2.2健康状况评估通过大数据分析，可以评估居民的健康状况，为制定个性化的健康管理方案提供依据。6.2.3健康教育与干预基于大数据分析，可以为居民提供针对性的健康教育与干预措施，提高居民的健康素养。6.3医疗信息资源共享医疗信息资源共享是医疗信息化建设的关键环节，医疗大数据在医疗信息资源共享中的应用主要体现在以下几个方面：6.3.1数据开放与共享通过医疗大数据技术，实现医疗信息的开放与共享，提高医疗资源的利用效率。6.3.2数据挖掘与分析利用医疗大数据技术，挖掘医疗信息资源中的价值，为政策制定、医疗服务改进等提供支持。6.3.3个性化服务基于医疗大数据分析，为患者提供个性化的医疗服务，提高患者满意度。6.4医疗信息化标准与规范医疗信息化标准与规范是医疗信息化建设的基础，医疗大数据在医疗信息化标准与规范中的应用主要包括：6.4.1数据标准制定通过医疗大数据技术，制定统一的数据标准，提高数据质量。6.4.2数据安全与隐私保护医疗大数据技术可以实现对医疗信息的加密、脱敏等处理，保证数据安全与隐私保护。6.4.3数据质量控制利用医疗大数据技术，对医疗数据进行质量控制，保证数据准确、可靠。第七章医疗大数据的安全与隐私保护7.1医疗大数据安全风险分析7.1.1数据泄露风险医疗行业大数据的广泛应用，数据泄露风险日益凸显。医疗数据包含患者隐私、诊疗信息等敏感内容，一旦泄露，可能导致患者隐私泄露、医疗资源滥用等问题。以下为数据泄露风险的几种主要形式：（1）内部人员泄露：内部人员可能因利益驱动、操作失误等原因导致数据泄露。（2）黑客攻击：黑客利用技术手段窃取医疗数据，造成数据泄露。（3）数据传输过程泄露：在数据传输过程中，因加密措施不当等原因导致数据泄露。7.1.2数据篡改风险医疗大数据在存储、传输过程中，可能遭受篡改，导致数据失真。以下为数据篡改风险的几种主要形式：（1）内部人员篡改：内部人员可能因个人目的篡改数据。（2）黑客篡改：黑客利用技术手段篡改医疗数据，影响数据真实性。（3）数据损坏：在数据存储、传输过程中，因硬件故障、软件错误等原因导致数据损坏。7.2医疗大数据隐私保护策略7.2.1数据脱敏数据脱敏是对医疗大数据中敏感信息进行隐藏或替换，以保护患者隐私。以下为数据脱敏的几种常见方法：（1）数据加密：对敏感数据采用加密算法进行加密，保证数据在存储、传输过程中的安全性。（2）数据匿名化：将敏感信息替换为匿名标识，降低数据泄露风险。（3）数据脱敏规则：根据实际业务需求，制定相应的数据脱敏规则。7.2.2访问控制访问控制是对医疗大数据访问权限进行管理，保证数据仅被授权人员访问。以下为访问控制的几种常见方法：（1）身份认证：对用户进行身份验证，保证仅授权用户访问数据。（2）权限管理：根据用户角色和职责，设置不同的数据访问权限。（3）审计与监控：对数据访问行为进行审计和监控，发觉异常行为及时处理。7.3医疗大数据合规性要求7.3.1法律法规要求我国相关法律法规对医疗大数据的安全与隐私保护提出了明确要求，主要包括：（1）《网络安全法》：明确要求网络运营者加强网络安全防护，保护用户个人信息。（2）《个人信息保护法》：规定个人信息处理者应采取技术措施和其他必要措施，保护个人信息安全。（3）《医疗机构网络安全管理办法》：对医疗机构网络安全管理提出具体要求。7.3.2行业标准与规范医疗大数据行业应遵循以下标准与规范：（1）国家标准：如GB/T352732017《信息安全技术个人信息安全规范》等。（2）行业标准：如医疗行业数据安全标准、医疗行业隐私保护标准等。（3）企业规范：企业应根据实际情况，制定相应的数据安全与隐私保护规范。7.4医疗大数据安全与隐私保护技术7.4.1数据加密技术数据加密技术是保护医疗大数据安全的重要手段。以下为几种常见的数据加密技术：（1）对称加密：如AES、DES等，加密和解密使用相同密钥。（2）非对称加密：如RSA、ECC等，加密和解密使用不同密钥。（3）混合加密：结合对称加密和非对称加密的优点，提高数据安全性。7.4.2数据访问控制技术数据访问控制技术主要包括以下几种：（1）基于角色的访问控制（RBAC）：根据用户角色和职责，设置不同的数据访问权限。（2）基于属性的访问控制（ABAC）：根据用户属性、资源属性和策略，动态调整数据访问权限。（3）基于规则的访问控制：根据预设规则，控制用户对数据的访问。7.4.3数据脱敏技术数据脱敏技术主要包括以下几种：（1）静态数据脱敏：对存储的数据进行脱敏处理，保护敏感信息。（2）动态数据脱敏：在数据访问过程中，实时对敏感信息进行脱敏。（3）数据脱敏引擎：集成数据脱敏功能，简化脱敏操作。第八章医疗大数据在医疗服务中的推广策略8.1政策法规制定与完善医疗大数据在医疗服务中的推广，离不开政策法规的引导与保障。我国应加快制定和完善相关法律法规，明确医疗大数据的权属、隐私保护、数据安全等方面的规定，为医疗大数据的应用与推广提供法治保障。同时还需出台一系列优惠政策和激励措施，鼓励医疗机构、企业和社会资本积极参与医疗大数据的研发和应用。8.2人才培养与引进人才是医疗大数据应用与推广的关键。我国应加大人才培养力度，通过优化高等教育、职业教育和继续教育体系，培养一批具备医疗大数据相关专业知识和技能的人才。还应积极引进国际优秀人才，加强国内外交流与合作，提升我国医疗大数据的整体水平。8.3技术创新与研发投入技术创新是推动医疗大数据发展的核心动力。我国应加大研发投入，支持医疗大数据相关技术的创新与应用。重点支持医疗大数据的采集、存储、处理、分析和应用等关键技术的研究，提升医疗大数据的实用性和准确性。同时鼓励企业、高校和科研机构开展产学研合作，推动医疗大数据技术的转化与应用。8.4社会宣传与培训医疗大数据的推广需要广泛的社会认知和支持。我国应加强医疗大数据的社会宣传，提高公众对医疗大数据的认知度和接受度。还应开展针对性的培训活动，提升医疗机构、企业和相关从业人员对医疗大数据的应用能力。通过社会宣传与培训，营造良好的医疗大数据发展环境，促进医疗大数据在医疗服务中的广泛应用。第九章医疗大数据在国际合作与交流中的应用9.1国际医疗大数据合作现状全球医疗信息化进程的加速，国际医疗大数据合作已成为推动医疗卫生事业发展的重要途径。当前，国际医疗大数据合作主要体现在以下几个方面：（1）政策支持：各国纷纷出台政策，鼓励和支持国际医疗大数据合作。例如，欧盟推出《欧洲健康数据空间》计划，旨在推动欧洲范围内的医疗数据共享和利用。（2）数据共享：各国医疗机构和研究机构积极开展数据共享，以促进医疗大数据的跨国应用。例如，美国国立卫生研究院（NIH）与英国生物样本库（UKBiobank）开展数据共享，共同研究疾病发生机制。（3）技术交流：国际医疗大数据领域的技术交流日益频繁，各国专家共同探讨医疗大数据的技术难题，推动技术创新。例如，国际医学信息学协会（IMIA）定期举办学术会议，促进医疗大数据技术的交流与传播。9.2国际医疗大数据交流平台建设国际医疗大数据交流平台是推动国际医疗大数据合作的重要载体。以下是一些建设策略：（1）建立多语种平台：为满足不同国家和地区用户的需求，国际医疗大数据交流平台应提供多语种服务，方便各国用户浏览和交流。（2）优化数据共享机制：建立高效、安全的数据共享机制，保证医疗数据的实时更新和便捷获取。（3）强化隐私保护：在数据交流过程中，严格遵守各国法律法规，保证患者隐私得到有效保护。（4）搭建线上线下相结合的交流渠道：通过线上平台和线下活动，促进国际医疗大数据领域的交流与合作。9.3国际医疗大数据标准与规范为保证国际医疗大数据合作的高效与顺畅，以下标准与规范亟待建立和完善：（1）数据格式与结构：制定统一的数据格式与结构标准，便于各国医疗数据之间的互认与转换。（2）数据质量控制：建立严格的数据质量控制体系，保证医疗数据的真实性、完整性和可靠性。（3）数据安全与隐私保护：制定国际医疗大数据安全与隐私保护规范，保障数据安全，维护患者权益。（4）伦理审查：加强国际医疗大数据伦理审查，保证