医疗大数据的价值、风险与法律规制——基于新型冠状病毒肺炎疫情治理的思考

 在新型冠状病毒肺炎疫情（简称“新冠肺炎”）的应对中，医疗大数据技术体现了多方面的价值：通过大数据实现了对医疗资源的有效调度、基于大数据的AI医疗、通过大数据预测疫情的暴发、疫情趋势的监测等。但在大数据技术成为医疗领域重要技术手段的同时，也产生了数据风险的新问题与新挑战，完善数据规制从而协调数据保护与数据使用之间的冲突成为制度设计的难点。梳理了当前个人医疗数据规制的现状，结合医疗实践分析数据规制存在的不足，通过对国外数据规制的借鉴，提出了完善中国数据规制的建构逻辑，即以社会整体利益为核心，在平衡利益关系的前提下进行制度设计，将数据滥用行为纳入数据规制，引入场景理念修正同意规则并推动数据去识别化标准的形成。     

新冠肺炎疫情信息累积更新采集系统的设计与实现

突如其来的新冠肺炎疫情打乱了人们的正常生活和工作节奏,面对各种不同来源的新冠肺炎疫情数据,如何及时获取疫情信息这对人们的工作、生活有很大帮助.本文使用Python编程语言,结合Scrapy框架,基于Splash对页面中的JavaScript代码进行渲染的技术,设计并实现了一种新冠肺炎疫情信息累积更新采集系统.实验表明,...     

数字医疗:距离下一个春天还有多远?

尽管在远程医疗、可穿戴设备、大数据医疗等领域都有所突破,但数字医疗产业仍碍于一系列问题,发展较为缓慢。2020年的新冠肺炎疫情改变了这一切。随着数字医疗需求飙升、资本大量涌入,政策和法律也随之完善,用户消费习惯得以改变,医疗数字化进程仿佛被按下了"快进键"……     

新型智库大数据能力建设的启示 ——以突发公共卫生事件为例

新冠肺炎疫情防控期间,大数据思维和大数据技术的洞察力为辅助科学决策提供依据和解决方案,对新型智库拓展研究视野,发现新的研究对象,挖掘新的研究维度带来启发。文章通过总结突发公共卫生事件中大数据影响智库研判分析的主要表现,指出目前大数据技术应用于智库建设面临的普遍问题与挑战,提出了促进大数据在智库建设应用的建议。     

人工智能助力新冠肺炎疫情防控的实践情景

 分析了人工智能助力新冠肺炎疫情防控的实践情境,主要包括疫情监测预警、医疗诊断、病毒及药物研发等。人工智能技术的应用对控制疫情传播范围、缓解诊疗压力、提升研发效率等具有显著效果。根据人工智能助力疫情防控上面临的法规伦理、数据安全、算法偏见等现实难题,提出完善法律法规、保障数据安全、加强人才培养等发展建议。     

新冠肺炎疫情下大数据在电子招投标中的应用

新冠肺炎疫情的传播、反复与持续将对世界经济发展走向、生产经营管理以及个人社交行为模式,产生直接而深远的影响。本文结合工程咨询与企业实际,探讨在疫情影响下,发现并挖掘大数据的价值、应用大数据技术提升电子招标工作的效率和品质。     

试论大数据垄断的法律规制

大数据拥有者对数据实施垄断是阻碍市场经济发展的重要因素。立法不完善、执法力度不严、责任偏轻、公民法制意识薄弱,是导致大数据拥有者对数据信息垄断的制度原因。加强对大数据垄断行为的法律规制,应当在健全完善相关立法工作之基础上,加大执法力度,严格追究大数据拥有者垄断的法律责任。同时,也要加强法律宣传工作,为法治工作营造一个良好的环境。     

新冠肺炎疫情防控中的大数据应用:希望与挑战

2019年底到2020年初,新冠肺炎疫情在湖北武汉暴发,并迅速向全国蔓延。疫情来势汹汹,党中央、各级政府和全国军民共克时艰,到三月底,这场倾举国之力的疫情防控"战役"终于初见成效。而在这个过程中,大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术,与疫情期间国家治理的方方面面深度融合,成为科技"战疫"的先锋。     

基于机器学习的新冠肺炎疫情趋势预测方法

防控措施对传染病的传播过程有重要作用，因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型，将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比，所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况，可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明：预测结果与实际数据基本一致，模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势，帮助管理者更有效地分配医疗资源，为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。     

应急医疗资源保障研究综述

应急医疗资源是应对突发公共卫生事件的物质基础和保障,能否根据需求及时、准确地提供应急医疗资源对于降低疫情造成的损失具有重要作用。首先,综述了应急医疗资源需求预测方法及紧迫度的评估指标体系;其次,对应急医疗资源储备的关键问题进行分析,综述了规模与轮换、政企合作、设施选址3个方面的研究现状;再次,从优化目标、时间窗等角度总结应急医疗资源调配模型,以及优化算法的研究现状;最后,对应急医疗资源保障发展趋势进行了总结和展望,指出通过大数据技术和平台提升应急医疗资源保障能力尤为重要,具体应关注3个方面:1）运用数字技术建设应急医疗资源大数据平台;2）通过大数据平台重构应急医疗资源保障系统;3）应急医疗资源保障系统重构的实现路径。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密...     

人工智能大数据之于心理学

 以人格预测、主动自杀干预、青岛大虾事件的舆情分析为例,介绍了人工智能大数据在心理学领域中的应用。研究表明,在利用大数据进行相关心理指标分析时,要注重保护用户隐私,合理合规地使用大数据和人工智能技术。     

大数据知识发现

随着信息技术的快速发展,人类面临的数据呈爆炸式增长,大数据的时代已经来临.大数据研究成为当今科学和经济社会发展的重大战略方向和必然趋势.大数据的巨大价值在于依据数据间关联性而建立的复杂结构关系网络中所蕴含的知识.大数据知识发现是一个非常重要和亟待解决的问题.本文总结了以燕山大学为核心的大数据研究团队部分最新工作,重点给出了大数据偏序结构理论及其相关工作的简要介绍,为快速、准确了解该团队的研究现状提供参考.     

大数据技术进展与发展趋势

 随着IT 技术的高速发展,世界范围内各行各业都在进行信息化变革,几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇,同时有效应对大数据带来的挑战,国内外产业界、科学界和政府部门都在积极布局、制定战略规划。本文介绍大数据背景与动态,描述各国大数据政策实践及中国大数据发展的政策环境和产业界生态发展状况;阐述大数据技术的进展,梳理其生态体系和创新特点;提出大数据可视化、多学科融合、安全与隐私、深度分析等发展趋势和相关建议。     

大数据与安全可视化

IT技术的飞速发展开启了大数据时代。海量的数据信息带来更多的数据价值的同时,各类安全问题也随之而来。通过数据可视化技术能够帮助充分全面并且及时地找出系统中可能存在的安全威胁,评估系统安全,保证基础设施的安全。研究从数据角度出发,结合大数据的特征对安全数据进行分类,并对当前已存在的针对不同安全数据进行可视化的工具及技术进行总结,使得能够将已成熟的数据安全可视化技术用于大数据安全的研究,最后对未来的发展趋势进行了展望。     

大数据智能下数据脱敏的思考

 随着人工智能技术在大数据与高性能计算的推动下飞速发展，涌现出大量创新性的方法，对现有的数据安全与脱敏方法带来了诸多挑战。从当今大数据与智能技术发展的现状入手，讨论了数据脱敏技术的内涵、工作流程、系统机制、典型脱敏案例，展望了未来数据脱敏技术的发展趋势，从技术、需求和法治、管理机制方面提出了一些数据脱敏的建议。     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。     

大数据安全标准现状和思考

 随着中国《网络安全法》《网络产品和服务安全审查办法（试行）》《数据安全管理办法（征求意见稿）》等法律法规的陆续实施,对大数据运营商提出了诸多合规要求。如何应对大数据时代日益显著的数据安全风险,确保其符合网络安全法律法规政策,需要对网络运营者数据业务及安全管控措施进行规范化。在明确了大数据安全内涵、指出了大数据产业面临的安全挑战后,对照工业界大数据平台和大数据应用安全解决方案阐述了大数据安全目标及其大数据平台与应用关键技术与机制。