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健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)“共享”時代你的隱私誰做主？

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月25日 20:18

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)“共享”時代你的隱私誰做主？

2017-08-30 佚名 HC3i中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)

當(dāng)基因檢測數(shù)據(jù)與一些病理數(shù)據(jù)相遇時很容易匹配到具體個人，這種確認(rèn)可能會侵犯人類隱私。

“魔鏡魔鏡告訴我，誰是世界上最美麗的女人？”今天，童話里皇后的魔鏡正在照進現(xiàn)實。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)正孕育大市場，帶來科技進步或價值轉(zhuǎn)化。與此同時，還有新的挑戰(zhàn)隨之而來：當(dāng)把每個人的小數(shù)據(jù)匯聚在一起時可能會變成一面“魔鏡”，告訴“皇后”——你是誰，你在哪兒，你的秘密是什么……

背景：人口統(tǒng)計大數(shù)據(jù)，讓“魔鏡”照進現(xiàn)實！

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)LatanyaSweeney教授2000年發(fā)表的《簡單的人口統(tǒng)計往往能識別出人的獨特性》報告指出：少數(shù)特征的組合常常結(jié)合在一起即可唯一地識別某些個體。在基于美國選舉人公共注冊信息的基礎(chǔ)上，87%的美國人基于{5位郵編、性別，出生日期}即有可能被唯一的識別出個人身份；53%的美國人通過{地點、性別、出生日期}可能被唯一的識別出個人身份；在縣一級，18%的美國人通過{縣、性別、出生日期}可能被唯一的識別出個人身份。

顯然，包括上述個人信息的數(shù)據(jù)字段是不應(yīng)該被公開的，因為這有可能泄露個人隱私。比如：該研究曾使用麻省總醫(yī)院的出院數(shù)據(jù)和選舉投票的注冊數(shù)據(jù)進行匹配，最終鏈接出某麻省議員的住院信息。

來自加州大學(xué)圣地亞哥分校的蔣曉謙博士和王爽博士，致力于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私安全研究，對于美國醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私敏感度和安全保護十分了解，HC3i就當(dāng)下健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享應(yīng)用以及基因數(shù)據(jù)涉及的隱私安全保護問題采訪了兩位專家，找一找破解魔鏡監(jiān)視的“秘籍”。

解析：健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)“魔鏡”如何看見隱私？

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在全球快速發(fā)展，越來越多的個人數(shù)據(jù)被“脫敏”后公開，用于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)等各類大數(shù)據(jù)研究。然而，如上述報告所述健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的公開或?qū)⒁鲆幌盗须[私安全問題。

脫敏后分享，隱私就會安全嗎？健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代，大量醫(yī)療數(shù)據(jù)被源源不斷采集。人們往往認(rèn)為，一組醫(yī)療數(shù)據(jù)把名字、身份證信息去掉后就安全了，可以公開使用。然而，當(dāng)這組數(shù)據(jù)跟另一組數(shù)據(jù)連在一起時，可能會完全暴露個人隱私。如果加入基因數(shù)據(jù)，隱私安全威脅就會更明顯。隨著基因檢測技術(shù)發(fā)展，只需大概75個統(tǒng)計上獨立的SNP位點即可唯一確定一個人，所以說基因數(shù)據(jù)比指紋數(shù)據(jù)更敏感。當(dāng)基因檢測數(shù)據(jù)與一些病理數(shù)據(jù)相遇時很容易匹配到具體個人，這種確認(rèn)可能會侵犯人類隱私。

“可怕”的基因聯(lián)想基因與個人隱私之間的關(guān)系無比微妙。美國警方曾經(jīng)用嫌疑人的侄子用過的一個水杯提取DNA，通過比對確認(rèn)50年前連環(huán)兇殺案罪犯的身份。這一手段運用到醫(yī)學(xué)信息上，如果已知某人的基因就能知道此人是否得過某種疾病。例如，艾滋病人去參加癌癥或糖尿病的研究，只提供了自身基因信息不公開其它信息，獲得信息的人通過對病人基因在公共數(shù)據(jù)庫里面進行比對，就能夠獲得其個人信息，進而獲得其患有艾滋病的信息，造成了個人隱私風(fēng)險。

這樣的風(fēng)險存在什么壞處呢？如果被雇主知道雇員是糖尿病患者，可能會因懷疑其能否參加重體力勞動而解雇。如果保險公司通過基因檢測知道參保人有較大的重疾可能，就會降低保額，增加保費，甚至拒絕提供保險服務(wù)。

基因數(shù)據(jù)安全危及整個家族包括基因在內(nèi)的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)快速增長，隨著相關(guān)應(yīng)用的不斷展開，人類隱私安全威脅日益嚴(yán)峻。其中，基因數(shù)據(jù)關(guān)系到的不只是一個人，它關(guān)系到整個家族。而且基因數(shù)據(jù)十分“強健”，即便將基因上某個位點去掉，還是可以通過其它基因來確認(rèn)。

“我們不會做商業(yè)化的基因檢測。”兩位專家說，商業(yè)化的基因測序公司會將數(shù)據(jù)賣給藥廠或其它公司，用于藥品研發(fā)或其它用途。這種做法不僅會暴露個人隱私，有可能連家族的隱私都會暴露。哈佛做過一項調(diào)查，稱92%的美國人不愿意公開基因數(shù)據(jù)，因為子孫后代的信息都有可能會被公開。

上云共享安全隱患多基因數(shù)據(jù)非常大，一個人的基因測序數(shù)據(jù)約有300GB，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)要做百萬人尺度下的基因數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)量是非常大的。不可能在每個機構(gòu)或每個醫(yī)院都建立超級計算中心，因此，美國醫(yī)療機構(gòu)或科研院校把數(shù)據(jù)放在公有云上，但問題就來了，如果把這些非常敏感的基因數(shù)據(jù)放在公有云上就會存在很多隱私安全風(fēng)險，因為公有云里的計算資源是被很多用戶共享的，數(shù)據(jù)在計算和存儲的過程中還會存在備份操作，不加保護的數(shù)據(jù)的安全是無法得到有效的控制的。

秘籍：隱私數(shù)據(jù)如何躲避“魔鏡”困擾

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的巨大潛力吸引無數(shù)醫(yī)療機構(gòu)、科研團體積極探索，一邊是數(shù)據(jù)帶來的隱私安全“黑洞”，一邊是精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)打開的未來醫(yī)療世界大門，隱私安全保護與數(shù)據(jù)公開應(yīng)用能否兼得？推薦方法如下：

去中心化的分布式分析如果多個醫(yī)療機構(gòu)想聯(lián)合進行醫(yī)療或者基因數(shù)據(jù)的某些分析，其實是不需要直接交換個體數(shù)據(jù)的，只需要通過交換統(tǒng)計值就能得到想要的結(jié)果。通過分享統(tǒng)計值，我們可以有效的降低數(shù)據(jù)分享過程中的隱私風(fēng)險。比如學(xué)習(xí)一個模型需要看某些參數(shù)，這些參數(shù)代表疾病的高風(fēng)險性與年齡、性別或其它特征的關(guān)系，我們可以把從每個醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)部個體數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計值整合成一個全局的模型參數(shù)，然后把對應(yīng)的模型分享給研究人員，但訓(xùn)練模型的原始數(shù)據(jù)并不需要被分享給其他醫(yī)療機構(gòu)或研究人員。

差分隱私如果只是做一些前期探索性研究，那研究者并不需要原始數(shù)據(jù)，只需要跟原始數(shù)據(jù)很相像的數(shù)據(jù)信息即可。具體做法是：在原始的數(shù)據(jù)上添加噪音，或者先在原始數(shù)據(jù)上擬合出一個分布來，然后在這個分布的空間里面再抽象出數(shù)據(jù)來。這個數(shù)據(jù)會跟原始數(shù)據(jù)很相像，但是沒有任何點能夠?qū)?yīng)到原始數(shù)據(jù)上。這樣，你可以使用這種數(shù)據(jù)去做研究，但是無從得知數(shù)據(jù)本來屬于誰。

同態(tài)加密如果是基于公有云做數(shù)據(jù)運算，為提高安全等級可以選擇同態(tài)加密。同態(tài)加密是級別非常高的一項加密手段，通過同態(tài)加密可以在加密數(shù)據(jù)上做加密運算，得到的結(jié)果也是加密的，只有授權(quán)的用戶才能把加密的結(jié)果拿到。這樣就能既能讓用戶放心使用公有云資源，又能保護個人隱私等數(shù)據(jù)安全?！艾F(xiàn)在基于RLWE的同態(tài)加密安全等級非常高，基于目前已知的研究成果，即使是量子計算實現(xiàn)后都不能破解。在可預(yù)見的未來醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用中，都是非常安全的?！?/p>

硬件加密硬件加密是利用英特爾第六代之后的CPU芯片的一個加密區(qū)域，有授權(quán)的用戶方可訪問。所有數(shù)據(jù)在硬件外都是加密的，非授權(quán)用戶看不到。目前，在圣地亞哥Rady兒童醫(yī)院、倫敦帝國學(xué)院、新加坡基因研究所三國聯(lián)合開展的川崎病研究項目中，由于三個國家對于基因數(shù)據(jù)隱私保護的要求不同，項目數(shù)據(jù)傳輸，分析是通過硬件加密的方式來實現(xiàn)的。兩位教授領(lǐng)導(dǎo)的團隊在世界上范圍內(nèi)最先實現(xiàn)在加密硬件上大規(guī)模進行帶有隱私保護的基因計算研究，基于Intel芯片進行硬件加密滿足不同機構(gòu)，國家的對于基因數(shù)據(jù)隱私保護的要求。該項工作獲得Intel杰出成就獎，并被多個權(quán)威學(xué)術(shù)期刊（包括科學(xué)雜志）引用。

展望：風(fēng)險與價值共存，大數(shù)據(jù)時代下我的隱私我做主

“道高一尺，魔高一丈?！彪S著健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入更多隱私安全挑戰(zhàn)正在涌現(xiàn)，需要更加先進的隱私安全保護技術(shù)和方法幫助我們應(yīng)對“魔鏡”可能會帶來的困擾。因此，美國一方面加強相關(guān)數(shù)據(jù)安全法律建設(shè)，另一方面也在積極鼓勵細分領(lǐng)域的科技創(chuàng)新。

美國在數(shù)據(jù)安全方面的法律建設(shè)起步較早，1996年公布的HIPAA（HealthInsurancePortabilityandAccountabilityAct/1996，PublicLaw104-19，醫(yī)療電子交換法案），公布了個人健康信息的隱私保護標(biāo)準(zhǔn)和實施指南，明確要求醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全等級和脫密方式。

此外，美國數(shù)據(jù)安全研究組織還在推進基因研究、數(shù)據(jù)安全兩大領(lǐng)域人才的跨界交流，以探索更加先進的基因安全保護技術(shù)，比如組織“全球基因安全保護競賽”。作為競賽聯(lián)合發(fā)起人，兩位專家對于全球基因安全保護技術(shù)發(fā)展深有體會：最初參賽隊伍的數(shù)據(jù)模型因為尺寸不夠，根本不能用到基因上，現(xiàn)在各參賽隊伍已經(jīng)能夠在成熟的模型上不斷提高。自2014年開展至今，全球?qū)τ诨虬踩囊庾R都在提升，據(jù)悉目前全球有超過100個隊伍參與其中，包括：斯坦福、MIT、Microsoft、IBM等都有參加。該項競賽多次被國際權(quán)威媒體報道，其中包括NatureNews和GenomeWeb等。

當(dāng)然，單純依賴政策的保護、技術(shù)的革新是不夠的，未來醫(yī)療將是全民主動參與的時代，每個人都是數(shù)據(jù)的提供者、使用者和受益者，主動提升隱私安全保護意識方可更加有效的保護自己，在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)“魔鏡”下收獲數(shù)據(jù)賦予的健康紅利，并實現(xiàn)我的隱私我做主。

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