慢病管理中的技術(shù)應(yīng)用安全演講人CONTENTS慢病管理中的技術(shù)應(yīng)用安全數(shù)據(jù)安全與隱私保護：慢病管理的“生命線”技術(shù)可靠性與臨床有效性：安全的核心支撐倫理與法律合規(guī)：安全的“規(guī)則邊界”用戶信任與體驗安全：安全的“情感基石”未來安全挑戰(zhàn)與協(xié)同治理：安全的“長效機制”目錄01慢病管理中的技術(shù)應(yīng)用安全慢病管理中的技術(shù)應(yīng)用安全作為深耕醫(yī)療信息化領(lǐng)域十余年的從業(yè)者，我親歷了慢病管理從“紙質(zhì)檔案+人工隨訪”到“智能設(shè)備+云端平臺”的跨越式變革。當(dāng)可穿戴設(shè)備實時監(jiān)測著糖尿病患者的血糖波動，當(dāng)AI算法提前預(yù)警高血壓患者的并發(fā)癥風(fēng)險，當(dāng)遠(yuǎn)程醫(yī)療讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者也能享受三甲醫(yī)院專家的診療建議——技術(shù)的確為慢病管理打開了前所未有的想象空間。然而，在2023年某次行業(yè)峰會上，一位同行的經(jīng)歷給我敲響了警鐘：他負(fù)責(zé)的社區(qū)慢病管理平臺因未做好數(shù)據(jù)脫敏，導(dǎo)致5000余名高血壓患者的身份證號、病史等敏感信息在暗網(wǎng)被售賣，引發(fā)群體性投訴。這件事讓我深刻意識到：技術(shù)應(yīng)用是慢病管理的“翅膀”，而安全則是托起翅膀的“骨架”。若安全根基不牢，再先進的技術(shù)也可能成為懸在患者頭頂?shù)摹斑_(dá)摩克利斯之劍”。本文將從數(shù)據(jù)安全、技術(shù)可靠性、倫理法律、用戶信任及未來挑戰(zhàn)五個維度，系統(tǒng)探討慢病管理中技術(shù)應(yīng)用安全的構(gòu)建路徑。02數(shù)據(jù)安全與隱私保護：慢病管理的“生命線”數(shù)據(jù)安全與隱私保護：慢病管理的“生命線”慢病管理的核心是數(shù)據(jù)——患者的病史、用藥記錄、生命體征、行為習(xí)慣等敏感信息貫穿管理全流程。這些數(shù)據(jù)不僅關(guān)乎個人隱私，更直接影響診療決策的準(zhǔn)確性。然而，隨著數(shù)據(jù)采集終端的多樣化（智能血壓計、動態(tài)血糖監(jiān)測儀、健康A(chǔ)PP等）和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化（5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計算），數(shù)據(jù)安全風(fēng)險也呈幾何級增長。慢病數(shù)據(jù)的特殊性與安全風(fēng)險與普通醫(yī)療數(shù)據(jù)相比，慢病數(shù)據(jù)具有“三高一長”的特點：高敏感性（涉及慢性病病史、遺傳信息等）、高連續(xù)性（需長期監(jiān)測形成時間序列數(shù)據(jù)）、高關(guān)聯(lián)性（生活方式、用藥效果等多維度數(shù)據(jù)交叉）、長生命周期（患者可能需管理數(shù)十年）。這些特性使其成為黑客攻擊的“高價值目標(biāo)”。在實際工作中，我曾遇到過三類典型安全風(fēng)險：慢病數(shù)據(jù)的特殊性與安全風(fēng)險數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險某縣級醫(yī)院曾嘗試通過微信小程序收集糖尿病患者數(shù)據(jù)，為方便患者使用，小程序未設(shè)置登錄驗證，且數(shù)據(jù)直接存儲在開發(fā)者的個人云盤中。結(jié)果因云盤密碼強度不足，被黑客撞庫破解，導(dǎo)致300余名患者的姓名、聯(lián)系方式、空腹血糖值等數(shù)據(jù)泄露。部分患者接到虛假“糖尿病藥品推銷”電話，嚴(yán)重影響了生活。慢病數(shù)據(jù)的特殊性與安全風(fēng)險數(shù)據(jù)篡改風(fēng)險在一項針對社區(qū)高血壓管理平臺的調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)部分設(shè)備存在“數(shù)據(jù)劫持”漏洞：當(dāng)患者上傳血壓數(shù)據(jù)時，攻擊者可中間人攻擊篡改數(shù)據(jù)（如將“150/95mmHg”偽造為“120/80mmHg”），導(dǎo)致醫(yī)生誤判病情，延誤干預(yù)時機。這類攻擊隱蔽性強，常規(guī)數(shù)據(jù)校驗機制難以完全防范。慢病數(shù)據(jù)的特殊性與安全風(fēng)險數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險某健康管理公司在未明確告知用戶的情況下，將收集到的糖尿病患者運動數(shù)據(jù)、飲食數(shù)據(jù)打包出售給保險公司，用于調(diào)整慢病保險產(chǎn)品的保費定價。盡管數(shù)據(jù)已匿名化，但通過交叉比對，仍可能識別出特定個體，涉嫌侵犯用戶權(quán)益。構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)安全防護體系應(yīng)對上述風(fēng)險，需建立“事前-事中-事后”全流程數(shù)據(jù)安全防護機制，我將其概括為“三防一控”：構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)安全防護體系事前防范：數(shù)據(jù)分類分級與權(quán)限最小化首先要對慢病數(shù)據(jù)進行分類分級。根據(jù)《個人信息安全規(guī)范》，可將數(shù)據(jù)分為“敏感個人信息”（如身份證號、病史）和“一般個人信息”（如匿名化的步數(shù)數(shù)據(jù)），并采取差異化保護措施。例如，某三甲醫(yī)院在構(gòu)建糖尿病管理數(shù)據(jù)庫時，將患者病史設(shè)為“絕密級”，僅主治醫(yī)師以上權(quán)限可查看；運動數(shù)據(jù)設(shè)為“普通級”，經(jīng)脫敏后開放給科研人員。同時需遵循“權(quán)限最小化”原則，避免“一權(quán)多用”。我曾參與的項目中，開發(fā)團隊原計劃讓社區(qū)醫(yī)生同時擁有“數(shù)據(jù)錄入”“修改”“導(dǎo)出”權(quán)限，經(jīng)安全評估后，拆分為“錄入”（僅新增數(shù)據(jù)）、“查看”（不可修改）、“導(dǎo)出”（需審批）三個獨立角色，大幅降低了數(shù)據(jù)被濫用的風(fēng)險。構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)安全防護體系事中防護：傳輸加密與存儲安全數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)必須采用端到端加密（如TLS1.3協(xié)議），確保數(shù)據(jù)從采集設(shè)備（如血糖儀）到云端服務(wù)器的全程“密文傳輸”。某動態(tài)血糖監(jiān)測設(shè)備廠商曾因使用HTTP明文傳輸，導(dǎo)致患者血糖數(shù)據(jù)在公共Wi-Fi環(huán)境下被竊聽，后全面升級為HTTPS+國密SM4加密，未再發(fā)生類似事件。數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)需落實“加密存儲+異地備份”。例如，某區(qū)域慢病管理平臺采用“數(shù)據(jù)庫透明加密（TDE）”+“文件系統(tǒng)加密”雙重保護，即使服務(wù)器物理被盜，數(shù)據(jù)也無法被讀取。同時，將備份數(shù)據(jù)存儲在異地災(zāi)備中心，并定期進行恢復(fù)演練，確?！皝G數(shù)據(jù)不丟服務(wù)”。構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)安全防護體系事后追溯：審計日志與應(yīng)急響應(yīng)建立全操作留痕的審計日志系統(tǒng)，記錄“誰、在何時、何地、做了什么操作”。例如，某平臺曾通過日志發(fā)現(xiàn)某員工在凌晨3點批量導(dǎo)出患者數(shù)據(jù)，經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)是外部人員收買內(nèi)部員工作案，最終通過日志鎖定證據(jù)，及時止損。同時需制定應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案，明確數(shù)據(jù)泄露后的“止損-溯源-整改”流程。我曾參與編制《慢病管理平臺數(shù)據(jù)安全應(yīng)急預(yù)案》，要求“30分鐘內(nèi)啟動響應(yīng)、24小時內(nèi)上報監(jiān)管部門、72小時內(nèi)告知受影響用戶”，并在每季度組織模擬演練，確保預(yù)案“能用、管用、好用”。03技術(shù)可靠性與臨床有效性：安全的核心支撐技術(shù)可靠性與臨床有效性：安全的核心支撐數(shù)據(jù)安全是“底線”，而技術(shù)可靠性與臨床有效性則是“生命線”。慢病管理直接關(guān)系患者生命健康，若技術(shù)本身存在缺陷——如設(shè)備測量誤差、算法誤判、系統(tǒng)宕機等——可能導(dǎo)致嚴(yán)重的醫(yī)療事故。技術(shù)可靠性的“四重考驗”技術(shù)可靠性是指慢病管理技術(shù)在規(guī)定條件下、規(guī)定時間內(nèi)無故障完成預(yù)期功能的能力。在實際應(yīng)用中，需重點驗證“四個維度”：技術(shù)可靠性的“四重考驗”硬件穩(wěn)定性：從“設(shè)備故障”到“數(shù)據(jù)失真”可穿戴設(shè)備是慢病數(shù)據(jù)采集的核心終端，但其穩(wěn)定性常被忽視。我曾遇到過某品牌智能血壓計因電池接觸不良導(dǎo)致測量值波動（同一患者連續(xù)測量3次，結(jié)果差異達(dá)20mmHg），醫(yī)生誤判為“血壓控制不穩(wěn)定”，增加了患者心理負(fù)擔(dān)。因此，硬件可靠性設(shè)計需包括“環(huán)境適應(yīng)性測試”（高低溫、濕度）、“壽命測試”（連續(xù)測量1萬次）、“抗干擾測試”（電磁兼容性）等，確保設(shè)備在家庭場景下穩(wěn)定運行。技術(shù)可靠性的“四重考驗”軟件健壯性：從“系統(tǒng)崩潰”到“服務(wù)中斷”慢病管理平臺需支持高并發(fā)訪問（如某社區(qū)在“世界高血壓日”開展線上義診，單日訪問量達(dá)10萬人次）。若軟件架構(gòu)設(shè)計不當(dāng)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。某健康管理平臺曾因未做負(fù)載均衡，在推廣期出現(xiàn)“數(shù)據(jù)庫連接池耗盡”故障，導(dǎo)致5000余名患者無法上傳數(shù)據(jù)。對此，我們建議采用“微服務(wù)架構(gòu)”，將用戶管理、數(shù)據(jù)存儲、分析模塊解耦，避免“一點故障，全系統(tǒng)中斷”。技術(shù)可靠性的“四重考驗”網(wǎng)絡(luò)安全性：從“網(wǎng)絡(luò)攻擊”到“服務(wù)癱瘓”慢病管理依賴5G、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但也面臨DDoS攻擊、惡意程序入侵等風(fēng)險。某遠(yuǎn)程血壓監(jiān)測平臺曾遭受DDoS攻擊，導(dǎo)致服務(wù)器癱瘓8小時，醫(yī)生無法獲取患者實時數(shù)據(jù)。對此，除部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）外，還可采用“CDN加速+流量清洗”機制，將攻擊流量引流至清洗中心，保障核心服務(wù)可用。技術(shù)可靠性的“四重考驗”數(shù)據(jù)一致性：從“信息孤島”到“決策混亂”慢病管理涉及醫(yī)院、社區(qū)、家庭等多個場景，若數(shù)據(jù)不一致，易導(dǎo)致診療混亂。例如，某糖尿病患者在家用APP記錄的空腹血糖為7.8mmol/L，但醫(yī)院電子病歷顯示為6.2mmol/L，經(jīng)排查發(fā)現(xiàn)是“數(shù)據(jù)同步延遲”（APP數(shù)據(jù)未實時同步至醫(yī)院HIS系統(tǒng)）。為此，需建立“主數(shù)據(jù)管理（MDM）”機制，明確“醫(yī)院HIS系統(tǒng)”為數(shù)據(jù)源，其他終端數(shù)據(jù)定期與源系統(tǒng)校驗，確?！耙淮武浫?，多方一致”。臨床有效性的“循證驗證”技術(shù)再先進，若不能真正改善患者預(yù)后，便失去意義。臨床有效性需通過“循證醫(yī)學(xué)”驗證，即基于真實世界數(shù)據(jù)（RWD）或隨機對照試驗（RCT），證明技術(shù)干預(yù)能降低并發(fā)癥風(fēng)險、提高生活質(zhì)量。我曾參與一項“AI輔助糖尿病管理”項目的臨床驗證：將200名2型糖尿病患者分為兩組，試驗組使用AI平臺（根據(jù)血糖數(shù)據(jù)自動調(diào)整飲食建議），對照組僅接受常規(guī)管理。6個月后，試驗組糖化血紅蛋白（HbA1c）達(dá)標(biāo)率（7.0%以下）提升至68%，對照組為45%；低血糖事件發(fā)生率從3.2次/人/月降至1.1次/人/月。這一結(jié)果驗證了AI技術(shù)的臨床價值，但也暴露出“算法偏見”問題——AI對老年患者的飲食建議過于“理想化”（如要求每日攝入500g蔬菜），導(dǎo)致部分患者難以執(zhí)行，后經(jīng)調(diào)整算法，加入“可及性參數(shù)”（如當(dāng)?shù)厥卟藘r格、患者咀嚼能力），依從性顯著提升。臨床有效性的“循證驗證”這提示我們：技術(shù)有效性不僅在于“算法多聰明”，更在于“多懂患者”。在開發(fā)慢病管理技術(shù)時，需邀請臨床醫(yī)生、患者代表共同參與設(shè)計，確保技術(shù)符合醫(yī)療規(guī)范和患者實際需求。04倫理與法律合規(guī)：安全的“規(guī)則邊界”倫理與法律合規(guī)：安全的“規(guī)則邊界”慢病管理技術(shù)應(yīng)用不僅是技術(shù)問題，更是倫理和法律問題。當(dāng)技術(shù)觸及個人隱私、醫(yī)療決策、公平性等深層次議題時，需明確“規(guī)則邊界”，確保技術(shù)應(yīng)用在合法合規(guī)的軌道上運行。倫理困境：技術(shù)進步中的“兩難選擇”在慢病管理實踐中，常遇到三類典型倫理困境：倫理困境：技術(shù)進步中的“兩難選擇”算法偏見與公平性AI算法的決策依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)存在“樣本偏差”，可能加劇健康不公平。例如，某糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自三甲醫(yī)院的患者（多為城市、中高收入群體），在應(yīng)用于基層農(nóng)村患者時，準(zhǔn)確率下降20%，導(dǎo)致農(nóng)村患者漏診率更高。對此，需在算法設(shè)計階段引入“公平性約束”，確保不同性別、年齡、地域的患者獲得同等質(zhì)量的服務(wù)。2.責(zé)任歸屬：當(dāng)AI“犯錯”誰負(fù)責(zé)？若AI系統(tǒng)誤判患者病情導(dǎo)致延誤治療，責(zé)任應(yīng)由誰承擔(dān)？是算法開發(fā)者、醫(yī)院，還是醫(yī)生？在某起醫(yī)療糾紛中，患者因AI輔助診斷系統(tǒng)漏診腦卒中（未識別出早期CT影像異常）導(dǎo)致殘疾，法院最終判定“醫(yī)院未盡到審核義務(wù)，承擔(dān)主要責(zé)任；算法開發(fā)公司未充分驗證算法安全性，承擔(dān)次要責(zé)任”。這提示我們：需建立“人機協(xié)同”的責(zé)任劃分機制，明確AI是“輔助工具”而非“決策主體”，最終診療決策需由醫(yī)生負(fù)責(zé)。倫理困境：技術(shù)進步中的“兩難選擇”知情同意：用戶是否真的“自愿”？慢病管理APP常在用戶協(xié)議中隱藏“數(shù)據(jù)收集”“第三方共享”等條款，用戶為使用功能被迫“同意”。某調(diào)研顯示，82%的老年患者從未完整閱讀過隱私政策，僅因“不勾選就無法用”。對此，需采用“分層知情同意”模式：用通俗語言解釋“收集什么數(shù)據(jù)、為什么收集、怎么使用”，并提供“最小必要授權(quán)”（如僅需步數(shù)數(shù)據(jù)時，不申請通訊錄權(quán)限），讓用戶真正“自主選擇”。法律合規(guī)：紅線不可越慢病管理技術(shù)應(yīng)用需嚴(yán)格遵守《網(wǎng)絡(luò)安全法》《個人信息保護法》《數(shù)據(jù)安全法》《基本醫(yī)療衛(wèi)生與健康促進法》等法律法規(guī)，重點把握“三個合規(guī)要點”：法律合規(guī)：紅線不可越數(shù)據(jù)收集“最小必要”《個人信息保護法》明確要求“處理個人信息應(yīng)當(dāng)具有明確、合理的目的，并應(yīng)當(dāng)限于實現(xiàn)處理目的的最小范圍，不得進行與處理目的無關(guān)的個人信息處理”。例如，某健康管理APP在收集糖尿病患者數(shù)據(jù)時，原計劃獲取“通話記錄”“短信內(nèi)容”以分析“生活方式”，經(jīng)法律評估后，僅保留“步數(shù)”“飲食記錄”等直接相關(guān)的數(shù)據(jù)，避免過度收集。法律合規(guī)：紅線不可越跨境傳輸“安全評估”若慢病數(shù)據(jù)需傳輸至境外（如跨國藥企開展臨床研究），需通過“國家網(wǎng)信部門組織的安全評估”。某跨國藥企曾計劃將中國糖尿病患者的基因數(shù)據(jù)傳輸至美國總部分析，因未通過安全評估被叫停，最終選擇在國內(nèi)建立本地化數(shù)據(jù)庫，既保障了數(shù)據(jù)安全，也滿足了研究需求。法律合規(guī)：紅線不可越醫(yī)療資質(zhì)“持證上崗”慢病管理涉及健康咨詢、疾病診斷等醫(yī)療行為，相關(guān)機構(gòu)需具備《醫(yī)療機構(gòu)執(zhí)業(yè)許可證》。某科技公司開發(fā)的“高血壓管理APP”提供“AI自動調(diào)整降壓藥方案”服務(wù)，因無醫(yī)療資質(zhì)被衛(wèi)健委查處。對此，我們建議采用“平臺+醫(yī)療機構(gòu)”合作模式：平臺僅提供數(shù)據(jù)采集、存儲功能，診療決策由合作醫(yī)院的licensed醫(yī)生完成，確?！俺肿C行醫(yī)”。05用戶信任與體驗安全：安全的“情感基石”用戶信任與體驗安全：安全的“情感基石”技術(shù)再先進，若用戶不信任、不愿用，便無法落地生根。慢病患者多為老年人，對新技術(shù)存在“數(shù)字鴻溝”和“安全焦慮”，建立用戶信任需從“體驗安全”入手，讓用戶“敢用、愿用、好用”。用戶信任的“三層構(gòu)建邏輯”用戶信任是慢病管理技術(shù)落地的“最后一公里”，我將其拆解為“認(rèn)知-情感-行為”三層構(gòu)建邏輯：用戶信任的“三層構(gòu)建邏輯”認(rèn)知層面：讓用戶“看得見安全”多數(shù)用戶不懂“加密算法”“權(quán)限管理”，但能理解“數(shù)據(jù)會不會被泄露”“會不會被亂用”。因此，需將技術(shù)安全“可視化”。例如，某APP在用戶上傳數(shù)據(jù)時，用鎖形圖標(biāo)提示“數(shù)據(jù)已加密”，并在“隱私中心”展示“數(shù)據(jù)流向圖”（如“您的血糖數(shù)據(jù)僅存儲在阿里云服務(wù)器，醫(yī)生需您授權(quán)才能查看”），讓用戶直觀感受到安全保護。用戶信任的“三層構(gòu)建邏輯”情感層面：讓用戶“感受到尊重”老年患者常因“怕麻煩”而不敢使用新技術(shù)。我曾遇到一位70歲的高血壓患者，因擔(dān)心“按錯鍵把數(shù)據(jù)發(fā)錯人”而拒絕使用智能血壓計。后來我們簡化了操作流程（“一鍵測量，自動上傳”），并設(shè)置“語音播報”功能（“您的血壓已安全上傳，數(shù)據(jù)僅您和醫(yī)生可見”），老人逐漸放下顧慮，開始主動監(jiān)測。用戶信任的“三層構(gòu)建邏輯”行為層面：讓用戶“養(yǎng)成安全習(xí)慣”用戶的安全意識需通過“教育引導(dǎo)”培養(yǎng)。某社區(qū)在推廣糖尿病管理APP時，開展“安全用機”講座，教老年人“設(shè)置復(fù)雜密碼”“不點擊陌生鏈接”“定期更新APP”，并通過“積分獎勵”機制（完成安全課程可兌換血糖試紙），提升參與度。半年后，該社區(qū)APP用戶的安全事件發(fā)生率下降70%。體驗安全中的“適老化”與“無障礙設(shè)計”老年患者是慢病管理的重點人群，其體驗安全需重點關(guān)注“適老化”改造：體驗安全中的“適老化”與“無障礙設(shè)計”操作簡化某智能血壓計原設(shè)計需“長按3秒開機→選擇用戶→等待校準(zhǔn)→開始測量”，步驟繁瑣。經(jīng)適老化改造后，改為“開機即自動識別用戶→測量完成后語音播報結(jié)果”，老人無需學(xué)習(xí)即可使用。體驗安全中的“適老化”與“無障礙設(shè)計”界面友好采用“大字體、高對比度、圖標(biāo)化”設(shè)計，避免復(fù)雜菜單。例如，將“數(shù)據(jù)統(tǒng)計”模塊簡化為“最近7天血壓曲線”“醫(yī)生建議”兩個標(biāo)簽，點擊即可查看，減少老年人“找不到功能”的挫敗感。體驗安全中的“適老化”與“無障礙設(shè)計”應(yīng)急支持設(shè)置“一鍵求助”功能，遇到問題時可直接撥打社區(qū)電話或聯(lián)系子女。某APP還開發(fā)了“遠(yuǎn)程協(xié)助”功能，子女可通過手機遠(yuǎn)程查看父母的設(shè)備狀態(tài)，協(xié)助解決操作問題，讓老年人感受到“技術(shù)不孤單”。06未來安全挑戰(zhàn)與協(xié)同治理：安全的“長效機制”未來安全挑戰(zhàn)與協(xié)同治理：安全的“長效機制”隨著AI大模型、數(shù)字孿生、元宇宙等新技術(shù)在慢病管理中的應(yīng)用，安全挑戰(zhàn)將更加復(fù)雜。例如，AI大模型可能因“幻覺”生成錯誤的健康管理建議；數(shù)字孿生技術(shù)需構(gòu)建患者高精度模型，涉及更深層隱私泄露風(fēng)險；元宇宙場景下的“虛擬健康管理”可能帶來新的身份欺詐問題。應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需構(gòu)建“政府-企業(yè)-醫(yī)療機構(gòu)-用戶”四方協(xié)同的治理體系。未來技術(shù)迭代的“新型安全風(fēng)險”AI大模型的“不可解釋性”與“責(zé)任模糊”AI大模型能處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如患者的聊天記錄、情緒狀態(tài)），但其決策過程如同“黑箱”，難以解釋。若大模型建議“患者因情緒低落需增加抗抑郁藥劑量”，但實際是因算法誤讀了患者聊天內(nèi)容，責(zé)任如何劃分？這需要開發(fā)“可解釋AI（XAI）”，讓算法決策過程“透明化”，并建立“AI倫理審查委員會”，對大模型的應(yīng)用場景進行嚴(yán)格把關(guān)。未來技術(shù)迭代的“新型安全風(fēng)險”數(shù)字孿生的“高精度建?！迸c“隱私泄露”數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建患者的虛擬數(shù)字模型，模擬疾病進展和治療效果。但構(gòu)建高精度模型需收集患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等全維度信息，一旦模型被攻擊，可能導(dǎo)致患者“數(shù)字身份”被盜用。例如，某藥企利用患者數(shù)字孿生模型研發(fā)新藥，若模型泄露，可能被用于“精準(zhǔn)詐騙”（如針對患者基因特征推銷“特效藥”）。對此，需采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”技術(shù)，在保護原始數(shù)據(jù)的前提下訓(xùn)練模型，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。未來技術(shù)迭代的“新型安全風(fēng)險”元宇宙的“虛擬身份”與“數(shù)據(jù)跨境”元宇宙場景下的慢病管理可能涉及“虛擬問診”“健康游戲化”等服務(wù)，用戶需創(chuàng)建虛擬身份，但虛擬身份與現(xiàn)實身份的關(guān)聯(lián)可能導(dǎo)致隱私泄露。例如，用戶在元宇宙中“虛擬散步”的步數(shù)數(shù)據(jù)，若與現(xiàn)實身份綁定，可推斷出用戶的居住環(huán)境（如是否在公園附近）、活動規(guī)律等敏感信息。此外，元宇宙平臺多為跨國企業(yè)，數(shù)據(jù)跨境傳輸需嚴(yán)格遵守安全評估要求。構(gòu)建“動態(tài)協(xié)同”的安全治理體系應(yīng)對未來挑戰(zhàn)，需打破“單打獨斗”的治理模式，建立“多方參與、動態(tài)調(diào)整”的協(xié)同治理體系：構(gòu)建“動態(tài)協(xié)同”的安全治理體系政府：完善標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)管政府需加快制定慢病管理技術(shù)應(yīng)用安全標(biāo)準(zhǔn)（如《慢病管理AI算法安全規(guī)范》《可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)安全要求》），建立“沙盒監(jiān)管”機制，允許企業(yè)在可控環(huán)境中測試新技術(shù)，降低創(chuàng)新風(fēng)險。例如，上海市已試點“醫(yī)療AI沙盒”，企業(yè)可在沙盒內(nèi)測試糖尿病管理算法，監(jiān)管部門全程跟蹤，及時發(fā)現(xiàn)并