健康醫(yī)療人工智能在健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享標(biāo)準(zhǔn)中的政策規(guī)范演講人CONTENTS引言：健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享的時代命題與政策邏輯健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點與安全共享的必要性健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享政策的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享政策規(guī)范的核心框架政策落地的關(guān)鍵支撐與實施路徑未來展望：邁向“智能治理”的新階段目錄健康醫(yī)療人工智能在健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享標(biāo)準(zhǔn)中的政策規(guī)范01引言：健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享的時代命題與政策邏輯引言：健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享的時代命題與政策邏輯作為深耕醫(yī)療健康信息化領(lǐng)域十余年的從業(yè)者，我親歷了人工智能（AI）從實驗室走向臨床的全過程：從早期可穿戴設(shè)備記錄心率、步數(shù)的單一數(shù)據(jù)，到如今多模態(tài)監(jiān)測設(shè)備整合生理信號、基因數(shù)據(jù)、電子病歷（EMR）的復(fù)雜體系，AI算法正通過這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)疾病風(fēng)險預(yù)測、個性化健康干預(yù)甚至早期癌癥篩查。然而，在一次與三甲醫(yī)院信息科主任的交流中，他的一句話讓我印象深刻：“我們有全國最全的糖尿病監(jiān)測數(shù)據(jù)，但99%的數(shù)據(jù)躺在服務(wù)器里‘睡大覺’——不是不想用，是不知道怎么用才安全?！边@句話道出了行業(yè)痛點：健康監(jiān)測數(shù)據(jù)是AI創(chuàng)新的“石油”，但“采油”“輸油”“煉油”的全過程若缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的政策規(guī)范，不僅會扼殺創(chuàng)新活力，更可能引發(fā)數(shù)據(jù)濫用、隱私泄露的系統(tǒng)性風(fēng)險。引言：健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享的時代命題與政策邏輯當(dāng)前，全球健康醫(yī)療AI市場規(guī)模年均增長率超30%，我國《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》明確提出“推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展”，而數(shù)據(jù)安全共享正是其中的核心樞紐。本文將從健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點與共享必要性出發(fā)，剖析政策規(guī)范的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，構(gòu)建“分類分級-全生命周期-權(quán)責(zé)協(xié)同”的政策框架，并提出可落地的實施路徑，旨在為行業(yè)提供兼具前瞻性與操作性的規(guī)范指引，最終實現(xiàn)“數(shù)據(jù)安全”與“價值釋放”的雙贏。02健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點與安全共享的必要性健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的核心特征健康監(jiān)測數(shù)據(jù)區(qū)別于其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)的核心，在于其“三維屬性”：1.高敏感性：直接關(guān)聯(lián)個人生理健康、遺傳信息甚至生命安全，一旦泄露可能導(dǎo)致就業(yè)歧視、保險拒保、社會聲譽(yù)受損等次生危害。例如，某患者若其精神健康監(jiān)測數(shù)據(jù)被泄露，可能面臨職場晉升的“隱性壁壘”。2.多源異構(gòu)性：數(shù)據(jù)來源涵蓋可穿戴設(shè)備（智能手環(huán)、血糖儀）、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)（IoMT）設(shè)備（遠(yuǎn)程心電監(jiān)測儀）、電子健康檔案（EHR）、基因測序平臺等，格式包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（實驗室檢查結(jié)果）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（醫(yī)學(xué)影像、語音記錄），標(biāo)準(zhǔn)化難度極大。3.動態(tài)時效性：實時監(jiān)測數(shù)據(jù)（如重癥患者的生命體征）需秒級傳輸與分析，而歷史隨訪數(shù)據(jù)（如慢性病管理記錄）則需長期保存以用于模型訓(xùn)練，這對數(shù)據(jù)的存儲、傳輸與使用時效性提出差異化要求。安全共享是AI創(chuàng)新與公共利益平衡的必然選擇從技術(shù)發(fā)展看，AI模型的性能高度依賴數(shù)據(jù)量與多樣性——例如，糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查模型需至少10萬張標(biāo)注影像達(dá)到臨床級準(zhǔn)確率，單一醫(yī)院的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)不能滿足需求；從公共衛(wèi)生需求看，突發(fā)傳染病預(yù)警、慢性病防控、區(qū)域健康管理等場景，需跨機(jī)構(gòu)、跨地域的數(shù)據(jù)協(xié)同分析。然而，當(dāng)前“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象普遍：據(jù)《中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展報告（2023）》顯示，我國85%的三級醫(yī)院數(shù)據(jù)僅在本院內(nèi)部流轉(zhuǎn)，僅12%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)與外部機(jī)構(gòu)開展過規(guī)范數(shù)據(jù)共享。這種“數(shù)據(jù)煙囪”不僅限制了AI模型的泛化能力，更導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)。安全共享的本質(zhì)，是通過制度設(shè)計建立“數(shù)據(jù)可用不可見、用途可控可計量”的信任機(jī)制。例如，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下聯(lián)合訓(xùn)練模型，但需配套數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制、審計追蹤等政策規(guī)范，確保技術(shù)紅利不被濫用。03健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享政策的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)國內(nèi)外政策規(guī)范的進(jìn)展1.國際經(jīng)驗：歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）將健康數(shù)據(jù)列為“特殊類別數(shù)據(jù)”，明確“明示同意”原則，并要求數(shù)據(jù)控制者采取“加密、假名化”等技術(shù)措施；美國《健康保險流通與責(zé)任法案》（HIPAA）通過《隱私規(guī)則》《安全規(guī)則》規(guī)范醫(yī)療數(shù)據(jù)的披露與使用，設(shè)立“商業(yè)伙伴協(xié)議”機(jī)制明確權(quán)責(zé)；世界衛(wèi)生組織（WHO）在《健康數(shù)據(jù)倫理與治理指南》中提出“公共利益優(yōu)先”原則，允許在疫情等緊急情況下有限度共享數(shù)據(jù)。2.國內(nèi)探索：我國已形成以《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》（PIPL）為核心，以《健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全管理指南》《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全規(guī)范》為支撐的政策體系?！丁笆奈濉眹窠】狄?guī)劃》明確提出“建立健康醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級開放共享機(jī)制”，北京、上海等地試點“數(shù)據(jù)信托”“數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記”等創(chuàng)新模式。當(dāng)前政策落地的現(xiàn)實挑戰(zhàn)盡管政策框架初步形成，但實踐中仍面臨“三重矛盾”：1.標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一與數(shù)據(jù)流動需求矛盾：不同地區(qū)、機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)“敏感度分級”標(biāo)準(zhǔn)存在差異（如某省份將“腫瘤標(biāo)志物”列為高度敏感數(shù)據(jù)，另一省份則列為中度敏感），導(dǎo)致跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享時面臨“合規(guī)性沖突”。2.權(quán)責(zé)界定模糊與風(fēng)險防控需求矛盾：數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，智能設(shè)備廠商常通過用戶協(xié)議默認(rèn)獲取數(shù)據(jù)使用權(quán)；數(shù)據(jù)使用環(huán)節(jié)，AI企業(yè)利用算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工后，原始數(shù)據(jù)提供者難以追蹤數(shù)據(jù)用途，一旦發(fā)生泄露，責(zé)任主體難以認(rèn)定。3.技術(shù)迭代滯后與創(chuàng)新速度矛盾：傳統(tǒng)政策多聚焦“數(shù)據(jù)存儲加密”“訪問權(quán)限控制”等靜態(tài)要求，但對聯(lián)邦學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈、差分隱私等新技術(shù)帶來的數(shù)據(jù)共享模式缺乏針對性規(guī)范。例如，聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“模型逆向攻擊”可能通過多次模型參數(shù)推導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)，但現(xiàn)有政策尚未明確此類風(fēng)險的防控要求。04健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享政策規(guī)范的核心框架健康監(jiān)測數(shù)據(jù)安全共享政策規(guī)范的核心框架基于“風(fēng)險導(dǎo)向、分類施策、協(xié)同治理”原則，構(gòu)建“1+3+N”政策框架，即1個總體目標(biāo)（安全與創(chuàng)新平衡）、3大核心支柱（分類分級管理、全生命周期規(guī)范、多方權(quán)責(zé)協(xié)同）、N項配套機(jī)制（技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、激勵懲罰、動態(tài)調(diào)整）。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系分類分級是安全共享的“基礎(chǔ)坐標(biāo)系”，需打破單一“敏感度”維度，引入“應(yīng)用場景”維度構(gòu)建二維評估模型：1.數(shù)據(jù)分類：按應(yīng)用場景分為“臨床診療類”（如電子病歷、影像數(shù)據(jù)）、“公共衛(wèi)生類”（如傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)）、“科研創(chuàng)新類”（如基因測序數(shù)據(jù)）、“個人健康管理類”（如可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)）。不同類別數(shù)據(jù)適用不同的共享規(guī)則——例如，臨床診療類數(shù)據(jù)共享需患者單獨(dú)同意，公共衛(wèi)生類數(shù)據(jù)可在政府統(tǒng)籌下“匿名化后開放”，科研創(chuàng)新類數(shù)據(jù)可通過倫理審查后“有限共享”。2.數(shù)據(jù)分級：按敏感度從高到低劃分為“核心級”（如個人基因信息、重癥監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)）、“重要級”（如慢性病病史、手術(shù)記錄）、“一般級”（如體檢指標(biāo)、運(yùn)動數(shù)據(jù)）。核心級數(shù)據(jù)需采用“本地存儲+鏈上傳輸”模式，重要級數(shù)據(jù)需進(jìn)行“假名化+脫敏”處理，一般級數(shù)據(jù)可“脫敏后開放共享”。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系3.動態(tài)調(diào)整機(jī)制：建立“數(shù)據(jù)敏感度評估指標(biāo)體系”，結(jié)合數(shù)據(jù)價值（如對AI模型訓(xùn)練的貢獻(xiàn)度）、泄露危害（如對個人權(quán)益的影響范圍）、使用場景（如是否涉及商業(yè)用途）等因素，每兩年更新一次分級標(biāo)準(zhǔn)，確保政策與技術(shù)發(fā)展同頻。（二）核心支柱二：覆蓋“采集-存儲-傳輸-使用-銷毀”的全生命周期政策規(guī)范針對數(shù)據(jù)流動的每個環(huán)節(jié)制定差異化規(guī)則，實現(xiàn)“全鏈條風(fēng)險可控”：1.采集環(huán)節(jié)：明確“最小必要+知情同意”原則。健康監(jiān)測設(shè)備采集數(shù)據(jù)時，需以顯著方式告知數(shù)據(jù)采集范圍、使用目的、存儲期限，且不得捆綁授權(quán)（如“不同意則無法使用設(shè)備”）；對智能設(shè)備廠商實行“數(shù)據(jù)采集資質(zhì)備案制”，要求其通過《數(shù)據(jù)安全能力成熟度評估》（DSMC）二級以上認(rèn)證。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系2.存儲環(huán)節(jié)：推行“分級存儲+加密備份”。核心級數(shù)據(jù)需存儲在符合《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)基本要求》（GB/T22239）三級以上的本地服務(wù)器，重要級數(shù)據(jù)可采用“本地+云端”雙存儲模式（云端需通過國家網(wǎng)絡(luò)安全審查），一般級數(shù)據(jù)可存儲在公有云但需啟用“服務(wù)端加密”功能。3.傳輸環(huán)節(jié)：強(qiáng)制“安全通道+身份認(rèn)證”?？鐧C(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸需使用TLS1.3以上協(xié)議，并采用“數(shù)字證書+動態(tài)口令”雙因素認(rèn)證；對高頻傳輸數(shù)據(jù)（如可穿戴設(shè)備實時心率數(shù)據(jù)），要求部署“數(shù)據(jù)泄露防護(hù)（DLP）系統(tǒng)”，實時監(jiān)測異常傳輸行為。4.使用環(huán)節(jié)：實施“用途限定+審計追蹤”。數(shù)據(jù)使用方需簽訂《數(shù)據(jù)使用承諾書》，明確數(shù)據(jù)用途（僅用于AI模型訓(xùn)練）、使用期限（不超過1年）、禁止行為（不得用于商業(yè)廣告、不得向第三方提供）；建立“數(shù)據(jù)使用日志”制度，記錄數(shù)據(jù)訪問者、訪問時間、操作內(nèi)容，日志保存期限不少于5年。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系5.銷毀環(huán)節(jié)：規(guī)范“安全刪除+殘留校驗”。數(shù)據(jù)使用完成后，需采用“覆寫+消磁”方式物理銷毀硬盤存儲數(shù)據(jù)，云端數(shù)據(jù)需調(diào)用“安全刪除接口”并返回刪除憑證；對核心級數(shù)據(jù)，需邀請第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行“數(shù)據(jù)殘留檢測”，確保無法通過技術(shù)手段恢復(fù)。（三）核心支柱三：構(gòu)建“個人-機(jī)構(gòu)-企業(yè)-政府”四方協(xié)同的權(quán)責(zé)體系明確各方主體在數(shù)據(jù)共享中的權(quán)利與義務(wù)，避免“責(zé)任真空”：1.個人數(shù)據(jù)主體：享有“知情權(quán)-決定權(quán)-收益權(quán)-救濟(jì)權(quán)”。知情權(quán)要求數(shù)據(jù)控制者（如醫(yī)療機(jī)構(gòu)）通過“數(shù)據(jù)隱私儀表盤”實時展示數(shù)據(jù)使用情況；決定權(quán)包括撤回同意、要求刪除數(shù)據(jù)（被遺忘權(quán)）；收益權(quán)可探索“數(shù)據(jù)分紅”機(jī)制（如AI企業(yè)利用個人健康數(shù)據(jù)開發(fā)盈利產(chǎn)品后，按比例向數(shù)據(jù)主體分紅）；救濟(jì)權(quán)需建立“一站式投訴平臺”，明確72小時內(nèi)響應(yīng)機(jī)制。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系2.醫(yī)療機(jī)構(gòu)：承擔(dān)“數(shù)據(jù)安全主體責(zé)任”。需設(shè)立“數(shù)據(jù)安全官”（DSO），負(fù)責(zé)制定本機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理制度；對共享數(shù)據(jù)開展“安全評估”，重點核查接收方的數(shù)據(jù)安全能力；發(fā)生數(shù)據(jù)泄露時，需在24小時內(nèi)向?qū)俚匦l(wèi)生健康部門和網(wǎng)信部門報告，并啟動應(yīng)急預(yù)案。3.AI企業(yè)：履行“技術(shù)合規(guī)+風(fēng)險防控”義務(wù)。研發(fā)AI產(chǎn)品時需通過“數(shù)據(jù)安全影響評估”（DPIA），評估內(nèi)容包括算法偏見風(fēng)險、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險；采用“隱私增強(qiáng)技術(shù)”（PETs）如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私時，需向監(jiān)管部門提交技術(shù)方案說明；對AI模型的“數(shù)據(jù)依賴度”進(jìn)行披露，避免“黑箱決策”。核心支柱一：建立基于場景與敏感度的數(shù)據(jù)分類分級管理體系4.政府部門：發(fā)揮“監(jiān)管引導(dǎo)+公共服務(wù)”職能。衛(wèi)生健康部門負(fù)責(zé)制定健康監(jiān)測數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)，網(wǎng)信部門牽頭開展數(shù)據(jù)安全監(jiān)督檢查，市場監(jiān)管部門規(guī)范AI企業(yè)的數(shù)據(jù)營銷行為；建立“健康醫(yī)療數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)設(shè)施”（如國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心），提供數(shù)據(jù)脫敏、模型訓(xùn)練等公共服務(wù)，降低中小機(jī)構(gòu)合規(guī)成本。05政策落地的關(guān)鍵支撐與實施路徑技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：推動“政策要求”向“技術(shù)實現(xiàn)”轉(zhuǎn)化1.制定數(shù)據(jù)共享接口標(biāo)準(zhǔn)：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如采用FHIRR4標(biāo)準(zhǔn)）、傳輸協(xié)議（如RESTfulAPI）、元數(shù)據(jù)規(guī)范（如數(shù)據(jù)來源、采集時間、敏感度標(biāo)簽），實現(xiàn)不同系統(tǒng)間的“即插即用”。2.推廣隱私增強(qiáng)技術(shù)（PETs）標(biāo)準(zhǔn)：發(fā)布《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)安全規(guī)范》，明確模型參數(shù)加密算法（如安全多方計算SMPC）、梯度擾動參數(shù)（如差分隱私中的ε值）；制定《醫(yī)療數(shù)據(jù)假名化技術(shù)指南》，規(guī)定假名化數(shù)據(jù)的reversible與irreversible條件，平衡數(shù)據(jù)安全與使用價值。3.建立數(shù)據(jù)安全認(rèn)證體系：設(shè)立“健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全共享認(rèn)證”，對通過認(rèn)證的機(jī)構(gòu)（醫(yī)療機(jī)構(gòu)、AI企業(yè)）頒發(fā)“數(shù)據(jù)安全信用等級證書”，并在政府官網(wǎng)公示認(rèn)證結(jié)果，形成“合規(guī)激勵”。激勵機(jī)制：降低合規(guī)成本，激發(fā)共享意愿2.稅收優(yōu)惠：對通過“數(shù)據(jù)安全共享認(rèn)證”的企業(yè)，減免企業(yè)所得稅（如按應(yīng)納稅所得額的90%征收）；對數(shù)據(jù)共享產(chǎn)生的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化收入，免征增值稅。1.財政補(bǔ)貼：對開展規(guī)范數(shù)據(jù)共享的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，按共享數(shù)據(jù)量給予“數(shù)據(jù)開放補(bǔ)貼”（如每萬條脫敏數(shù)據(jù)補(bǔ)貼500元）；對采用PETs技術(shù)的AI企業(yè)，給予研發(fā)費(fèi)用加計扣除（加計比例100%）。3.行業(yè)表彰：設(shè)立“健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全共享創(chuàng)新獎”，對在數(shù)據(jù)安全、技術(shù)創(chuàng)新、社會效益方面表現(xiàn)突出的機(jī)構(gòu)給予表彰，并將其納入醫(yī)療機(jī)構(gòu)“三甲評審”“AI產(chǎn)品審批”的加分項。010203試點先行：探索“政策-技術(shù)-場景”融合路徑1.區(qū)域試點：選擇北京、上海、廣東等醫(yī)療資源密集地區(qū)，開展“區(qū)域健康醫(yī)療數(shù)據(jù)共享示范區(qū)”建設(shè)，探索“數(shù)據(jù)信托”模式（由第三方機(jī)構(gòu)托管數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)提供者享有收益權(quán)，使用方支付數(shù)據(jù)使用費(fèi)）。2.場景試點：聚焦糖尿病管理、腫瘤早篩、疫情防控等高頻場景，制定《場景化數(shù)據(jù)共享操作指南》。例如，在糖尿病管理場景中，允許社區(qū)醫(yī)院與AI企業(yè)共享患者的血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)、飲食記錄，但需對患者身份進(jìn)行假名化處理，且AI模型需通過“算法備案”（算法備案內(nèi)容包括數(shù)據(jù)來源、模型結(jié)構(gòu)、偏見防控措施）。3.人才試點：在高校增設(shè)“健康醫(yī)療數(shù)據(jù)治理”交叉學(xué)科，培養(yǎng)“醫(yī)學(xué)+法學(xué)+信息技術(shù)”復(fù)合型人才；建立“數(shù)據(jù)安全實訓(xùn)基地”，對醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息科人員、AI企業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)官開展輪訓(xùn)，要求持證上崗。公眾參與：構(gòu)建“全民共治”的數(shù)據(jù)安全生態(tài)1.科普教育：通過短視頻、社區(qū)講座等形式，向公眾普及“數(shù)據(jù)權(quán)利”“隱私保護(hù)”知識，提高對數(shù)據(jù)共享的認(rèn)知度與接受度（據(jù)調(diào)研，78%的公眾愿意在“明確用途+安全保障”的前提下共享健康數(shù)據(jù)）。A2.社會監(jiān)督：鼓勵第三方機(jī)構(gòu)（如消費(fèi)者協(xié)會、行業(yè)協(xié)會）開展“數(shù)據(jù)安全滿意度調(diào)查”，定期發(fā)布《健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全共享白皮書》；對違規(guī)收集、使用數(shù)據(jù)的行為，支持消費(fèi)者提起公益訴訟。B3.容錯機(jī)制：對非惡意的數(shù)據(jù)泄露行為（如系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致的少量數(shù)據(jù)泄露），建立“輕微違法不予處罰”清單，給予機(jī)構(gòu)整改機(jī)會，避免“一刀切”監(jiān)管抑制創(chuàng)新活力。C06未來展望：邁向“智能治理”的新階段未來展望：邁向“智能治理”的新階段隨著生成式AI、元宇宙等新技術(shù)的發(fā)展，健康監(jiān)測數(shù)據(jù)共享將呈現(xiàn)“實時化、泛在化、智能化”趨勢，政策規(guī)范也需動態(tài)升級：1.應(yīng)對“AI生成數(shù)據(jù)”的治理挑戰(zhàn)：AI模型通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成的新數(shù)據(jù)（如合成病歷）是否屬于“受保護(hù)數(shù)據(jù)”？需明確“合成數(shù)據(jù)