醫(yī)療供應鏈中的數(shù)據(jù)安全與隱私保護演講人2026-01-09

醫(yī)療供應鏈中的數(shù)據(jù)安全與隱私保護引言：醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的“雙刃劍”屬性在參與某省級醫(yī)療物資應急調配平臺的搭建時，我曾親眼見證一組數(shù)據(jù)的流轉效率：從疫苗生產企業(yè)到省級疾控中心，再到社區(qū)接種點，全程僅需12小時，且每個環(huán)節(jié)的溫度、運輸時間等關鍵信息均可實時追溯。這種“數(shù)據(jù)驅動”的供應鏈模式，極大提升了醫(yī)療物資的響應精度與效率。然而，同一平臺的安全團隊也向我展示了另一組數(shù)據(jù)：2023年，全球針對醫(yī)療供應鏈的網(wǎng)絡攻擊事件同比增長37%，其中近60%的攻擊目標是物流路徑數(shù)據(jù)與庫存信息——這些數(shù)據(jù)一旦泄露，輕則導致物資調配混亂，重則引發(fā)公共衛(wèi)生安全事件。

醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)，本質上是連接“生命需求”與“資源供給”的數(shù)字橋梁。它既包含藥品批號、有效期、冷鏈狀態(tài)等結構化運營數(shù)據(jù)，也涵蓋患者用藥記錄、供應商資質、醫(yī)療設備參數(shù)等敏感信息。隨著數(shù)字化轉型的深入，從原料采購到終端配送的全鏈條數(shù)據(jù)正以前所未有的速度匯聚，成為提升供應鏈韌性的核心資產。但正如任何技術變革帶來的雙面效應，數(shù)據(jù)價值的釋放與安全風險的形成往往同步發(fā)生。如何在保障數(shù)據(jù)高效流轉的同時，守住隱私保護的底線，已成為醫(yī)療行業(yè)必須破解的時代命題。本文將從數(shù)據(jù)特征、威脅挑戰(zhàn)、防護體系構建及未來趨勢四個維度，系統(tǒng)探討醫(yī)療供應鏈中的數(shù)據(jù)安全與隱私保護路徑。一、醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的類型與特征：從“碎片化”到“全鏈路”的數(shù)字化映射醫(yī)療供應鏈的數(shù)據(jù)體系并非單一維度的信息集合，而是覆蓋“供-存-運-配-用”全生命周期的多模態(tài)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。理解這些數(shù)據(jù)的類型與特征，是制定針對性安全策略的前提。01ONE醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的分類體系

醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的分類體系根據(jù)數(shù)據(jù)來源與功能屬性，可將其劃分為四類核心數(shù)據(jù)：

基礎身份標識數(shù)據(jù)這是醫(yī)療供應鏈的“數(shù)字身份證”，包括醫(yī)療機構執(zhí)業(yè)許可證號、藥品/醫(yī)療器械注冊證號、企業(yè)統(tǒng)一社會信用代碼、運輸車輛車牌號等靜態(tài)標識信息。此類數(shù)據(jù)雖不直接涉及隱私，但卻是實現(xiàn)全鏈路數(shù)據(jù)關聯(lián)的基礎——例如，通過“藥品注冊證號”可追溯生產批次，通過“醫(yī)療機構編碼”可定位終端配送對象，一旦被篡改或偽造，可能導致物資流向混亂。

運營過程數(shù)據(jù)-配送數(shù)據(jù)：配送員信息、患者收貨地址、配送時效反饋等。05這類數(shù)據(jù)的實時性與準確性直接關系到物資調配的效率，例如新冠疫苗運輸中，若溫度數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動但未及時預警，可能導致整批次疫苗失效。06-倉儲數(shù)據(jù)：庫存數(shù)量、庫房溫濕度（尤其對冷鏈物資）、貨位編碼、出入庫時間等；03-運輸數(shù)據(jù)：GPS軌跡、運輸工具狀態(tài)（如冷藏車溫度曲線）、物流單號、交接簽收記錄等；04記錄供應鏈各環(huán)節(jié)的動態(tài)流轉信息，是提升效率的核心數(shù)據(jù)。具體包括：01-采購數(shù)據(jù)：訂單編號、供應商報價、采購數(shù)量、交付周期等；02

敏感個人信息與隱私數(shù)據(jù)醫(yī)療供應鏈的特殊性在于，其流轉過程往往與特定個人直接關聯(lián)，構成隱私保護的重點對象：-患者數(shù)據(jù)：處方藥購買記錄、慢病用藥需求、基因檢測報告（伴隨診斷試劑供應鏈中涉及）、患者聯(lián)系方式等；-醫(yī)護人員數(shù)據(jù)：處方醫(yī)師執(zhí)業(yè)信息、藥房人員操作記錄、供應鏈管理人員權限賬號等；-供應鏈從業(yè)人員數(shù)據(jù)：運輸司機身份證號、物流公司員工聯(lián)系方式等。這類數(shù)據(jù)一旦泄露，可能引發(fā)身份冒用、精準詐騙甚至人身安全威脅。例如，2022年某地曾發(fā)生患者用藥信息被販賣事件，不法分子冒充醫(yī)院工作人員實施詐騙，造成惡劣社會影響。

醫(yī)療專業(yè)數(shù)據(jù)包括藥品化學成分、生產工藝流程、醫(yī)療器械技術參數(shù)、疫病流行病學數(shù)據(jù)等。此類數(shù)據(jù)不僅涉及商業(yè)秘密（如某藥企的新型抗體藥物配方），也可能影響公共衛(wèi)生安全——例如，傳染病檢測試劑劑的靈敏度數(shù)據(jù)若被泄露，可能導致疫情監(jiān)測出現(xiàn)漏洞。02ONE醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的典型特征

醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的典型特征與一般供應鏈數(shù)據(jù)相比，醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出三重獨特屬性，這些屬性既決定了其價值密度，也增加了安全防護的難度：

強關聯(lián)性與高敏感性醫(yī)療供應鏈的“鏈式”結構決定了數(shù)據(jù)的強關聯(lián)性：從原料供應商到患者，每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)環(huán)環(huán)相扣，例如“生產批號-質檢報告-運輸溫度-患者用藥記錄”可形成完整追溯鏈。這種關聯(lián)性使得單一數(shù)據(jù)的泄露可能引發(fā)“連鎖反應”——若某批藥品的運輸軌跡被竊取，攻擊者可反推生產企業(yè)的產能、庫存位置乃至下游客戶分布。同時，數(shù)據(jù)內容多涉及健康、生命等敏感領域，隱私保護閾值遠高于普通商品供應鏈。

多主體參與與數(shù)據(jù)權屬復雜性醫(yī)療供應鏈涉及醫(yī)院、藥企、物流商、醫(yī)保部門、監(jiān)管部門等多類主體，數(shù)據(jù)權屬呈現(xiàn)“分散共有”特征。例如，患者的處方信息由醫(yī)院產生，但藥品配送數(shù)據(jù)由物流商掌握，醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)則歸屬醫(yī)保部門。這種“數(shù)據(jù)孤島”與“權屬模糊”狀態(tài)，導致安全責任邊界不清——當跨主體數(shù)據(jù)共享時，究竟由誰承擔數(shù)據(jù)泄露責任？目前行業(yè)尚無統(tǒng)一標準。

合規(guī)要求嚴格與監(jiān)管動態(tài)性醫(yī)療數(shù)據(jù)受《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》等多重法律約束，不同國家對醫(yī)療數(shù)據(jù)的跨境流動也有嚴格限制（如歐盟GDPR對健康數(shù)據(jù)的特殊規(guī)定）。同時，隨著《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確提出“推進醫(yī)藥供應鏈數(shù)字化”，監(jiān)管政策正持續(xù)迭代，例如2023年國家藥監(jiān)局發(fā)布的《藥品信息化追溯體系建設指導原則》，要求疫苗、血液制品等重點產品實現(xiàn)“一物一碼”全程可追溯，這既提升了數(shù)據(jù)價值，也增加了合規(guī)成本。二、醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)安全與隱私保護面臨的威脅：從“技術漏洞”到“系統(tǒng)性風險”醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)的價值密度與敏感性，使其成為攻擊者的“高價值目標”。當前，數(shù)據(jù)安全威脅已從單一的技術漏洞，演變?yōu)榧夹g、管理、外部環(huán)境交織的系統(tǒng)性風險。03ONE技術層面：攻擊手段的“專業(yè)化”與“隱蔽化”

網(wǎng)絡攻擊的精準化與場景化醫(yī)療供應鏈的數(shù)字化節(jié)點（如倉儲管理系統(tǒng)WMS、運輸管理系統(tǒng)TMS、醫(yī)院HIS系統(tǒng)）常因更新不及時、安全配置薄弱成為突破口。2023年，某跨國藥企的TMS系統(tǒng)遭勒索軟件攻擊，導致全球30個國家的疫苗運輸訂單中斷，攻擊者不僅加密數(shù)據(jù)，還竊取了包含供應商合作期限、定價策略在內的商業(yè)數(shù)據(jù)，贖金要求高達2000比特幣。這類攻擊通常具有“場景化”特征——例如，針對冷鏈物流的攻擊會重點入侵溫控系統(tǒng)，篡改溫度傳感器數(shù)據(jù)，使“變質藥品”通過“正常監(jiān)測”。

數(shù)據(jù)泄露的“內鬼”與“第三方”風險據(jù)IBM《2023年數(shù)據(jù)泄露成本報告》，醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)泄露事件的平均成本高達1060萬美元，其中“內部人員操作失誤”占比34%，“第三方供應商漏洞”占比28%。在醫(yī)療供應鏈中，第三方物流商、IT運維服務商等因權限管理不當，極易成為數(shù)據(jù)泄露的“薄弱環(huán)節(jié)”。例如，某醫(yī)院外包的藥品配送公司，因未對配送員的移動終端實施加密管理，導致數(shù)千條患者收貨地址與聯(lián)系方式被竊取，并在暗網(wǎng)低價售賣。

新興技術的“雙刃劍”效應區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、人工智能（AI）等新興技術在提升供應鏈透明度的同時，也引入了新型風險：-區(qū)塊鏈：雖可實現(xiàn)數(shù)據(jù)不可篡改，但若智能合約存在漏洞（如邏輯錯誤、權限配置錯誤），可能導致數(shù)據(jù)被惡意轉移；-IoT設備：大量溫濕度傳感器、GPS定位器等設備存在弱口令、未加密通信等問題，易被攻擊者控制，形成“僵尸網(wǎng)絡”，例如2022年某冷鏈物流公司的IoT設備遭入侵，導致偽造的“溫度達標報告”大量生成；-AI算法：在需求預測、庫存優(yōu)化等場景中，若訓練數(shù)據(jù)包含敏感信息，可能通過模型反推泄露原始數(shù)據(jù)（如“模型逆向攻擊”）。04ONE管理層面：制度與執(zhí)行的“兩張皮”

數(shù)據(jù)分類分級制度缺失多數(shù)醫(yī)療機構與供應鏈企業(yè)尚未建立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級體系，對“哪些數(shù)據(jù)是核心資產”“哪些數(shù)據(jù)需要重點保護”缺乏清晰認知。例如，某三甲醫(yī)院的耗材采購系統(tǒng)中，患者術式信息（涉及隱私）與耗材采購量（運營數(shù)據(jù)）未做區(qū)分存儲，導致在一次系統(tǒng)漏洞事件中，兩類數(shù)據(jù)同時泄露，但應急響應時因“分級不明”而延誤處置。

全生命周期管理流程不規(guī)范01數(shù)據(jù)安全需覆蓋“采集-傳輸-存儲-使用-銷毀”全生命周期，但實際管理中存在諸多漏洞：-采集環(huán)節(jié)：過度采集信息，例如要求患者提供“非必要”的身份證號用于藥品配送；02-傳輸環(huán)節(jié)：未使用加密通道（如HTTP明文傳輸物流單信息）；0304-存儲環(huán)節(jié)：敏感數(shù)據(jù)明文存儲，或訪問權限設置過于寬松（如全院人員均可查詢庫存藥品信息）；-銷毀環(huán)節(jié)：報廢服務器時未徹底刪除數(shù)據(jù)，導致“數(shù)據(jù)殘留”風險。05

供應商安全管理機制不健全醫(yī)療供應鏈高度依賴第三方服務，但供應商安全管理常流于形式。例如，某醫(yī)院在選擇物流服務商時，僅審查其“資質證明”，未對其數(shù)據(jù)安全能力進行實地評估（如是否通過ISO27001認證、數(shù)據(jù)泄露應急預案等），導致后續(xù)合作中出現(xiàn)多次數(shù)據(jù)違規(guī)操作。05ONE外部環(huán)境：供應鏈復雜性與監(jiān)管挑戰(zhàn)

全球化供應鏈的“長尾風險”醫(yī)療供應鏈往往跨越國界，例如某抗生素的生產原料可能來自印度，中間體在德國合成，最終在國內制劑。這種“長鏈條”特性導致數(shù)據(jù)安全風險疊加：不同國家的數(shù)據(jù)保護標準差異（如歐盟對健康數(shù)據(jù)出境的限制）、跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮弦?guī)成本、地緣政治對供應鏈的沖擊（如芯片短缺影響醫(yī)療設備數(shù)據(jù)采集），都增加了安全防護的難度。

監(jiān)管要求的“動態(tài)適配”難題全球醫(yī)療數(shù)據(jù)監(jiān)管政策呈現(xiàn)“碎片化”特征：美國HIPAA要求對患者健康信息“最小必要原則”，我國《個人信息保護法》要求數(shù)據(jù)處理“告知-同意”，而東南亞部分國家則要求數(shù)據(jù)本地存儲。這種政策差異導致跨國醫(yī)療企業(yè)在數(shù)據(jù)合規(guī)中面臨“雙重標準”困境，例如某藥企因未及時調整東南亞區(qū)域的數(shù)據(jù)存儲策略，導致當?shù)刈庸颈惶幰愿哳~罰款。三、構建醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)安全與隱私保護的綜合體系：從“單點防御”到“縱深防護”面對多維度威脅，醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)安全需突破“技術堆砌”的傳統(tǒng)思路，構建“技術-管理-制度”三位一體的綜合防護體系，實現(xiàn)從被動響應到主動防御的轉變。06ONE技術防護：構建“全鏈路加密+智能監(jiān)測”的技術屏障

數(shù)據(jù)全生命周期加密技術應用-傳輸加密：采用TLS1.3協(xié)議保障數(shù)據(jù)傳輸安全，對物流軌跡、患者信息等敏感數(shù)據(jù)實施“端到端加密”，避免中間節(jié)點竊聽；-存儲加密：對數(shù)據(jù)庫、終端設備采用AES-256等強加密算法，同時啟用“字段級加密”（如僅對患者的“身份證號”字段加密，其他信息脫敏處理），平衡安全與可用性；-終端加密：為供應鏈從業(yè)人員（如配送員）的移動終端（手機、PDA）安裝MDM（移動設備管理）系統(tǒng)，實現(xiàn)“遠程擦除”“防截屏”等功能，防止數(shù)據(jù)終端泄露。

基于零信任架構的訪問控制傳統(tǒng)“內網(wǎng)可信、外網(wǎng)不可信”的邊界防護模式，已難以應對醫(yī)療供應鏈多主體協(xié)同的需求。零信任架構的核心是“從不信任，始終驗證”，具體實施包括：-身份認證：采用“多因素認證（MFA）+生物識別”替代單一密碼，例如供應鏈企業(yè)訪問醫(yī)院TMS系統(tǒng)時，需提供“動態(tài)口令+人臉識別”；-動態(tài)授權：基于“最小權限原則”，根據(jù)用戶角色（如倉儲管理員只能查看本庫房數(shù)據(jù)，無法修改生產批號）與實時風險（如異常IP地址登錄時觸發(fā)二次驗證）動態(tài)調整權限；-持續(xù)監(jiān)測：通過UEBA（用戶與實體行為分析）系統(tǒng)監(jiān)測用戶操作行為，例如“某配送員在非工作時間頻繁查詢患者地址”等異常操作，自動觸發(fā)告警并限制訪問。

新興技術的安全融合應用-區(qū)塊鏈+隱私計算：利用區(qū)塊鏈實現(xiàn)數(shù)據(jù)不可篡改，結合聯(lián)邦學習、安全多方計算（MPC）等技術，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。例如，在藥品需求預測場景中，多家醫(yī)院可通過聯(lián)邦學習共享患者用藥數(shù)據(jù)模型，無需原始數(shù)據(jù)上鏈，既提升預測精度，又保護患者隱私；01-AI驅動的威脅檢測：部署SIEM（安全信息與事件管理）系統(tǒng)，結合AI算法對供應鏈全鏈路數(shù)據(jù)（如運輸溫度波動、異常登錄行為）進行實時分析，提前預警潛在風險。例如，通過機器學習建立“正常運輸軌跡模型”，當GPS數(shù)據(jù)偏離預設路線時，自動觸發(fā)報警；02-數(shù)字水印與溯源技術：對核心數(shù)據(jù)（如藥品生產批號、患者處方信息）嵌入不可見數(shù)字水印，一旦數(shù)據(jù)泄露，可通過水印追蹤泄露源頭；同時利用區(qū)塊鏈構建“數(shù)據(jù)溯源鏈”，記錄數(shù)據(jù)從產生到使用的全流程操作日志，實現(xiàn)“誰訪問、何時訪問、如何訪問”的全程可追溯。0307ONE管理機制：完善“全流程規(guī)范+全主體協(xié)同”的管理框架

建立數(shù)據(jù)分類分級與風險評估制度-分類分級：依據(jù)《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范》（GB/T42430-2023），將醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)劃分為“公開數(shù)據(jù)”“內部數(shù)據(jù)”“敏感數(shù)據(jù)”“核心數(shù)據(jù)”四級，對不同級別數(shù)據(jù)實施差異化保護（如核心數(shù)據(jù)需加密存儲+雙人復核訪問）；-風險評估：定期開展數(shù)據(jù)安全風險評估，采用“威脅建?！保ㄈ鏢TRIDE模型）分析供應鏈各環(huán)節(jié)的潛在威脅（如篡改、泄露、拒絕服務），制定風險應對預案，例如針對“冷鏈運輸溫度異?！憋L險，預設“自動報警+備用冷鏈車調配”流程。

規(guī)范數(shù)據(jù)全生命周期管理流程-共享階段：建立數(shù)據(jù)共享審批機制，跨主體數(shù)據(jù)共享需簽署《數(shù)據(jù)安全協(xié)議》，明確數(shù)據(jù)使用范圍、存儲期限、違約責任等，例如醫(yī)院向物流商共享患者地址時，需限定數(shù)據(jù)僅用于“本次配送”，且禁止二次使用；-采集階段：遵循“最小必要”原則，僅采集與供應鏈功能直接相關的數(shù)據(jù)，例如藥品配送僅需患者“聯(lián)系方式+收貨地址”，無需采集“身份證號”；-銷毀階段：制定數(shù)據(jù)銷毀標準，對過期數(shù)據(jù)（如超過保存期限的采購訂單）采用“物理銷毀”（如硬盤粉碎）或“邏輯銷毀”（如多次覆寫），確保數(shù)據(jù)無法恢復。010203

強化供應商全生命周期安全管理-準入審核：將數(shù)據(jù)安全能力作為供應商準入的“一票否決”項，要求供應商通過ISO27001認證、提供數(shù)據(jù)安全自查報告，并對其系統(tǒng)進行滲透測試；01-過程監(jiān)督：與供應商簽訂《數(shù)據(jù)安全補充協(xié)議》，明確數(shù)據(jù)泄露時的應急響應責任（如要求供應商在24小時內上報安全事件），并通過定期審計（如查看供應商的訪問日志、操作記錄）監(jiān)督協(xié)議執(zhí)行；02-退出機制：當合作關系終止時，要求供應商返還或銷毀全部數(shù)據(jù)，并提供《數(shù)據(jù)銷毀證明》，避免“數(shù)據(jù)殘留”風險。0308ONE制度保障：構建“合規(guī)+應急”的制度防線

健全合規(guī)管理體系-政策適配：針對《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》等法律法規(guī)，制定內部數(shù)據(jù)合規(guī)手冊，明確“跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)纳陥罅鞒獭薄皞€人信息的同意管理”等要求，例如向境外傳輸醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)時，需通過網(wǎng)信部門的安全評估；-合規(guī)培訓：定期開展數(shù)據(jù)安全合規(guī)培訓，覆蓋供應鏈從業(yè)人員（包括醫(yī)院管理人員、物流商配送員、IT運維人員），重點講解“哪些操作是違規(guī)的”（如私自導出患者信息）、“違規(guī)的后果”（如行政處罰、民事賠償），提升全員合規(guī)意識。

完善應急響應與事件處置機制-預案制定：制定《數(shù)據(jù)安全事件應急預案》，明確事件分級（如一般、較大、重大、特別重大）、響應流程（發(fā)現(xiàn)-報告-研判-處置-恢復）、責任分工（如IT部門負責系統(tǒng)修復，法務部門負責對外溝通）；01-演練評估：每半年開展一次應急演練（如模擬“物流系統(tǒng)遭勒索攻擊”場景），檢驗預案的有效性，演練后需總結問題并更新預案；02-事件處置：發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時，需第一時間啟動預案，采取隔離受影響系統(tǒng)、阻止數(shù)據(jù)泄露擴散、通知受影響個人（如涉及患者隱私）等措施，并按規(guī)定向監(jiān)管部門報告（如國家網(wǎng)信辦、衛(wèi)生健康部門）。03

完善應急響應與事件處置機制未來趨勢與挑戰(zhàn)：在“效率”與“安全”間尋找動態(tài)平衡隨著醫(yī)療供應鏈向“智能化”“全球化”“人性化”發(fā)展，數(shù)據(jù)安全與隱私保護將面臨新的機遇與挑戰(zhàn)。09ONE技術演進帶來的新機遇

人工智能驅動的主動防御未來，AI將在數(shù)據(jù)安全中發(fā)揮更核心的作用，例如通過“深度學習”分析歷史攻擊數(shù)據(jù)，預測供應鏈中的薄弱環(huán)節(jié)（如某類物流系統(tǒng)易受SQL注入攻擊），實現(xiàn)“從被動防御到主動預警”的轉變。同時，“AI+隱私計算”的融合將進一步提升數(shù)據(jù)利用效率，例如通過“差分隱私”技術，在共享需求預測數(shù)據(jù)時添加適量噪聲，既保護個體隱私，又確保模型準確性。

區(qū)塊鏈賦能的信任機制重構隨著區(qū)塊鏈技術的成熟，醫(yī)療供應鏈有望構建“去中心化的信任網(wǎng)絡”，通過智能合約自動執(zhí)行數(shù)據(jù)共享規(guī)則（如“僅在患者授權后向物流商共享地址”），減少對第三方信任機構的依賴。例如，歐盟正在推進的“歐洲健康數(shù)據(jù)空間（EHDS）”項目，計劃利用區(qū)塊鏈實現(xiàn)跨境醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全共享。10ONE未來面臨的挑戰(zhàn)

“效率-安全”的動態(tài)平衡難題醫(yī)療供應鏈的核心目標是“保障物資及時供應”，而過度強調數(shù)據(jù)安全可能增加流轉環(huán)節(jié)（如額外的加密、審批流程），影響效率。例如，某醫(yī)院在實施“處方藥配送數(shù)據(jù)加密”后，因解密耗時導致配送延遲率上升15%。如何在安全與效率間找到平衡點，將成為行業(yè)持續(xù)探索的課題。

新興場景的隱私保護盲區(qū)隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、處方外流等新場景的普及，醫(yī)療供應鏈數(shù)據(jù)從“院內流轉”擴展到“院外配送”，涉及更多第三方平臺（如醫(yī)藥電商平臺、O2O配送平臺），數(shù)據(jù)安全邊界