患者数据权益：资源优化的法律保障

患者数据权益：资源优化的法律保障演讲人01引言：患者数据时代下的权益与资源优化命题02患者数据权益的内涵与法律框架：权利边界的厘清03资源优化对数据利用的正当需求：价值实现的多元场景04当前法律保障的不足与挑战：权益与优化的现实张力05法律保障体系的完善路径：构建权益与优化的平衡机制06结论：以法律保障护航患者数据权益与资源优化的协同发展目录患者数据权益：资源优化的法律保障01引言：患者数据时代下的权益与资源优化命题引言：患者数据时代下的权益与资源优化命题在数字医疗浪潮席卷全球的今天，患者数据已成为驱动医疗资源优化配置、提升诊疗效率、促进科研创新的核心战略资源。从电子病历的普及到AI辅助诊疗的落地，从区域医疗协同到公共卫生应急，患者数据的深度应用正在重塑医疗健康服务的供给模式。然而，数据的流动与利用始终伴随着权益保护的隐忧——当一位患者因担心基因数据被滥用而拒绝参与精准医疗研究时，当某医院因数据泄露导致患者隐私曝光时，我们不得不正视一个核心命题：如何在保障患者数据权益的前提下，实现医疗资源的最大化优化？作为深耕医疗数据合规与资源优化领域多年的实践者，我曾在多个项目中见证过数据权益保护与资源效率提升之间的张力：一方面，医疗机构渴望通过数据共享破解“信息孤岛”，实现跨机构检查结果互认、基层医疗能力提升；另一方面，患者对数据安全的担忧、对知情同意的漠视、对数据用途的不确定性，成为资源流动的“无形壁垒”。这种张力背后，是法律保障机制的缺位与模糊——现有法律框架虽对患者数据权益有所涉及，但难以应对资源优化场景下的复杂需求；行业规范虽对数据利用有所指引，却缺乏强制约束力。引言：患者数据时代下的权益与资源优化命题因此，本文以“患者数据权益：资源优化的法律保障”为核心，从权益内涵、资源需求、法律短板到完善路径，系统探讨如何构建“权责明晰、安全可控、高效流动”的法律生态，最终实现患者权益保护与医疗资源优化的协同发展。这不仅是对法律技术的探索，更是对“以患者为中心”医疗理念的践行——唯有让患者放心托付数据，资源优化才能真正释放价值。02患者数据权益的内涵与法律框架：权利边界的厘清1患者数据权益的核心构成患者数据权益是公民健康权、隐私权、信息自决权在医疗数据领域的具体延伸，其核心在于确保患者对个人健康数据的控制权与知情权。在实践中，这一权益体系呈现出多维度的结构特征：1患者数据权益的核心构成1.1隐私权与健康信息的自主控制隐私权是患者数据权益的基石，具体表现为对个人健康信息的“不被非法侵扰、泄露、使用”的权利。与普通个人信息不同，健康数据具有高度敏感性——一旦泄露，可能导致的不仅是财产损失，更是就业歧视、社会评价降低等次生伤害。例如，某肿瘤患者的病史数据若被保险公司获取，可能直接影响其投保资格；某传染病患者的就诊记录若被公开，可能引发社会恐慌与污名化。因此，法律必须赋予患者对健康数据的“访问权、更正权、删除权”，使其能主动控制数据的收集范围、使用目的与传播边界。在参与某医院数据治理体系建设时，我曾遇到一位乳腺癌患者，她发现自己的电子病历中包含了未告知的基因检测数据，且数据已被用于院内科研。她的焦虑与愤怒让我深刻意识到：隐私权不仅是“不被看”的权利，更是“不被不知情地使用”的权利。法律需明确“最小必要原则”——医疗机构收集数据不得超过诊疗必需的范围，科研利用需经患者单独同意，而非笼统的“一揽子授权”。1患者数据权益的核心构成1.2知情同意：数据利用的前提与边界知情同意是连接患者自主权与数据合法性的桥梁，但其内涵在资源优化场景下需重新审视。传统“知情同意”往往流于形式——患者面对冗长的隐私条款，难以真正理解数据用途；而机构为追求效率，常采用“默认勾选”等方式规避实质审查。这种“形式同意”不仅违背患者意愿，更阻碍了数据的合理流动。例如，在区域医疗资源优化项目中，基层医院需向上级医院转诊患者的慢性病数据，以实现诊疗连续性。若要求患者每次转诊都重新签署知情同意书，将极大增加行政负担，降低资源调配效率。此时，“分层同意”机制便成为解决方案：患者在首次就诊时授权数据在“区域内医疗机构间用于诊疗协同”，后续转诊无需重复同意，但若超出授权范围（如用于商业研究），则需再次获取同意。这种设计既尊重患者意愿，又适应资源优化的效率需求。1患者数据权益的核心构成1.3数据可携权与被遗忘权的实践意义数据可携权与被遗忘权是患者数据权益的“出口”与“止损”机制。可携权允许患者获取自身数据的副本，并转移至其他机构——例如，患者从A医院转至B医院时，可携带完整的诊疗数据，避免重复检查，从而优化医疗资源（减少不必要的影像学检查、化验等）。被遗忘权则赋予患者要求删除其数据的权利，当数据收集目的已实现、或患者撤回同意时，机构应彻底删除数据，避免“数据永生”带来的风险。在实践中，这两项权利的落实面临技术挑战：不同机构的数据格式不统一导致“可携”困难；数据分布式存储导致“删除”不彻底。对此，法律需明确“数据可携的技术标准”与“删除的操作规范”，例如要求医疗机构采用统一的数据交换格式（如HL7FHIR），建立数据全生命周期管理台账，确保可携与删除的可行性与可追溯性。1患者数据权益的核心构成1.4数据安全保障义务：从技术到法律的责任链条患者数据权益的实现，离不开机构的安全保障义务。这种义务不仅是技术层面的（如加密存储、访问控制），更是法律层面的——机构需建立“数据安全影响评估”“数据泄露应急预案”等制度，并在发生安全事件时及时告知患者。例如，2022年某省立医院发生数据泄露事件，涉及10万患者的就诊记录，因未在24小时内告知监管部门与患者，被处以顶格罚款并责令整改。这警示我们：安全保障义务是机构的“刚性责任”，而非“可选项”。2现有法律规范体系的梳理与评价我国患者数据权益保护已形成以《宪法》为根本，以《民法典》《个人信息保护法》《基本医疗卫生与健康促进法》为核心，以行政法规、部门规章、行业标准为补充的多层次法律体系。这一体系虽初步构建了权益保护的框架，但在资源优化场景下仍存在“粗线条”问题。2现有法律规范体系的梳理与评价2.1宪法与民法典的权利基础《宪法》第33条“国家尊重和保障人权”与第38条“公民的人格尊严不受侵犯”为患者数据权益提供了根本法依据；《民法典》第1034条明确“自然人的个人信息受法律保护”，将健康信息列为“敏感个人信息”，要求处理者“取得个人单独同意”并“采取严格保护措施”。这些规定确立了患者数据权益的“权利属性”，但未细化医疗数据利用的特殊规则——例如，公共利益（如疫情防控）与个人权益的平衡标准、数据二次利用的合法性边界等。2现有法律规范体系的梳理与评价2.2《个人信息保护法》的专门规制《个人信息保护法》（以下简称《个保法》）是患者数据保护的“专门法”，其亮点在于：明确“敏感个人信息”的处理规则（单独同意、书面同意）、规定“自动化决策”的透明度要求（不得通过算法对患者在交易价格等条件上实行不合理的差别待遇）、赋予死者近亲属对个人信息的处理权。然而，《个保法》作为“通用型”法律，未充分考虑医疗资源优化的特殊需求——例如，区域医疗协同中“最小必要”的认定标准、基层医疗机构数据安全能力不足时的责任豁免等，导致法律落地时“水土不服”。2现有法律规范体系的梳理与评价2.3医疗健康领域特别法的补充与衔接《基本医疗卫生与健康促进法》第32条规定“医疗卫生机构及其医务人员应当尊重患者隐私，不得泄露患者个人信息”，为医疗数据保护设定了行业义务；《数据安全法》《网络安全法则》从数据分类分级、安全评估等角度提供了补充规范。但这些法律多为“原则性规定”，缺乏针对医疗数据资源优化的“实施细则”——例如，如何界定“科研数据利用”与“商业数据利用”的边界？如何在保障权益的前提下，简化基层医疗机构的数据共享流程？这些问题仍需通过部门规章或行业标准进一步明确。2现有法律规范体系的梳理与评价2.4行业规范与标准的辅助作用国家卫健委发布的《电子病历应用管理规范》《医疗健康数据安全管理指南》等行业文件，对电子病历的书写、存储、共享，以及数据安全的技术管理提出了具体要求。例如，《医疗健康数据安全管理指南》要求“医疗数据共享需经患者授权，并采用脱敏或加密技术”。但这些规范的法律层级较低，对机构的约束力有限，且缺乏与上位法的有效衔接——例如，某规范要求“科研数据使用需经伦理审查”，但未明确伦理审查与“患者知情同意”的关系，导致实践中出现“伦理审查替代知情同意”的偏差。03资源优化对数据利用的正当需求：价值实现的多元场景资源优化对数据利用的正当需求：价值实现的多元场景厘清患者数据权益的法律边界后，我们需进一步审视：医疗资源优化为何需要数据利用？这种需求是否具有正当性？事实上，从微观的个体诊疗到宏观的公共卫生，数据利用是破解资源错配、提升效率的关键路径，其价值体现在以下三个维度：1医疗资源精细化配置：数据驱动的效率革命我国医疗资源分布不均衡是长期存在的痛点——三甲医院集中优质资源，基层医疗机构却“门可罗雀”，导致“大医院人满为患，小医院设备闲置”的矛盾。数据利用通过“精准画像”“需求预测”，推动资源从“粗放供给”向“精准匹配”转型：1医疗资源精细化配置：数据驱动的效率革命1.1区域医疗资源均衡分配的数据支撑通过整合区域内医疗机构的患者数据（如就诊量、疾病谱、床位使用率），卫生行政部门可动态分析资源缺口。例如，某东部省会城市通过分析近3年糖尿病患者数据，发现城郊结合部的基层医疗机构糖尿病专科医生缺口达40%，随即通过“定向培养+上级医院派驻”填补缺口，使该区域糖尿病控制率提升15%。这种“数据驱动的资源配置”，避免了传统“拍脑袋”决策的盲目性，实现了资源向需求最集中的地区倾斜。1医疗资源精细化配置：数据驱动的效率革命1.2临床路径优化与医疗质量提升患者数据是优化临床路径的“试验田”。通过对同质化病例的诊疗数据进行分析，医疗机构可识别出“过度医疗”（如无指征的抗生素使用）与“医疗不足”（如慢性病随访缺失），进而制定标准化诊疗方案。例如，某三甲医院通过分析5000例急性心梗患者的溶栓数据，发现“年龄＞75岁且合并肾功能不全”的患者溶栓出血风险显著增加，遂调整临床路径，对该类患者采用“先造影后溶栓”的个体化方案，使溶栓成功率提升8%，死亡率下降5%。这种基于数据的路径优化，既提升了医疗质量，又减少了不必要的资源消耗。1医疗资源精细化配置：数据驱动的效率革命1.3分级诊疗制度落地的数据依赖分级诊疗的核心是“小病在基层，大病进医院，康复回社区”，但落地难点在于患者对基层医疗的信任不足。数据共享可破解这一难题：通过建立区域电子病历共享平台，基层医生可调取患者在上级医院的诊疗记录，实现“信息对称”；上级医院可通过远程会诊系统，基于基层患者数据提供诊疗指导。例如，某省推行的“基层检查、上级诊断”模式，依托影像数据共享平台，使基层医院的X线、CT诊断准确率提升30%，患者基层就诊率提高25%，有效缓解了上级医院的诊疗压力。2医学科研创新的加速引擎：从数据到知识的转化新药研发、疾病机制研究、临床技术创新，都离不开大规模、高质量的患者数据。传统科研依赖“小样本、单中心”数据，不仅周期长、成本高，且结果外推性有限；而真实世界数据（Real-WorldData,RWD）的利用，正在重构科研范式：2医学科研创新的加速引擎：从数据到知识的转化2.1真实世界数据与临床试验的互补传统临床试验（RandomizedControlledTrial,RCT）在严格可控的环境下验证药物疗效，但难以反映“真实世界”的复杂性（如合并用药、依从性差异）；真实世界数据（如电子病历、医保数据、可穿戴设备数据）可弥补这一缺陷，为药物有效性、安全性评价提供补充证据。例如，某药企利用某省级医保数据库中10万例慢性心衰患者的用药数据，发现新型利尿剂在合并糖尿病患者的疗效优于传统药物，这一发现为后续临床试验提供了方向，缩短了研发周期2年。2医学科研创新的加速引擎：从数据到知识的转化2.2罕见病研究的数据聚合价值罕见病发病率低、病例分散，单中心研究难以收集足够样本。通过国家罕见病数据平台，聚合全国乃至全球的患者数据，可加速疾病机制研究与药物研发。例如，我国“戈谢病协作网”整合了200余家医院的300余例患者数据，明确了该病在中国的基因突变谱，为靶向药物的研发提供了关键靶点。这种“数据聚合”模式，使罕见病研究从“个案积累”走向“系统突破”，极大提升了资源利用效率。2医学科研创新的加速引擎：从数据到知识的转化2.3人工智能辅助诊疗的数据基础AI模型的训练依赖“海量标注数据”，而医疗数据因其敏感性、专业性，成为AI落地的“最大瓶颈”。在保障权益的前提下，数据共享可破解这一瓶颈：例如，某企业联合全国50家医院，构建了10万份眼底影像数据集（已通过脱敏与患者授权），训练出的糖尿病视网膜病变AI诊断模型，准确率达92%，可辅助基层医生实现早筛早诊，使该病漏诊率下降40%。这种“数据赋能AI，AI反哺基层”的模式，是实现医疗资源优质扩容的有效路径。3公共卫生应急响应的关键要素：数据赋能的决策支持新冠疫情的暴发凸显了数据在公共卫生应急中的核心价值——从病毒溯源到资源调配，从疫情预测到疫苗接种，每一步都依赖数据的精准分析与快速响应。3公共卫生应急响应的关键要素：数据赋能的决策支持3.1突发公共卫生事件中的数据监测与预警通过整合医疗机构就诊数据、药店药品销售数据、社交媒体搜索数据，可构建“多源数据融合”的监测系统，实现对疫情早期信号的捕捉。例如，某省利用“电子病历哨点系统”，监测到2022年11月某区域“不明原因肺炎”病例数异常上升，较官方报告提前3天发出预警，为防控争取了黄金时间。这种“数据驱动的预警机制”，将传统的“被动响应”转变为“主动防控”，极大提升了应急资源的使用效率。3公共卫生应急响应的关键要素：数据赋能的决策支持3.2疫情防控资源的动态调配疫情暴发时，医疗资源（如床位、呼吸机、医护人员）的短缺是常态，数据可指导资源的精准投放。例如，2022年上海疫情期间，通过建立“患者-床位-医护”实时数据库，动态分析各区域重症患者数量与ICU床位空置率，将呼吸机优先配给“高龄且有基础疾病”的重症患者，使重症患者病死率控制在1.8%以下，低于国际平均水平。这种“按需调配”模式，避免了资源的“平均主义”与“闲置浪费”。3公共卫生应急响应的关键要素：数据赋能的决策支持3.3公众健康风险的精准干预通过分析人群健康数据（如疫苗接种率、慢性病患病率、行为危险因素），可制定个性化的健康干预策略。例如，某市通过分析居民健康档案数据，发现“高血压合并高血脂”是脑卒中的主要危险因素，遂针对该人群开展“家庭医生签约+健康饮食指导+规律服药”的精准干预，使该区域脑卒中发病率下降12%。这种“数据驱动的精准干预”，将公共卫生资源从“广泛宣传”转向“重点突破”，提升了干预效果。04当前法律保障的不足与挑战：权益与优化的现实张力当前法律保障的不足与挑战：权益与优化的现实张力尽管患者数据权益保护与资源优化的需求均具有正当性，但当前法律体系在二者间未能构建起有效的平衡机制，导致实践中出现“权益保护不足阻碍资源优化”或“资源优化侵犯患者权益”的两难困境。具体而言，法律保障的不足体现在以下三个方面：1权利界定的模糊性：数据权益属性的争议患者数据权益的法律属性是所有问题的起点——若数据权益被视为“绝对权利”，则数据利用将寸步难行；若被视为“可让渡的财产权”，则患者权益可能被商业逻辑侵蚀。当前法律对数据权益属性的模糊界定，导致实践中争议频发：1权利界定的模糊性：数据权益属性的争议1.1个人信息与敏感个人信息的区分困境《个保法》将“健康信息”列为“敏感个人信息”，要求“单独同意”与“严格保护”，但未明确“健康信息”的边界——例如，患者的“主诉症状”是否属于敏感信息？“体检指标异常”是否需要单独同意？这种模糊性导致医疗机构为规避风险，采取“一刀切”的过度保护：要么拒绝数据共享，要么要求患者签署宽泛的授权书，反而阻碍了资源优化。1权利界定的模糊性：数据权益属性的争议1.2数据所有权与使用权的法律归属缺失患者对其数据是否享有“所有权”？医疗机构对其收集的数据是否享有“使用权”？法律对此未作明确规定。例如，某科研机构与医院合作开展糖尿病研究，患者数据由医院提供，科研机构负责数据分析，研究成果产生的收益如何分配？若患者主张数据所有权，是否可以要求分享收益？这种权属不清，既打击了机构数据利用的积极性，也导致患者权益缺乏实现路径。1权利界定的模糊性：数据权益属性的争议1.3公共利益与个人利益的平衡标准不明确在公共卫生应急、重大科研项目等涉及公共利益场景下，是否可以“限制患者数据权益”？《个保法》第13条规定“为应对突发公共卫生事件，或为保护他人生命健康所必需，可处理个人信息”，但未明确“限制”的条件与程序——例如，“突发公共卫生事件”的认定标准是什么？“保护他人生命健康”的范围如何界定？这种模糊性导致实践中出现“以公共利益为由过度收集数据”的乱象，例如某地在疫情防控中收集了居民的行程数据、健康码数据，但在疫情结束后未及时删除，侵犯了个人的数据权益。2制度执行的碎片化：法律落地的现实障碍法律的生命在于实施，但当前患者数据权益保护的法律执行呈现出“碎片化”特征——监管不统一、标准不衔接、处罚力度不足，导致法律成为“纸面上的权利”：2制度执行的碎片化：法律落地的现实障碍2.1机构合规意识薄弱与执行偏差部分医疗机构将数据保护视为“附加任务”，而非“核心职责”。例如，某基层医院因缺乏专业数据安全人员，采用“管理员密码共享”“数据未加密存储”等简易方式管理数据，导致数据泄露；某科研机构为追求研究效率，未经患者同意，将用于临床研究的数据用于商业药物开发，被监管部门处罚后仍以“科研价值”为由辩解。这些现象背后，是机构对法律义务的认知偏差——将“合规”视为“应付检查”，而非“对患者负责”。2制度执行的碎片化：法律落地的现实障碍2.2监管协调机制的不完善患者数据监管涉及卫健、网信、工信、市场监管等多个部门，但各部门职责分工不明确，存在“多头监管”与“监管空白”并存的困境。例如，某医院同时开展电子病历存储（卫健监管）、数据传输（网信监管）、AI软件研发（工信监管），当发生数据泄露时，患者需向多个部门投诉，却因“职责交叉”而无人牵头处理。这种监管碎片化，降低了违法成本，削弱了法律威慑力。2制度执行的碎片化：法律落地的现实障碍2.3跨境数据流动的合规风险在跨国医疗合作、多中心临床试验中，患者数据常需跨境传输。但《数据安全法》《个保法》对数据出境有严格限制（如需通过安全评估、签订标准合同），而医疗数据的跨境流动场景复杂（如国际多中心临床试验的数据汇总、海外就医数据的调取），现有规则难以覆盖。例如，某药企开展国际多中心临床试验，因各国数据保护标准不同，需为不同国家患者分别签署知情同意书，增加了研究成本与周期，甚至因部分国家禁止数据出境而被迫终止研究。3技术发展与法律滞后的矛盾：新型侵权形态的出现随着大数据、人工智能、区块链等技术的发展，患者数据的收集、利用方式不断迭代，但法律规范仍停留在“传统数据场景”，导致新型侵权行为“无法可依”：3技术发展与法律滞后的矛盾：新型侵权形态的出现3.1算法歧视与数据滥用的新风险AI模型依赖数据训练，若训练数据存在偏见（如某医院数据中女性患者占比不足），可能导致算法歧视——例如，AI辅助诊断系统对女性患者的乳腺癌识别准确率低于男性患者。此外，数据“二次利用”风险突出：医疗机构将用于诊疗的数据出售给商业公司，用于精准营销、保险定价等，而患者对此毫不知情。这些新型侵权行为，超出了传统“非法获取、出售个人信息”的规制范围，法律需明确“算法公平审查”“数据二次利用告知”等新规则。3技术发展与法律滞后的矛盾：新型侵权形态的出现3.2去标识化技术的安全边界争议去标识化是平衡数据利用与权益保护的关键技术，但现有法律对“去标识化”的安全标准不明确。《个保法》仅规定“处理个人信息应当去标识化，但无法复原的除外”，未明确“去标识化”的具体技术要求（如k-匿名、l-多样性等）与“无法复原”的判断标准。实践中，部分机构采用简单“姓名替换”的方式“去标识化”，但通过数据关联（如结合年龄、性别、住址），仍可轻易识别患者身份，导致“去标识化”沦为“形式合规”。3技术发展与法律滞后的矛盾：新型侵权形态的出现3.3数据二次利用中的权益保护空白数据二次利用是指数据超出原收集目的的使用，如将诊疗数据用于科研、公共卫生等。现有法律要求“二次利用需取得个人同意”，但医疗数据具有“公共产品属性”——若所有二次利用均需患者同意，将极大阻碍科研与公共卫生进展；若完全无需同意，则可能侵犯患者权益。这种“同意困境”背后，是法律对“数据价值”与“个人权利”的失衡——未建立“默示同意+退出机制”等灵活规则，导致数据二次利用陷入“要么过度保护，要么过度利用”的极端。05法律保障体系的完善路径：构建权益与优化的平衡机制法律保障体系的完善路径：构建权益与优化的平衡机制面对患者数据权益保护与资源优化的现实张力，法律需从“单向规制”转向“平衡保障”——既要筑牢权益保护的“防火墙”，又要打开资源优化的“便利门”。具体而言，需从立法、技术、治理三个维度构建协同发力的保障体系：5.1立法层面的精细化构建：明确规则与填补空白立法是平衡权益与优化的“基石”，需通过精细化规则设计，解决权利界定模糊、制度执行碎片化、技术滞后等问题。1.1患者数据权益的专门立法探索建议制定《医疗健康数据条例》，作为医疗数据保护的“特别法”，重点解决三个问题：一是明确患者数据权益的“权利束”，包括隐私权、知情权、可携权、被遗忘权，并界定各项权利的行使边界（如可携权的行使不得损害数据安全）；二是建立“数据权益分级保护”制度，根据数据敏感性（如基因数据、传染病数据为高敏感，一般病史数据为中低敏感）设定不同的处理规则（高敏感数据需单独书面同意，中低敏感数据可概括授权）；三是明确“公共利益优先”的适用条件，如突发公共卫生事件、重大疾病防控等场景下，可依法限制患者数据权益，但需遵循“最小必要”“比例原则”，并设置“事后告知与补偿”机制。1.2数据利用场景的差异化规则设计针对医疗资源优化的不同场景，制定差异化的数据利用规则：一是区域医疗协同场景，建立“一次授权、全域通用”的授权机制，患者首次就诊时授权数据在“区域内医疗机构间用于诊疗协同”，后续无需重复同意，但机构需定期（如每年）向患者告知数据使用情况；二是科研数据利用场景，推行“知情同意+伦理审查”双轨制，对涉及公共利益的基础研究（如罕见病研究），可采用“默示同意+退出机制”（默认同意，但患者有权随时退出），对商业性研究，仍需单独取得患者同意；三是公共卫生应急场景，建立“数据快速调用”绿色通道，在突发公共卫生事件发生后，卫生行政部门可依法调取医疗机构数据，但需在事件结束后30日内完成数据删除或匿名化处理。1.3公共利益例外的适用条件与程序为防止“公共利益”被滥用，需明确其适用条件与程序：一是“目的正当性”，数据利用必须以“保护公众健康、提升医疗资源效率”为目的，不得用于商业目的或行政目的；二是“手段必要性”，需选择对权益限制最小的方式（如优先使用匿名化数据，确需使用可识别数据时，应采取加密、访问控制等措施）；三是“程序合法性”，需经卫生健康行政部门批准，并建立“数据使用台账”，记录数据来源、使用目的、处理方式等，接受社会监督。1.3公共利益例外的适用条件与程序2技术赋能与法律协同：构建“技防+人防”的双重保障技术是落实法律规则的重要工具，需通过技术创新降低数据利用风险，提升权益保护效率，实现“技术合规”与“法律合规”的协同。2.1隐私计算技术在数据共享中的应用隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算、差分隐私）可在“数据可用不可见”的前提下实现数据共享，是平衡权益与优化的“利器”。例如，联邦学习允许各方在不共享原始数据的情况下联合训练AI模型，某医院与基层医疗机构采用联邦学习技术合作开发糖尿病预测模型，基层医疗机构无需向上级医院上传患者数据，仅共享模型参数，既保护了患者隐私，又实现了模型优化。法律应鼓励隐私计算技术的应用，将其作为“去标识化”的替代方案，并在《医疗健康数据条例》中明确隐私计算技术的法律效力（如经联邦学习处理的数据视为“匿名数据”，可豁免部分授权要求）。2.2数据安全评估与合规审计的标准化为解决制度执行碎片化问题，需建立标准化的数据安全评估与合规审计制度：一是制定《医疗健康数据安全评估指南》，明确评估内容（如数据收集的合法性、存储的安全性、使用的合规性）、评估流程（自评估+第三方评估）与评估结果应用（评估不合格的机构不得开展数据共享）；二是推行“合规审计”制度，要求医疗机构每年接受第三方审计机构的合规检查，审计结果向社会公开，并作为医疗机构等级评定、医保定点的重要参考；三是建立“数据安全信用档案”，对违规机构采取“黑名单”制度，限制其数据共享资格，提高违法成本。2.3区块链技术在数据溯源与存证中的实践区块链技术的“不可篡改”“可追溯”特性，可有效解决数据二次利用中的权益保护问题。例如，某省级医疗数据平台采用区块链技术记录数据流转全流程（从收集、存储到共享、使用），患者可通过区块链浏览器查询数据的流转路径，发现违规使用即可主张权利。法律应明确区块链数据的法律效力（如区块链存证可作为电子证据使用），并鼓励医疗机构在数据共享中应用区块链技术，实现“全程留痕、责任可追溯”。2.3区块链