医疗健康数据管理与隐私保护指南

医疗健康数据管理与隐私保护指南第1章医疗健康数据管理基础1.1医疗健康数据的定义与分类医疗健康数据是指与个人或群体健康状况、疾病治疗、预防、康复及健康管理等相关的信息，包括患者病史、检查结果、用药记录、影像资料等。根据国际医学信息学会（IMI）的定义，医疗健康数据具有完整性、准确性、时效性和关联性，是医疗决策和公共卫生管理的重要依据。医疗健康数据通常分为结构化数据（如电子病历、实验室报告）和非结构化数据（如影像、病历文本、患者自述信息）。国际标准化组织（ISO）在《信息技术信息安全技术医疗健康数据安全指南》中提出，医疗健康数据应遵循隐私保护和数据安全的双重原则。医疗健康数据的分类包括临床数据、流行病学数据、基因组数据、医疗设备数据等，不同类别数据在管理与保护时需采取不同的策略。1.2医疗健康数据的采集与存储医疗健康数据的采集通常通过医院信息系统（HIS）、电子健康记录（EHR）和远程医疗平台实现，确保数据的连续性和完整性。数据采集需遵循医学信息学中的“数据采集伦理”，确保数据的准确性、一致性与合法性，避免因采集不当导致的隐私泄露。数据存储应采用安全的数据库系统，如关系型数据库（RDBMS）或分布式存储系统（如Hadoop），并采用加密技术（如AES-256）保护数据安全。根据《医疗数据安全规范》（GB/T35273-2020），医疗健康数据存储应具备访问控制、数据备份、灾难恢复等机制，确保数据可用性和可追溯性。实践中，医疗机构常采用“数据脱敏”技术，对患者隐私信息进行处理，确保在存储和传输过程中不泄露敏感信息。1.3医疗健康数据的共享与交换医疗健康数据共享是实现跨机构协作、提高诊疗效率的重要手段，通常通过医疗信息交换平台（MIS）或标准化数据格式（如HL7、FHIR）实现。根据《医疗信息交换规范》（GB/T28149-2011），医疗数据共享需遵循“最小必要”原则，仅共享必要信息，避免过度暴露患者隐私。在数据交换过程中，需采用安全传输协议（如TLS1.3）和数据加密技术，确保数据在传输过程中的机密性与完整性。实际应用中，医疗机构常通过“数据共享协议”（DataSharingAgreement）规范数据交换流程，明确各方责任与义务。数据共享需建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员可访问相关数据，防止数据滥用或泄露。1.4医疗健康数据的使用与应用医疗健康数据的使用涉及临床诊疗、科研分析、公共卫生决策等多个领域，需遵循数据使用伦理与法律规范。根据《个人信息保护法》（2021）和《健康数据管理规范》（GB/T35274-2020），医疗健康数据的使用需经患者授权或符合法定情形，确保数据使用合法合规。医疗健康数据可用于疾病预测、个性化医疗、药物研发等场景，但需注意数据的隐私保护与安全风险。实践中，医疗机构常采用“数据匿名化”技术，对患者身份信息进行脱敏处理，降低数据使用风险。数据应用需建立数据使用审计机制，确保数据使用过程可追溯、可监督，防止数据滥用或泄露。第2章医疗健康数据安全管理2.1数据安全防护体系构建医疗健康数据安全管理应遵循“防御为主、安全为本”的原则，构建多层次、多维度的安全防护体系，涵盖技术、管理、流程等多方面内容。根据《医疗数据安全管理办法》（国家卫生健康委员会，2021），数据安全防护体系需覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期管理。体系构建应结合数据分类分级管理，依据《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020）对医疗数据进行风险评估，明确数据的敏感等级与安全保护级别。应建立数据安全责任机制，明确机构内部各层级的安全责任，确保数据安全措施落实到位。例如，医疗机构应设立数据安全委员会，统筹数据安全策略制定与执行。安全防护体系需与业务系统深度融合，采用“安全即服务”（SaaS）模式，实现数据安全与业务系统协同运行。应定期开展安全风险评估与应急演练，依据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019）进行风险识别与应对，确保安全防护体系持续有效。2.2数据加密与访问控制数据加密是保障医疗数据安全的核心手段，应采用国密算法（如SM2、SM4）和AES等国际标准算法，确保数据在传输和存储过程中的机密性。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），医疗数据应采用国密算法进行加密处理。访问控制需遵循最小权限原则，通过身份认证（如OAuth2.0、SAML）和权限管理（如RBAC模型）实现对数据的精细化控制。例如，医疗系统应设置多级权限，确保不同角色的用户仅能访问其权限范围内的数据。应采用动态访问控制技术，结合生物识别、行为分析等手段，实现对用户行为的实时监控与授权。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），动态访问控制应与身份认证机制结合使用。数据访问需结合数据脱敏技术，对敏感信息进行处理，防止因数据泄露导致的隐私泄露。例如，患者姓名、身份证号等敏感字段应进行脱敏处理，确保数据在共享过程中不暴露原始信息。应建立数据访问日志与审计机制，记录用户操作行为，便于追溯与分析。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），系统应具备日志记录与审计功能，确保操作可追溯。2.3数据备份与灾难恢复数据备份应遵循“定期备份、异地备份、多副本备份”原则，确保数据在发生故障或攻击时能够快速恢复。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），医疗数据应采用异地多副本备份策略，确保数据容灾能力。备份数据应采用加密存储与传输，防止备份过程中数据泄露。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），备份数据应加密存储，并通过安全传输通道进行传输。灾难恢复计划应包含数据恢复流程、恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。医疗机构应定期进行灾难恢复演练，确保在突发事件下能够快速恢复业务运行。应建立数据备份与恢复的管理制度，明确备份频率、备份存储位置、恢复流程等关键要素。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），备份计划应纳入IT运维管理体系。备份数据应定期进行完整性验证与恢复测试，确保备份数据的可用性与可靠性。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），应定期进行数据完整性检测与恢复测试。2.4数据安全审计与监控数据安全审计应涵盖数据访问、操作、传输、存储等关键环节，通过日志记录与分析，识别潜在的安全风险。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），审计应覆盖数据生命周期全过程。审计工具应具备日志分析、异常行为检测、威胁检测等功能，结合和大数据分析技术，提升审计效率与准确性。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），应采用智能审计工具进行异常行为识别。数据安全监控应结合实时监控与预警机制，对数据访问、传输、存储等关键环节进行实时监测，及时发现并响应安全事件。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），应建立实时监控与告警机制。安全事件响应应遵循“事前预防、事中处置、事后复盘”原则，确保事件处理的及时性与有效性。根据《医疗数据安全技术规范》（WS/T6434-2021），应建立事件响应流程与应急预案。审计与监控应与数据安全防护体系协同，形成闭环管理机制，确保数据安全风险得到有效控制。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），应建立审计与监控的联动机制。第3章医疗健康数据隐私保护机制3.1医疗健康数据隐私原则医疗健康数据隐私保护应遵循“最小必要原则”，即仅收集和使用与医疗行为直接相关的数据，避免过度采集或保留不必要的信息。这一原则可参考《个人信息保护法》及《医疗数据安全分级保护指南》中的规定。数据处理应遵循“目的限定原则”，即数据的收集、使用和存储必须与明确、合法的目的相一致，不得超出该目的范围。例如，影像数据的使用应仅限于诊断与治疗，不得用于商业用途。医疗数据应遵循“知情同意原则”，患者在参与医疗活动前，应充分了解数据使用范围、存储方式及隐私保护措施，并签署知情同意书。此原则在《医学伦理学》及《医疗数据管理规范》中有详细阐述。数据处理过程中应确保“数据主体权利”得到充分保障，包括访问、更正、删除等权利，同时应建立数据主体反馈机制，确保其知情权与监督权。在数据处理全生命周期中，应建立“隐私保护责任追溯机制”，明确数据管理者、处理者及第三方机构的责任，确保隐私保护措施落实到位。3.2数据匿名化与脱敏技术医疗数据匿名化可通过脱敏技术实现，如替换法、扰动法、加密法等，其中差分隐私（DifferentialPrivacy）是一种广泛应用的技术，可有效防止个体信息被识别。数据脱敏技术应根据数据类型和敏感程度选择合适的方法，例如个人身份信息（PII）应采用更严格的脱敏措施，而医疗诊断数据可采用部分脱敏处理。常见的脱敏技术包括：数据屏蔽（DataMasking）、数据替换（Anonymization）、数据加密（Encryption）及数据匿名化（Anonymization）等，其中联邦学习（FederatedLearning）技术在医疗数据共享中被广泛采用。医疗数据脱敏应确保数据的可用性与可追溯性，避免因脱敏导致数据无法使用或影响医疗决策。依据《医疗数据安全分级保护指南》，数据脱敏应遵循“数据最小化”原则，确保在保护隐私的同时，不影响数据的使用价值。3.3数据访问权限管理数据访问权限管理应采用“最小权限原则”，即仅授权具备必要权限的人员访问特定数据，避免权限滥用。权限管理应基于角色（Role-BasedAccessControl,RBAC）模型，通过角色分配实现数据访问控制，例如患者、医生、研究人员等不同角色拥有不同权限。数据访问应建立“权限审计机制”，定期检查权限变更记录，确保权限变更符合合规要求，防止越权访问。数据访问应结合“身份认证与授权”机制，如多因素认证（Multi-FactorAuthentication,MFA），确保只有合法用户才能访问敏感数据。依据《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020），医疗数据访问应建立严格的权限控制体系，确保数据使用符合法律与伦理要求。3.4数据泄露应急响应机制数据泄露应急响应机制应包含“预防、检测、响应、恢复”四个阶段，确保在发生数据泄露时能够快速采取措施，减少损失。应急响应应建立“事件分类与分级机制”，根据泄露数据的敏感性、影响范围及恢复难度进行分类，制定相应的响应策略。数据泄露后应立即启动应急响应流程，包括信息通报、数据隔离、溯源分析及影响评估等，确保及时控制事态发展。应急响应应结合“数据恢复与重建”措施，如数据备份、数据恢复、系统修复等，确保数据安全与业务连续性。依据《网络安全事件应急处理办法》，医疗数据泄露应按照“分级响应”原则进行处理，确保响应措施符合国家及行业标准。第4章医疗健康数据合规与法规4.1国家与行业相关法规要求根据《中华人民共和国个人信息保护法》（2021年）及《医疗数据安全管理办法》（2020年），医疗健康数据的收集、存储、使用和传输需遵循“合法、正当、必要”原则，确保数据处理活动符合国家法律法规要求。国家卫健委《关于加强医疗数据安全管理的通知》（2021年）明确指出，医疗机构需建立数据安全管理制度，落实数据分类分级保护，确保数据在全生命周期中符合安全标准。《数据安全法》规定，医疗健康数据属于重要数据，其处理需符合《数据安全技术规范》（GB/T35273-2020）要求，确保数据在传输、存储、处理过程中不被非法访问或篡改。《医疗数据合规管理指南》（2022年）指出，医疗机构需建立数据分类、权限控制、审计追踪等机制，确保数据处理活动可追溯、可审计，符合《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35114-2019）要求。2023年国家医保局发布的《医疗保障数据安全管理规范》（医保发〔2023〕12号）强调，医疗数据的共享需遵循“最小必要”原则，确保数据在合法授权范围内使用，防止数据滥用。4.2医疗健康数据合规管理流程医疗健康数据合规管理应遵循“事前规划、事中控制、事后监督”的全过程管理机制，涵盖数据采集、存储、传输、使用、销毁等环节。数据采集阶段需确保符合《个人信息保护法》关于“知情同意”原则，患者需明确知晓数据使用目的及范围，并签署知情同意书。数据存储阶段应采用加密技术、访问控制、审计日志等手段，确保数据在存储过程中符合《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T35114-2019）要求。数据传输阶段需通过安全协议（如、TLS）进行数据加密传输，防止在传输过程中被窃取或篡改。数据使用阶段需建立数据使用审批流程，确保数据仅在合法授权范围内使用，并定期进行数据使用情况的审计与评估。4.3合规审计与监督机制医疗健康数据合规审计应由第三方机构或内部审计部门执行，采用“风险评估+过程检查+结果反馈”三位一体的审计模式。审计内容应涵盖数据分类分级、权限管理、数据访问记录、数据销毁等关键环节，确保数据处理活动符合《数据安全法》和《个人信息保护法》要求。审计结果应形成书面报告，反馈给管理层，并作为数据管理制度修订的重要依据。为加强监督，医疗机构应定期开展内部合规检查，结合《医疗数据安全检查指南》（2022年）要求，建立数据安全自查自纠机制。审计结果需纳入绩效考核体系，对违规行为进行问责，确保合规管理落实到位。4.4合规培训与意识提升医疗健康数据合规培训应覆盖数据管理人员、医务人员、患者及家属等多类人群，确保全员了解数据保护政策与流程。培训内容应包括《个人信息保护法》《数据安全法》《医疗数据安全管理办法》等法律法规，以及数据分类分级、权限管理、数据安全技术等实务知识。培训形式应多样化，包括线上课程、案例分析、模拟演练、考核测试等，提升员工合规意识与操作能力。建立数据合规培训档案，记录培训内容、时间、参与人员及考核结果，确保培训效果可追溯。定期开展数据合规知识竞赛、合规主题月活动，增强员工对数据安全的重视程度，营造全员参与的合规文化。第5章医疗健康数据使用与共享规范5.1数据使用授权与审批根据《医疗数据安全分级保护管理办法》规定，医疗健康数据的使用需经数据主体授权或符合法定条件，确保数据使用目的与范围明确，避免滥用。数据使用需遵循“最小必要原则”，即仅限于实现医疗目的所必需的范围，不得超出必要限度。医疗机构应建立数据使用审批流程，由数据管理部门牵头，结合数据安全风险评估结果进行审批，确保数据使用合规性。未经授权的第三方机构不得擅自使用医疗健康数据，任何数据使用行为均需记录并存档，便于追溯与审计。数据使用审批应纳入医院信息系统的权限管理模块，实现数据使用过程的可追踪与可审计。5.2数据共享协议与责任界定医疗健康数据共享应签订正式的数据共享协议，明确数据提供方、使用方、责任方及数据安全责任。协议应包含数据内容、使用范围、保密义务、数据变更通知、数据销毁等条款，确保数据流转过程中的责任清晰。根据《数据安全法》第37条，数据共享方需对数据真实性、完整性及可用性负责，确保数据在共享过程中的安全性。数据共享过程中，应建立数据访问控制机制，确保只有授权人员或系统可访问相关数据，防止数据泄露或篡改。数据共享协议应定期审查，根据法律法规变化及技术发展进行更新，确保其适用性和有效性。5.3数据使用效果评估与反馈医疗健康数据使用效果评估应从数据质量、使用效率、临床价值等方面进行量化分析，确保数据应用的科学性与实用性。评估应结合数据使用后的临床决策支持、诊疗效果、患者满意度等指标，形成评估报告并反馈至数据管理部门。根据《医疗数据应用评价指南》，数据使用效果评估需采用定量与定性相结合的方法，确保评估结果的客观性与全面性。评估结果应作为数据使用优化的依据，推动数据应用模式的持续改进与创新。建议建立数据使用效果反馈机制，定期收集临床医生、患者及管理者的反馈意见，优化数据使用策略。5.4数据使用记录与追溯医疗健康数据使用过程需建立完整的记录体系，包括数据使用时间、使用人员、使用目的、使用范围等关键信息。数据使用记录应通过电子健康记录系统（EHR）或数据管理平台进行存储，确保数据可追溯、可查证。根据《个人信息保护法》第24条，数据使用记录应保存不少于五年，确保在发生争议或事故时能够提供完整证据。数据使用记录需由数据管理人员定期核查，确保记录的完整性与准确性，防止数据被篡改或丢失。建议采用区块链技术或数据审计工具，实现数据使用过程的全程可追溯与不可篡改，提升数据管理的透明度与可信度。第6章医疗健康数据平台建设与管理6.1医疗健康数据平台架构设计医疗健康数据平台应采用分布式架构，以支持大规模数据存储与高效处理，通常采用微服务架构（MicroservicesArchitecture）实现模块化设计，确保系统可扩展性与高可用性。平台应遵循“数据湖”（DataLake）理念，构建统一的数据存储层，支持结构化、非结构化及半结构化数据的统一管理，便于后续数据治理与分析。架构需结合医疗数据的敏感性与合规性要求，采用隐私计算（Privacy-PreservingComputing）技术，实现数据在传输与处理过程中的安全隔离。平台应具备数据分层设计，包括数据采集层、存储层、计算层与服务层，各层之间通过标准化接口进行交互，确保数据流动的透明与可控。建议采用云原生（Cloud-Native）技术，结合容器化（Containerization）与服务编排（ServiceOrchestration）技术，提升平台的弹性与运维效率。6.2数据平台的安全设计与实施数据平台需遵循GDPR、HIPAA等国际与国内医疗数据保护法规，采用加密传输（EncryptioninTransit）与数据脱敏（DataAnonymization）技术，确保数据在传输与存储过程中的安全。平台应部署多层安全防护体系，包括身份认证（IdentityAuthentication）、访问控制（AccessControl）与审计日志（AuditLogging），确保只有授权用户可访问敏感数据。建议采用区块链（Blockchain）技术实现数据溯源与不可篡改，确保数据在平台内的完整性与可追溯性，防范数据泄露与篡改风险。平台应结合零信任架构（ZeroTrustArchitecture），对每个访问请求进行严格验证，确保数据在平台内外的流转安全可控。定期进行安全漏洞扫描与渗透测试，结合第三方安全审计，确保平台符合ISO27001等信息安全标准。6.3数据平台的运维与管理数据平台需建立完善的运维管理体系，包括监控、告警、备份与恢复机制，确保平台在异常情况下的稳定性与可用性。建议采用自动化运维工具（如Ansible、Kubernetes）实现配置管理、日志分析与性能优化，提升运维效率与系统响应速度。平台应具备弹性扩展能力，支持根据业务需求动态调整资源分配，确保在高并发或数据量激增时仍能保持高效运行。建立数据生命周期管理机制，包括数据采集、存储、使用、归档与销毁，确保数据在全生命周期内的合规与安全。定期进行系统健康检查与性能优化，结合用户反馈与业务增长趋势，持续改进平台性能与用户体验。6.4数据平台的持续优化与升级数据平台应建立持续改进机制，通过用户调研、数据分析与业务反馈，不断优化数据采集、存储与分析流程。建议采用敏捷开发（AgileDevelopment）与DevOps模式，实现快速迭代与版本更新，确保平台与医疗业务发展同步。平台应结合与大数据分析技术，实现智能数据挖掘与预测分析，提升医疗决策支持能力。定期进行平台性能评估与资源优化，结合云计算资源调度技术（如Kubernetes调度器），提升系统资源利用率。建立平台版本管理与知识库，记录平台升级日志与最佳实践，确保平台的可持续发展与知识传承。第7章医疗健康数据应用与创新7.1医疗健康数据在临床中的应用医疗健康数据在临床诊疗中发挥着关键作用，能够支持精准医疗和个性化治疗方案的制定。根据《精准医疗白皮书》（2021），临床数据的整合与分析有助于提高诊断准确率和治疗效果，如通过电子健康记录（EHR）系统实现患者信息的实时共享与动态更新。在临床决策支持系统（CDSS）中，医疗数据被用于风险评估模型，帮助医生预测患者病情发展。例如，基于机器学习的预测模型可以结合患者的病史、检查结果和基因信息，预测术后感染风险，从而指导临床干预。临床数据的标准化和可共享性是提升应用效果的关键。根据《医疗数据共享与互操作性指南》（2020），采用统一的数据格式和接口标准（如HL7、FHIR）可有效促进跨机构的数据交换，提升诊疗效率。临床数据的伦理与隐私保护是应用过程中不可忽视的问题。根据《医疗数据伦理与隐私保护指南》（2022），需建立数据脱敏机制和访问控制策略，确保患者隐私不被泄露。近年来，在临床数据应用中取得显著进展。如深度学习算法在影像识别中的应用，已实现对肺结节、乳腺癌等疾病的早期检测，提升诊断效率和准确性。7.2医疗健康数据在科研中的应用在医学研究中，医疗健康数据是重要的研究资源。根据《生物医学大数据研究指南》（2023），大规模临床数据集可支持多中心研究，提高研究结果的代表性和可信度。数据挖掘和统计分析是科研中常用的方法。例如，基于聚类分析可以识别出高风险患者群体，而机器学习模型可用于预测疾病进展或治疗反应，提升研究的科学性。多中心临床试验数据的整合是科研创新的重要方向。根据《多中心临床试验数据管理规范》（2022），通过统一的数据标准和共享平台，可提高研究效率，减少重复工作。在基因组学和流行病学研究中，医疗数据与生物信息学结合，推动了精准医学的发展。例如，基于全基因组测序（WGS）的数据分析，可揭示疾病机制并指导个体化治疗。近年来，随着数据量的激增，数据处理和分析技术不断进步。如基于云计算的分布式计算框架，可高效处理海量医疗数据，支持大规模研究项目。7.3医疗健康数据在公共卫生中的应用医疗健康数据在公共卫生应急管理中具有重要作用。根据《公共卫生大数据应用指南》（2021），实时监测疾病传播趋势，可为疫情预警和防控提供科学依据。通过大数据分析，可识别高危人群，制定针对性的防控措施。例如，基于地理信息系统（GIS）的流行病学分析，可发现特定区域的疾病聚集现象，指导资源调配。健康管理平台利用医疗数据进行疾病预防和健康干预。如基于健康档案的慢性病管理，可实现患者健康状况的动态跟踪，提升公共卫生服务的可及性。医疗数据与公共卫生政策制定密切相关。例如，通过分析传染病数据，可评估疫苗接种效果，优化公共卫生策略，减少疾病负担。近年来，数据隐私保护与公共卫生需求之间的平衡成为研究热点。如在疫情监测中，如何在保障数据安全的前提下实现数据共享，是公共卫生管理的重要课题。7.4医疗健康数据在智能医疗中的应用智能医疗系统依赖于医疗数据的深度挖掘与分析。根据《智能医疗技术白皮书》（2022），医疗数据被用于构建智能诊断系统，如基于深度学习的影像识别技术，可辅助医生完成影像分析。医疗数据在远程医疗和可穿戴设备中得到广泛应用。例如，可穿戴设备收集的生理数据，可实时监测患者健康状况，支持远程健康管理和慢性病管理。智能医疗系统通过大数据分析实现个性化健康管理。如基于患者的健康数据，智能系统可推荐个性化的饮食、运动和用药方案，提升健康管理效果。医疗数据与结合，推动了医疗流程的优化。例如，智能问诊系统可自动分析患者症状，初步诊断建议，减少医生工作负担。近年来，医疗数据的标准化和互联互通成为智能医疗发展的关键。如基于FHIR标准的医疗数据交换，可实现跨机构、跨平台的数据共享，提升智能医疗的协同性与效率。第8章医疗健康数据管理的未来趋势8.1医疗健康数据管理技术发展趋势医疗数据管理正朝着（）与大数据分析深度融合的方向发展，通过深度学习算法实现疾病预测、个性化治疗方案推荐等智能化应用。例如，IBMWatsonHealth通过机器学习模型分析海量医疗数据，提升诊断准确率。边缘计算技术的应用使得医疗数据在本地设备上进行初步处理，减少数据传输延迟，提高数据处理效率，尤其在远程医疗和可穿戴设备中表现突出。区块链技术在医疗数据管理中逐步成熟，其去中心化、不可篡改的特性有助于提升数据安全性和隐私保护水平，如医疗数据共享平台中采用区块链技术实现患者数据的可信流转。联邦学习（FederatedLearning）成为数据隐私保护与模型训练相结合的新范式，通过分布式训练方式在不共享原始数据的前提下实现模型优化，已在临床试验和医疗影像分析中得到应用。5