中國信通院劉澎：醫療數據安全體系建設和人工智能技術
2020年12月5日，在國家衛生健康委員會的指導下，由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）參與聯合主辦的“2020年互聯網+健康中國大會”在濟南市舉行，本次大會以“創新賦能，踐行健康中國行動”為主題。
中國信通院安全研究所劉澎發表主題演講
中國信通院安全研究所數字醫療領域專家劉澎在本次大會“創新賦能科技-大健康大數據與新未來新格局”平行主題論壇上發表了《人工智能在數據安全中的應用》主題演講。
劉澎概括介紹了數據時代數據安全模式的變革及相關挑戰，詳細闡述了以人工智能為代表的基礎通用技術在醫療數據安全領域中的應用價值和實施思路，并介紹了人工智能在數據本體安全保護、數據活動網絡安全保護、數據安全事件管理等方面的應用示例。
劉澎表示，數據安全保障技術組合式創新趨勢日益增強，但要使安全工作切實落到實處，起到保障并促進醫療數字化業務發展、提升科研水平以及改善臨床服務質量的作用，更需要以人為本，優先解決“人”和“技術”的協同問題。
在構建醫療數據安全體系時，需要考慮組織內部安全團隊當前的基礎素質水平和團隊協作能力，結合參考數據安全技術總體視圖，按需進行有序部署，從“技控為主-人控為輔”逐步過渡到“人機協同”。
人工智能技術在數據保護領域中的各方面應用，從精準-自動-智能-高效，代表了不同的應用水平，這需要和具體的應用場景深度結合，才能做到有意義的使用。在這個過程中，圍繞數據的開放應用與隱私安全保護之間的矛盾和平衡，會涌現更多的類如隱私保護計算的技術創新。
劉澎也向與會嘉賓列舉了人工智能技術在醫療環境中落地的三個應用示例。
示例一：人工智能用于醫學影像安全脫敏，包括：如何從DICOM格式的數字影像中去除患者敏感數據；在進行數據流通前，借助深度學習技術，按使用目的有選擇性的去除影像檢查信息以及圖像敏感區域；針對3D格式醫學影像，借助生物特征識別技術，去除敏感的個人臉部特征信息。
示例二：使用用戶行為分析技術（UEBA）通過對正常用戶和特權用戶的畫像分析，及時鎖定類如“違規統方”的異常行為。
示例三：以智能推薦和自然語言交互為核心，通過“協同作戰機器人”、“安全劇本智能編排”和“風險決策引擎”實現加速威脅響應。
最后，劉澎表示中國信通院愿與醫療健康領域的專家、同仁展開廣泛探討與合作，共同探索健康醫療產業發展新模式，充分挖掘人工智能、大數據在健康醫療領域的發展潛能，共同推進互聯網與醫療健康的深度融合。
聯系人：
劉澎
中國信通院安全研究所數字產業安全研究部
