隱私保護背景下的醫保數據共享開放研究

鄧崧 洪潤琴

摘 要：[目的/意義]研究隱私保護背景下醫保數據的共享開放，對當前醫保數據治理具有重要意義。[方法/過程]通過文獻研究、系統分析、利益相關者分析等方法，從醫保數據的分類出發，分析了影響共享開放的限制性因素。[結果/結論]大數據時代，應在隱私保護背景下實現醫保數據的共享開放;通過“四級四類型”分類法，能有效界定共享開放方式、程度和意義;基于史密斯模型分析得出限制共享開放的因素，并提出要尋找隱私保護與數據開放的平衡點Q、構建醫保數據共享開放的環形平臺管理模式、建立高效隱私保護技術平臺等對策;用利益相關者法可界定出相關的權利與責任邊界。

關鍵詞：醫保數據;隱私保護;共享開放

Abstract：[Objective/Meaning]Research on the sharing and openness of medical insurance data in the context of privacy protection is of great significance to the current medical insurance data governance.[Method/Process]Through literature research，system analysis，stakeholder analysis and other methods，starting from the classification of medical insurance data，the restrictive factors affecting sharing and opening were analyzed.[Results/Conclusions]In the era of big data，the sharing and opening of medical insurance data should be realized in the context of privacy protection;through the“four levels and four types”taxonomy，the method，degree，and meaning of sharing openness can be effectively defined;restrictions are derived based on Smith model analysis Share the factors of openness，and proposed countermeasures such as finding the balance point between privacy protection and data openness，constructing an open loop platform management model for medical insurance data sharing，and establishing an efficient privacy protection technology platform;use stakeholder law to define relevant rights With responsibility boundary.

Key words：medicare data;privacy protection;shared open

隨著生產力、科技的不斷發展，醫療水平不斷提升，醫保管理難度加大，難以應對新形勢下出現的新問題。大數據和人工智能時代，如何利用信息化實現智能醫保，推動醫保管理走向治理，是擺在我們面前的重要課題。結合大數據技術，醫保的管理效率、管理質量都有所提升，但發展有限。本文以推動“大數據+醫保”的發展為目的，將醫保數據共享開放作為切入點，基于隱私保護的背景，討論醫保數據如何開放？怎樣界定開放內容、程度以及相關的管理問題。

1 文獻綜述

1.1 醫保數據的共享開放

政府緊跟大數據發展，進行數據共享開放，帶來諸多益處。但醫保數據的共享開放起步晚，發展慢。馬海群等[1]把政府數據開放定義為：建立一種數據開放體系，公眾通過一定的數據開放形式可以獲得所需數據;黃如花等[2]認為，數據開放能夠在信息化背景下帶來經濟效益和社會效益，并提高政治民主化程度。申延波[3]提出醫保數據是醫療保險機構和醫院在運營過程中產生，并用于管理的數據，包括醫保基金運行數據、醫療保險繳費數據、具體醫保理賠報銷數據、醫療機構相關數據、參保人相關數據等內容。結合相關文獻，筆者認為醫保數據的共享開放是指掌握醫保數據的機構和部門，借助一定技術，實現醫保數據在政府、醫保機構、醫療機構之間的共享，對參保者開放，并帶來經濟和社會效益的過程。

1.2 隱私保護

劉凌等[4]從隱私保護涵義出發，提出要根據法律、社會、文化和技術等環境的不同具體分析。高度信息化時代，隱私范圍不斷擴大，數據共享開放的各環節都可能涉及隱私問題。筆者認為大數據環境下，虛擬性、開放性、數字化等特點加大了隱私保護的難度。醫保數據的敏感性和重要性[5]，決定了實現醫保數據的共享開放，必須要保護隱私安全，二者形成平衡。

1.3 文獻述評

通過文獻梳理，筆者發現國內集中在研究政府數據共享開放與隱私保護領域，對于教育、醫療、交通等研究相對少，醫保數據共享開放及其隱私保護的研究更為少見。且國內對醫保領域的研究強調技術應用，例如：異地就醫的報銷、智能審核等;對醫保數據是否共享開放、開放方式和開放程度涉及少。國外的相關研究則成熟許多，政策法規、機制體制建設和隱私保護技術方面都有了發展（如表1所示）。

基于文獻研究，筆者重點分析醫保數據的分類，依據數據的準確分類得出在隱私保護背景下醫保數據共享開放的內容、方式、程度。

2 “四級四類型”的醫保數據分類法

2.1 基于對象和內容的分類

醫保數據涵蓋參保者個人基本信息、健康狀況、醫保基金、理賠報銷政策，臨床治療、醫療機構管理等不同對象和內容，基于此，筆者將醫保數據具體劃分為醫保服務數據、臨床數據、醫療機構相關數據、參保者基本數據4類（如表2所示）。

2.2 基于二維分析模型的分類

首先，結合上述醫保數據的分類，分析共享開放的價值和隱私泄露的風險，討論醫保數據的共享開放（如表3所示）。

其次，本文試圖利用醫保數據共享開放價值和隱私泄露風險兩個維度構建數據分級分類的二維分析模型，指導醫保數據共享開放。如圖1所示，基于二維分析模型，醫保數據分為4種類型：a象限為共享開放價值高、隱私泄露風險高的數據;b象限為共享開放價值低，隱私泄露風險高的數據;c象限為共享開放價值低、隱私泄露風險低的數據;d象限為共享開放價值高，隱私泄露風險低的數據。

2.3 隱私保護背景下醫保數據共享開放的方式和意義

將表2、表3嵌入圖1二維分析模型中，得出醫保數據基于共享開放價值與隱私泄露風險交叉嵌入模型（如圖2所示）。

A象限為高價值、高風險的臨床數據類型，應采取授權開放的方式。對醫保機構、醫療機構、政府等部門，通過政策法規、協議約束等方式對其進行授權，明確責任，打破部門之間信息阻礙，實現數據共享。授權開放可以明確使用主體的責任邊界;便于追溯不同主體對醫保數據的利用情況，強化不同主體的隱私保護意識。這類醫保數據的共享有利于國民健康大數據平臺的建立，在現行家庭醫生制度下，應對老齡化危機下慢性病管理難度大的現實問題，實現對居民個性化的健康管理，滿足國民健康需求;能對疾病分布進行實時分析和管理，建立科學合理的疾病預警機制，協助公共衛生突發事件管理[6]，推動我國衛生事業的發展。

B象限為低價值、高風險的參保者基本數據類型，該類醫保數據不能共享開放，它屬于個人隱私，一旦泄露會造成嚴重的社會問題，對這類數據的存儲和管理都要十分嚴格，確保數據安全。

C象限為低價值、低風險的醫療機構相關數據，此類醫保數據是面對不同主體的多樣化需求以及動態變化的數據，應根據實際情況和實際需要進行共享開放，一定要準確把握數據價值，當使用者對該數據的需求達到一定程度時，便轉化為D象限內高價值，低風險的數據，便要對其進行普遍的共享開放。典型例子：當醫療機構存在“大處方”、“假病歷”等欺詐患者和醫保資金的違規行為時，患者有需要依據此類數據對醫療機構進行評價和選擇;醫保機構和政府也需要此類數據對醫療機構進行管理和處罰;另外，對于當前我國在整合醫療資源過程中出現缺乏利益共同點和內在動力等問題，部分大醫院的橫向擴張尤為突出[7]，共享開放此類數據能起有效的緩解作用，實現全國醫療資源呈“金字塔”式分配：“高精尖醫療資源分布在大型醫院，大部分資源投入到基層，推進“基層首診，雙向轉診”的分級診療制度，建立醫療聯合體，相匹配的醫保梯度報銷政策形成，改善“看病難”、“看病貴”問題。

D象限為高價值、低風險的醫保服務數據，應普遍共享開放。醫保服務數據的共享開放能強化對醫保基金的監管，一方面能精確預測醫保基金的使用情況，制定計劃并實現醫保基金的保值增值，探索醫保支付方式的改革，提高醫保基金的使用率;另一方面，對“欺詐醫保基金”的現象進行系統監控，及時發現并處置;還有利于不斷提高醫保統籌層次，加快實現全國統籌，帶動醫保“全國漫游”，參保者的異地就醫即時結算率和滿意度都將提高。

3 基于史密斯模型進行限制性因素分析

大數據時代，醫保數據共享開放過程中的隱私泄露風險增加，二維分析模型劃分出“四級四類型”的數據，并確定數據開放方式。在此基礎上，結合我國醫保數據共享開放的現狀，本文借助史密斯模型對隱私保護背景下醫保數據共享開放存在的限制性因素進行分析。

史密斯模型是由美國政治學家Thomas B Smith提出的，涉及影響公共政策執行的理想化政策、執行機構、目標群體與環境4個因素[8]（如圖3所示）。理想化政策：隱私保護背景下對醫保數據的共享開放;執行機構：政府、醫保、醫院多個主體;目標群體：參保者、醫院，他們都是政策的直接影響者;政策環境：基于隱私保護環境下的政治、經濟、文化等多個方面。

3.1 政策方面——公共利益與私人利益的矛盾

數據的共享開放極易引發信息安全和隱私泄露問題，加上醫保數據敏感性的特征，問題更加突出，基于此可將隱私泄露視為醫保數據共享開放這一政策執行產生的負效應，實質上就是醫保數據共享開放和隱私保護之間的矛盾，核心表現為公共利益和私人利益的矛盾。

首先，醫保數據的主要來源是參保者，數據取之于民用之于民，要實現醫保數據整體社會效用的最大化，無論是在目的上還是在功能上都具有顯著的公益屬性。其次，隱私保護有明顯的個人利益特征，醫保數據共享開放過程中一旦發生隱私泄露，個人隱私會被暴露，有時還會被第三方非法利用，造成嚴重后果。2016年7月，我國275位艾滋病感染者個人隱私泄露事件，不僅對當事人的生理、心理造成傷害，而且對社會穩定產生影響。隱私是個人與社會最后一道屏障，對隱私的保護極為重要。醫保數據共享開放過程中參保者隱私泄露風險增加，因此在研究醫保數據共享開放時，必須深刻認識到公共利益與私人利益這一限制性因素，調節好公共利益和私人利益，在不違背公共利益的前提下，追求自身隱私保護的最大化[9]。

3.2 執行機構方面——消極應對、管理體制落后

3.2.1 政府、醫保機構、醫療機構態度消極、意識薄弱

醫保數據的共享開放涉及不同主體，信息一旦泄露，造成嚴重影響，甚至危及社會穩定和國家安全。醫保數據共享開放工作十分嚴密、復雜且難管理，當前政府和醫保機構、醫療機構為避免重大公共事件的發生，采取一種消極的應對態度：首先，各主體內部對醫保數據共享開放的意識不高，“小部門主義思維”普遍存在，將自己掌握的醫保數據限制在本部門內，片面的認為數據的共享開放會影響自己的利益，降低了數據開放的優先度[10];其次，醫保管理的專業性強，精細化程度高，涉及醫學、管理學、經濟學、法律等多個學科，政府在政策法規頒布和人才培養、資金扶持方面出現缺位現象;最后，醫保機構和醫療機構作為數據的擁有者，沒有發揮數據資源的價值，不探索相關醫保數據共享開放的規范機制，且大部分醫保管理還是依賴傳統人工管理，忽視了醫保管理的現代化發展，不主動尋求治理的新道路。

3.2.2 醫保數據共享開放的管理體制落后

現階段我國醫保數據共享開放是由政府主導，醫保機構和醫療機構進行科層制下的傳統金字塔形的管理體制，還未形成具有針對性的數據開放組織管理架構和機制體制，傳統科層制下，政府、醫保機構、醫療機構之間信息溝通和共享機制未建立，各個部門把擁有的醫保數據占為己有，共享意識薄弱，使得醫保數據分割分散，難以整合，阻礙了醫保數據共享開放的發展[11]。

3.3 環境因素方面——法律、技術的缺口阻礙發展

環境包括政治、經濟、文化、社會等多個方面的因素，醫保數據的共享開放，筆者主要從政治因素中的法律環境、以及經濟或社會因素中的技術應對兩方面切入，它們是影響隱私保護背景下醫保數據共享開放的重要因素。

3.3.1 法律環境

信息化的深入，國家開始重視數據信息安全，在立法上有了一定發展，但是專門性隱私法律的缺失是制約我國數據共享開放的最大障礙（如表4所示）。在數據共享開放過程中，群眾隱私受到侵犯時，尋求法律救濟困難[12]，細化到醫保領域更是難求法律救濟。

目前，數據安全與隱私保護問題受到全世界的重視，許多國家已經建立了相關的數據保護法律體系，有的在著手于數據安全和隱私保護法律的建立。醫保領域，Karim A等[13]提出醫保比以往任何時候都更重視管理和保護隱私信息并解決隱私風險和法律責任。美國的HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability）是最典型的醫保數據共享開放與隱私保護的法律。它規定了個人健康信息的隱私保護標準和實施指南，要求制定國家電子醫療標準的交易[14]。

與美國等發達的西方國家相比，我國對大數據背景下隱私權保護法律的建設還存在不足，專門性隱私保護立法的缺失問題尤為突出。醫保數據共享開放無法可循，阻礙發展，相關的法律法規內容空洞，沒有明確權責關系，導致執法部門具體執法時無法可依，缺乏法律依據，執法部門的操作也無從談起。我國相關隱私的法律不成體系，碎片化嚴重，難以形成隱私保護下醫保數據共享開放的完整成套法律體系。

3.3.2 技術應對

大數據時代海量數據動態變化，數據環境十分復雜，而數據共享開放涉及數據收集、整理、傳輸、存儲等各個環節，各環節都有數據泄露的風險，精準嚴密的隱私安全防護應對技術是數據共享開放的前提和關鍵。當前，醫保缺乏專業的信息安全部門應對復雜多變的數據環境，且自身信息化程度低、隱私保護缺乏技術支撐，難以解決復雜的網絡問題。信息、網絡、技術、人員以及故障處理等方面的限制導致隱私保護不到位，增加了隱私泄露風險。醫保數據共享開放中隱私安全技術應用保障薄弱，是限制數據共享開放的重要問題。

3.4 目標群體方面——參保者意識淡薄

醫保數據的共享開放過程中，參保者和政府、醫保、醫療機構都會成為隱私泄露者。參保者自己應用數據和處理數據（刪除）等環節，假如手機、電腦等設備有惡意APP、網站會造成信息的泄露，導致隱私受到侵犯，參保者難以第一時間察覺，更無從可談維權;醫保數據共享開放的主體：政府、醫保、醫療機構，掌握著參保者的醫保數據信息資源，在一定條件下也會泄露參保者的隱私，參保者忽視對自己數據信息開放情況的了解和跟進，對數據共享開放主體的監督難以實現。高度發展的信息化水平下，我國公民信息保護、防范和維權意識較差，因此，醫保數據的共享開放過程中，忽視對個人數據開放情況的關注，采取放任的態度，意識淺薄，不能深刻認識到隱私保護的重要性。

4 推動隱私保護背景下醫保數據共享開放的發展

結合上述，醫保數據共享開放的限制性因素，從政策、法律、管理、技術等層面進行研究，推動隱私保護下醫保數據共享開放的發展。

4.1 政策層面——尋求隱私保護與醫保數據共享開放之間的平衡點Q

隱私與開放這對博弈中，利用制度可能性邊界曲線作為基本框架，找到基于隱私保護下醫保數據共享開放的平衡點（如圖4所示），以X軸作為醫保數據共享開放的價值，以Y軸作為隱私泄露造成的損失，而Z直線代表的是醫保數據共享開放中隱私泄露風險損失最小，曲線S為醫保數據共享開放制度可能性邊界，見圖4所示在Q點即為醫保數據共享開放制度可能性邊界與共享開放利益最大化和隱私泄露風險損失最小曲線的切點，Q點隱私泄露損失最小，數據開放價值達到最大化，即為平衡點。因此，在醫保數據共享開放的過程中要以點Q作為與隱私保護的平衡點，實現隱私泄露風險最小化。

4.2 法律層面——建立完備的政策法規體系和隱私風險評估機制法律制度的建立和完善，有利于加強醫保數據開放過程中的隱私保護，加強監督，壓縮尋租空間，防止對醫保數據的濫用，有效降低隱私泄露風險，從實際上維護參保者的隱私權，建立良好的醫保數據共享開放環境。首先，在立法上要建立完善的隱私保護法律體系，要明晰界定隱私的范圍，厘清隱私的邊界，明確相關主體的權利和責任，完善我國隱私權的相關立法工作;其次，要增強可操作性，立法不僅包括對整個大數據背景下的隱私保護的立法，還包括不同領域（醫療、醫保、教育、交通等）的專項立法，以應對醫保等相關領域的數據共享開放的隱私問題;最后，要完善參保者在隱私權被侵犯時申請司法保護的途徑，提升司法公信力，支持受害者維權。

在建立政策法規的基礎上，把隱私保護貫穿于醫保數據共享開放的整個生命周期中，系統全面地評估整個周期的隱私風險，建立隱私風險評估機制[15]。結合法律上的預警作用，提醒相關部門遵守法律中對數據保護的規定，合理利用參保者的醫保數據;在醫保數據進行開放前，對隱私風險進行評估，做到良好的事前防范，從源頭減少隱私泄露事件的發生。隱私風險評估機制是降低醫保數據開放中隱私泄露風險的重要手段和方法，要將隱私風險評估機制嵌入到醫保數據的共享開放周期中。

4.3 管理層面——建立醫保數據共享開放的環形平臺管理模式傳統的金字塔式科層制結構導致政府、醫保機構、醫療機構之間相互形成“部門墻”，導致各部門之間溝通不暢，對數據的共享開放形成阻礙。在組織構架上建立醫保數據共享開放的環形平臺組織（如圖5所示）：第一，政府、醫保機構、醫療機構三個主體之間能夠打破“部門墻”，都能獲取完整醫保數據，實現醫保數據的流通，推進不同部門之間的溝通協作;第二，在三個主體間形成醫保數據流通的“閉環”，減少了醫保數據共享開放人、財、物成本的投入，有效降低隱私泄露的風險;第三，組織內部，建立一套完整、統一的數據開放管理機制，在收集、整合、審核、質量控制、開放利用、責任機制等方面形成統一標準[16]，指導醫保有效、高質量、完整的數據共享開放;第四，各利益相關主體之間在實現數據共享的同時，實現互相監督，共同推動醫保數據共享開放的發展。第五，在平臺內積極發揮數據溯源和數據協議的作用[17]。

4.4 利益相關者在醫保數據共享開放中的定位和職能——抓住機遇

本研究從醫保數據共享開放利益相關者的不同定位，職能和責任出發，推動醫保數據的共享開放。醫保數據共享開放涉及的利益相關者包括政府（政策制定者和數據共享開放主導者）、醫保機構（數據的掌控者、共享開放的執行者）、醫療機構（數據的來源者、共享開放的參與者）和參保者（數據的最大來源者、共享開放的參與者）（如表5所示）。

4.4.1 政府

政府擁有的權利和資源，要給予人、財、物、政策支持，確保醫保數據共享開放在隱私保護的背景下進行，保障信息數據安全;充分發揮政府在整個醫保數據共享開放過程中的主導作用，對于數據類型、內容、范圍以及開放方式、開放頻次等都進行統一制定;建立隱私保護的專門機構，面對侵犯和泄露隱私的情況，及時警告或對其進行罰款或懲處;監管要到位，對數據開放的整個生命周期進行實時的監督管理;聯合高校培養既懂醫保，又懂醫學的專業管理人才，引入人工智能、大數據處理等信息化專業人才為醫保管理服務，共同進行醫保數據共享開放的發展和探索。

4.4.2 醫療保險機構

醫保機構應采取積極的態度，抓住發展機遇：首先，醫保機構作為醫保數據共享開放的行為另一主體，對數據進行收集、整合，實現安全的存儲，準確分類，合理開放;其次，加強醫保與政府、醫療機構、第三方企業之間的內部協調與監管機制，在各部門間應當建立醫保數據共享平臺，統一數據格式和數據共享開放標準;再次，主動借助第三方企業發展數據開放，一定要利用好協議制約機制，促使第三方企業也應該形成行業自律，不得隨意泄露或濫用隱私數據;最后，對醫療機構和參保者實行全面、動態的監管，加強對現有醫保智能審核的應用，促進支付手段的科學合理改革，推動醫保現代化發展。

4.4.3 醫療機構

做為醫保數據的源頭之一，必須規范醫療行為，嚴格把握醫保數據的質量，保證數據的完整性和真實性，規范對數據的管理，使各個環節都有相關負責人，減少因數據質量而降低共享開放效率的現象[18];主動參與數據開放，協條好與醫保、政府之間的關系。同時，醫療機構應當在數據開放下，實現醫療資源的合理配置。

4.4.4 參保者

增強參保者的隱私保護意識是主要目標，個人隱私保護意識是防止隱私泄露的核心，是預防隱私泄露的重要環節。一是自我防范意識，政府和醫保機構可以通過媒體、網絡等多種平臺對隱私防范意識進行宣傳，提高參保者的自我防范意識;二是隱私法律保護意識，要加強參保者的隱私權、知情權、數據權意識，增強參保者的法律意識，學會用法律來保護自己;三是參保者應高度重視個人醫保數據的開放情況，對政府等數據開放主體進行監督。公共保護機制、自我隱私保護防范意識和隱私法律維權意識，三者共同作用才能從根本上加強隱私保護。

4.5 技術層面——探索一種高效的隱私保護技術

筆者根據對國內外相關文獻的研究，總結出對于隱私保護的常用基本技術包括：基于對訪問控制的技術、數據加密技術、匿名化數據隱私保護技術、區塊鏈處理技術[19]（如表6所示）。

結合我國目前醫保數據的共享開放的實際情況，得出適用于我國醫保數據共享開放的高效隱私保護技術平臺（如圖6所示）。

5 結 論

1）大數據時代，醫保數據以其海量復雜，高價值為特征，已成為一種寶貴的數據資源，能產生巨大的效益，但醫保數據的敏感性特征決定了應在隱私保護背景下實現醫保數據的共享開放。

2）建立醫保數據分級分類的評估機制，把醫保數據的分類有效嵌入到基于隱私泄露風險與數據開放價值二維分析模型中，將醫保數據具體劃分為“四級四類型”數據，界定出醫保數據開放方式和范圍，以及開放意義。

3）基于史密斯模型分析得出醫保數據共享開放的限制性因素，同時提出建議：利用醫保數據共享開放制度可能性邊界曲線找到在隱私保護與數據開放的平衡點Q，實現隱私泄露風險的損失最小化，數據共享開放價值最大化;構建一種醫保數據共享開放的環形平臺管理模式，提高數據開放的效率;建立一個基于對訪問控制、數據加密、匿名化數據處理、區塊鏈處理融合的高效隱私保護技術平臺，能夠有效趨利避害，在技術上對醫保數據開放保駕護航。

4）現階段應該綜合運用法律、行政管理和市場等手段，促進多元協調共同發展。在隱私保護背景下，利用利益相關者分析方法，清晰界定出每一個主體的權利與責任邊界。使不同利益相關者在政策法規規定的范圍內，通過數據共享開放，充分發揮數據的潛在價值，共同推動我國醫保的可持續發展[20]。

參考文獻

[1]馬海群，汪宏帥.我國政府開放數據戰略的SLEPT分析及戰略部署[J].情報科學，2016，（3）：3-8.

[2]黃如花，劉龍.我國政府數據開放中的個人隱私保護問題與對策[J].圖書館，2017，（10）：1-5.

[3]申延波.醫療保險管理的大數據戰略[J].中外企業家，2015，（23）：29.

[4]劉凌，羅戎.大數據視角下政府數據開放與個人隱私保護研究[J].情報科學，2017，35（2）：112-118.

[5]董慶興，周欣，毛鳳華，等.在線健康社區用戶持續使用意愿研究——基于感知價值理論[J].現代情報，2019，39（3）：3-14，156.

[6]劉詠梅，王文韜，李晶，等.云計算在電子健康信息服務中的應用前景研究[J].現代情報，2017，37（11）：141-146，162.

[7]孫潔，關晶.大數據背景下醫療保險信息化建設的五大問題[J].經濟界，2018，（6）：32-38.

[8]Smith T B.The Policy Implementation Process[J].Policy Sciences，1973，4（ 2）：197-209.

[9]劉志堅，郭秉貴.大數據時代公共安全保障與個人信息保護的沖突與協調[J].廣州大學學報：社會科學版，2018，17（5）：74-79.

[10]周軍杰.需求導向的中國政府數據開放研究[J].電子政務，2014，（12）：61-67.

[11]陶希東.推進政府數據開放的思路與策略[J].中國國情國力，2015，（12）：44-47.

[12]盧護鋒，劉力菁.大數據時代個人信息保護中的法律問題——基于貴州大數據建設的思考[J].廣州大學學報：社會科學版，2018，17（5）：80-85.

[13]Karim A，Abderrahim B，Hayat K.Big Data Security and Privacy in Healthcare：A Review[J]Procedia Computer Science，2017，113：73-80.

[14]姬博歆.醫療大數據應用中的隱私權保護研究[D].哈爾濱：黑龍江大學，2017.

[15]迪莉婭.政府數據深度開放中的個人數據保護問題研究[J].圖書館，2016，（6）：54-58.

[16]劉新萍，孫文平，鄭磊.政府數據開放的潛在風險與對策研究——以上海市為例[J].電子政務，2017，（9）：22-29.

[17]張聰叢，郜潁潁，趙暢，等.開放政府數據共享與使用中的隱私保護問題研究——基于開放政府數據生命周期理論[J].電子政務，2018，（9）：24-36.

[18]鄧崧，葛百潞.中外政府數據開放比較研究[J].情報雜志，2017，36（12）：138-144.

[19]趙蓉，何萍.醫療大數據應用中的個人隱私保護體系研究[J].中國衛生信息管理雜志，2016，13（2）：191-196.

[20]蔣余浩.開放共享下的政務大數據管理機制創新[J].中國行政管理，2017，（8）：42-46.

（責任編輯：陳 媛）