疫情阿里云企业应用中心

版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院安全研究所和数据保护官(DPO)社群联合所有,并受法律保护.
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违反上述声明者,本院将追究其相关法律责任.
前2020年伊始,新冠肺炎疫情在武汉暴发,十几天时间内迅速蔓延至全国.
面对突如其来的重大疫情,全国人民在党中央和国务院的坚强领导下,众志成城,抗击疫情.
在此期间,众多企事业单位积极参与到疫情防控的工作中,综合应用人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术,更加实时、准确、全面地为疫情防控提供强有力的决策支撑,在疫情防控工作中发挥了不可或缺的重要作用.
中国信息通信研究院安全研究所在有关部门的指导下,联合中国卫生信息与健康医疗大数据学会卫生信息安全与新技术应用专业委员会和数据保护官(DPO)社群,聚焦ICT新技术在新冠肺炎联防联控工作中的安全应用,分析了中国电信、中国移动、中国联通等基础电信运营企业以及平安、腾讯、旷视等科技公司支撑疫情防控工作的典型案例,研究了人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术在提升疫情防控效率、构建态势感知能力、支撑防控资源调度和促进工作信息公开等方面的安全应用,总结了ICT新技术在重大公共卫生事件预测、防控、诊疗、恢复等环节工作中的安全应用思路.
同时,报告重点探讨和研究了数字医疗健康领域ICT新技术应用的网络与信息安全问题,以疫情防控为背景,从个人隐私保护、网络和信息安全防护等方面进行分析,研究了国内外相关疫情防控的大数据应用与信息保护的法律法规与参考标准,阐述了新技术应用安全的重要性.
基于以上的分析和研究成果,总结形成本报告,供行业主管部门、疾控部门、医疗机构以及相关企事业单位参考使用.
限于研究时间和编者能力,部分报告内容难免存在纰漏,不足之处恳请业界同仁批评指正.
数字医疗在不断向前发展,ICT的产业融合与安全保障是发展必不可少的长效机制.
面对严峻的疫情形势,信息通信业上下齐心,充分发挥技术手段与平台优势,强化新技术的安全应用,助力打赢防控疫情攻坚战.
录一、新技术在数字医疗领域应用现状1(一)新技术在数字医疗领域应用的政策背景1(二)新技术在数字医疗领域应用的现状分析2二、新冠肺炎疫情防控中新技术的应用研究7(一)新冠肺炎疫情防控形势严峻7(二)新技术在疫情防控中的典型应用案例分析9三、疫情防控新技术应用过程中的安全保障17(一)疫情防控与个人隐私信息保护17(二)疫情防控与网络和信息安全27四、新技术在疫情防控中的安全应用思路与工作建议32(一)新技术在疫情防控中的安全应用思路32(二)新技术在疫情防控中的工作建议342020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告1一、新技术在数字医疗领域应用现状(一)新技术在数字医疗领域应用的政策背景新一代信息技术是国务院确定的七个战略性新兴产业之一,是国家重点扶持的产业对象.
近年来,党中央、国务院高度重视,就人工智能、大数据、云计算、区块链等领域发展,作出一系列战略部署,有力地推动了我国新一代信息技术产业发展.
在我国"十三五"规划纲要中,明确提出要实施网络强国战略,加快建设"数字中国",推动物联网、云计算和人工智能等技术向各行业全面融合渗透,构建万物互联、融合创新、智能协同、安全可控的新一代信息技术产业体系.
数字医疗领域是新一代信息技术融合渗透的重点领域,中共中央、国务院发布一系列政策法规推动新技术在数字医疗领域的应用融合.
2018年8月,国务院办公厅印发《关于促进"互联网+医疗健康"发展的意见》,指出要加强区域医疗卫生信息资源整合,探索运用人群流动、气候变化等大数据技术分析手段,预测疾病流行趋势,加强对传染病等疾病的智能监测,提高重大疾病防控和突发公共卫生事件应对能力.
支持研发医疗健康相关的人工智能技术、医用机器人、大型医疗设备、应急救援医疗设备、生物三维打印技术和可穿戴设备等.
2018年9月,国家卫生健康委员会发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》,在健康医疗大数据标准管理、安全管理、应用规范、监督检查等方面给出具体的指引,进一步推动健康医疗大数据的应用和发展.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告22019年10月,在中共中央政治局第十八次集体学习会议上,习近平总书记讲话指出,要探索"区块链+"在民生领域的运用,积极推动区块链技术在教育、就业、养老、精准脱贫、医疗健康、商品防伪、食品安全、公益、社会救助等领域的应用,为人民群众提供更加智能、更加便捷、更加优质的公共服务.
从以上系列政策法规和指导意见中可以看到,党中央和国务院高度重视新一代信息技术的发展和应用,尤其鼓励新技术与数字医疗领域的深度融合应用.
以人工智能、大数据、区块链为代表的新技术,在解决医疗资源分配不均、提升医疗服务效率、防控公共卫生事件等方面具有巨大的应用前景.
(二)新技术在数字医疗领域应用的现状分析1.
人工智能+医疗前景广阔随着机器学习及深度学习的成熟和广泛应用,人工智能技术给各行业都带来了越发深入的变化,逐步成为行业发展的基础设施.
数字医疗是此轮人工智能热潮中最为火热的应用领域,也是目前人工智能技术最具前景的市场.
据IDC统计数据,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中数字医疗将占市场规模的五分之一.
人工智能技术在数字医疗领域应用归纳起来主要集中在以下八个方面:一是疾病风险管理与预测,包括基因测序与检测服务,预测癌症、白血病等重大疾病;二是医学影像,主要运用计算机视觉技术解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建等需求;三是医院管理,如病例结构化、分级诊疗、DRGs(诊断相关2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告3分类)智能系统、医院管理决策支持系统等;四是辅助诊疗,主要指除医学影像外的辅助诊疗,包括医疗大数据辅助诊疗、医疗机器人(主要指诊断与治疗环节的机器人)等;五是虚拟助理,即医疗领域的虚拟助理,基于医疗知识系统,通过NLP(自然语言处理)和智能语音技术等与用户进行交互,为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务;六是健康管理,主要包含营养学、身体健康管理、精神健康管理三个场景,基于用户数据为用户提供个性化健康保健服务;七是辅助医学研究,利用人工智能技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究;八是药物挖掘与研究,利用人工智能的算法和技术,可以降低药物研发成本,缩短新药研发时间.
目前各类应用场景的企业数量统计如图1所示.
数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库图1我国人工智能+医疗各大场景公司数量2.
健康医疗大数据初见利好随着"健康中国2030"规划的不断推进,健康医疗大数据作为国45432119151414701020304050疾病风险管理医学影像医院管理辅助诊疗虚拟助理健康管理辅助医学研究平台药物挖掘2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告4家基础性战略资源的重要地位不断凸现.
党中央、国务院、各级地方政府不断出台鼓励健康医疗大数据建设发展的政策文件,健康医疗大数据发展已进入初步利好阶段.
2019年7月,国家卫生健康委员会批复支持宁夏回族自治区建设"互联网+医疗健康"示范省(区),同时提到将在宁夏开展健康医疗大数据中心及产业园建设国家试点.
这意味着宁夏将成为继福建、江苏、山东、安徽、贵州之后第六个国家健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点.
其中,江苏为东部区域中心,贵州为西部区域中心、福建为南方区域中心、山东为北方区域中心、安徽为中部区域中心,宁夏则是示范省区,我国国家健康医疗大数据区域中心建设已相继推开.
健康医疗大数据在数字医疗领域应用场景主要包括辅助决策、健康/慢病管理、医疗智能化管理、基因数据、传染性疾病预测防控等.
根据数据的不同来源,可将健康医疗大数据划分为院内数据、院外数据和基因数据.
院内数据主要指医疗机构采集和存储的健康医疗数据,包括患者基本信息、诊疗信息等.
院内数据在质量和规模上最具竞争力,目前各省市三级医疗机构多存有高质量的诊疗数据,且已经具备一定规模.
然而这类数据的应用将依赖政策指导,且面临严峻的隐私安全问题.
院外数据主要指由智能硬件或在线医疗企业采集的健康医疗数据,如个人体征信息、问诊信息等,该类数据增长迅猛,但维度多且缺乏整合,质量参差不齐.
基因数据多由技术型企业自建数据库自行采集,或者通过与实验2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告5室合作的方式获取,目前已具备一定规模和质量,但尚未形成规模化服务,数据所属的企业主要集中在北上广深等一线城市.
虽然当前健康医疗大数据规模及应用快速发展,但数据安全始终是健康医疗大数据无法规避的问题,如何在保障数据安全的前提下开展数据交换、处理和分析,将是今后健康医疗大数据发展需要重点关注和解决的问题.
3.
医院服务云化稳步提升据CHIMA发布的《2018-2019年度中国医院信息化调查报告》(以下简称:调查报告)统计,有33%的医院使用了公有云,其中公有云应用在PACS(医疗影像存储与传输系统)影像冷备数据的领域占比最高,为12.
57%;其次为应用在网站领域,占比为12.
41%.
具体数据如图2所示.
与此同时,调查报告显示采用服务器虚拟化技术医院占比全部调研医院的63.
71%,三级医院及三级以下医院使用服务器虚拟化技术占比分别为79.
18%、46.
47%.
虚拟化技术是云计算的基础,可以看到大部分医院已经使用云计算及相关技术,但为了保障医疗数据安全,大部分医院尤其是三级医院云化的方向是自建私有云为主,公有云为辅.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告6数据来源:《2018-2019年度中国医院信息化调查报告》图2医院使用公有云领域整体分析4.
区块链医疗应用方兴未艾区块链技术是一种集成创新技术,由于其去中介、防丢失、防篡改和易追溯的技术特点,在解决医疗数据安全问题、提升数据交换效率、追踪溯源医药产品等方面具有巨大应用潜力.
目前区块链技术已在医联体数据互联互通、药品溯源、医保系统核保、电子病历处方流转等部分场景试点实施.
2017年8月,阿里健康将区块链技术应用于常州市医联体底层技术架构体系中,实现当地部分医疗机构之间安全、可控数据互联互通,解决医疗机构的"信息孤岛"和数据安全问题.
2018年7月,顺丰对外发布了"顺丰医药供应链'方案+'"和"顺丰医院'方案+'"解决方案,在医药物流领域研发并落地了区块链医药溯源、无人机医药运输等特殊服务.
目前区块链技术在数字医疗领域应用仍处于探索阶段,其应用形态和价值有待进一步挖掘.
12.
57%12.
41%10.
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08%3.
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00%80.
00%PACS影像冷备数据网站电子病历HISOALIS医院管理的非核心业务系统医院备份文件企业邮箱科研数据或系统没有使用公有云2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告7二、新冠肺炎疫情防控中新技术的应用研究(一)新冠肺炎疫情防控形势严峻2019年12月29日,湖北省和武汉市卫生部门接到当地一家医院报告聚集性不明原因肺炎病例,4名患者均为华南海鲜批发市场从业人员.
12月30日,湖北省和武汉市卫生部门启动调查和病例搜索工作.
12月31日,国家卫生健康委和中国疾控中心介入调查应对工作,同日,武汉市政府向社会发布疾病暴发信息.
2020年1月1日,基于初步调查结果,关闭华南海鲜批发市场.
1月3日,武汉市在全市启动不明原因病毒性肺炎监测、病例调查、华南海鲜市场环境及动物调查和标本采集工作,当日向世界卫生组织、周边国家和地区通报了相关信息.
1月8日,确认新型冠状病毒为此次暴发的病原.
1月10日,中国疾控中心与世界卫生组织和各国分享了病毒的全基因序列.
1月10日后,中国疾控中心等机构和企业开发并测试了PCR检测试剂盒,用于对武汉疑似病例的检测、诊断.
1月15日,国家卫生健康委印发新型冠状病毒肺炎诊疗、防控方案,规范病例监测、报告、诊疗、管理、密切接触者管理、实验室检测.
1月20日,国务院同意将新型冠状病毒肺炎纳入传染病法和卫生检疫法管理,并启动全国范围应急防控工作.
1月21日,中国疾控中心发布PCR试剂的探针和引物序列.
1月23日,湖北武汉及其他地市开始不同程度地停运城市公共交通.
2020年1月25日,党中央成立应对疫情工作领导小组,在中央政治局常务委员会领导下开展新型冠状病毒肺炎疫情防控工作,全面2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告8升级防控响应级别.
2月8日,国务院联防联控机制发布会上,新闻发言人现场发布关于新冠病毒感染的肺炎暂命名的通知:新型冠状病毒感染的肺炎统一称谓为"新型冠状病毒肺炎",简称"新冠肺炎",英文名为"NovelCoronavirusPneumonia",简称为"NCP".
此次新冠肺炎疫情发展极为迅猛,据国家卫生健康委员会公布的数据,截至2月11日24时,全国31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例44,653例,累计治愈出院4,740例,现有确诊病例38,800例(其中重症病例8,204例),累计死亡病1,113例,现有疑似病例16,067例.
累计追踪到密切接触者451,462人,尚在医学观察的密切接触者185,037人,从1月20日至2月11日新冠肺炎疫情累计确诊病例和死亡病例情况如图3所示.
由于疫情暴发在春节假期前夕,春运期间全国范围大量的人口流动加剧了疫情的蔓延.
在这场疫情防控战役中,各行各业纷纷建言献策,各类新应用层出不穷,新技术在疫情防控中的价值逐渐显现.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告9数据来源:国家卫生健康委员会官方网站(数据截至2020年2月11日24时)图3新冠肺炎疫情发展趋势(二)新技术在疫情防控中的典型应用案例分析基于主流媒体新闻数据分析和典型企业应用案例研究,报告团队总结和整理了人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术在新冠肺炎疫情防控工作中的典型应用模式和应用案例,具体分析呈现如下.
1.
人工智能提升疫情防控工作效率新冠肺炎疫情发展迅猛,借助春运的人口流动蔓延至全国,各地都面临着巨大的疫情防控压力,迫切需要提升疫情防控工作效率.
一方面,需要高效研究和试验新型冠状病毒,找到病毒的防治之法;另一方面,各地大量流动人口登记排查耗费巨大人力,亟需提升效率.
而效率提升正是人工智能算法的强项,也是人工智能技术的在疫情防控工作中应用的核心点.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告10(1)人工智能技术加速冠状病毒研究引起武汉肺炎的新型冠状病毒与"非典"病毒、艾滋病毒、埃博拉病毒、流感病毒一样,都属于RNA病毒,其单链结构导致病毒更容易变异、不易开发疫苗.
RNA序列有丰富的空间结构,这些结构能决定RNA的功能,进而帮助设计分子药物和分子检测仪.
冠状病毒的基因组长达3万个碱基,最快的经典算法测序也需要等待很长时间.
人工智能的算法优势在此体现,各家人工智能厂商纷纷开放算法来提升效率.
2020年1月30日,百度研究院向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法LinearFold,该算法可将新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒,提速120倍,节省了两个数量级的等待时间.
2020年2月1日,浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台,基于阿里达摩院研发的AI算法,原来需要耗费数小时的疑似病例基因分析将缩短至半小时,并能精准检测出病毒的变异情况.
(2)人工智能技术助力社区疫情防控随着新冠肺炎疫情发展,基层社区居民排查、快速摸清人员健康状况和流动情况,成为防控新冠肺炎疫情的重要措施.
习近平总书记指示"全面落实联防联控措施,构筑群防群治的严密防线",为我们同舟共济做好疫情防控工作、群策群力打赢疫情防控阻击战指明了方向和路径.
然而,社区住户密集、人员流动大等问题,让人员较少的基层医疗卫生机构、居委会等组织难以快速完成居民排查,而且人工排查仍存在交叉感染风险.
此时,基于自然语言理解、智能语音交互2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告11的人工智能技术显现出其威力,该技术能够被应用于社区情况排查和通知回访等场景,避免人员直接接触,同时对比人工拨打电话效率大幅提升.
2020年1月28日,百度推出针对疫情防控的智能外呼平台,免费向各级政府、卫健委机构、基层社区、疾控中心等相关疫情防控机构开放使用,该平台可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三大场景的外呼服务,日拨打能力可超过10万次,极大提升社区疫情防控效率.
2月5日,360金融面向全国各地所有医院、社区、乡村及相关机构免费开放"疫情通"智能机器人服务.
"疫情通"基于庞大语义识别语料库,采用深度学习算法结合人机协同模式,以语音形式实现高效沟通,旨在高效探寻、排查疫情信息及智能化统计、分析与处理.
平安智慧医疗推出"新型疫情防控服务管理平台",以智能语音、医学知识图谱、辅助诊疗模型、疫情预测模型等自有核心技术为基础,可帮助一线防控人员,进行一线语音摸排、智能回答区域12320卫生热线问题,并对区域内群众的感染风险实现智能分级.
讯飞医疗智能语音基于科大讯飞先进的智能语音识别核心技术,通过人工智能语音随访辅助进行重点人群发热筛查和跟进随访,协助进行新冠肺炎疫情的防控和宣教,可提升效率5倍以上,减轻基层医务工作者的随访负担,1月21日至2月9日,该平台已针对新冠肺炎疫情累计服务1182.
1万人次.
(3)人工智能技术推动测温手段升级发热是此次新冠肺炎主要症状之一,当前体温检测是机场、火车站、地铁、学校等人流聚集场所防控疫情的主要手段.
但是公共场所2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告12人员密集,流动性高,传统额温枪虽然准确但是速度慢,容易引发人群拥堵且会产生一定近距离接触的可能,增加互相聚集形成交叉性传染的风险.
此时计算机视觉等人工智能技术就有了较大的应用空间,基于计算机视觉+红外技术的新型测温技术手段,能够以非接触、可靠、高效且无感知的方式进行体温检测,同时能够快速精准定位体温超过阈值人员.
2020年1月25日,中关村科学城管委员向海淀区科技公司公开征集与"红外测温产品"有关的人工智能技术方案.
2月2日百度宣布其研发的多人体温检测技术落地在海淀区清河火车站,自1月28日上线测试以来,该技术已完成了1.
4万人的检测,发现160人次体温异常,极大提高客运区域多人体温检测效率.
2月4日,由旷视科技开发的用于发热及潜在被感染对象识别、筛查与分析的系统"明骥"在牡丹园地铁站和海淀区政府服务大厅正式布设上线,旷视针对人脸口罩佩戴进行了专项优化,无需摘下口罩和排队聚集;其智能疑似高热报警可达15人/秒,大流量通道可由一人完成管控,一台机器可以部署十六个通道,基本保证一个地铁口管控,提升了公共空间的安全性和检测效率.
2.
大数据构建疫情防控态势感知在此次新冠肺炎疫情防控工作中,大数据技术可谓是功不可没.
此次武汉疫情正值春节春运时期,全国范围内的春运大迁徙成为病毒快速传播的催化剂,在此期间从武汉回到全国各地的人群多达500万,如此庞大的人口流动以及产生的影响在传统手段下几乎是无法监控的.
然而在当今数字化的社会生活中,数据已经渗透到我们衣食住行2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告13的方方面面.
正因为如此,在疫情发生后,基于海量数据的大数据技术能够迅速发挥其威力,在疫情预测预警、人员流动监控、物资调配分发等方面发挥了重要作用,成为全国范围内的疫情态势感知和预测的重要手段.
据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截止2019年6月,我国手机网民规模达到8.
47亿,网民手机上网的比例达到99.
1%,手机和App俨然已成为生活必备品,在疫情时期网民更是依赖于使用手机与外界沟通.
用户行踪轨迹最有助于精准锁定"潜在传染源",以手机及App相关的个人信息大数据为出发点,可以有效监测人口流动和分布.
从政府部门到企业,均开始借助大数据技术开展疫情防控工作.
2020年1月27日,工业和信息化部召开疫情防控大数据专家会商会,研究部署大数据支撑服务疫情防控相关工作.
各地通信管理局积极响应,主动与当地新冠肺炎防控指挥部工作机制对接沟通,了解当地疫情防控精准排查工作对大数据的需求,组织当地通信运营企业开展大数据统计分析,为确保从源头防控疫情,当地精准施策提供有力的数据支撑.
基础电信运营企业在有关部门的指导下,基于脱敏后的大数据能力,在保证用户隐私安全的基础上,配合相关部门重点开展对定点医院、发热门诊、人员聚集区等重点区域的人流变化分析,提供疫情防控相关的支撑服务.
自1月26日至今,北京移动持续为北京市委市政府、市发改委、市通管局、市经信局、市卫健委等部门及东城、西2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告14城、海淀、朝阳等13个区县提供疫情专项分析服务,对各区街乡进行细分监测,持续输出人口流动及疫情相关监测数据、分析报告,同时协助朝阳区完成"数字战'疫'"地图的研发及部署.
联通大数据参与搭建广东省疫情防控指挥大数据平台,充分利用"数字政府"政务大数据资源,对相关数据进行实时监测和动态分析,加强疫情数据共享和地图服务,支撑疫情防控决策指挥,实现对重点疫区来粤人员"一人一档"精准管理和服务.
在福建,中国电信应南平、福州、宁德、漳州等地市人民政府需求,运用大数据分析,梳理细分所在地市相关信息,加强对流动人员的疫情监测,助力福建省各市县疫情精准防控.
1月22日,百度地图迁徙大数据平台上线升级版,截止目前已开放查询300多个城市,包含来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图等信息,直观表现春运期间各地人口迁徙情况,为疫情提前布防提供数据基础.
1月25日,百度发布新冠肺炎搜索大数据报告,被相关政府机构作为决策参考.
2月3日,360地图发布"地图迁徙大数据",用户从手机或电脑进入可查看2020年1月1日至今全国除港澳台城市外的迁徙趋势状况.
然而,在应用大数据技术基于个人信息进行疫情防控的同时,也需要注重个人隐私信息的保护,本报告将在后文对此进行重点分析.
3.
云计算支撑疫情防控资源服务云计算技术已经发展到相对成熟的阶段,在疫情防控的工作中,它更多承担着水电煤一般的基础性资源作用.
云计算技术在疫情防控中的应用可以归纳为两大方面,分别是云资源和云服务.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告15(1)云资源为疫情防控工作提供基础资源疫情防控是一项复杂和艰巨的工作,从病毒研究和疫苗研制、从新建隔离医院到各地上线疫情防控平台,都需要大量的IT资源支撑,而云计算在疫情防控IT资源供给方面扮演了极为重要的角色.
1月26日,中国电信向"火神山"医院交付云资源,为HIS(医院信息系统)、PACS等核心系统部署提供计算与存储能力,实现火神山医院核心业务系统上云.
1月28日,中科曙光宣布,将联合业界伙伴共同向相关科研机构免费提供超100PFlops算力的强大计算资源,助力对于新冠肺炎防治的科研攻坚.
1月29日,阿里云正式宣布:疫情期间,向全球公共科研机构免费开放一切AI算力,以加速本次新型肺炎新药和疫苗研发.
2月1日,滴滴宣布,免费向国内科研机构、医疗及救助平台等开放用于抗击疫情相关工作的GPU云计算资源和技术支持.
(2)云服务为远程学习和工作提供支撑据《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第五版修正版)》指出,新冠肺炎经飞沫和接触传播是主要的传播途径.
为了规避由于人员聚焦带来的潜在病毒传播风险,国务院将春节假期延长,并推迟大专院校、中小学、幼儿园开学,各企事业单位也大量使用远程办公、视频会议等形式开展工作,基于云服务的视频会议、在线教学等需求量暴增,各类云服务厂商也响应号召积极升级功能、提供资源.
1月27日,优酷和钉钉发起了"在家上课"计划,为学生提供安心的学习环境和便利的学习工具,疫情期间"在线课堂"功能免费向全国大中小学开放,2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告16可支持百万学生同时在线上课,并覆盖广大农村地区学校.
1月28日,飞书宣布在2020年1月28日至5月1日期间,向所有用户免费提供远程办公支持,包括商业版完整办公套件、不限时长的音视频会议、无限量的在线文档和表格协作、每位用户100G云存储服务、7*24小时咨询服务、远程打卡及审批管理.
1月28日,腾讯会议面向全国用户免费升级开放300人不限时的会议功能,直至疫情结束,企业微信疫情期间支持300人音视频会议.
1月29日,钉钉免费开放百人视频会议功能,向1000万家企业免费开放全套的"在家办公"系统.
4.
区块链保障疫情信息公开透明区块链技术具有去中介、防丢失、防篡改和易追溯等技术特点,其在保障疫情信息公开透明、疫情物资追踪溯源等方面可发挥重要作用.
新冠肺炎疫情来势迅猛,各地疫情和防控信息纷繁复杂,各类网络谣言也随之而起,如利用区块链技术记录疫情信息,则能够保障信息来源公开透明、可追溯,提升信息公信力.
另一方面,在武汉疫情发生后,全国各地人民纷纷献出爱心,为武汉捐款捐物.
整个捐献流程长、周期长、涉及方多,不易监控和把握,而区块链技术适合处理此类情况,如实现捐献物资信息上链,则能够保障物资使用公开透明、不可篡改和可追溯.
目前从公开信息看到的区块链在疫情防控应用较少,但仍有部分典型应用案例.
2月5日,链飞科技推出全国首个区块链疫情监测平台,实时追踪全国各省市新冠肺炎进展情况,对相关疫情数据进行上链登记,实现数据不可篡改、可追溯,并初步建立透明化监督、事件追责的数据链条,保证疫情信息公开透明.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告17三、疫情防控新技术应用过程中的安全保障(一)疫情防控与个人隐私信息保护2020年2月9日,中共中央网络安全和信息化委员会办公室发布《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》,指出积极利用包括个人信息在内的大数据支撑新冠肺炎疫情联防联控工作的同时,要做好联防联控中的个人信息保护.
1.
疫情防控中需要保护的个人信息类型个人信息保护,针对的是个体层面的数据.
姓名、家庭住址、身份证号、手机号、行踪轨迹等,均属于个人信息.
然而,不同类型和性质的信息应具备的信息保护水平也不相同,当公众利益与个人合法权益冲突时,个人信息保护也需要有一定利益权衡.
目前,在国内现行法律中,没有明确的将某些类型的个人信息赋予更高等级的保护.
在国家标准GB/T35273《信息安全技术个人信息安全规范》(以下简称:《个人信息安全规范》)中,提出了"个人敏感信息"的概念,以此区别于个人信息,如图4所示.
2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告18图4《个人信息安全规范》中对个人信息相关概念定义本质上,《个人信息安全规范》中采取的是场景式的定义.
有些信息,例如姓名、电话号码,在平日仅仅是个人信息,但是部分武汉人民(及从武汉返乡人员)的这些信息,在当下疫情防控的特殊情形中,应当认为是个人敏感信息.
从个人信息控制者角度看,如果这些信息结合其自身的性质(例如疾控机构)、使用这些信息的目的(例如追踪、隔离)、当下社会的普遍情绪(例如恐慌、猜忌)等因素,"一旦泄露、非法提供或滥用可能危害人身和财产安全,极易导致个人名誉、身心健康受到损害或歧视性待遇等"的,就应当将这些信息"升格"为个人敏感信息来保护.
因此,个人敏感信息这个定义是依赖于场景的——即何种信息在何时落入个人敏感信息这个类别,是和场景密切相关的.
这种逻辑,实际上与欧盟《通用数据保护条例》(GeneralDataProtectionRegulation,2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告19简称:GDPR)定义特殊类型个人信息的逻辑是一致的.
GDPR中规定"禁止以下数据处理行为:处理个人数据,揭露出其种族、民族、政治观点、宗教和哲学信仰,或工会成员身份;处理基因数据、生物识别数据,以识别出特定个人;处理与健康相关的数据,或与自然人性取向或性经历有关的数据.
"也就是说,GDPR中的特殊类型个人信息数据,不是单纯的种族、民族、政治观点、宗教和哲学信仰、工会成员身份这几类具体的信息,而是数据控制者能够用来推断出上述信息的有关数据都包含在内.
例如,数据控制者知道一个清真寺的地理位置,同时得知一位个人每周去该地理位置五次之多,可以推断出这位个人大概率信奉穆斯林.
此时,地理位置信息就应当被认定为GDPR中的特殊类型数据,享有特殊保护.
同样的,与健康相关的信息也是同样逻辑.
在当下,武汉市民(及从武汉返乡人员)几乎等同于新型冠状病毒高危人群,其家庭住址、身份证号码等,被各个方面用于隔离、劝勉等目的.
此时,其家庭住址、身份证号码等在GDPR中就会被当成与健康相关的信息,而"升格"为特殊类型数据.
2.
疫情防控中个人信息使用的合法性基础在明确疫情防控中哪些个人信息需要保护之后,我们还需要明确有哪些组织和个人能够获取到这些个人信息,以及判断这些组织和个人获取和使用个人信息的合法性.
研究团队将可以获取个人信息的主体划分为地方教育部门、公安部门(掌握铁路、航空等实名信息)、2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告20基层工作人员、电信运营商和互联网公司(包括SDK类的企业)五类.
这五类主体中,只有基层工作人员需要主动收集这些个人敏感信息,其他主体则是通过改变信息使用目的的方式,将原本(自身或者别的主体)已经掌握的信息,转用于疫情监测、防控和感染源的隔离这个新的目的.
在个人信息保护法理中,无论是收集信息还是改变信息使用目的,均需要有合法性基础.
在我国,合法性基础主要是个人的同意,《网络安全法》中并没有给出同意的例外情形,而此种场景下的数据收集和共享行为的合法性基础,可以从《中华人民共和国传染病防治法》和行政法规《突发公共卫生事件应急条例》获得.
具体法律条文如下:(1)《中华人民共和国传染病防治法》(2013年修订)总则第十二条:"在中华人民共和国领域内的一切单位和个人,必须接受疾病预防控制机构、医疗机构有关传染病的调查、检验、采集样本、隔离治疗等预防、控制措施,如实提供有关情况.
疾病预防控制机构、医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息、资料.
卫生行政部门以及其他有关部门、疾病预防控制机构和医疗机构因违法实施行政管理或者预防、控制措施,侵犯单位和个人合法权益的,有关单位和个人可以依法申请行政复议或者提起诉讼.
"总则的这条规定,配合第三章"疫情报告、通报和公布"中第三十二、三十三条要求疾病预防控制机构"应当主动收集、分析、调查、核2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告21实传染病疫情信息"等,以及第四章"疫情控制"中第三十九至四十一条要求医疗机构和疾病预防控制机构采取的措施,可解读为,疾病预防控制机构、医疗机构为了疫情管控,具备改变个人信息使用目的的法定授权.
(2)《突发公共卫生事件应急条例》(2003年制定)第三章"报告与信息发布"中的第二十一条:"任何单位和个人对突发事件,不得隐瞒、缓报、谎报或者授意他人隐瞒、缓报、谎报.
"这条规定,配合第二章"预防与应急准备"第十、十一条中国务院和省、自治区、直辖市人民政府制定、实施"突发事件应急预案",以及"突发事件应急预案"中应包含"(二)突发事件的监测与预警;(三)突发事件信息的收集、分析、报告、通报制度;(四)突发事件应急处理技术和监测机构及其任务"等内容的要求,再配合第四章"应急处理"第四十四条的规定:"在突发事件中需要接受隔离治疗、医学观察措施的病人、疑似病人和传染病病人密切接触者在卫生行政主管部门或者有关机构采取医学措施时应当予以配合;拒绝配合的,由公安机关依法协助强制执行.
"以上条款可以解析为,人民政府在突发事件应急预案中,可以将除了卫生行政机构、疾病预防控制机构和医疗机构之外的部门、机构、组织、个人纳入,并赋予其信息收集、分析的职权与任务.
综合以上分析可知,《传染病防治法》和《突发公共卫生事件应2020数字医疗:疫情防控新技术安全应用分析报告22急条例》给了人民政府、卫生行政部门、疾病预防控制机构、医疗机构非常强的信息收集、分析的授权.
人民政府可以在"突发公共卫生事件应急预案"中将信息收集、分析的权力再次授权给相关部门、机构、组织,这其中就可能包括公安部门、基层一线工作人员.