健康医疗大数据信息安全体系研究
医疗健康大数据的安全与隐私保护
医疗健康大数据的安全与隐私保护随着科技的不断发展，医疗健康大数据已成为一个不可避免的趋势。
然而，随着个人健康信息日益重要和涉及个人隐私，其安全和隐私保护也成为了一个备受关注的问题。
本文将就医疗健康大数据的安全和隐私保护问题进行探讨和分析。
医疗健康大数据到底是什么？医疗健康大数据指的是具备分析，管理和应用数据等功能的信息。
这些数据可以用于疾病预测，药品研发，人口统计和健康管理等方面的应用，是医学和健康领域极其有价值的资产。
在医疗健康大数据中，包括个人的健康信息，如姓名、年龄、病史、药品处方等数据。
这些数据一旦遭到泄露或被滥用，将会对个人隐私造成严重威胁。
医疗健康大数据的安全问题随着医疗健康大数据的广泛应用，数据泄露和黑客攻击的潜在危害日益严重。
医院和医疗机构面临着很大的压力来保护“敏感”信息。
一些活动家和犯罪分子可能会尝试通过突破数据系统，获取个人健康数据并进行犯罪活动。
因此，保护医疗健康大数据非常重要。
医院和机构应该有足够的技术和安全措施来确保数据的安全。
一些可能的安全措施包括：- 使用强密码来保护账户信息- 转移数据必须经过身份验证- 实时监控数据系统来检测可疑活动除此之外，超级管理员可以通过技术措施和访问日志监控人员的操作，发现有恶意行为的人。
医疗健康大数据的隐私问题与医疗健康大数据相关的个人健康信息较多，因此在使用这些数据时要注意隐私问题，避免不当使用导致患者相关的个人隐私信息泄露。
为了确保医疗健康大数据的隐私问题得到解决，需要考虑以下措施：匿名化和去识别化这种方法包括删除与个人相关的信息以避免识别出受试者信息等。
其中匿名化是指通过隐去或修改一些信息来避免识别。
而去识别化是指彻底剥离数据与人的关联性，以保护受试者的隐私。
数据访问控制这种控制方法是指只有授权人员可以访问某些具体的个人健康信息。
对数据的操作和访问只能在授权用户的监督下进行，并且应由相应部门严格及时监控。
特殊用途授权特殊用途授权可以限制特定人员或部门的数据访问能力。
医疗健康大数据的隐私保护问题分析
医疗健康大数据的隐私保护问题分析随着信息技术的快速发展，医疗健康大数据的应用正逐渐成为医疗领域的热点话题。
医疗健康大数据的利用可以为医疗机构提供更好的疾病预防和诊断的能力，推动医疗行业的进步。
然而，与此同时，医疗健康大数据的隐私保护问题也亟待解决。
本文将从医疗健康大数据的搜集、处理和使用三个方面，对其隐私保护问题进行分析。
首先，医疗健康大数据的搜集涉及患者的个人隐私信息。
在搜集这些数据时，必须确保患者同意并充分保护其个人隐私。
然而，实际中存在许多问题。
一方面，一些医疗机构在收集患者健康数据时，缺乏充分的信息安全措施，容易导致患者隐私信息的泄露。
另一方面，一些患者可能并不了解自己的隐私权，对个人信息保护的重要性缺乏认识。
因此，医疗机构需要提高信息安全意识，加强数据搜集过程中的隐私保护措施，并加强对患者的隐私权教育。
在医疗健康大数据的处理过程中，数据的匿名化和去标识化是重要的隐私保护手段。
公开发布的医疗数据应该经过合理的处理，以保护患者的隐私。
然而，匿名化并不能完全保证数据的隐私安全。
研究发现，利用高级技术手段，匿名化的数据很容易被重新识别出来，从而导致患者隐私的泄露。
因此，在数据处理过程中，医疗机构需要采用更加先进的隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，来加强数据的隐私保护。
此外，医疗健康大数据的使用也涉及到患者隐私的保护问题。
医疗机构在使用大数据分析时，应确保只使用匿名化的数据，并严格限制数据的使用范围。
同时，医疗机构也需要建立完善的访问控制机制，只允许授权人员访问和使用医疗数据，以防止数据被滥用或非法获取。
此外，医疗机构还需要对数据分析过程进行监管，确保数据的使用符合道德和法律规定，严禁将数据用于商业目的或违法活动。
综上所述，医疗健康大数据的隐私保护问题是一个关乎患者权益和社会伦理的重要议题。
医疗机构应加强信息安全和隐私保护意识，加强对患者隐私权的教育和保护，建立完善的数据保护机制，遵守相关法律法规，以确保医疗健康大数据的合法、安全和可信使用。
医疗大数据环境下的信息安全管理研究
医疗大数据环境下的信息安全管理研究第一章绪论信息化已经成为医疗领域改革发展的重要方向，医疗大数据作为信息化的重要体现，得到了广泛的应用。
然而，随着医疗大数据应用规模扩大，相应的信息安全问题也随之增加，如何保障医疗大数据环境下的信息安全成为了当前亟待解决的问题。
本文将从医疗大数据的特点和安全风险入手，探讨医疗大数据环境下的信息安全管理研究。
第二章医疗大数据的特点与安全风险2.1 医疗大数据的特点医疗大数据指的是大规模的医疗信息数据，包括病历、检查结果、手术记录、诊断报告等。
与普通数据相比，医疗大数据具有以下特点：（1）分散性：医疗数据来源分散，包括医院、诊所、药店等，数据存储在不同的系统中，数据量庞大。
（2）复杂性：医疗数据来源多样，包括电子病历、影像数据、医保数据等，不同的数据来源之间存在关联性。
（3）多维性：医疗数据包含多维度信息，例如患者基本信息、病史、症状、检查结果、诊断、治疗方案等。
2.2 医疗大数据的安全风险医疗大数据的应用使得医院以及其他数据来源成为了信息安全的风险源。
医疗大数据存储了患者的隐私信息，如姓名、身份证号、电话、住址等，一旦泄露会对患者造成隐私泄露和财产损失，对医院和其他数据来源也会带来法律责任。
医疗大数据的安全风险主要包括以下几个方面：（1）网络攻击：医疗系统中的计算机、网络等设备面临着来自网络黑客的攻击，攻击手段多样，包括病毒、木马、恶意软件等，危害严重。
（2）内部泄露：医院内部员工可能存在意外泄露或者恶意泄露患者隐私信息的情况，造成严重后果。
（3）数据管理不当：包括对医疗数据的安全存储、备份、传输等环节管理不当导致的数据损失、泄露等问题。
第三章医疗大数据信息安全管理研究3.1 医疗大数据信息安全管理的现状当前，我国医疗大数据信息安全管理尚处于起步阶段，医院及数据来源对于信息安全的认识不够重视，安全管理措施匮乏。
部分医院仅仅是针对原有的数据系统添加了访问权限限制以及硬件加密等简单的措施。
医疗健康行业中的大数据分析
医疗健康行业中的大数据分析在当今信息社会中，数据已经成为了一种非常重要的资源，尤其是对于医疗健康行业而言，数据的重要性更加凸显。
因为医疗健康行业可能涉及到患者的病历、疾病病情的监测、药物的研发以及医疗机构的管理等等方面，而这些方面都需要大量的数据才能够得到更好的解决方案。
今天本文谈论的便是医疗健康行业中的大数据分析，以及它在医疗健康领域中的应用和前景。
一、大数据分析在医疗健康领域中的应用1. 临床医学方面在临床医学方面，医院会靠着收集病人的病历、各种医疗相关的数据等来分析患者的病情和掌握疾病的趋势。
对于临床医学有比较重要的数据，包括病人的病情，检验结果等等。
当我们挖掘这些数据时，我们可以发现许多细节，甚至是可能被人们忽视的细节，这些细节以及其中的模式、趋势等信息，对于医生的诊疗有非常重要的参考意义。
2. 疾病预测方面通过收集大量的疾病数据，我们可以比较有效地发现病情的规律及疾病的趋势，并且将这些信息提供给医生以及医疗机构。
不仅如此，大数据分析在疾病预测方面也是可以做到非常不错的。
比如说通过分析社交媒体上的搜索关键词或者是其他网络留言等信息，可以发现一些可能患有某种疾病的人群，以便针对这些人进行预防或者救治。
3. 药物研发方面而从药物研发方面来看，我们知道药物实验虽然能得到一个结果，但是它必须要通过大量的人体实验来证实，而实验结果会受到许多方面的影响，从而导致实验结果不准确。
因此，将大量的病历数据和化学式数据进行整合，然后在计算机上模拟出多种情况，从而可以大大提升药物的成功研制率。
二、如何保障医疗大数据在医疗健康行业中，大数据的研究和应用非常受到关注，有的病院和企业更是将对该领域的研究和应用视为企业发展的重要方向，以此为突破口。
但是，由于医疗大数据的特殊性，在存储、处理、分析等方面，必然会涉及到病人个人的隐私问题，因此如何保护医疗大数据，避免病人隐私泄露，成为了医疗健康行业中必须要面对和解决的一个难题。
健康医疗大数据标签体系构建方法研究
—管理doi:l0.3969/j.issn.1672-5166.2021.02.08健康医疗大数据标签体系构建方法研究王霞①徐向东牡周光华②杨皓①张宇希②文章编号：1672-5166(2021)02-0189-05中图分类号：R-34；TP311.13文献标志码：A摘要在界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上，以国家全民健康保障信息平台为应用场景，分析了健康医疗大数据用户的类别及其信息需求，提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的设计方法，以及标签命名和取值的标准化原则，搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构，研究结果能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。
建立健康医疗大数据标签体系，不仅能够提升用户利用数据资源的效率，而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用，支持科学管理与循证决策。
关键词健康医疗大数据数据标签标签体系Research on the Construction Method of the Tag System for Health Care Big DataWANG Xia,XU Xiangdong,ZHOU Guanghua,YANG Zhe,ZHANG YuxiDepartment of Health Statistics,Faculty of Preventive Medicine,Air Force Medical University,Xi'an710032, Shaanxi,ChinaAbstract Based on the definition of health care big data tag related concepts,taking the national health insurance information platform as the application scenario,this study analyzes the categories of health care big data users and their information needs,puts forward the classification framework of health care big data tag system,the design method of tag dimensions and tags,as well as the standardization principle of tag naming and value,and builds the basic architecture of the tag management system.The research results can provide appropriate methodological guidance for the construction of data tag system in this field.The establishment of health care big data tag system can not only improve the efficiency of users'utilization of data resources,but also facilitate the deep application of machine learning and data mining algorithm,and support scientific management and evidence-based decision-making.Keywords health care big data;data tag;tag system基金顶目：国家自然科学基金面上顶目《□生统计大数据标准化关键技术研究》(顶目编号：81673269),国家口生健康委统计信息中心顶目《健康医疗数据标签体系构建方法研究》(顶目编号：20190302)①空军军医大学预防医学系口生统计学教研室，陕西省西安市，710032②国家口生健康委统计信息中心，北京市，100810作者简介：王霞(1969—),女，博士，副教授；研究方向：口生信息标准化与口生统i+；E-mail：****************.cn通信作者：徐向东(1968—),女，本科，处长，研究员；研究方向：健康医疗信息it；E-mail：************.cn△通信作者189©@中国卫生信息管理/CHINESE JOURNAL OF HEALTH INFORMATICS AND MANAGEMENT0引言健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源［11,如何提升对健康医疗大数据的治理能力，发挥"数据力”的价值是当前面临的重要议题间。
基于大数据技术的医疗健康管理系统优化研究
基于大数据技术的医疗健康管理系统优化研究篇一：基于大数据技术的医疗健康管理系统优化研究,正文如下:随着人口老龄化和医疗技术的进步,医疗健康管理系统的重要性越来越受到重视。
传统的医疗健康管理系统存在很多不足之处,例如数据收集不完整、数据分析能力不足、医疗资源浪费等。
而基于大数据技术的医疗健康管理系统则可以解决这些问题,提高医疗资源的利用效率和服务质量。
本文将探讨基于大数据技术的医疗健康管理系统优化的研究意义和现状,以及存在的问题和解决方案。
一、研究意义传统的医疗健康管理系统存在许多问题,而基于大数据技术的医疗健康管理系统则可以解决这些问题。
首先,大数据技术可以提高医疗健康管理系统的数据收集和分析能力,更好地掌握患者信息,为患者提供更精准的医疗服务。
其次,大数据技术可以提高医疗健康管理系统的效率和响应速度,缩短患者的等待时间,提高医疗服务的质量。
最后,大数据技术还可以为医疗健康管理系统提供可视化分析工具,帮助医生更好地了解患者的健康状况,为患者提供更个性化的医疗服务。
基于大数据技术的医疗健康管理系统优化研究可以进一步促进医疗健康管理系统的发展,提高医疗服务的质量和效率。
二、现状和存在的问题目前,基于大数据技术的医疗健康管理系统已经得到了广泛的应用,但是仍然存在一些问题。
首先,大数据技术的应用需要大量的数据支撑,但是现有的数据质量往往不够高,难以满足医疗数据分析的需求。
其次,现有的医疗健康管理系统往往缺乏与医疗机构内部的信息化系统整合,导致数据的互联互通和信息共享困难。
最后,现有的医疗健康管理系统的用户体验往往不够友好,难以满足患者和医生的需求。
针对这些问题,需要进一步研究和解决。
例如,可以通过建立数据质量控制机制来提高现有数据的质量;可以通过建立信息共享平台来提高医疗健康管理系统的互联互通和信息共享能力;可以通过改善用户体验来提高医疗健康管理系统的实用性和易用性。
三、解决方案为了解决这些问题,需要采取以下措施:1. 建立数据质量控制机制。
医疗健康大数据隐私保护的研究
医疗健康大数据隐私保护的研究近年来，随着医疗科技的不断发展和普及，医疗健康领域的数据量也不断增加。
这些数据包含着我们的个人隐私信息，如何保护这些数据的隐私成为一个重要的话题。
本篇文章将会进行医疗健康大数据隐私保护的探讨。
一、医疗健康大数据的含义医疗健康大数据指的是在医疗健康领域中，由一系列不同来源，包括医院、药厂、保险公司、政府部门以及患者等，生产和收集的大量数据。
这些数据不仅包括患者的病历和诊断结果等医学数据，还包括基因组信息、生化信息、数字影像信息等。
这些数据有助于医疗领域的科学研究以及治疗、预防等方面的进步。
二、医疗健康大数据的应用医疗健康大数据具有重要的应用价值。
首先，在医学研究方面，大数据的应用将医学研究推向新的高度。
其次，在临床医学上，大数据可以为医务人员提供更加准确的诊断和治疗方案，使得治疗效果得到大大提升。
此外，大数据还可以为医疗机构和病人提供更好的医疗保障和保险服务。
三、医疗健康大数据的隐私保护然而，医疗健康大数据中包含了许多个人隐私信息，如何保护这些数据的安全和隐私成为一个重要的问题。
在隐私保护方面，我们可以从以下几个方面考虑。
1. 数据加密保护数据加密是目前最基本、最普遍的数据隐私保护方法之一。
通过加密技术，将数据进行加密，并将密钥只提供给授权的人员，从而保障数据的安全。
2. 数据共享控制数据共享控制是指通过一些策略和机制，控制数据共享者的访问权限，达到保护数据安全和隐私的目的。
这种措施是保护大数据及其隐私的有效手段。
3. 隐私合规评估针对医疗健康大数据的隐私保护，有必要进行隐私合规评估。
隐私合规评估是针对医疗健康大数据隐私保护方面的一种风险评估。
通过审计、监控、协同等一系列风险管控措施，来达成医疗健康大数据隐私的有效保护和管理。
四、医疗健康大数据隐私保护存在的问题与挑战医疗健康大数据隐私保护既存在问题，也存在挑战。
以下是一些典型的问题和挑战：1. 数据共享控制的问题在数据共享控制方面，如何设定恰当的共享权限，防止未经授权的人员和机构访问，保障数据的私密性及完整性是一个重大的问题。
医疗健康大数据的安全与隐私保护
医疗健康大数据的安全与隐私保护近年来，随着技术的进步和医疗健康领域的发展，医疗健康大数据扮演着越来越重要的角色。
医疗健康大数据的积累和分析对于医学研究、疾病预防、临床决策等方面起到关键作用。
然而，随之而来的问题是个人隐私和数据安全的担忧。
本文将探讨医疗健康大数据的安全与隐私保护问题，并提出相应的解决方案。
一、医疗健康大数据安全性的挑战1. 数据泄露风险医疗健康大数据中可能包含敏感个人信息，如病历、基因数据、生活习惯等。
一旦这些数据泄露，会给个体隐私带来巨大风险，可能被用于非法用途，导致个人信用受损、身份盗用等问题。
2. 数据完整性和可靠性医疗健康大数据的完整性和可靠性对于医疗决策的准确性至关重要。
然而，大数据的采集、存储和传输过程中可能受到黑客攻击、数据篡改等问题的影响，导致数据的完整性和可靠性受损，从而影响医疗决策的准确性。
二、医疗健康大数据安全与隐私保护的对策1. 数据加密与脱敏在医疗健康大数据的采集和传输过程中，采用数据加密技术可以有效防止黑客攻击和信息泄露。
同时，对于涉及个人隐私的数据，还需要进行脱敏处理，将个人身份信息去标识化，以保护个体隐私。
2. 访问控制与权限管理建立健全的访问控制机制和权限管理系统是确保医疗健康大数据安全的重要手段。
只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据，同时需要对不同的用户设置不同的权限，以最大程度地保护数据安全和个人隐私。
3. 数据备份与灾难恢复对于医疗健康大数据来说，数据备份和灾难恢复机制非常重要。
通过定期备份数据，并建立完备的灾难恢复计划，可以在数据丢失或灾难发生时，及时恢复数据，保障医疗服务的连续性和数据安全。
4. 法律与监管制定相关法律法规和政策，加强对医疗健康大数据的监管是确保数据安全与隐私保护的关键。
政府、医疗机构和科研机构等应该共同努力，制定和执行相关的隐私保护政策和安全标准，保护患者和数据分享者的权益。
结论医疗健康大数据的积累和分析为提升医疗服务的质量和效率提供了巨大支持，但在实现这一目标的同时也面临着安全性和隐私保护的挑战。
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健康医疗大数据信息安全体系研究1 绪论1.1 概述对健康医疗大数据的信息安全体系进行研究，从信息安全目前面临的问题和如何解决信息安全问题两个方面入手，讨论如何构建健康医疗大数据信息安全体系，得出相关的结论。
健康医疗大数据的良好利用，对整个健康卫生领域的发展是非常有帮助的。
有一个完善的信息安全体系是保证良好利用的前提。
一个健全的信息安全体系，才可以让健康医疗大数据更好地提高医疗服务的水平，造福社会。
一个健全的信息安全体系可以增强医疗健康大数据技术保障能力，有利于信息安全基础性工作，加快医疗健康大数据安全软硬件技术产品研发和标准制定，提高医疗健康大数据平台信息安全监测、预警和应对能力。
在平衡创新发展与信息安全关系的同时，有利于建立医疗健康大数据安全管理规则、管理模式与管理流程，引导医疗健康大数据安全可控和有序发展[1]。
信息安全体系由一组相互关联、相互作用、相互弥补、相互推动、相互依赖、不可分割的信息安全保障要素组成。
一个系统的、完整的、有机的信息安全体系的作用力远远大于各个信息安全保障要素的保障能力之和。
在此框架中，以信息安全策略为指导，融和了安全技术、安全风险管理、安全组织与管理和运行保障4个方面的安全体系，以此达到系统可用性、可控性、抗攻击性、完整性、保密性的安全防护目标1.2国内外研究现状1.2.1 国外研究现状作为走在信息安全研究前列的大国，美、俄、日等国家都已制定自己的信息安全发展战略和计划，确保信息安全沿着正确的方向发展。
2000年初美国出台了电脑空间安全计划，旨在加强关键基础设施、计算机系统网络免受威胁的防御能力。
2000年7月日本信息技术战略本部及信息安全会拟定了信息安全指导方针。
2000年9月俄罗斯批准了《国家信息安全构想》，明确了保护信息安全的措施。
英国国家医疗服务体系在2016年7月份决定停止care.data健康医疗大数据平台的决定，信息安全得不到保障是关闭的重要原因之一。
《对数据安全、同意和选择退出的审查》是由英国“国家健康和医疗数据守护者”发布。
2015年9月，英国卫生大臣也委托其与英国医疗治疗委员会紧密合作，共同提出新的数据安全标准、测评数据安全合理的新方法，以及获取同意共享数据的新模式[2]。
为了应对信息安全问题，很多国家从立法、制度、技术三个方面推出了相应的应对策略，制定国家大数据战略。
美国、英国、法国、日本等发达国家均将大数据视为强化国家竞争力的关键因素之一，非常重视数据安全体系建设方面的研究。
国外比较成熟的关于信息安全体系建设的研究主要是关于服务信息化建设，提高对信息安全的认识，全面推行安全等级保护，定期进行信息系统安全风险评估以及安全加固，加强人才队伍建设。
实施信息安全保护工作过程中应该注意的是明确要保护的目标，建立信息安全管理保障体系，加强信息安全意识和管理能力。
ISO的安全体系结构主要内容：①安全服务:包括认证服务、访问控制、数据保密服务、数据完整性服务和抗抵赖服务;②安全机制:ISO安全体系结构中定义了一些安全机制.包括加密机制、数据签名机制、访问控制机制、数据完整性机制、鉴别交换机制、业务流填充机制、路由控制机制、公证机制等;③安全管理:其重要内容是实施一系列的安全政策，对系统和网络上的操作进行管理，包括安全服务管理和安全机制管理[3]。
大数据的发展加速数据量的增多、大数据技术及应用的更新，但是，大数据涉及的相关技术还不太成熟，软件及硬件漏洞时有发生。
同时，大数据外在所处的网络环境高度开放，使用人员多并且复杂[4]。
同时，已有的针对网络安全建立的相关法律法规相对缺乏，全社会对于网络安全确保也缺乏足够重视。
数据安全问题及隐私泄露问题体现的尤为明显。
信息安全体系的建设，应该根据健康医疗大数据的业务方面的信息安全为导向，对业务进行拆分，根据不同的层次制定相应的信息安全体系的组成部分。
技术安全是保障，运营过程的是载体，来支撑所要建设的信息安全体系。
在信息安全体系建设的过程中应该注意技术，运营和管理之间的协同作用，使这些方面紧密结合，确保安全措施可以落实到位。
虽然，采取很多措施，努力建设一个完善的信息安全体系，但是仍然会有各种各样的信息安全问题的出现。
信息安全体系建设，不可能完全消除这些问题，关键是在于如何发现问题，规避风险，解决问题。
在建设信息安全体系的过程中应该通过必要的风险评估，运用科学的方法和手段，尽可能准确地发现体系中存在的信息安全问题，发现系统的脆弱点。
针对所得到结果，可以指定相应的安全策略，尽可能降低风险所带来的损害，控制在可接受的范围之内，最大限度地保障信息的安全性。
通过信息安全体系的建设，可以完善体系，弥补体系中存在的问题，提出解决方案，解决问题。
1.2.2 国外研究现状在2016年7月16日，有媒体报道了在我国30个省份的至少有275名艾滋病病人信息遭到了泄露。
由于此事件，疾病预防与控制部门已经向公安部门报案，世界卫生组织驻华代表和联合国艾滋病规划署驻华部门联合发表声明，希望我国可以加强现在的信息系统的安全性，防止再发生此类事件。
国家卫生计生委在北京举行了一场研讨会，主要是为了学习6月份国务院下发的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》。
研讨会的主题是数据安全和隐私，强调医疗大数据在数据安全有保障的情况下，才能有好的发展，才能发挥健康医疗大数据的功能，在这份意见指导书里面，“安全”一词出现了33次，可见重视程度。
2013年的时候，国家卫计委发布了《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，提出了在十三五规划期间努力建设全国人口健康信息化平台。
这个平台里面包含了十几亿人的健康方面的各种信息，这些信息是有隐私性质的，在数据保密方面要求是很高的。
不过，目前我国在这方面的状况是让人很担忧的，整个卫生领域的安全态势是很不乐观的。
医疗卫生机构数据安全能力和防范意识差，极易导致数据泄露。
在信息使用传递过程中发生的泄露，可能包括科学研究过程、区域信息平台数据交互过程等，尽管使用了基于角色访问控制技术和部分加密技术，但在信息安全和隐私保护等方面仍存在较大问题。
我国在卫生行业发展的初级阶段时，由于国家国情，体制，管理方面等的原因。
信息安全没有得到足够的重视，缺乏有力的安全保护措施和审计办法。
同时，整个卫生行业的人普遍存在信息安全意识过于薄弱的情形。
由于这方面数据量的急剧增长，各系统之间的数据方面的交叉，国家有关部门也发布了相关的文件来指导信息安全方面的工作，信息安全是需要被高度重视的。
大数据安全体系问题目前体现在四个方面：⑴由于大数据是处于网络环境，网络环境相对比较开放，大数据比较容易受到攻击；⑵非结构化数据在存储方面具有新要求；⑶安全风险随着技术发展而呈明显增加的趋势；⑷从事相关行业的人员在技术方面和信息安全保护意识方面比较薄弱完善的医疗健康大数据安全体系应包括安全技术和管理制度两个方面[5][6]。
在建设的过程中应该：⑴确立范围、⑵进行风险评估、⑶规划体系建设方案、⑷信息安全体系建设及后期维护[7]。
同时可以进行分层保护、分区域保护、分等级保护。
[8]在技术方面要求达到“进不来、拿不走、看不懂、改不了、跑不了”。
要增强医疗健康大数据技术保障能力。
加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，大力推广国产密码算法应用。
同时可以很好的利用信息的等级保护。
所谓信息安全等级保护，指的是将各种不同的信息，按照信息的性质，重要性等方面进行等级的划分。
按照等级的不同进行不一样的信息安全保护，对不同等级的信息安全事件有不同等级的应急处理机制。
加强大数据安全的措施：⑴采用大数据存储安全策略⑵采用大数据应用安全策略⑶采用大数据管理安全策略；⑷采用信息的等级保护[9]。
建设信息安全体系应该重视技术和管理方面。
信息安全体系的技术方面的建设过程中应该以信息安全策略和信息安全风险管理结果为指导，从硬软件系统的防护，网络方面的防护，应用方面的防护，物理方面的防护等多个方面出发。
充分利用目前已经成熟的信息安全方面的技术，产品和相关理论等，建立一个各个方面之间相互协助的信息安全技术方面的体系。
信息安全体系的管理方面是由若干个安全管理类组成，包括信息安全策略与制度管理、组织机构与人员管理、设备和信息环境安全管理、系统和主机安全管理，数据加密安全管理以及网络和通信方面安全管理等。
信息安全体系的管理方面是一个复杂的过程，需要多方面多层次之间的协作。
可以通过安全策略，安全组织，安全运行和安全技术来建设信息安全体系。
安全策略:明确信息安全工作目的、信息安全建设目标、信息安全的管理意图等，是信息安全各个方面所应遵守的原则方法和指导性策略。
安全组织:是信息安全体系框架中最重要的安全管理策略之一，明确了大学信息安全组织体系及各级组织间的土作职责，覆盖安全管理制度、安全管理机构和人员安全管理三个部分。
安全运行:是信息安全体系框架中最重要的安全管理策略之一，是维持信息系统持续运行的保障制度和规范。
主要集中在规范信息系统应用过程和人员的操作执行，该部分以国家等级保护制度为依据，覆盖系统建设管理、系统运行管理两个部分。
安全技术:是从技术角度出发，落实大学组织机构的总体安全策略及管理的具体技术措施实现，是对各个防护对象进行有效的技术措施保护;安全技术注重信息系统执行的安全控制，针对未授权的访问或误用提供自动保护，发现违背安全策略的行为，并满足应用程序和数据的安全需求。
安全技术包含通信网络、计算环境、区域边界和提供整体安全支撑的安全支撑平台。
该部分以国家等级保护制度为依据，覆盖物理层、网络层、主机层、应用层和数据层五个部分。
我国在卫生行业发展的初级阶段时，由于国家国情，体制，管理方面等的原因。
信息安全没有得到足够的重视，缺乏有力的安全保护措施和审计办法。
同时，整个卫生行业的人普遍存在信息安全意识过于薄弱的情形。
由于这方面数据量的急剧增长，各系统之间的数据方面的交叉，国家有关部门也发布了相关的文件来指导信息安全方面的工作，信息安全是需要被高度重视的。
健康医疗大数据信息安全体系的建设是很有必要的。
2 健康医疗大数据信息安全体系影响因素在建设信息安全体系的过程中，应该对所在网络环境的内部与外部的各种风险进行分析，制定出与网络环境相符的安全策略和安全目标。
注重技术方面与管理方面的联系，形成符合健康医疗大数据网络环境的合理、完善的信息安全体系。
信息安全体系建设有很多的影响因素。
2.1实体因素2.1.1 硬件问题：运行健康医疗大数据计算机的有关部件，内存和硬盘等。
2.1.2 电源问题：机房是信息存储很重要的部门，在系统突然失去供电的情况下，存储器中的部分数据可能会丢失，对信息安全产生威胁。
所以应该加强多电源方面的改进。
可以采用多种供电方法。
当电源出现问题时可以有其他的电源供系统使用，当问题得到解决后，再切换到开始的供电方式。