利用人工智能技術賦能已成為未來實現全生命周期健康管理的大勢所趨。然而 由於監管體係尚不完善、標準規範尚不統一、跨界融閤尚不深入等問題 怕子孫後代信息被公開，九成美國人不願公開基因數據！代錶建言健康隱私安全 - 趣味新聞網

利用人工智能技術賦能已成為未來實現全生命周期健康管理的大勢所趨。 然而，由於監管體係尚不完善、標準規範尚不統一、跨界融閤尚不深入等問題，嚴重妨礙瞭人工智能在健康管理領域的應用。全國人大代錶、中國科學院上海營養與健康研究所所長李林建議，破除隱私安全與數據共享障礙，推動人工智能賦能健康管理。

“數據安全保障尚缺乏具體舉措，阻礙數據共享。”李林認為，人工智能技術的應用依賴於數據的開放共享，當前對數據安全的擔憂阻礙數據的開放與共享。包括因隱私安全問題不敢、不願共享，因數據標準問題不能、不可互聯互通，因跨界難不便、不易融閤。

曆史上發生過多起醫療健康大數據泄露所引起的安全事件，在非營利組織身份盜竊資源中心跟蹤的所有行業中，醫療健康行業的泄露記錄和敏感記錄數量位居第二。除瞭因數據丟失而直接導緻的個人信息泄露，數據挖掘分析不當、匿名與去標識化不充分等因素也會間接導緻此類問題，造成基因歧視等不良現象。據哈佛大學的一項調查顯示，92%的美國人之所以不願意公開基因數據，是因為子孫後代的信息都有可能被公開。

李林認為，盡管我國在《數據安全法》《個人信息保護法》《人類遺傳資源管理條例》等法律條文中已經提及並重視對個人健康管理數據的保護，但目前仍缺乏落地的數據安全分層分級規範及風險評估。

在李林看來，健康數據的匯交共享與互聯互通是全球性的難題，需要統一標準使健康數據能夠充分利用，我國目前也尚未形成統一健康數據標準，一些行業協會等已製定的數據標準推廣力度也不足。因此，現階段健康管理終端産品多樣且自成體係，采集到的健康數據和人體生理指標在不同機構與平台中難以實現無縫銜接，從而導緻數據資源分散、重復、孤立，造成數據孤島現象。

“融閤問題勢在必行，復閤人纔求之難得。”李林錶示，目前，人工智能與健康管理領域依然麵臨學科建設不夠完備、跨學科專業人纔儲備短缺、跨界閤作等問題。尤其是以跨界為特點的人纔極度匱乏，兼具生命健康研究和人工智能與數據算法背景的人纔數量質量遠不能滿足需要，這是提速人工智能與健康管理融閤的關鍵障礙。

人工智能在健康管理領域作用巨大，如何來破除隱私安全的擔憂？李林建議，完善政策法規與數據安全分級，保護個人數據隱私。填補法律空白，齣台健康數據管理相關的專門法律條文。明晰數據權限，對於需要嚴控的健康管理數據，應在法律條文中清晰界定其所有權、采集權等權限範圍，基於數據重要性和敏感性構建安全訪問的分類分級體係。

同時，促進數據標準統一，保障數據互聯質量基礎。加大人纔培養引進與跨界協同閤作，加強領域深度融閤能力。鼓勵高校與科研機構、人工智能企業和健康數據管理機構的三方跨界交流與閤作，開展協同創新攻關。