一、市场热点. 3

1、2017中国国际大数据产业博览会在贵阳隆重举办... 3

2、未来一张社保卡享102项福利，超10亿人受益... 13

二、企业动态. 23

1、数据至上、业务安全—东软发布2017年医疗行业信息安全调查报告... 23

2、苹果正在研发AI专用芯片，以应对无人车和增强现实... 25

三、投资并购. 28

1、数极客获580万元天使投资，打造简洁高效用户数据分析平台... 28

2、Viz获750万美元种子轮融资，用AI技术帮助中风患者紧急治疗... 30

3、微软钟情以色列安全公司，再以1亿美元收购Hexadite. 31

四、大咖观点. 32

1、孟群：大健康、大数据、大融合、大发展... 32

五、案例分享. 42

1、大数据安全实践案例... 42

一、市场热点

2017中国国际大数据产业博览会在贵阳隆重举办

由国家发改委、工信部、网信办及贵州省人民政府共同主办的2017中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”) 于5月25日-28日在贵阳隆重举办,贵阳数博会作为全球首个大数据主题博览会，已连续成功举办了两届。数博会秉承“国际化、专业化、高端化、可持续化、产业化”的核心理念，旨在为全球范围大数据领域专业人士和企业提供行业前沿资讯、热点动态以及合作交流平台，促进大数据行业的技术发展和应用。

此次2017数博会以“数据创造价值 ，创新驱动未来”为主题。突出“全球视野、国家高度、产业视角、企业立场”，坚持“国际化、专业化、高端化、产业化、可持续化”的原则，围绕“同期两会、一展、一赛及系列活动”，举办了开幕式、高峰对话会和电商峰会，以及论坛77场、展馆发布31场、新闻发布12场、系列活动15场。来自全球各地的大数据业界高管精英、专家学者，科研机构、咨询机构、中小企业负责人和创新创业者，累计超过5万人参加活动，论干结合，论得精彩、干得实在。截至目前，本届数博会共对接企业1479家，其中，500强企业112家；达成签约意向项目235个，意向金额256.1亿元；签约项目119个，签约金额167.33亿元。本届数博会的规模、影响、成果都创出了新高。

一、党中央、国务院对此次活动高度重视，给予了极大的关心关怀

中共中央政治局常委、国务院总理李克强发来贺信，代表中国政府对2017中国国际大数据产业博览会的举办表示祝贺，向与会代表表示欢迎，并预祝数博会取得圆满成功。中共中央政治局委员、国务院副总理马凯出席开幕式并做重要讲话，为贵州大数据发展指明了方向。贵州省委书记、省人大常委会主任陈敏尔致辞。工业和信息化部部长苗圩宣读李克强总理贺信。贵州省委副书记、省长孙志刚主持开幕式。中国科学院院长白春礼发表演讲。国务院常务副秘书长丁学东，贵州省政协主席王富玉，国家创新与发展战略研究会会长、中央党校原常务副校长郑必坚，国家发展改革委副主任林念修，国家互联网信息办公室副主任庄荣文和国家有关部委负责同志出席开幕式。

二、嘉宾云集、共襄盛会

来自20多个国家和地区的参会嘉宾、专业观众近21000人参加活动。23位省部级领导出席相关活动。其他参加的名企名人有：阿里巴巴马云、腾讯马化腾、百度李彦宏等国内知名企业负责人164位；苹果、微软、谷歌、亚马逊、英特尔、甲骨文、IBM、戴尔、思科、高通、以太坊、新思科技、通用电气、通用汽车等世界500强企业、顶级互联网企业和大数据企业的全球高管146位；白春礼、邬贺铨、倪光南、沈昌祥、梅宏、郑建华等“两院”院士18位；北京大学、清华大学、复旦大学、香港中文大学等66所国内知名高校的负责人及专家学者165位；哈佛大学、麻省理工大学、斯坦福大学、耶鲁大学、伯克利大学等国外著名学府的专家35位；联合国开发计划署驻华代表处、美国全球移动通信系统协会（GSMA）、印度软件及服务业企业协会（NASSCOM）、日本贸易振兴机构、美国CSA研究院、世界经济论坛、印度国家信息学院等知名行业协会及研究机构的负责人66位。

三、高峰对话，引领了潮流

本届数博会举行的一场开幕式和五场高峰对话已取得圆满成功。开幕式内容突出国家大数据战略，注重科技前沿探索，注重运用大数据手段促进传统产业转型升级和实体经济融合发展。针对最新行业发展趋势，我们围绕核心嘉宾举办了“智能制造”“机器智能”“区块链”“工业大数据与人工智能”“数字经济”5场高峰对话会，达到了推动思想碰撞、创新思维的效果。峰会设置既突出话题引领、又注重嘉宾参与感，吸引了全球各地大数据业界的高管精英和专家学者、科研机构等的广泛关注，得到了与会嘉宾的高度评价。

四、专业探讨、精彩纷呈

本届数博会围绕国家大数据试验区交流、数字经济、区块链开启价值互联网时代、数字安全与风险控制、数据共享与开放、人工智能、智能制造7大版块，共举办了77场论坛。组委会统一主办和支持承办的论坛55场，电商论坛9场，贵州省各市（州）策划举办的外场论坛13场。涉及承办机构364家，其中，加州大学伯克利分校、印度软件与服务业协会等31家国际机构和院校，国家信息中心、中国互联网协会、经济日报社等188家部门、机构、协会，百度、阿里巴巴、腾讯、高通、IDC等145家国内外企业。涉及的内容包括数字经济、数字治理、区块链主权管理、区块链技术、大数据安全、数据开放共享、人工智能、“一带一路”大数据人才、食品安全等，代表了行业的发展方向和最新热点，既涵盖了大数据技术与发展、机遇与挑战、趋势与未来等各领域，又对各细分领域进行了深入探讨。

五、前沿展示，增强了体验

本届数博会设专业展馆6个，6万平方米，参展企业共有316家，其中，国际企业51家，国际展位面积占45%，超过5万人次前来观展。1号馆至5号馆云集国内外知名领军企业、极富创造力的初创型企业以及专业型独角兽企业，6号展馆为VR、AR、AI特色主题体验馆，展出最新的VR、AR穿戴体验设备和终端体验项目。马凯副总理专场巡馆，重点考察阿里巴巴、富士康、海尔、戴尔、复旦大学、贵州大数据综合试验区、软通动力、茅台云商等企业，对展览会组织和展示内容高度评价。期间，举行了2017十大黑科技、大数据蓝皮书暨大数据发展指数、贵阳主权区块链联盟暨区块链技术蓝皮书等31场发布活动。

六、数据大赛，激发了活力

在数博会上，“数聚华夏 创享未来”中国数据创新行活动正式启动。活动由国家发改委、工信部、国家网信办共同指导，行业协会和8个国家大数据综合试验区共同参与组织。根据安排，活动自贵州首发，历时一年，将分别在贵阳、北京、上海等地举办中国国际大数据挖掘大赛、Sino Open Data Apps 中国开放数据创新应用大赛、中关村大数据日主题峰会、阿里云天池余震捕捉AI创新大赛等活动。通过应用创新开发竞赛等方式，引导和鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源，激发创新创业活力。

七、多方参与、好戏连台

在同期两会、一展、一赛的同时，还举办了系列活动。国家部委、外国驻中国领事馆、知名企业和贵州省主办，共举办活动15项。30多位国家部委领导和来自30个省（自治区、直辖市）以及100多个城市的央企、行业、媒体等3700余名嘉宾、8000余名专业观众参加。比如，在多方关注下，提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室成功揭牌。比如，国家发改委举办了国家大数据专家委启动大会暨国家大数据联盟成立大会，还举办了中国（贵州）数字丝路跨境枢纽港建设启动仪式。比如，英国驻成都总领事馆举办了英国嘉年华活动，美国驻成都领事馆举办了美国大数据交流会。比如，甲骨文、Dell、浪潮集团等还举办了多场企业活动。同时，为充分展示贵州大数据从风生水起到落地生根的全过程，我们还精心安排了10条大数据产业观摩路线、28个观摩点，累计观摩近300场、5000余人次。

八、立体宣传、扩大了影响

参会媒体共210家，1268人，其中，国外、台湾、香港媒体39家65人，中央媒体15家196人，网络媒体及新媒体70家290人。传统媒体高度关注，央视新闻联播、新华社、人民日报、经济日报、光明日报等给予积极报道。网络媒体全覆盖，人民网、新华网、新浪网、网易等十家网络进行了全网直播，共计1.49亿人次在网上进行了观看。据不完统计，仅数博会开幕当天，各渠道转载发布信息（开展直播）点击浏览（观看）量16.978亿余人次。境外媒体深度报道，包括美联社、路透社、共同社、法新社、德国商报等外国媒体和台湾中国电视台、中时电子报等39家媒体65人进驻数博会进行报道。香港凤凰卫视中文台、咨询台《凤凰时事直通车》《凤凰焦点新闻》播出数博会活动相关盛况，同时同步全球直播。社交媒体广泛传播，新浪微博、腾讯新闻等对数博会开幕进行了置顶报道，微信中针对数博会宣传片、嘉宾语录、展会黑科技等话题出现了高转载。海外社交媒体中，领英、脸书、推特等媒体均实现了覆盖，其中领英社交人群关注人群飚升至2万多。

对 “同期两会、一展一赛、系列活动”的部分活动介绍如下。

同期两会

中国国际大数据产业博览会：此次峰会以 “数字经济引领新增长” 为年度主题，同时围绕区块链、数据开放与共享、数据安全、人工智能、5G等热点板块，由业界知名企业和机构策划，与 40 场专题论坛共同打造大数据发展理论和实践的思想高地，推动我国大数据产业发展。

中国电子商务创新发展峰会：电商峰会把国家战略和电子商务相结合，围绕主题“聚合创新要素 赋能实体经济”，举办一个主论坛、八个分论坛、CEO沙龙及电商年度盛典等活动，邀请政府领导、企业家、专家学者及研究机构等人士发表演讲，并结合电商产业发展情况开展一系列前瞻性探讨，打造求真务实、紧贴时代脉搏、具有全球影响力的电商行业品牌盛会。

一展

贵阳国际大数据产业博览会：博览会围绕“国际水平、行业引领、专业平台”三大功能定位，广泛邀请国际顶级企业、国际组织、大数据专业企业参展。展览面积 6 万平方米，展馆设置大数据创新应用、大数据软件及服务、智能制造与信息产品、互联网创新应用、电子商务等版块，通过集中展示全球大数据的新技术、新产品、新成果和解决方案，搭建产业供需两端的对接平台。在展会期间，将组织相关发布、项目推介、路演活动。

一赛

本届数博会举办“2017数博会最佳大数据挖掘分析（工具）大赛”,此次大赛由中国电子学会、清华大学、贵阳市人民政府、贵安新区管委会、贵州省大数据发展管理局主办。

系列活动之一：工信部大数据案例集重磅发布

2017年5月25日，《2016大数据优秀产品、服务和应用解决方案案例集》在2017中国国际大数据产业博览会北广场专业发布区成功举办。贵州省人大常委会副主任李珉、工业和信息化部信软司副司长李冠宇、中国工程院院士邬贺铨、中国科学院院士梅宏、国家工业信息安全发展研究中心主任尹丽波、贵州省大数据发展管理局副局长娄松、贵阳市人大副主任张海涛、贵阳市科技局局长吴宏春等领导出席了发布会。

大数据案例集，由国家工业信息安全发展研究中心编著，由电子工业出版社在全国正式出版发行。案例集汇集了50个优秀案例，充分展示了部分先行先试的国内企业在大数据技术、产品、服务以及应用方面的经验和模式，以及取得的初步成效，涉及工业、政务、交通、医疗、金融近20个领域。大数据案例集代表着中国大数据产业发展的风向标，是大数据在我国由认知到应用的成果展现，是政府和企业实现数据驱动价值的重要参考，也是技术厂商研发和认知市场的权威指导，具有广泛的借鉴和推广意义。

2016年5月国家工业和信息化部开始面向全国范围广泛征集大数据优秀产品、服务和应用解决方案，总计达451个案例，经过评审专家组的多重严格评审，最终筛选出50个具备行业代表性和示范性的大数据优秀案例。在经过88.9%的淘汰率，数十名院士、专家的评审，东软RealSight大数据高级分析应用平台成功入围大数据优秀产品。该平台深度融合大数据高级分析技术，以及数十个行业的业务数据与领域知识，通过客户智能、物联网智能与运营智能三大系列产品组合，提供融合人、业务和物的高级数据分析服务，有效驱动企业更精准的客户洞察和运营优化。其中，客户智能包括行为分析、精准营销、个性化推荐等子产品平台，为企业提供数字营销解决方案，帮助企业更好地发现客户、了解客户和保留客户；物联网智能在实时数据采集的基础上，能够对软硬件设备运行环境进行全方位的综合监控分析、预测性维护和优化改进，帮助企业节省成本、降低风险、提升效率；运营智能则是为企业提供应用体验分析、应用性能保障、潜在风险规避等应用性能管理和风险管控解决方案，确保企业核心业务的正常运行。

系列活动之二：大数据协同安全技术国家工程实验室揭牌

5月26日，大数据协同安全技术国家工程实验室揭牌仪式正式举行。来自国家发改委、公安部、贵州省及贵阳市相关部门领导和参建各单位代表共同为实验室揭牌。

该实验室由360公司领头承建，将致力于研究大数据安全核心技术和进行产业示范，推动安全大数据共享服务和安全大数据基础设施服务建设，建立大数据安全技术标准和产业规范，推动产业发展，以解决我国大数据环境下所暴露出的数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题。

作为实验室的承建单位，360公司具有基于安全大数据资源和强大的大数据存储和计算能力，把机器学习应用于在流量分析中的安全威胁发现，而且在此基础上还建立了国内首个公开的威胁情报中心，采用机器学习的方法，在超过100亿样本库的基础上研发了全球首个人工智能杀毒引擎，这也是全球人工智能技术首次在杀毒领域的大规模应用。

随后，在贵阳市政府的指导下，四家实验室共同发布了“大数据城市网络安全指数”。该指数的提出，弥补了国内在城市网络安全指数研究方面的空白，通过系统、全面、整体性的研究分析，挖掘出城市网络安全建设的新规律，给出了研究过程中的新发现、新观点，对全国各个城市的网络安全建设提供了前瞻性、顶层性、适用性指导意见。

全国中心城市综合网络安全指数地域分布

系列活动之三：国家大数据专家咨询委启动大会暨国家大数据创新联盟成立大会

由两院院士、高校学者、企业界专家等组成的国家大数据专家咨询委员会2017年5月25日正式成立，将为我国大数据战略实施发展“保驾护航”。

国家大数据专家咨询委是此间在贵阳市举行的“２０１７中国国际大数据产业博览会”上启动的。

从启动现场了解到，专家咨询委将重点开展实施国家大数据战略相关重大问题的前提研究，为出台相关政策措施提供研究支撑，为大数据发展应用及相关工程实施提供决策咨询。

国家发展改革委高技术产业司副司长伍浩介绍，此前，国家发改委、工信部、中央网信办会同国家有关部门，对成立国家大数据专家咨询委员会进行了反复研究。经过促进大数据发展部际联席会议４６个成员单位联名推荐，将徐宗本院士、梅宏院士等１０余名专家吸纳到国家大数据专家咨询委，并设大数据应用组专家２０名，产业组、安全组专家各１０名。

国家大数据创新联盟正式成立。

据悉，2016年，国家发改委组织实施大数据领域创新能力建设专项，批复14个国家工程实验室，集聚了国内大数据领域最优秀的企业和科研院所，包括中兴、浪潮、曙光等一流软硬件厂商，清华、北大、中科院等科研院所，解放军总医院、奇虎360等行业应用。为了能更好地提高国家大数据领域自主创新能力，促进联合创新与研究，14个大数据国家工程实验室自愿发起组建“国家大数据创新联盟”。联盟成立后，将发挥大数据领域国家工程实验室等创新主体作用，承担重大课题任务，联合开展大数据前瞻性和战略性问题研究。建立常态化的信息报送机制，为国家制定促进大数据发展的有关政策制度提供支撑。

同时，联盟还将推动大数据产、学、研、用相结合，加大人才培养，促进科研成果转化，推进大数据在公共服务等领域的示范应用。总结汇集大数据创新应用优秀案例，按年度组织制定大数据发展报告。此外，还将围绕大数据服务于社会治理、公共服务等领域，组织承办相关重大活动，开展各类应用交流、咨询、服务、培训等活动。

系列活动之四：2017中国“十大黑科技”发布

5月27日，在此间举行的中国国际大数据产业博览会上，2017中国“十大黑科技”正式发布。

“黑科技”并不是一个正式的称谓，一般指具有隐藏性、突破性和开拓性，超越现有科技水平乃至具有划时代意义的高科技产品。

本次“十大黑科技”从全球范围媒体报道、中科院和各大院校推荐，以及参展企业参会的诸多黑科技技术和产品中挑选产生，分为人工智能类、信息技术与基础设施类、智能工业类以及创意创新类四大单元。

荣获2017中国“十大黑科技”有：小i机器人、中国光量子计算机、中兴通讯黑盒化物联终端、柔宇科技柔性显示屏、贵州蜂能科技公司智能用电网络平台、海尔Driverless无人操控节能中央空调、海云数据唇语识别技术、360新一代智慧防火墙、石墨烯柔性手机和京东3D商品展示。

未来一张社保卡享102项福利，超10亿人受益

还以为社保卡只等于医保卡？还在为社保卡无法异地使用伤脑筋？好消息来了!人力资源和社会保障部发话了：今年底，你的社保卡就能全国通用了!

随着2017年5月26日我国的第10亿张社会保障卡发出，截至目前，我国社保卡的持卡人数已覆盖全国超过72%的人口，卡片也已具备102项应用。

人社部相关负责人表示，将在今年底基本实现社保卡跨业务、跨地域的“一卡通用”;到2020年，我国将实现社保卡覆盖90%人口的目标。

从第一张社会保障卡1999年在上海发出，历经18年，全国统一标准的社保卡持卡人数迈过10亿门槛，社保卡不仅覆盖范围不断扩大，功能也在不断扩展，从最初的“就医结算”，延伸到电子凭证、信息记录、自助查询、缴费和待遇领取以及金融支付等6类功能。

人力资源社会保障部信息中心主任贾怀斌介绍，我们在推进医保异地就医结算，在这个工作过程当中，我们也加强了社保卡的跨地区的应用，目标就是让社保卡真正的能够全国通用起来。目前人社部正要求各地排查在用卡方面的不规范的一些做法并进行改造。同时进行跨地区用卡测试，为了保证异地就医结算，还对有异地就医结算需求的参保群众，优先发卡。大概有三分之二的地市也具备了持社保卡进行异地就医，直接结算的这个能力。我们的目标就是到年底前，所有的省份，绝大部分的地市，以及绝大部分的承担异地就医住院费用结算的医院都能够进入国家平台。

贾怀斌表示，到今年年底前，要将所有的地方，所有的卡，都能够符合全国通用的要求，实现一卡通。

社保卡6项基本功能

(一)电子凭证功能。将社会保障卡作为持卡人办理就业登记、失业登记、参保登记、工伤认定、职业培训、技能鉴定等人力资源和社会保障业务，享受各项就业扶持政策和就业服务、社保服务、人才服务的主要电子身份凭证。

(二)信息记录功能。在社会保障卡内或相关后台系统记录个人基本信息、人力资源和社会保障关键业务信息，形成电子形式的证件副本。

(三)自助查询功能。通过社会保障卡在自助服务一体机或其他服务渠道连接后台系统，方便持卡人查询个人的人力资源和社会保障权益信息及办理相关业务。

(四)就医结算功能。通过社会保障卡实现本地和跨地的医疗保险、工伤保险、生育保险医疗费即时结算，支持挂号、诊疗、妊娠登记、住院登记、购药等就医过程的信息服务，实现就医一卡通。

(五)缴费和待遇领取功能。通过社会保障卡的银行账户实现各类缴费和待遇领取。包括个人各项社会保险缴费、人事人才考试缴费，各项社会保险定期待遇和一次性待遇领取、报销费用领取、就业扶持政策补贴资金领取、重点行业(企业)农民工工资领取等。

(六)金融支付功能。通过社会保障卡的银行账户办理存取款、转账、代收代付等业务。

未来一张社保卡，享102项福利!

二、企业动态

数据至上、业务安全—东软发布2017年医疗行业信息安全调查报告

近日，东软对外发布《数据至上，业务安全——2017年医疗行业信息安全调查报告》（简称报告）。该报告是针对医疗行业的执业单位发起的信息及网络安全方面的调查，旨在获取国内医疗执业单位的信息安全管理情况和建设需求，以便为执业单位、主管部门、专业服务公司和系统开发集成公司等提供有价值的专业分析和发展建议。

医疗行业涉及民生安全，国内外曾经发生多次严重的医疗信息泄漏事件，引起各国的高度重视，相继颁布相关规范和标准，包括美国的HIPAA（健康保险携带及责任法案），国际标准化组织（ISO）发布的ISO17090:2008《卫生信息-公共要素信息结构》等。

在我国，卫生部于2009年发布《互联网医疗保健信息服务管理办法》，于2016年废止，新版《互联网医疗保健信息服务管理办法》仍在修订当中。另外一面，我国的安全界与卫生医疗界从未懈怠对医疗信息安全的努力，医疗信息安全论坛和会议层出不穷，相关言论百花齐放，安全供应商的医疗行业信息安全解决方案各有千秋。由此可见，我国医疗行业在信息安全领域依然具有很大的挑战，需要国家给予关注和支持。

在此背景下，东软为促进医疗行业业务安全的发展，联合网络安全行业权威调研机构安全牛，面向100家医疗执业单位、907家三甲医院网站、4663个医疗互联网资产样本进行调查，覆盖东北、华北、华东、华南、西北和西南等区域。之后，经过大量信息采集与分析，并结合东软长期以来在信息安全咨询、网络安全体系架构设计和信息化建设过程中广泛获取的情报和工程经验，共同编制了该报告。

调查结果显示，全国三甲综合医院总体安全水平存在较大差异。在基础物理和网络环境方面，38%的单位有自动电力调度，16%的单位有异地灾备中心。在4663个全国医疗执业单位互联网资产样本的风险检测中，风险排名前五位的依次是：域名信息泄露、恶意代码、异常流量、僵尸网络、IP被封。

在信息资产管理上，78%的单位选择了部分管理，13%的单位选择了全面管理，9%的单位选择了无意识管理。从外部威胁来看，65%的医疗执业单位认为网络被攻击，对外通信中断为最重大的安全风险；其次窃取患者身份、病例或治疗信息排名第2位。从内部威胁来看，68%的单位认为员工安全意识薄弱是目前最大的挑战，系统以及数据管理存在漏洞排名第2位，内容人员系统访问权限混乱位居第3位。

在移动医疗风险控制领域，近50%的受访单位选择依赖外包商的安全开发能力来保证应用安全，42%的受访单位已经采购第三方的安全测评来保证应用安全，而40%的受访单位认为已经加强了移动应用的日常安全性检测来保证移动医疗的安全。

本次调查还发现，医疗行业的信息安全需求和实践近些年来呈现快速发展的趋势。在安全治理方面，53%的单位目前正在做安全机构和组织上的调整，42%已经调整完毕；28%的单位在医疗业务中已经融入了安全控制；76%的单位制定面对安全应急事件的流程、组织和系统；60%以上的单位高管认为数据泄露后给单位造成极高的声誉损失、合规成本、法律成本和财务成本；57%的单位未来有追加信息安全建设预算的规划。

在当前的信息安全建设需求方面，近半数的机构认为，安全管理制度、业务流程安全、数据库安全、安全审计、应用审计、网络安全架构、主机安全和密码安全等方面亟待建设和完善。目前很多医疗机构已经采取行动实现主动安全防御，其中计划性的网络、系统和权限漏洞巡检所占比重最大，此外也开展了灾难恢复/业务连续性计划、计划性的全员意识培训、在软件开发中同步保证其安全、自动化的安全事态侦测预警相应系统以及安全绩效体系等。面对新技术发展趋势，医疗机构将面临新的挑战，受访单位的安全期望前三位依次是：76%的受访单位认为保证复杂的医疗事务大数据安全，60%认为保证智慧化医疗流程、结果、“物-物交互”的安全，57%认为需要标准化的安全控制指南。

经过20多年的医疗信息化建设和网络安全业务探索和实践，东软认为，医疗机构在应对医疗数字化风险时，首先要优先满足业务需求，其次是最大限度地预防和控制安全风险。鉴于医疗行业的特殊的业务属性，医疗机构需要依据标准化、系统化的安全控制指南，联合国内拥有医疗行业信息安全服务经验的厂商，共同进行系统架构的整体设计和运维管理，从源头上解决医院信息安全风险，确保医院业务的顺利开展。

苹果正在研发AI专用芯片，以应对无人车和增强现实

苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine。苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。将一些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中，可以显著提高苹果的硬件性能，尤其是电池性能。新消息可能在 6 月份即将举行的年度开发者大会上正式发布。

在 AI 领域，苹果起步很早。2011年，苹果就推出了 AI 软件 Siri，可以让用户使用语音命令来操作智能手机。

现在，这家电子巨头正在把 AI 带入芯片。

苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine

据知情人士爆料，苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器。该芯片在内部被称为苹果神经引擎（Apple Neural Engine），它将改善苹果设备处理任务的方式，这些任务本来都是需要人类智能的（如面部识别和语音识别）。这位透露消息的人士不愿意公开自己的姓名，他所说的产品同样尚未被公开。苹果则拒绝对此发表评论。

在呈现爆炸式发展的 AI 领域，苹果工程师正在追赶亚马逊和 Alphabet 的同行。虽然 Siri 让苹果在语音识别方面先人一步，但此后竞争对手在其产品线上部署 AI 的动作更为积极，这包括亚马逊的 Echo 和谷歌的 Google Home 智能助理。一个支持 AI 的处理器能帮助苹果将更高级的功能集成到设备中，特别是在无人驾驶和增强现实方面。增强现实技术可以在一个人的视野之上叠加图像和其他信息。

前苹果分析师兼风险投资公司 LoupVentures 的联合创始人 Gene Munster 说：“苹果把未来的赌注放在了增强现实和无人车上，二者的核心都是 AI。”

苹果 AI 芯片旨在显著改进苹果硬件性能——首先体现在电池上

苹果设备目前使用两种不同的芯片处理复杂的 AI进程：主处理器和图形芯片。新芯片将使得苹果可以将这些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中，从而提高苹果设备的电池性能。

如果苹果开始了芯片的测试和开发，这将跟上已经推出专用 AI 芯片的其他半导体制造商的步伐。Qualcomm 最新的智能手机 Snapdragon 芯片具有处理 AI 任务的模块，而谷歌于 2016 年宣布推出首款芯片，称为 Tensor Processing Unit（TPU）。该芯片在谷歌的数据中心工作，在搜索和图像识别中发挥了作用。在今年的 I / O大会上，谷歌宣布推出 TPU 的新版本，可供云端业务的用户使用。英伟达也向云用户出售过类似的芯片。

苹果 AI 芯片旨在显著改进苹果硬件性能。根据知情人士的说法，该公司计划最终将芯片整合到其许多设备中，包括 iPhone 和 iPad。该人士表示，苹果公司已经对未来 iPhone 原型机进行了测试，并补充说，该组件今年将准备就绪。

苹果的操作系统和软件功能将与包括芯片的设备集成在一起。知情人士表示，苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。 同时，苹果还计划向开发人员提供芯片访问权限，这样第三方应用也可以将 AI 相关的任务卸载到芯片上。

新芯片将在今年 6 月份的年度开发者大会上推出？

苹果可能会在 6 月份的年度开发者大会上讨论其在 AI 上的最新进展。同样是在开发者大会上，苹果计划推出 iOS 11 这一新的 iPhone 和 iPad 的操作系统，并提供更新的用户界面。据说，苹果也将讨论带有英特尔更快芯片的新笔记本电脑。

苹果内部已经开发了一系列处理器。2010年苹果开始用A4 芯片为iPhone和iPad设计自己的主处理器。此后它发布了一系列专门的处理器，用于 Apple Watch、其各类产品中的运动传感器、AirPod 内的无线组件以及 MacBook Pro中的指纹扫描。该公司对在 Mac 笔记本电脑上运行低功耗模式的芯片也进行了测试。

2015年，彭博社报道过，苹果的秘密文化阻碍了 iPhone 制造商吸引顶尖 AI 研究人才的能力。此后，苹果已经收购了多家与 AI 有深厚关系的公司，已经开始发布与 AI 研究有关的论文，已经加入了一个关键的研究小组，并开始进行相关的招聘工作。2016年10 月，苹果聘请了 CMU 的 Russ Salakhutdinov 担任 AI 研究主管。

三、投资并购

数极客获580万元天使投资，打造简洁高效用户数据分析平台

其实，从PC时代开始，市面上就已经出现了例如百度 统计等数据分析工具。随着技术的不断发展，数据分析工具也经历了三代产品形态的变化。“数极客”，正是第三代数据分析的代表。

创始人谢荣生2002年大学毕业后在新浪 负责邮箱开发，后曾在阿里巴巴集团、百合网 等企业负责产品与运营，主要是利用数据分析进行业务优化和创新的商业化工作。在对外经贸大学攻读MBA期间，也主修了基于数据的战略决策等数据科学类课程。

通过大量的业务经验积累和专业学习，谢荣生认为，企业无论选择何种数据分析工具，最终目的都是为了进行业务和产品优化。但现有的数据分析工具似乎都欠缺最终落地的一步，因为从分析数据到见到优化效果的周期太长。

所以在2016年，谢荣生开始正式进行数极客产品的筹备与研发，希望为企业打造一款从业务角度出发，简单、实用的数据分析与自动化运营工具。

在项目开始之初，数极客曾获得百合网董事长田范江领投的580万元天使轮融资。团队核心成员来自阿里巴巴、雅虎等，在在电子商务、互联网金融、软件服务、社交网络等多个互联网行业拥有超过15年从业经验。

与百度统计、TalkingData等分析维度较少、实时性较低的前两代数据分析平台相比，像数极客这种第三代产品在各个维度方面都有了较大的提升。

据谢荣生介绍，数极客基于AARRR用户生命周期管理模型提供数据分析方案，可实现无埋点数据采集，数据秒级采集和分析，采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等十几种分析方法，支持所有行业互联网平台在营销、运营、A/B测试等环节实时应用，分析获客、活跃、留存、转化、用户行为等关键数据，为用户提升营销、产品、运营的转化率。

与其他数据类产品一致，在登陆数极客平台之后，用户可看到包括各类指标和数据报表的数据看板。当然，用户可在界面左侧根据自身实际应用场景查看相应的事件分析、转化分析、用户分析、交易分析、热图分析、表单分析等。

或许经常使用数据分析工具的产品经理或运营人员对这些分析并不陌生。乍看上去，数极客与同类产品并无二致。但在实际使用过程中不难发现，该产品各项分析指标和维度做的更加细致。

例如热图分析，它的热图分析除了普遍的浏览和点击热图之外，还包括了分屏热图（即多屏浏览热图）和注意力热图（即鼠标停留页面时长）；又比如在表单分析中，用户甚至可以看到在表单填写过程中，各个单项内容填写的放弃率。这就为产品经理进行页面优化提供了更多维度的数据参考。

用户想要使用SaaS版的数极客，只需在所需监控的产品中加载一段代码，即可实现快速部署，分析平台覆盖Web、H5、iOS、Android甚至是微信小程序。当然，如果用户对数据安全有特殊需求，数极客可以提供私有化部署。

另外在数据采集的埋点方面，数极客支持时下普遍的埋点采集方案。但谢荣生指出，仅依靠埋点采集，初次埋点和版本更新时的埋点工作量巨大，效率低，而且容易遗漏埋点导致数据缺失。所以数极客也提供无埋点采集方案，为客户提供所见即所得的可视化埋点工具。

值得一提的是该产品的收费模式。与GrowingIO等同类产品收取年费不同，数极客采用的是“按事件数收费”的方式。只有用户在加载代码并真正激活数据采集之后才开始计费。对此谢荣生直言，这种做法可以降低企业的采购和使用门槛，只要给产品充少量额度就能开始使用。另外用户在注册之后，数极客会赠送100万个免费事件数。

现阶段，数极客2.0版本已经上线，包括百合网、花集网、重庆大学、中软国际 等多家客户正在使用。下个月，新版数极客工具即将上线。谢荣生透露，后续产品将加入自动诊断分析，并提供基于分析结果的优化建议，让业务人员可以根据建议进行产品优化，最终的目标是实现一键优化。届时，数极客也将与包括GrowingIO等数据分析工具的差异化更为明显。

Viz获750万美元种子轮融资，用AI技术帮助中风患者紧急治疗

创企Viz能用人工智能技术去协助紧急医疗事件，并优化中风患者的治疗。5月25日 ，这家公司宣布获750万美元种子轮融资，投资方包括Innovation Endeavors等。

“计算机科学，尤其是机器学习的发展让我们不得不去重新思考现有的医疗方法。而Viz的团队就能帮助医生们解决紧急的医疗问题，比如中风。”InnovationEndeavors的创世管理合伙人Dror Berman说道。

5月是美国的全国中风警示月。美国中风协会表示，在美国，平均每40秒就有一个人会中风，中风是美国死亡率第5高的疾病。这家公司表示：“当大脑受伤后，每一秒钟都非常宝贵。Viz就想要大幅度缩短患者从求助到获得合适治疗的时间，基于图像的医疗诊断技术是诊治中风的基础，而且精确度越高越好。”

借助人工智能，Viz能快速将患者的脑部扫描图像和其它数十万张扫描图像进行对比，从而设计出医疗模式。Viz的技术能快速地将扫描图像进行分类，借此帮助医生更快做出正确的决定，并减少扫描结果核查过程中的错误率。

Viz由三位医学专家所建立，他们分别是美国神经外科医生Chris Mansi、以色列统计学教授David Golan以及英国人工智能和深度学习网络专家ManojRamachandran。

微软钟情以色列安全公司，再以1亿美元收购Hexadite

5月24日晚间消息，以色列财经网站Calcalist今日报道称，微软以约1亿美元收购了以色列网络安全创业公司Hexadite。

Hexadite创建于2014年，其主要任务不是防御网络攻击，而是迅速识别和解决网络攻击。Hexadite的技术可以连接到当前的网络安全检测系统，利用人工智能来自动分析威胁。

通过接收来自多个来源的警报信息，包括Syslog日志、电子邮件或API，Hexadite能帮助企业内部安全团队管理和优先处理潜在威胁。

去年，Hexadite在A轮融资中获得800万美元的投资，主要投资者包括惠普风投、Ten Eleven Ventures和YL Ventures等。之前，Hexadite在种子轮资中获得200万美元的投资。

在过去数年，微软相继收购了多家以色列云安全公司。2015年，微软收购以色列网络安全公司Secure Islands。今年1月，微软投资了以色列网络安全公司Team8。上个月，微软又以约6000万美元收购以色列云端监测初创公司Cloudyn。

四、大咖观点

孟群：大健康、大数据、大融合、大发展

2017年5月19日，在开放、现代、充满活力的海滨城市青岛，2017中国卫生信息技术交流大会暨软件产品与设备展览会盛大开幕。国家卫生计生委统计信息中心主任、中国卫生信息学会常务副会长、秘书长孟群主持了开幕式，并以“大健康、大数据、大融合、大发展”为题发表了演讲。

孟群在演讲中围绕大健康事业的发展介绍了中国健康发展的一些主要指标，介绍了大健康、大数据、大融合、大发展的发展路径。以下内容e医疗根据演讲整理而成。

一、大健康与大数据

2015年，我们召开了全国卫生健康大会，“没有全民健康，就没有全面小康”的理念被提出，确定了新时期的卫生与健康工作方针，推进了五项基本医疗卫生制度建设（分级诊疗制度、现代医院管理制度、全民医保制度、药品供应保障制度、综合监督制度），树立了从以治病为中心，转向以人民健康为中心的观念。国家颁发了“一纲两规划”，即“健康中国2030规划纲要”，与“十三五卫生与健康规划”“十三五深化医改规划”。基于“一纲两规划”，国家卫生计生委颁发了“十三五全民健康信息化建设规划”。

1、从数据看需求

从数据来看，全民医疗服务需求日益增长，卫生服务的需求是刚性的。

2016年，全国医疗卫生机构总诊疗人次由2011年的62.7亿人次，增加到近79.4亿人次，年均增长4.8%。医疗费用也在增长，2016年年底，人均住院费用为9231.2元，次均门诊费用是246.5元，按当年价格均同比上涨4.5%左右，但是较2015年有所下降。中国的医疗卫生总费用已经接近4.6万亿，占GDP的6.22%，其中个人支付比例已经下降到30%以下。

中国医疗卫生体制以公立医院为主，但是国家鼓励民营医院的发展。2016年，不论是民营医院的数量、诊疗量，还是床位数、住院量，都得到了很大的提升。数据显示，截至2016年底，民营医院达1.6万家，床位数达123.4万张，诊疗量占比达到2016年全国总量的12.9%，住院量达2016年全国总量的15.9%。从人力资源配置来看，中国已经建立了千万级别的卫生人员队伍。截至2016年底，全国卫生人员达1116万人，其中执业（助理）医师350.6万人，注册护士318.8万人，医护比达到1:1.10。但也出现令人忧虑的情况，从指数图可以看出，不论是执业（助理）医师，还是注册护士、全科医生，均在2016年有所提升，但是公共卫生人员数有所下降，由每万人0.64下降到0.62，这一点值得大家关注。

（注：数据来源均为2016中国卫生和计划生育统计年鉴）

这样一个大健康的发展，一方面提供了大量的大数据，另一方面也需要大数据支撑大健康的发展。

2、组织架构支撑

随着健康医疗大数据在便民惠民、深化医改、经济发展方面会发挥越来越重要的作用。国家卫生计生委安全与信息化工作领导小组专门成立了国家卫生计生委大数据办公室，在规划与信息司成立了信息化与大数据应用办公室，在统计信息中心设立了大数据技术管理处。

中国卫生信息学会配合国家健康医疗大数据发展，在原有16个专委会的基础上，又新成了15个健康医疗大数据相关专委会。为贯彻落实国务院关于推进和规范健康医疗大数据的指导意见，国家卫生计生委统计信息中心组织了全国一百多名信息、管理、医疗、法规、经济等方面的专家，历时一年多，编写了大健康、大变革、大发展的国务院指导意见解读本，三篇十四章，对国务院指导意见进行了深度解读和宣传推进。

3、定义健康医疗大数据

说到健康医疗大数据，要明确什么是健康医疗大数据：健康医疗大数据是指与健康医疗相关，满足大数据基本特征的数据集合，是国家重要的基础性战略资源，正快速发展为新一代信息技术和新型健康医疗服务新业态。

孟群介绍了健康医疗大数据技术架构（总体）中常用的主流技术与统计方法，除此之外，孟群提出要同样重视数据安全与标准，在总架构图中可以看出，安全体系建设包括应用安全、数据安全、主机安全、网络安全、物理安全，标准体系建设包括基础类标准、数据类标准、技术类标准、安全与隐私类标准、管理类标准。

大家都会有一个问题：我们究竟有什么健康医疗大数据？这些数据在哪儿？如何获取？如何应用？如何管理？

孟群介绍，受国家卫计委规划信息司和法制信息司的委托，统计信息中心开展了健康医疗大数据资源目录标准体系的研究，根据初步研究结果，健康医疗大数据资源分类模型将健康医疗大数据分为八大类目，四十多个亚目，六百多个细目。健康医疗大数据资源分类模型采用OID（对象标识）作为查询的唯一标识，以MPI（主索引）作为查询入口。同时国家启动了健康医疗大数据产业园建设，加强了标准体系研究。

二、大融合与大发展

大数据、大健康，医疗服务中产生了大量的数据，这些大量的数据要支撑医疗卫生活动。怎样大融合？

孟群展示了一张“互联网+分级诊疗”架构图，可以看出，从基于区域人口健康信息平台的数据共享到分级诊疗的服务支持，离不开信息化建设保障。国家卫生计生委在全力推进“三个一工程”，即每个家庭拥有一名合格的家庭医生、每个居民拥有一份动态管理的电子健康档案和一张服务完善的居民健康卡，大数据可以发挥重要作用。

孟群提出，数据、信息技术、互联网+，必须与服务需求相结合。按照国家信息化建设总体要求，国家在卫生工作中要建立五项基本制度，这五项基本制度（即，分级诊疗制度、现代医院管理制度、全民医保制度、药品供应保障制度、综合监督制度）就是数据大融合的方向和重点。

从大数据、区域平台建设，到分级诊疗工作的开展，质量、水平、效益，离不开信息化，离不开信息的支撑保障。全民健康信息化在深化医药卫生体制改革的过程中起着支撑保障与引领作用，科学合理的分级诊疗制度、科学有效的现代医院管理制度、高效运行的全民医疗保障制度、规范有序的药品供应保障制度、严格规范的综合监管制度等，都离不开全民健康信息化。

１、信息系统有效支撑医院规范高效发展

深化医改的一项重要工作是公立医院改革，建立科学有效的现代医院管理制度，以信息化建设有效支撑医院规范高效运行、以信息服务监管健全医院考评机制、以价格监测控制医疗费用不合理增长，这些都需依托于大数据。

今年4月8日起，北京市医药分开综合改革全面实施，全市3600多家公立医院同步完成信息系统切换升级——取消药品加成、规范435个诊疗项目、提升医事服务费。这一改革提升了体现医务人员技术劳动价值的项目价格，降低了大型设备检查项目和药品价格。按照《关于全面推开公立医院综合改革工作的通知》，今年九9月30日前，全国所有公立医院都将取消药品加成。配合这一改革，大数据将发挥重要作用。

2、价格监测控制医疗费用不合理增长

国家卫生计生委正在建设国家药品和医疗服务价格监测信息系统，一期计划采集108家大型医院的药品和医疗服务价格数据（44家委属委管医院，32个省[区市、兵团]省级医院64家），截至目前，已整理入库85家大型医院相关数据。二期计划采集342家，涵盖118家省属大医院、139家市属医院、85家县属医院。

3、建立高效运行的全民医疗保障制度

一是完善基本医疗保障综合管理信息系统，推动异地就医费用核查和费用结算；

二是实行按疾病诊断相关分组付费（DRGs）方式深化医保支付方式改革。全面夯实信息化管理基础，需要实现全国范围内医疗机构医疗服务项目名称和内涵、疾病分类编码、医疗服务操作编码的统一。国家卫生计生委李斌主任在第三届世界互联网大会上提出，要实现临床数据规范化管理的“四统一”，即统一病案首页书写规范、统一疾病分类编码、统一手术操作编码、统一医学名词术语。

三是依托大数据，推动健康医疗和商业保险融合发展。孟群指出，我们目前的商业保险往往是事后赔付，缺乏过程监管，此外骗保问题、险种雷同、费率厘定缺乏科学性等等，都是我国商业健康保险存在的诸多挑战。推动行业发展，要从转变运营模式开始——要从事后赔付运营模式，转变为事前预防、事中监管、事后赔付模式。以互联网为手段，发展健康管理新型服务；构建医保控费体系，加强医疗服务全程监管和智能审核；通过平台建设、促进医保、医药、医疗等不同体系间的数据共享；依托健康医疗大数据，进行精算定价、设计不同健康险种。

4、推动建立规范有序的药品供应保障制度

国家药品供应保障综合管理信息平台已经实现了全国药品的总编码，联通31个升级平台，平台已完成对18万条药品基本数据的编码，正在对70万余条耗材基本数据进行编码，可以支持100万条信息查询。

5、互联网+政务服务

国家正在推行“互联网+政务服务”，让人民群众更有获得感，在创新网上服务模式方面：

（1）国家卫计委于2016年12月上线“国家卫生计生委建设装备审批监管系统”，促进了建设装备审批监管工作的阳光、公开、透明。

（2）开展基于DRGs的医院综合监管和评价，从服务能力、效率、质量三个维度进行监管，通过对2016年委属管20家综合医院病案首页数据进行分析，根据通用版诊断相关组分组标准，共分组出690个DRG组。

6、卫生计生委统计与信息化岗位设置

孟群提出，我们应该设置多少岗位，配置多少人力？从技术管理角度来看，整体人力资源设置应有4个岗位类别——信息业务管理类、信息技术管理类、基础设施管理类、统计与数据管理类。此外，孟群建议在卫生健康领域设立首席统计师和首席信息师。

孟群透露，近期将发布针对卫生计生统计信息领域的相关人力资源和岗位设置的研究成果。根据目前的研究，建议省级卫生计生委信息中心设置4个类别12个岗位，可一岗多人；在市级设置4个类别12个（或10个）岗位，可一岗多人；在县区级设立4个类别9个岗位，可一岗多人或一人多岗。针对医院统计与信息化岗位设置，建议设置信息业务管理类、应用管理类、基础设施管理类、信息技术保障类、数据利用与服务类5个类别，共11个岗位，可一岗多人。

值得注意的是，在医院信息业务管理类岗位中，除原有的综合管理岗外（信息中心主任），建议在医院设立院级首席信息官，这是一个交叉型、指挥型的人才，设置参照国外医院对首席信息官的定位，这一岗位设置是为了将医院信息化建设提高到更重要的层面。

7、“一张蓝图绘到底”

孟群指出，大健康、大数据、大融合，最终是要推动信息化事业的发展。“十三五”全民健康信息化发展规划的主要任务有三：夯实全民健康信息化和健康医疗大数据基础、深化全民健康信息化和健康医疗大数据应用、创新全民健康信息化和健康医疗大数据发展。

孟群展示了“十三五”全民健康信息化顶层设计蓝图，指出，在“十三五”期间，要以需求为导向、以人为本，坚持五个原则和理念：

第一，坚持大平台理念，坚持整体思维，由分散建设向集约统一转变，实现平台统一权威建设；

第二，坚持大系统理念，坚持协同思维，基于统计基础平台，实现业务信息系统的快速迭代开发，强化业务综合联动协同治理；

第三，坚持大数据理念，坚持开放思维，推进信息资源有效汇聚和共享开放，构建一体化政府，加大跨部门互联共享；

第四，坚持大市场理念，坚持合作思维，由政府投资建设为主向政府与社会投资双轮驱动转变，充分调动市场主体参与积极性，共建共享共赢；

第五，坚持大服务理念，坚持服务思维，紧密围绕方便群众看病就医需求，增强群众医改获得感。

8、全民健康保障信息化工程建设

据孟群介绍，“全民健康保障信息化工程建设”已经正式获得国家发改委批复，工程将集中在标准规范、互联互通、业务系统、信息资源、信息安全与运行维护五项内容建设上，这五项内容既考虑长远发展，又考虑到现实情况。从全民健康信息化工程物理部署架构图可以看出，总体架构以数据统一采集、业务共享应用为出发点，以“公有云+私有云”的方式联通省、市、县级平台，采用“一拖六”的方式，以1个数据中心（国家人口健康数据中心），支撑6个业务分平台（在不同物理地点），此外包含1个数据备份中心。

孟群强调，我们的建设不能再出现新的“孤岛”——国家数据中心的建设要“六统一”，即数据统一采集、标准统一使用、接口统一制定、应用统一整合、门户统一集成、资源统一管理。要建立39个业务系统（包括新农合），目前已经实现国家平台与27个省级平台联通，到今年6月底，将实现国家平台与全部32个省级平台的全部联通。

“十三五”期间，要加快以电子健康档案为核心的区域全民健康信息平台建设，国家卫生计生委颁布“省统筹区域全民健康信息平台应用功能指引”，包含4大类，83个功能指引——省级平台如何建设、有什么功能，有了规范化要求。在省级平台建设的同时，其他各级卫生信息平台依然是建设重点，区域卫生信息平台和所辖的医疗机构要尽快联通，区域影像、心电、检验、远程中心等平台要为医疗卫生事业的发展起到重要支撑作用。

医院信息化始终是信息化工作的重点，要加快以电子病历为核心的医院信息平台建设，按照《医院信息平台应用功能指引》设计的9大类122项应用，完善医院信息平台功能。医院信息平台的建设一定要重视顶层设计，再不能走“分散建设”的老路，不能再形成“孤岛”、“烟囱”，要加强基于SOA消息协同的ESB总线集成平台的建设，集成医院各个业务系统，支撑患者、卫生技术人员等的业务工作、查询工作，同时要加强医院数据中心、物流中心、资源中心、生物样本库数据库、专病数据库的建设，支持我们的医疗、教学与科研。

促进和规范健康医疗大数据的应用发展，国家卫生计生委将陆续出台一系列关于健康医疗大数据标准、管理、安全、应用等方面的法规，国家将推动健康医疗大数据中心与产业园建设，推动健康医疗大数据与产业园建设国家试点，依托高端医疗资源构建100个区域临床医学数据示范中心。国家卫生计生委统计信息中心将于2017年下半年开始，深入开展健康医疗大数据培训，同时征集健康医疗大数据应用典型案例，包括这些典型案例的推广。

大数据，再加上健康档案数据、医疗档案数据等，将弥合生命组学数据和临床数据之间的鸿沟，推动两者的融合发展，真正实现个体化预警和个体化治疗。在推动居民健康卡发行应用上，国家卫生计生委发布了《居民健康卡基本应用目录（63项）》《居民健康卡扩展应用目录（63项）》，以推动全国就诊一卡通的实现，真正将居民健康卡在行业内用活、用好！同时适应新技术发展，在大力推进实体卡发展的基础上，正在探索虚拟卡、智能终端的应用，以更好地便民、惠民。

我国已经建立了信息标准体系，包括190项信息标准，89个数据集，3300多个数据元，70个共享文档，为开放共享环境下的信息互联互通打好了基础。但卫生信息标准仍需不断完善。在研发上，一方面要重视信息安全、药品编码、国家卫生数据字典、大数据等的相关标准研究与制定，另一方面要加强医学术语研究，后者对于大数据的应用、临床信息的标准化、实现语义层面的互操作非常重要，国家卫计委今年将开展这一方面的研究。

在加强信息标准研发的同时，要以测评为抓手，推动标准的落地与应用，推进区域、医院和主要业务系统的标准化水平和互联互通服务能力建设。在2016年国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度等级测评中，张家港市卫生和计划生育委员会获评了“五级乙等”，孟群认为这是一个标准化、信息应用的新阶段，值得推荐学习。

在孟群展示的全民健康领域信息安全保障体系总体架构图中可以看到，物理、网络、主机、应用、数据、管理形成技术五个层面，制度、机构、人员、建设、运维构成管理的五个层面，形成了安全工作、统一技术、安全运维的三重管理体系。孟群提出，下一步要加强如电子认证服务体系、行业密钥管理体系等建设，加强全民健康领域国产密码的应用，推进以电子认证为基础的行业网络可信体系建设，推进电子证照（执照）应用，从而建立网络信任体系和信息保护体系。

五、案例分享

大数据安全实践案例

随着2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》的正式实施，网络安全已经正式上升为国家战略，备受关注。根据行业报告研究院的分析报告，今天我们分享一下中国移动和阿里云的大数据安全实践案例，希望能够给大家一些启示。

一、中国移动大数据安全实践

为应对大数据应用服务过程中数据滥用和个人隐私安全风险，中国移动建立了完善的大数据安全保障体系，目标是保护大数据权属性、保密性、完整性、可用性、可追溯性，实现大数据“可管、可控、可信”，保护公司各领域大数据资产及用户隐私。大数据安全保障体系框架如下图所示。

中国移动大数据安全保障体系涉及安全策略、安全管理、安全运营、安全技术、合规评测、服务支撑等六大体系：

安全策略体系：是在遵循国家大数据安全政策框架的基础上，开展顶层设计，明确公司大数据安全总体策略，指导相关管理制度、技术防护、安全运营、合规评测、服务支撑工作的开展，是其它体系建设的基本依据。

安全管理体系：是通过管理制度建设，明确运营方安全主体责任，落实安全管理措施，相关制度包括第三方合作管理、内部安全管理、数据分类分级管理、应急响应机制、资产设施保护和认证授权管理等安全管理规范要求。

安全运营体系：是通过定义运营角色，明确运营机构安全职责，实现对大数据业务及数据的全流程、全周期安全管理，通过对大数据的平台系统、业务服务、数据资产和用户隐私的有效安全运营管控，保障业务可持续健康发展。

安全技术体系：建设目标是有效预构塔防能力，包括基础设施、网络系统、数据存储、数据处理以及业务应用等层次安全防护。通过制定涉及网络、平台、系统、数据、业务系列安全技术规范支撑开展安全防护能力建设。

安全合规评测体系：建设目标是持续优化安全评估能力，通过合规评估、安全测试、攻击渗透等手段，实现对大数据业务各环节风险点的全面评估，保障安全管理制度及技术要求的有效落实。

大数据服务支撑体系：理念是“安全保数据、数据促安全”，重点是基于大数据资源为信息安全保障提供支撑服务，如基础安全态势感知、数据安全监测预警、情报分析舆情监测、以及不良信息治理等安全领域的应用。通过开展大数据在大数据安全管控等各个领域的应用研究，为信息安全管控提供新型的支撑服务手段。

中国移动对用户个人信息的各个处理环节施行严格规定与落实：

对客户信息所包含的内容进行界定、分类及分级；

明确信息安全管理责任部门及职责。 对各部门的职责进行了严格要求和细致规定，并明确相关岗位角色及权限；

对客户敏感信息操作进行严格管理。 对于涉及用户敏感信息的关键操作，严格遵守金库模式保护要求，采取“关键操作、多人完成、分权制衡”的原则，实现操作与授权分离；

设立客户信息安全检查制度；

不断提高客户信息系统技术管控水平；

严控第三方信息安全风险.

另外，中国移动自主研发了大数据安全管理平台——雷池，实现数据的统一认证、集中细粒度授权、审计监控、数据脱敏以及异常行为检测告警，可对数据进行全方位安全管控，做到事前可管、事中可控、事后可查。

二、阿里云大数据安全实践

阿里云数加大数据平台提供从数据采集，加工、数据分析、机器学习到最后数据应用的全链路技术和服务。

基于阿里云数加大数据平台，除了可以打造智能可视化透明工厂、智能交通实时预测和实时监控监测、智能医院就医接诊服务，以及大数据网络安全态势感知系统外，还可以打造成一个满足政府不同部门以及政企之间实现数据共享的数据交换平台。

为了保障数据共享和交换过程中的数据安全，数家大数据平台通过安全机制和管控措施实现不同用户之间数据的“可用不可见”，具体如下图所示：

为确保数据交换和共享的安全，避免数据滥用，阿里云数加平台提供了一系列安全措施：

密钥管理和鉴权。提供统一的密钥管理和访问鉴权服务，支持多因素鉴权模型；

访问控制和隔离。实施多租户访问隔离措施，实施数据安全等级划分，支持基于标签的强制访问控制，提供基于 ACL 的数据访问授权模型，提供全局数据视图和私有数据视图，提供数据视图的访问控制；

数据安全和个人信息保护。提供数据脱敏和个人信息去标识化功能，提供满足国产密码算法的用户数据加密服务；

安全审计和血缘追踪。提供数据访问审计日志，支持数据血缘追踪，跟踪数据的流向和衍生变化过程；

审批和预警。支持数据导出控制，支持人工审批或系统预警；提供数据质量保障系统，对交换的数据进行数据质量评测和监控、预警；

生命周期管理。提供从采集、存储、使用、传输、共享、发布、到销毁等基于数据生命周期的技术和管理措施。

阿里云基于数据生命周期构建全面的数据安全保障体系，从数据行为、数据内容、数据环境等角度提供技术和管理措施，具体如下图所示：

通过实施阿里云大数据安全管控体系，提供“可用不可见”的大数据交换共享平台安全环境，以保障大数据在“存储、流通、使用”过程中的安全。