面向智慧醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)的安全與隱私保護(hù)研究

安健 寧黃江

摘要：智慧醫(yī)療不同于傳統(tǒng)醫(yī)療，是種以患者數(shù)據(jù)為中的醫(yī)療服務(wù)模式，智慧醫(yī)療與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等深度融合，幫助醫(yī)務(wù)人員和患者跨越空間和時(shí)間的阻礙，滿足遠(yuǎn)程醫(yī)療的需求，結(jié)合各類智能化設(shè)備和設(shè)施為患者提供醫(yī)療服務(wù)。智慧醫(yī)療加快了數(shù)據(jù)整合，為患者提供流動(dòng)性的服務(wù)，提升了整體服務(wù)質(zhì)量，但是流動(dòng)性的數(shù)據(jù)信息帶來(lái)了數(shù)據(jù)的濫用、過度索取等問題，因此需要結(jié)合智慧醫(yī)療的發(fā)展需求制定相應(yīng)的安全保護(hù)措施，以此解決智慧醫(yī)療過程中出現(xiàn)的各類網(wǎng)絡(luò)安全問題。

關(guān)鍵詞：智慧醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)；安全；隱私保護(hù)

一、引言

在物聯(lián)網(wǎng)概念被提出后，出現(xiàn)了傳感器網(wǎng)絡(luò)和嵌入式系統(tǒng)。在醫(yī)療領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)也有了新的發(fā)展方向，并且物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透在每一個(gè)人的生活之中，此類技術(shù)可以植入人體，以此遠(yuǎn)程分析出具體原因，此過程降低了時(shí)間成本，并且還可以對(duì)設(shè)備上的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)也為醫(yī)療事業(yè)作出了巨大的貢獻(xiàn)。當(dāng)前我國(guó)智慧醫(yī)療在“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支持下，突破了時(shí)間和空間的阻礙，讓患者和醫(yī)生可以隨時(shí)進(jìn)行交流，此過程方便了患者看病的流程，因此智慧醫(yī)療的發(fā)展具有重要意義。但結(jié)合當(dāng)前實(shí)際情況來(lái)看，智慧醫(yī)療中很多項(xiàng)目在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行，其中包含各類個(gè)人信息，同時(shí)數(shù)據(jù)在傳輸過程中受到傳輸環(huán)境的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)形成了開放性的狀態(tài)，此時(shí)如果不能有效對(duì)患者的隱私進(jìn)行保護(hù)，就會(huì)導(dǎo)致敏感信息的泄露，基于此相關(guān)設(shè)計(jì)人員需要重視隱私保護(hù)操作。

二、基于屬性的數(shù)據(jù)加密處理技術(shù)

（一）模型建立

此類系統(tǒng)模型中包括了各個(gè)實(shí)體的角色，并且在使用計(jì)算中也需結(jié)合各類算法進(jìn)行分析，此過程可以對(duì)系統(tǒng)的安全性進(jìn)行完善，并且還需設(shè)定相應(yīng)的攻擊模型。在系統(tǒng)模型設(shè)定過程中智慧醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)中需要搜索加密方案，對(duì)模型相似的內(nèi)容將其應(yīng)用在不同的環(huán)境之中，此時(shí)也可以對(duì)各個(gè)主體之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行明確，才可保證模型主體的有效描述，在完善模型后，可以按照相應(yīng)流程進(jìn)行后續(xù)操作。當(dāng)前模型主要包括了以下幾個(gè)方面：可信授權(quán)中心，云服務(wù)提供商，霧節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)用戶。

可信授權(quán)中心主要需要其他授權(quán)機(jī)構(gòu)進(jìn)行執(zhí)行，主要工作是對(duì)用戶進(jìn)行管理，并且對(duì)用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合歸納，根據(jù)屬性做出后續(xù)分析操作。云服務(wù)需要通過云供應(yīng)商對(duì)各個(gè)醫(yī)療部分進(jìn)行設(shè)定，其中包括的數(shù)據(jù)參數(shù)可以進(jìn)行加密處理。加密處理需要使用算法的方式進(jìn)行，其中不同屬性的信息需要設(shè)定不同的算法。霧節(jié)點(diǎn)主要配置網(wǎng)絡(luò)邊緣提高自身的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，并且結(jié)合授權(quán)中心的引導(dǎo)對(duì)區(qū)域內(nèi)的用戶進(jìn)行管理，后續(xù)結(jié)合實(shí)際需求幫助用戶主動(dòng)生成詢問動(dòng)作。數(shù)據(jù)用戶可以包括使用者和擁有者，在擁有者方面主要將關(guān)鍵詞加密上傳分享給屬性用戶；對(duì)于使用者而言需要結(jié)合詢問請(qǐng)求對(duì)某個(gè)文件進(jìn)行加密，同時(shí)還需負(fù)責(zé)解密工作[1]。

（二）可搜索加密方案

在初始化階段需要向其系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)定安全參數(shù)結(jié)合可信授權(quán)中心執(zhí)行相關(guān)步驟，盡可能選擇生成元隨機(jī)選擇兩個(gè)元素進(jìn)行計(jì)算，后續(xù)結(jié)合系統(tǒng)參數(shù)對(duì)用戶的屬性問題進(jìn)行劃分，再結(jié)合屬性空間決定單調(diào)訪問控制結(jié)構(gòu)，促使訪問控制策略可以達(dá)成最小授權(quán)屬性集。在經(jīng)過一系列測(cè)試后可以看出用戶可以執(zhí)行指數(shù)運(yùn)算后期對(duì)密鑰進(jìn)行完善，從而對(duì)原文進(jìn)行優(yōu)化，此過程可以提高工作效率，并且還可以強(qiáng)化系統(tǒng)中較為薄弱的環(huán)節(jié)，以此減少用戶計(jì)算的負(fù)擔(dān)，讓其提高整個(gè)系統(tǒng)的效率。

（三）安全分析

在提出安全方案后，還需要滿足以下三個(gè)條件：數(shù)據(jù)機(jī)密性，關(guān)鍵詞隱私和陷門隱私。陷門隱私需要在方案中生成關(guān)鍵詞，后續(xù)結(jié)合多項(xiàng)式時(shí)間對(duì)假設(shè)進(jìn)行破解，但是破解的過程與假設(shè)具有一定矛盾關(guān)系，因此方案和假設(shè)之間存在一定不可區(qū)分內(nèi)容。在實(shí)際假設(shè)過程中各類方式都有可能與假設(shè)形成矛盾，但是 IND-CK-CCA方法可以解決矛盾問題，以此整體也滿足了安全性需求。

三、支持可驗(yàn)證外包解密的保護(hù)策略

（一）模型建立

此模型結(jié)構(gòu)包括多個(gè)屬性授權(quán)，并且在數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和分享中可以達(dá)成系統(tǒng)架構(gòu)，還可以構(gòu)建安全模型。具體模型系統(tǒng)包括了基本架構(gòu)、物聯(lián)網(wǎng)、云架構(gòu)等，此過程涉及多個(gè)設(shè)備，同時(shí)也存在分布式的屬性授權(quán)中心。各個(gè)屬性授權(quán)中心負(fù)責(zé)用戶生活管理，同時(shí)還可生成密鑰，并且每個(gè)屬性之間不相交。本模型中的半節(jié)點(diǎn)屬于半可信狀態(tài)，并且在使用過程中可以會(huì)對(duì)自身有利的信息進(jìn)行影響，因此需要對(duì)功能進(jìn)行調(diào)整，主要執(zhí)行方面的操作系統(tǒng)不相同，本模型提出了多屬性的權(quán)重授權(quán)加密方案。此過程也需對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn)和擴(kuò)展，以此才可滿足保護(hù)策略中數(shù)據(jù)分享的安全性。

在安全模型方面提出了隱藏策略，隱藏策略可以結(jié)合驗(yàn)證方法進(jìn)行加密，此過程需要證明方案的安全性和隱私性。因此首先需要考慮惡意獲取利益的情況，此時(shí)違背了協(xié)議執(zhí)行過程，需要通過安全模型破壞訪問惡意模型，隨后開始對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，以此分析出惡意的節(jié)點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改變，此時(shí)需要設(shè)計(jì)可驗(yàn)證性的節(jié)點(diǎn)安全模型。最后結(jié)合隱蔽策略需求，設(shè)定相應(yīng)的服務(wù)過程，此時(shí)可以準(zhǔn)確地遵守協(xié)議流程，減少外來(lái)信息的安全隱患[2]。因此不難看出此模型具有機(jī)密性、可驗(yàn)證性、安全性，所以可以有效應(yīng)用在對(duì)安全問題進(jìn)行防范，并且也提高了整體的可操作性。

（二）方案構(gòu)建

在方案構(gòu)建過程中首先需要明確初始化，初始化需要結(jié)合各類算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作，應(yīng)該選擇兩個(gè)較為相同的素?cái)?shù)反映出二者之間的映射關(guān)系，再結(jié)合哈希函數(shù)對(duì)系統(tǒng)的公共參數(shù)進(jìn)行輸出。此時(shí)系統(tǒng)中的授權(quán)為N個(gè)，每個(gè)屬性都彼此獨(dú)立，并且不相交，每個(gè)屬性在運(yùn)行過程中都需進(jìn)行初始化過程，在實(shí)際管理工作中需要選擇兩個(gè)隨機(jī)數(shù)，結(jié)合隱私密鑰對(duì)公共密鑰進(jìn)行加密。其次是加密階段，在本階段中，用戶需要通過算法對(duì)信息訪問進(jìn)行控制，此時(shí)加密過程需要結(jié)合信息內(nèi)容進(jìn)行，選擇一個(gè)訪問控制策略和隨機(jī)數(shù)，對(duì)其進(jìn)行安全隱私設(shè)定，針對(duì)其中屬性對(duì)可隱藏內(nèi)容進(jìn)行隱藏，此時(shí)還可計(jì)算出可替代的屬性，隨后結(jié)合控制策略對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)化，從而判斷出訪問矩陣。隨后可以選擇秘密值，訪問矩陣結(jié)合隨機(jī)數(shù)進(jìn)行計(jì)算。在訪問策略矩陣中對(duì)某個(gè)屬性進(jìn)行申請(qǐng)?jiān)L問需要滿足相應(yīng)的條件，后期還需結(jié)合規(guī)則對(duì)可知訪問的矩陣進(jìn)行分析，形成映射關(guān)系。在選擇加密方法方面需要對(duì)信息盡心加密以此分析出密鑰并且對(duì)密文進(jìn)行加密，此時(shí)還需結(jié)合秘密值和密文進(jìn)行驗(yàn)證，以此輸出驗(yàn)證密鑰。最后密鑰生成階段也需結(jié)合算法對(duì)其進(jìn)行支持，在此過程中身份需要不斷被識(shí)別，并且在屬性方面也需完成注冊(cè)操作，在注冊(cè)后才可以對(duì)身份進(jìn)行驗(yàn)證，后續(xù)獲取相應(yīng)的屬性。此過程為了保證用戶的身份，需要在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中直接對(duì)用戶身份進(jìn)行識(shí)別，并且還需滿足隱藏和代替需求，以此結(jié)合各個(gè)用戶屬性設(shè)置出一組密鑰，最終針對(duì)不同的屬性設(shè)置密鑰。

（三）安全性分析

安全性分析需要滿足機(jī)密性和可驗(yàn)證性需求，以此才可對(duì)后期的訪問策略隱私進(jìn)行安全保護(hù)。首先機(jī)密性需要減少明文被攻擊的概率。并且還需結(jié)合權(quán)重選擇安全性定義。在此過程中所提出的方案都需進(jìn)行機(jī)密安全的推演，才可確保方案設(shè)定的安全需求，在實(shí)際應(yīng)用過程中還需構(gòu)建相應(yīng)的安全模型。此時(shí)如果出現(xiàn)了一個(gè)攻擊者后續(xù)則可以開啟機(jī)密性安全的保護(hù)措施，因此對(duì)于此項(xiàng)工作不能忽視，并且還需構(gòu)建出多項(xiàng)式的時(shí)間模擬器，通過此類設(shè)備明確自身優(yōu)勢(shì)，并且滿足三者交互的需求[3]。

對(duì)于可驗(yàn)證性而言，需要結(jié)合節(jié)點(diǎn)對(duì)方案進(jìn)行驗(yàn)證。在實(shí)際驗(yàn)證中如果產(chǎn)生碰撞就會(huì)出現(xiàn)哈希函數(shù)，哈希函數(shù)可以驗(yàn)證方案的安全性需求。假設(shè)在多項(xiàng)式的時(shí)間推算操作中，攻擊者共批了方案中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，此時(shí)模擬器自身也會(huì)破壞安全性需求，并且在哈希函數(shù)中也呈現(xiàn)出了碰撞狀態(tài)，此時(shí)需要挑戰(zhàn)兩個(gè)哈希函數(shù)。在算法生成后系統(tǒng)的公共參數(shù)運(yùn)行時(shí)可以結(jié)合屬性授權(quán)形成隱私密鑰集合。在挑戰(zhàn)過程中攻擊者也會(huì)結(jié)合消息具體內(nèi)容對(duì)訪問結(jié)構(gòu)進(jìn)行控制，此時(shí)加密文件會(huì)結(jié)合算法消息對(duì)密文進(jìn)行加密操作。如果真正破壞了驗(yàn)證安全，則說(shuō)明未按照正確的方案執(zhí)行此項(xiàng)工作，后期的解密就會(huì)輸出錯(cuò)誤警告。綜上所述可以明確，哈希函數(shù)在碰撞過程中會(huì)對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。

對(duì)于策略隱私安全而言，需要證明流程的安全性。在此過程中可以看出方案對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密需要訪問控制策略的支持，并且還需保證方案設(shè)計(jì)中的每個(gè)屬性都可以得知用戶的隨機(jī)數(shù)，同時(shí)無(wú)論任何屬性的明文都不會(huì)出現(xiàn)，基于此匿名密鑰也需要結(jié)合實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，此過程如果出現(xiàn)合法授權(quán)可以讓用戶自行進(jìn)行密鑰設(shè)置，只需要計(jì)算出相應(yīng)的代替值即可。結(jié)合單項(xiàng)的匿名密鑰可以無(wú)條件進(jìn)行判斷，并且還可以減少假冒性質(zhì)，此時(shí)無(wú)論是云服務(wù)還是節(jié)點(diǎn)都無(wú)法恢復(fù)屬性問題，因此假冒用戶不能獲取信息，也不能對(duì)信息進(jìn)行分析，所以才可滿足策略隱私的安全需求。

四、基于決策樹的差分隱私保護(hù)方法

（一）決策樹介紹

決策樹跟樹一樣具有自己的性質(zhì)和特點(diǎn)，在使用過程中節(jié)點(diǎn)和內(nèi)部節(jié)點(diǎn)需要滿足屬性的組成部分，并且樹葉也有一定代表意義，它代表一個(gè)節(jié)點(diǎn)的本質(zhì)，并且在此時(shí)還需結(jié)合不同的屬性問題使用不同的方式進(jìn)行操作，因此當(dāng)前可以將其劃分為三個(gè)類別： ID3、 C4.5 和CART。決策樹的處理方式和回歸方式都滿足了當(dāng)前我國(guó)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性，對(duì)于整體操作而言，也較為簡(jiǎn)化，同時(shí)也可以滿足醫(yī)療輔助行業(yè)的發(fā)展，在決策過程中備受歡迎。三種方式的具體操作如下：首先是ID3主要指的是信息增益問題。ID3的節(jié)點(diǎn)需要與信息增益為依據(jù)，以此對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中所選擇的數(shù)據(jù)將其設(shè)定成為最大信息增益的屬性，最終讓其形成熵值。此時(shí)內(nèi)部包括了數(shù)據(jù)集和標(biāo)簽總類數(shù)，在計(jì)算后可以得出信息增益的效果。其次是C4.5，主要指的是最大信息增益比值。此項(xiàng)工作需要結(jié)合各類特征和數(shù)據(jù)集中的信息進(jìn)行判定，以此分析出信息增益比。在分析過程中對(duì)節(jié)點(diǎn)劃分的屬性進(jìn)行分析，以此結(jié)合當(dāng)前實(shí)際情況對(duì)信息增益比劃分出屬性擔(dān)當(dāng)。最后是GART，主要指的是決策樹通過各類計(jì)算對(duì)各個(gè)屬性的基尼指數(shù)進(jìn)行屬性劃分，此項(xiàng)工作主要結(jié)合數(shù)據(jù)集的初度進(jìn)行估量，簡(jiǎn)而言之對(duì)數(shù)據(jù)集中可能出現(xiàn)的不同樣本概率進(jìn)行分析，此時(shí)數(shù)據(jù)集的純度較高，因此數(shù)據(jù)集有候選性質(zhì)，并且還需劃分屬性，因此樹的節(jié)點(diǎn)劃分概率較大，此時(shí)也可以結(jié)合屬性去劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，保證最優(yōu)化分[4]。在計(jì)算過程中可以看出最后一類方式可以對(duì)屬性進(jìn)行多次劃分，并且還可以分析出最優(yōu)化的屬性，因此以此為節(jié)點(diǎn)可以對(duì)各類屬性進(jìn)行優(yōu)化，才可確保數(shù)據(jù)集的效果，最終結(jié)合指數(shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，從而分析出節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，以此確定屬性，后期結(jié)合權(quán)重問題對(duì)隱私進(jìn)行保護(hù)。

（二）權(quán)重體系分析

眾所周知可以看出醫(yī)療數(shù)據(jù)或者其他數(shù)據(jù)內(nèi)容中屬性對(duì)于分類的影響較大，在此過程中也可以隱私進(jìn)行保護(hù)，并且結(jié)合差分隱私保護(hù)的方式減少數(shù)據(jù)泄漏的問題，此過程也可以減少外部的攻擊。在一定基礎(chǔ)之上，分類會(huì)直接影響屬性問題，并且數(shù)據(jù)的可用性也會(huì)逐漸減少，此時(shí)需要識(shí)別分類結(jié)果，并且對(duì)屬性進(jìn)行平緩，才可保證數(shù)據(jù)的可用性，并且后期也可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)。在特征選擇和提取過程中需要對(duì)重要特征進(jìn)行標(biāo)注，以此對(duì)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，從而有效處理模型數(shù)據(jù)，前期也需對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類訓(xùn)練，確保統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)分析重要功能的可使用性，最終根據(jù)特征進(jìn)行選擇，確保整體選擇可以避開數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和降維，排除不好的方法利用特征屬性反映出重要內(nèi)容，以此劃分相互的權(quán)重比值。

在CART 決策樹中，指數(shù)的判定方法需要通過計(jì)算進(jìn)行劃分，盡可能結(jié)合一次特征選擇對(duì)決策樹進(jìn)行構(gòu)建，后期還需通過指數(shù)對(duì)重要性進(jìn)行判斷，以此完善初始化決策樹的各類權(quán)重值，最終實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)需求，從而對(duì)不同等級(jí)的隱私和權(quán)重進(jìn)行保護(hù)，減少數(shù)據(jù)可用性的負(fù)面影響，當(dāng)前此類方法較為簡(jiǎn)單，因此被廣泛應(yīng)用在此個(gè)領(lǐng)域之中。

（三）安全性分析

在安全方面可以設(shè)定統(tǒng)一的參數(shù)值，此過程需要對(duì)傳統(tǒng)差分隱私保護(hù)進(jìn)行分析，結(jié)合隱私性進(jìn)行保護(hù)，此時(shí)還需對(duì)隱私參數(shù)值進(jìn)行判斷，以此設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重值。為了將隱私性和可用性進(jìn)行綜合，需要繪制分析圖，才可看出輕度隱私損失的概率，也可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且在分析過程中也可以結(jié)合實(shí)際需求分析出此類方式是否滿足隱私的安全保護(hù)。在分析過程中可以看出符合實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)的是 DPDT，此類方式可以減少輕度損失，并且還可以規(guī)范文本，選擇逆向操作的方式將各類數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)，同時(shí)還可以結(jié)合變量形成的新的數(shù)據(jù)，此過程也規(guī)范了參數(shù)的處理工作，因此新數(shù)據(jù)會(huì)與發(fā)布的數(shù)據(jù)形成一致性的特點(diǎn)。

五、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，針對(duì)智慧醫(yī)療數(shù)據(jù)方面問題已經(jīng)為其設(shè)定了相應(yīng)的規(guī)范化方法，并且在數(shù)據(jù)規(guī)范后不僅準(zhǔn)確率得到了提升，同時(shí)還規(guī)避傳統(tǒng)方式中的復(fù)雜問題，在一定基礎(chǔ)之上與隱私相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容整體敏感度較小，此時(shí)可以劃分隱私處理和常規(guī)數(shù)據(jù)處理，因此減少了對(duì)隱私數(shù)據(jù)的影響，所以整體也體現(xiàn)出了靈活性的需求。

在表1中可以看出三種方式均可以滿足數(shù)據(jù)保護(hù)需求，在方式對(duì)比過程中每一種方式都具備優(yōu)點(diǎn)，此時(shí)為了更好地滿足隱私的安全保護(hù)需求，相關(guān)設(shè)計(jì)人員需要結(jié)合隱私保護(hù)的需求合理選擇方案對(duì)此項(xiàng)操作進(jìn)行支持。結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)保護(hù)的問題，可以看出在建立相應(yīng)數(shù)據(jù)模型后，可以結(jié)合自身權(quán)重體系對(duì)權(quán)重進(jìn)行劃分，以此改變傳統(tǒng)的劃分方式，確保在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中進(jìn)行安全隱私保護(hù)，此項(xiàng)工作需要在規(guī)劃方法處理后進(jìn)行，因此針對(duì)數(shù)據(jù)不同的權(quán)重進(jìn)行保護(hù)設(shè)定。無(wú)論任何一種方案都需突破時(shí)間的限制，結(jié)合特點(diǎn)對(duì)隱私信息進(jìn)行保護(hù)，以此減少時(shí)間差造成的隱私遺漏問題，同時(shí)在保護(hù)過程中需要確保對(duì)隱私數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)定位，最終在模型中擬定相應(yīng)的質(zhì)量和控制速度，對(duì)可能存在的幅度進(jìn)行控制，從而完善整體隱私保護(hù)流程。隱私保護(hù)流程屬于動(dòng)態(tài)流程，因此需要針對(duì)不同的模型進(jìn)行安全保護(hù)操作，才可保證整體數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制需求。

作者單位：安健? ? 寧黃江? ? 中國(guó)軟件評(píng)測(cè)中心

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]于新瑋，馬金剛，李逢天.智慧醫(yī)療背景下基于DMZ的遠(yuǎn)程醫(yī)療數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)研究[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2019，40（04）：32-35.

[2]張杰 ，李曉春.用LIFE流打造一流智慧醫(yī)院生態(tài)——訪美的樓宇科技美控智慧建筑醫(yī)療行業(yè)總監(jiān)劉洋[J].智能建筑與智慧城市，2022（03）：6-7.

[3]袁琛燁，周之音.基于智慧醫(yī)療系統(tǒng)的管理模式預(yù)防乳腺癌患者術(shù)后淋巴水腫的效果觀察[J].國(guó)際醫(yī)藥衛(wèi)生導(dǎo)報(bào)， 2022，28（03）：336-340.

[4]曹潔.數(shù)字賦能 “遠(yuǎn)醫(yī)”解“近疾” 浙江和仁科技股份有限公司深耕智慧醫(yī)療領(lǐng)域，推動(dòng)數(shù)字城市發(fā)展[J].今日科技， 2022（01）：64.

[5]汪語(yǔ)晨，李金遙，李青昊. 對(duì)長(zhǎng)三角一體化示范區(qū)智慧醫(yī)療協(xié)作一體化和智慧化的探索與推廣研究[C]//.大學(xué)生社會(huì)實(shí)踐項(xiàng)目研討會(huì)會(huì)議報(bào)告集，2021：294-308.