1、首先，数据安全是指防范信息泄露或失窃的一系列措施。在数字化时代，数据生成速度越来越快，里面包含的信息价值也越来越大。如果不采取必要的安全措施，网络犯罪分子可以通过黑客手段获取敏感信息，给用户和企业带来极大损失，对个人和社会造成极大的危害。
2、数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。
3、建设数字中国的意义有开启国家信息化发展新时代的需要，提高人民生活水平，推动社会进步等。开启国家信息化发展新时代的需要 加快数字中国建设是开启国家信息化发展新时代的需要，能够引领国家进入数字时代，推动信息化和数字化在各领域的深度融合，实现国家现代化建设的目标。
4、数据安全，这个概念在当今数字化世界中尤为重要。它涉及一系列措施，旨在保护数据的完整性和隐私，确保数据在处理、存储和传输过程中的安全。从起源看，自2015年至2023年，随着网络安全和信息安全的日益关注，各国政府不断出台法规，如美国的棱镜门事件促进了信息安全意识的提升。
健康医疗大数据的安全与应用 医疗健康大数据是覆盖自然人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。简单讲就是涉及到健康的、医疗的跟个人相关的数据的合集，不仅在医院，在互联网，在企业、医院都存在。
健康医疗大数据是指涵盖医疗卫生领域各方面数据信息的庞大集合，这些数据包括但不限于患者就诊记录、医学影像、实验室检测结果、药物使用情况以及公共卫生监测数据等。健康医疗大数据不仅规模巨大，而且具有多样性和复杂性，因此在管理和应用上面临诸多挑战，同时也蕴含着巨大的潜力和价值。
预测分析工具通过EHR的应用，提升决策精度，减少欺诈，保障医疗安全。远程医疗的兴起，进一步降低了医疗成本，提升了服务体验的便利性。医疗成像数据的深度分析，不仅节省了时间，也节省了医疗费用，让诊疗过程更加高效。大数据在医疗图像解读中，算法如明灯照亮诊疗之路，辅助医生进行精确诊断，减轻工作负担。
电子病历 到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。这些记录通过安全的信息系统（究竟是否安全值得商榷）在不同的医疗机构之间共享。
大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
1、数据安全和隐私保护：移动医疗涉及大量的个人健康数据，如医疗记录、病历、诊断结果等，这些数据的安全性和隐私保护是非常重要的。存在数据泄露、滥用、未经授权的访问等风险，需要加强相关的数据安全和隐私保护措施。
2、医疗app缺乏相关专业人士有调查结果显示，大部分医疗手机应用缺乏足够的证据支持应用中所提出的理论，并且大多数医疗手机应用缺乏相关专业人士的参与。医疗APP商业化太明显国内的医疗手机应用商业化模式明显，会让用户对其数据的可靠程度产生怀疑，对其销售商品的质量也难以把握。
3、数据安全和隐私保护：移动医疗涉及大量的个人健康数据，如医疗记录、病历、诊断结果等，这些数据的安全性和隐私保护是非常重要的。创业过程中如果存在数据泄露、滥用、未经授权的访问等风险，那么加强相关的数据安全和隐私保护措施将是移动医疗创业者的一大难关。
4、移动医疗需要创造患者价值。因为目前患者在整个医疗生态体系中处于最弱势的地位，如果移动医疗能够有效平衡各方利益，最大的受益者就是患者。移动医疗前景：移动医疗有助改善看病难题，新医改启动以来，中国医疗卫生行业信息化的需求和发展潜力巨大。加快推进医疗卫生信息化业务，深耕医疗卫生行业成为行业焦点。
在医疗行业数据安全建设中，首要目标是保障数据的基本安全属性，包括保密性、完整性与可用性，确保数据的使用、公开满足法律法规要求，避免个人信息、公众利益和国家安全受损。同时，在保障数据安全的前提下，要兼顾业务发展需要，避免因数据保护而阻碍业务进程。
第1章深入探讨了医疗卫生行业的特殊安全需求，明确了保障患者隐私和数据安全的重要性。在第2章中，我们详细介绍了信息安全等级保护制度，它为医疗卫生行业提供了一个明确的安全框架，划分了不同级别的信息安全保护需求。
具体要求包括以下几个方面： 数据安全要求：国家要求医疗行业数据库具有严格的数据安全保护机制，保证医疗数据不被非法获取、篡改或泄露。例如，数据库需要具备强大的防火墙、加密和权限管理等安全功能，以确保数据的安全性。
医疗行业大数据数据治理痛点 医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。