采供血机构大数据挖掘与应用的伦理问题及对策
发布人：yaot 发布时间：2025/6/23 17:33:34 浏览次数：110次
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】——陈涵赵冬雁 李静邱艳
【摘要】大数据挖掘技术已成为采供血机构提高献血服务质量的重要工具，但也引发了一系列的伦理问题。采供血机构大数据挖掘与应用应遵循尊重、不伤害、有利、公正、诚信等原则。采供血机构需要对数据提供者采用泛知情同意方式，建立健全隐私保护制度和数据使用管理制度，设计算法透明、公正且可解释的预测模型和决策支持系统，构建完善的伦理规范体系，以提升伦理治理水平。
【关键词】采供血机构；大数据；数据挖掘；数据应用；伦理问题；隐私保护；数据安全
中图分类号：R197.6；R331.1 文献标识码：A
Ethical Issues and Countermeasures in Big Data Mining and Application in Blood Collection and Supply Institutions/CHEN Han,ZHAO Dongyan,LI Jing,et al.//Chinese Health Quality Management，2025,32(5):82-85
Abstract Big data mining technology has become an important tool for blood collection and supply institutions to improve the quality of blood donation services, but it has also triggered a series of ethical issues. The mining and application of big data technology in blood collection and supply institutions should adhere to principles such as respect, non-maleficence, beneficence, justice, and integrity. Meanwhile, these institutions need to adopt broad informed consent mechanisms for data providers, establish and improve privacy protection systems and data usage management systems, design prediction models and decision support systems with transparent, fair, and explainable algorithms, and build a comprehensive ethical norm system to enhance the level of ethical governance.
Key words Blood Collection and Supply Institutions; Big Data; Data Mining; Data Application; Ethical Issues; Privacy Protection; Data Security
Firstauthor's address Beijing Red Cross Blood Center, Beijing，100088, China
在数字化和信息化的时代背景下，大数据已成为各个领域创新和发展的重要驱动力。在医疗健康领域，大数据的集成、分析和利用对于疾病预防、诊断治疗、健康管理等均显示出重要价值［1］。采供血机构作为保障医疗用血安全的重要部门，积累了大量数据，目前已运行的中国大陆采供血机构执业比对信息管理［2］、血液安全监测［3］以及国家献血者表彰和满意度调查等系统，都是多中心大数据平台，通过大数据挖掘与分析技术，为优化采供血服务、提高采供血机构运行效率和保障用血安全等提供了有力支持。
很多国家为了应对大数据技术相关问题，积极推进数据伦理原则或标准制定，如英国的《数据伦理框架》、德国的《针对数据和算法的建议》、美国的《数据伦理框架草案》等。针对科技伦理、数据安全、个人信息保护等问题，我国政府也出台了多项法律法规及政策文件，如《涉及人的生命科学和医学研究伦理审查办法》（以下简称《办法》）与《科学数据管理办法》《关于加强科技伦理治理的意见》等，旨在推动数据伦理治理，持续推进科技向善发展。2021年颁布的《中华人民共和国数据安全法》规定了开发数据新技术应当符合社会公德和伦理，这为数据伦理治理提供了宏观法治保障；《中华人民共和国个人信息保护法》提出的“遵循合法、正当、必要、公开、透明以及保障个人信息安全”等，已成为我国个人信息处理遵循的通用规则。
针对数据伦理治理，许多发达国家的采供血机构已经建立了较为成熟的伦理规范体系，通常设有独立的伦理委员会，负责监督大数据应用的伦理合规性，确保研究与实践中的利益冲突得到妥善处理［4］。而国内采供血机构大数据挖掘和应用的伦理规范建设仍处于起步阶段。本研究尝试针对实践中面临的伦理问题提出对策建议，这不仅有助于提升采供血机构的伦理治理水平，确保其操作符合社会道德标准，而且对于维护献血者和受血者权益、构建公众信任、推动行业健康发展等均具有重要意义。
1采供血机构大数据挖掘与应用现状
大数据挖掘是指从大量复杂数据集中提取有价值信息的过程［5］，涉及统计学、机器学习、模式识别等多种方法，以发现数据中的隐含模式、未知关联、客户偏好等，是一个多维度、跨学科的复杂课题。梳理采供血机构的大数据挖掘和应用，主要在以下5方面发挥作用：（1）改善献血服务。挖掘献血者的大数据，加强献血人群的识别管理，可以帮助采供血机构更好地了解不同类型献血者的特征［6］、献血意愿和影响成功献血的因素［7-8］，制订个性化、精准化的健康管理策略，优化服务流程，提升服务水平，提高献血者满意度，稳定献血者队伍。（2）提高效率效益。大数据可以帮助采供血机构预测血液需求，实现资源优化，合理安排采血计划，通过全过程管理和监督［9］，提高采供血管理透明度和效率。同时，大数据还可以帮助采供血机构优化血液库存管理，降低库存成本，合理调配血液，减少血液浪费，提高血液资源利用率［10］。（3）评估临床输血。开展大规模的临床输血研究，定期进行评估分析，对于提高临床合理用血水平具有重要意义［11］。特别是输血反应监测，通过分析输血后患者的反馈数据，对于采取有效的监督管理措施、及时发现并处理输血反应意义重大［12］。（4）加强质量监测。大数据可以帮助采供血机构实现血液质量监测，如输血传染病的流行情况［13］、残余风险度的监测和分析［14］等，及时发现潜在的质量问题和安全隐患，采取针对性措施。同时，大数据还可以帮助采供血机构加强对质量管理体系的监督和评估，不断完善质量管理体系，提高质量管理水平。（5）促进科学研究。大数据可以帮助研究人员从大量不良事件中识别改进点，为医学科学发展做出贡献。此外，这些数据还能为公共卫生行政部门制订血液管理政策提供科学依据，促进公共卫生事业发展。
2采供血机构大数据挖掘与应用遵循的伦理原则
采供血机构大数据挖掘与应用所涉及的伦理原则，既要符合输血医学伦理要求，又要满足数据伦理要求，两者都属于应用伦理学范畴。具体包括：（1）尊重原则。尊重献血者和受血者的自主权和隐私权，在数据采集和使用过程中充分尊重其意愿。（2）不伤害原则。大数据挖掘与应用不应给献血者和受血者带来身体、心理或社会等方面的伤害，同时要保障血液安全和采供血工作正常秩序。（3）有利原则。大数据技术的应用应有利于提高采供血机构的服务质量和效率，保障血液供应安全，促进公共卫生事业发展。（4）公正原则。在数据采集、分析和应用过程中，要确保公平对待每一位献血者和受血者，避免歧视和偏见，遵循公平、公正、公开原则。（5）诚信原则。采供血机构应当诚实守信，如实告知献血者和受血者数据的用途和风险，不隐瞒、不欺骗，保证数据的真实性和可靠性。
3采供血机构大数据挖掘与应用面临的伦理问题及对策建议
3.1泛知情同意问题
知情同意是医学伦理的一项重要原则。采供血机构产生并存储大量数据，但这些数据在收集时并无明确的研究目的，如何确保每一位献血者都能够理解其数据如何被使用并给予明确同意，是需要认真思考的问题。随着大数据时代的来临，泛知情同意模式逐渐走入公众视野［15］，可以在研究机构建立严格伦理治理机制的前提下，对数据提供者采用泛知情同意方式。因此，采供血机构应该在数据收集阶段规范使用泛知情同意，制订要素齐全的泛知情同意文本，包括研究信息的知晓、退出的选择等，并制订合规的操作过程，认真履行告知义务。目前，采供血机构在泛知情同意的实践环节不够规范，对于未规范进行泛知情同意的数据使用问题，采供血机构应进行全面梳理。在科研应用方面，先是科学审查委员会对研究的科学性进行严格审查，在此基础上，医学伦理委员会对研究进行伦理审查。根据研究目的，对不同身份识别信息特征的生物样本及数据信息，知情同意要求有所不同，主要有3种情形：（1）研究并不涉及随访或是对身份信息的使用和回溯，采用匿名化处理方式，并由医学伦理委员会综合评估符合免除知情同意的要求，可以免除知情同意；（2）研究需要检测残余血液，同时结合献血者其他临床信息进行分析，这种情况下提供给研究者的是假名化处理的血液，在需要相关信息时可以由相关管理部门提供“链接”识别到献血者［16］，这应获得献血者的书面知情同意；（3）研究需要对献血者进行随访获得数据，研究者需要联系符合条件的献血者，征得其书面知情同意后方能纳入研究。
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