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随着互联网技术在医疗行业的快速发展,医院网络不再是单一的网络架构,逐步呈现多节点的网络融合,网络结构和信息系统分布变得越来越复杂,网络安全就显得越来越重要。医院信息系统众多,不仅包含了传统的HIS、LIS、PACS等传统医疗软件,还包含了财务、物资、人事等重要运营和管理软件。
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作为一个不容忽视的全球公共卫生问题,患者安全已经成为备受关注的研究领域[1-4]。据世界卫生组织(WHO)报告,在高收入国家,约有1/10的患者在接受医疗护理过程中遭受伤害,有15%的医疗费用是由于患者安全问题所致的,而导致患者伤害的不良事件中,约有50%被认为是可以预防的[5]。
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医院消毒供应中心是保障医疗工作顺利进行的重要场所,其承担了医院各个科室重复使用的医疗器械、物品的清洁消毒和灭菌工作,同时还向各个科室提供无菌物品,具有不可替代的作用。因消毒供应中心工作的特殊性,工作人员需长期接触锐利器械、病原菌和清洗消毒剂等,且长期处于高温潮湿的环境中,容易发生职业暴露。
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医疗机构因其数据的高价值性和系统的脆弱性,频繁受到网络攻击,这就要求医院必须加强网络安全管理[1-3]。因此,安全态势感知技术应运而生[4-6]。它基于大数据分析技术,对医院安全设备日志数据、流量数据展开深层次、多维度分析,实现对医院网络安全综合态势的全方位多维度呈现。
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跌倒已成为因意外伤害而死亡的第二大原因,以老年人居多。根据统计数据显示,我国 65 岁以上的老年人因伤致死的主要原因中跌倒已占据首位。据统计跌倒在医院所发生的安全不良事件占比约 30% ~40%。国外文献报道,约 3% ~ 20%的老年住院患者在住院期间至少跌倒一次。
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在智慧医院的建设和发展过程中,医疗信息系统存储着巨量的诊疗数据和个人信息[1],尤其是随着互联网医院等新兴诊疗模式的兴起,医疗信息从内部网络走向开放的互联网,其安全风险大幅增加[2],伴随着医疗转型之变,医疗行业的数据泄露等数据安全事件也呈现出多发、频发和显著增长的态势。
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在数字化时代背景下,医院作为关键信息基础设施的重要组成部分,其网络安全的重要性日益凸显。随着医疗信息化的快速发展,医院信息系统中存储了大量敏感的医疗数据和患者隐私信息,成为网络攻击的主要目标。网络攻击不仅威胁到医院运营的稳定性,还可能导致患者隐私泄露等严重后果[1]。
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经食道超声心动图(transesophagealechocar-diography,TEE)是将超声探头置于食道或胃内,从心脏后方探测心脏结构和血流的超声显像方法,它不仅给临床常规应用的经胸超声心动图显像不佳的病例提供了新的探测途径,还能为心脏手术的监测及评价提供重要信息[1]。
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医院感染是全球范围内医疗机构面临的重要公共卫生挑战之一[1]。根据世界卫生组织的报告,医院感染的发生率在发展中国家尤为突出,给患者带来严重的健康负担,延长住院时间,增加治疗费用,并可能导致死亡[2]。老年人群作为免疫功能减弱、慢性疾病高发的特殊群体,在住院期间更易发生医院感染[3]。
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传统的医院档案存储与共享方式往往存在诸多安全隐患,如数据泄露、篡改等。这些问题不仅影响医疗活动的正常进行,还可能对医患关系产生负面影响。因此,如何保障医院档案的安全存储与共享成为医疗领域亟待解决的问题。区块链技术作为一种新兴的信息技术,以其去中心化、不可篡改和可追溯性的特点,为医院档案的安全存储与共享提供了新的解决方案。
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目前医疗无线网络已成为现代医疗体系中不可或缺的一部分,其有效提升了医疗服务的效率与质量,为远程医疗、移动医疗等新型医疗服务模式提供了强有力的技术支持[1]。然而,医疗无线网络的广泛应用也带来了严峻的安全挑战,其中虚假数据注入攻击作为一种隐蔽性强、危害巨大的网络攻击手段,正逐渐成为医疗领域安全防护的焦点。
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随着信息技术的飞速发展,网络已成为现代社会不可或缺的基础设施。然而,网络的普及也带来了诸多安全问题,如数据泄露、网络攻击、身份信息窃取等,这些问题对个人隐私、经济发展乃至国家安全构成了严重威胁。网络安全事件频发,不仅造成巨大的经济损失,还可能引发社会信任危机[1]。
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口腔诊疗操作时会产生大量飞沫和气溶胶,对周围环境物体表面造成污染,这些飞沫和气溶胶含有许多细菌、真菌、病毒,并且可以长时间悬浮在空气中。Grenier等研究发现,在进行口腔诊疗时距离牙科综合治疗台11m的非诊疗活动半径仍能检测出污染,空气采样后细菌培养结果为(42±11)CFU/m3,高于诊疗活动开始前。
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医务人员职业暴露是指医务人员在从事职业活动过程中接触有毒、有害物质和传染病病原体等危害因素,身心健康受到损害的情形,主要包括物理性、生物性、化学性等几类职业暴露。目前生物性职业暴露是我国医务人员相关职业暴露最常发生的类型之一。
医院一旦发生网络异常,可能导致患者信息泄露、医疗数据丢失、系统瘫痪等严重后果。因此,加强医院网络安全建设,提高网络异常信息的检测能力,是保障医院信息系统稳定运行、保障患者信息安全的重要措施。周佳航等人通过自注意力机制对特征序列进行建模,捕捉序列中的长期依赖关系,实现对异常信息的准确检测。
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