隨著云計(jì)算、基因測序、現(xiàn)代臨床試驗(yàn)、靶向治療等技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)將進(jìn)行高度融合，實(shí)現(xiàn)顛覆性的醫(yī)療，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。醫(yī)療大數(shù)據(jù)將在臨床輔助決策、醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)管、疾病預(yù)測模型、臨床試驗(yàn)分析、個(gè)性化治療等醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用。但不容忽視的是，當(dāng)前大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的應(yīng)用中帶來一些倫理挑戰(zhàn)，如個(gè)人隱私信息的泄露、知情同意的難以貫徹、人文關(guān)懷的缺失，甚至人的存在方式、醫(yī)患交往方式等都發(fā)生變化，如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，使其合理應(yīng)用，成為當(dāng)前倫理學(xué)亟需解決的問題。
1、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的概念及特征
醫(yī)療大數(shù)據(jù)是指利用常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的典型特征主要表現(xiàn)為四個(gè)方面。
1.1數(shù)據(jù)集成的廣泛性
醫(yī)療大數(shù)據(jù)規(guī)模大、海量，通常是以GB、TB、PB為基本處理單位。例如，醫(yī)院CT、核磁等影像資料的數(shù)據(jù)量每天超過100G，并需要長期保存，而且，種類繁多，來源廣泛。醫(yī)療大數(shù)據(jù)涵蓋人的全生命周期，既包括個(gè)人健康，又涉及醫(yī)藥服務(wù)、疾病防控、健康保障和食品安全、養(yǎng)生保健等。其數(shù)據(jù)主要來源于制藥企業(yè)、醫(yī)院診療、醫(yī)療費(fèi)用和健康管理四個(gè)方面。
此外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有廣泛的異構(gòu)性，很多數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的，其所占比例越來越多，如電子病歷、影像資料等，其中，病理資料是以圖片形式呈現(xiàn)的，因而是一種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
1.2數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值性
醫(yī)療大數(shù)據(jù)不僅作為處理對(duì)象單個(gè)存在，而且還是一種基礎(chǔ)資源，其存在是判斷其他數(shù)據(jù)存在的依據(jù)，能夠協(xié)同解決其他領(lǐng)域的問題。單個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息價(jià)值不是很明顯，一旦通過智能分析和計(jì)算機(jī)技術(shù)整合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)，就會(huì)產(chǎn)生很大的潛在價(jià)值。正如經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hal Varian所說：“數(shù)據(jù)收集的根本目的是通過整合、分析、提取有用的知識(shí)，并將其應(yīng)用到具體的領(lǐng)域當(dāng)中。”
美國羅切斯特大學(xué)（University of Rochester）一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)就曾利用Twitter的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嘗試。他們利用自己開發(fā)的文本分析工具，一個(gè)月內(nèi)收集60余萬人的440萬條Twitter信息，挖掘其中的身體狀態(tài)信息。結(jié)果表明，研究人員可以提前8天預(yù)報(bào)流感對(duì)個(gè)體的侵襲狀況，而且準(zhǔn)確率高達(dá)90%。
1.3數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性
相關(guān)性是指兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性。變量之間有相關(guān)性，只反映取值的影響度和相關(guān)的密切度，并不代表有因果性。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的核心，價(jià)值產(chǎn)生于分析過程。
首先，醫(yī)療大數(shù)據(jù)是一個(gè)復(fù)雜開放的系統(tǒng)，其中各個(gè)部分相互影響，相互關(guān)聯(lián)。此時(shí)的“因”可能是彼時(shí)的“果”，此處的“果”也可能是彼處的“因”。因此，傳統(tǒng)的線性因果分析模式無法對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。例如，有統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，吸煙人群的肺癌發(fā)病率比不吸煙人群高幾倍，但統(tǒng)計(jì)學(xué)無法得出“吸煙致癌”的因果結(jié)論。只能提示，吸煙與肺癌有相關(guān)性。
其次，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值性，使得“數(shù)據(jù)思維從以計(jì)算為中心轉(zhuǎn)為以分析為中心，即在一定的理論指導(dǎo)下，按照一定的社會(huì)需求，收集、整理和分析數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行社會(huì)解釋、監(jiān)控、預(yù)測與規(guī)劃的過程和活動(dòng)”。
谷歌搜索每天產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。就以搜索流感信息為例，盡管并不是每個(gè)搜索這類關(guān)鍵詞的人都有流感癥狀或患有流感，但把這些數(shù)據(jù)匯總到一起時(shí)，或許可以從中建立起一個(gè)準(zhǔn)確、可靠的模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控當(dāng)下的流感疫情，并對(duì)未來疫情狀況進(jìn)行估測。2008年11月谷歌公司上線了“谷歌流感預(yù)測”（Google Flu Trends，GFT），即通過監(jiān)測某一地區(qū)與流感相關(guān)檢索詞的數(shù)量，用來估計(jì)該地區(qū)流感疫情。谷歌公司將GFT推廣到美國在內(nèi)的其他28個(gè)國家，并對(duì)新西蘭的流感預(yù)測，其結(jié)果與當(dāng)?shù)乇O(jiān)測結(jié)果高度相關(guān)。不僅如此，在2008年季度GFT模型預(yù)測的結(jié)果與美國國家疾病預(yù)防控制中心流感樣病例監(jiān)測結(jié)果也保持了高度相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.97。
在每一份基因電子病歷中，記載著個(gè)人的所有潛在疾病及對(duì)藥物的敏感信息。醫(yī)生根據(jù)基因電子病歷中的數(shù)據(jù)，結(jié)合患者的生理指標(biāo)和醫(yī)療智能決策支持系統(tǒng)，進(jìn)行相關(guān)性分析，模擬臨床治療的有效性，最終形成一個(gè)個(gè)性化的醫(yī)療模式。如Melanie Nix的家族有乳腺癌病史，在2008年，進(jìn)行與乳腺癌有關(guān)的乳腺癌1號(hào)基因（breast cancer 1，BRCA1）基因突變檢測時(shí)，結(jié)果呈陽性。醫(yī)生根據(jù)這一數(shù)據(jù)結(jié)果，結(jié)合Melanie Nix的各項(xiàng)生理指標(biāo)，進(jìn)行相關(guān)性分析，制定了一個(gè)精準(zhǔn)治療方案，最終經(jīng)過16輪的化療和乳房重建手術(shù)，Melanie Nix現(xiàn)在已經(jīng)完全治愈了癌癥。顯然，相關(guān)性分析是醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要思維模式。
1.4數(shù)據(jù)解釋的不確定性
斯坦福大學(xué)Trevor Hastie認(rèn)為：“海量數(shù)據(jù)帶來顯著性檢驗(yàn)的問題，將使我們很難找到真正的關(guān)聯(lián)。”維克托·邁爾·舍恩伯格等也指出這一點(diǎn)：“數(shù)據(jù)量的大幅增加會(huì)造成結(jié)果的不準(zhǔn)確，一些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)會(huì)混進(jìn)數(shù)據(jù)庫。”
海量的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚集在一起時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生很多干擾數(shù)據(jù)，也意味著更多的虛假關(guān)系信息，導(dǎo)致分析結(jié)果的不精確。2012年~2013年，GFT高估了流感疫情的起始時(shí)間以及流行程度，流行性感冒提前襲擊了美國，造成嚴(yán)重危害。當(dāng)時(shí)科學(xué)家們檢索并分析流感相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)流感的影響程度進(jìn)行估計(jì)。
然而與傳統(tǒng)的公共衛(wèi)生監(jiān)測方法相比，這種方法大大高估了流感的高峰期影響水平。Declan Butler也指出，GFT對(duì)2012年底美國流感類疾病患者數(shù)目的估計(jì)比美國疾病控制與預(yù)防中心檢測結(jié)果高出約1倍。不僅如此，GFT在2008年～2009年對(duì)瑞士、德國、比利時(shí)等國的流感類疾病患者數(shù)目的估計(jì)也都失準(zhǔn)。
醫(yī)療數(shù)據(jù)解釋的不確定性，一定程度上會(huì)給受檢者帶來誤導(dǎo)，甚至產(chǎn)生不必要的恐慌。正如美國醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)會(huì)通過基因測試，反饋許多有關(guān)遺傳變異信息時(shí)對(duì)受檢者說：“我們發(fā)現(xiàn)你的基因中的這些變異是重要的，但不知道它們是否會(huì)讓你生病或者產(chǎn)生其他病變。”目前通過耳聾基因診斷只能診斷出60%~80%遺傳性耳聾的準(zhǔn)確致病基因，依然有20%~40%的基因無法確定，也就無法給受檢者一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果說明。顯然，如此不確定的醫(yī)療數(shù)據(jù)解釋，勢必給受檢者帶來潛在心理負(fù)擔(dān)。
2、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的倫理思考
醫(yī)療大數(shù)據(jù)是顛覆個(gè)人健康的一次重大革命，基因測序、無線傳感器、靶向治療等與其他學(xué)科結(jié)合將使醫(yī)療更具個(gè)性化。但是，醫(yī)療大數(shù)據(jù)在具體應(yīng)用中仍然帶來一定的倫理問題。邁克爾·桑德爾（Michael J. Sandel）指出：“當(dāng)倫理道德跟不上科技的腳步時(shí)，人們的心理就會(huì)不安。”正是這種不安促進(jìn)反思。
2.1個(gè)人隱私與信息安全
在醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著社交媒介Twitter、移動(dòng)APP、遠(yuǎn)程醫(yī)療等在醫(yī)患之間的廣泛應(yīng)用，患者的診斷信息、具體病癥、生活習(xí)慣等隱秘信息都在互聯(lián)網(wǎng)上留下痕跡。現(xiàn)有的隱私保護(hù)技術(shù)主要基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的海量、動(dòng)態(tài)、共享、交叉檢索等典型特征，增加了個(gè)人信息泄露的危險(xiǎn)。
據(jù)美國衛(wèi)生部民權(quán)辦公室統(tǒng)計(jì)，僅2015年第一季度全美就發(fā)生87起數(shù)據(jù)泄露事件，受影響醫(yī)療機(jī)構(gòu)達(dá)500多家，共計(jì)9230萬個(gè)人信息泄露。國內(nèi)媒體也曾曝出醫(yī)藥信息外泄事件，如溫州多家醫(yī)院的信息系統(tǒng)遭黑客入侵，羅維鄧白氏公司非法買賣公民個(gè)人信息事件等。
此外，由于醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行二次利用后，能產(chǎn)生無法估量的價(jià)值，所以一旦暴露，其危害往往是個(gè)人無法預(yù)知和控制的。因此有人認(rèn)為，“醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著信息的累積和整合，真正的危險(xiǎn)是被預(yù)知和蠶食人類的自由”。難怪有人擔(dān)心，將一生的病歷記錄存儲(chǔ)在云端，簡直令人恐懼。
信息泄露給個(gè)人和社會(huì)帶來的經(jīng)濟(jì)損失不容忽視。根據(jù)美國獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)波萊蒙研究所（Ponemon Institute）一份有關(guān)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的最新研究報(bào)告——《2015年數(shù)據(jù)泄露成本研究》稱，全世界范圍內(nèi)醫(yī)療保健信息泄露的平均成本是每條記錄363美元，而美國為398美元。
2.2知情同意
知情同意是指主體在充分知曉自己個(gè)人信息被利用的范圍、方式和后果后，自主做出如何處理個(gè)人信息的決定。在醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值大多體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的二次分析上，而在收集數(shù)據(jù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)會(huì)被誰利用以及其用途可能是未知的，因此也就無法告知用戶。然而現(xiàn)實(shí)是，很多研究機(jī)構(gòu)在沒有征得數(shù)據(jù)所有者明確同意的情況下，默認(rèn)其同意，就對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)利用，這顯然違背了知情同意原則。
2013年美國一個(gè)印第安小部落向法院提出訴訟，狀告亞利桑那州立大學(xué)的研究人員未經(jīng)知情同意便采集其DNA樣品，而當(dāng)時(shí)只是被告知其DNA樣品將用于糖尿病研究。事實(shí)上，這些數(shù)據(jù)后來被用于更廣泛的研究，如精神分裂癥研究。
2000年12月20日，美國《華盛頓郵報(bào)》上登載了一篇題為“挖掘農(nóng)村DNA富礦”的報(bào)道，自1995年以來，在哈佛大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院徐希平的協(xié)助下，安徽大別山附近數(shù)以萬計(jì)的百姓為哈佛大學(xué)與中國的合作項(xiàng)目“貢獻(xiàn)”了血樣，這些血樣進(jìn)入了哈佛基因庫，最終用于對(duì)哮喘病、糖尿病和高血壓等疾病的研究，而當(dāng)時(shí)百姓只被告知做免費(fèi)體檢?？梢?，目前海量的數(shù)據(jù)二次利用時(shí)，再次征得用戶的知情同意，無論經(jīng)濟(jì)成本，還是時(shí)間效度都難以實(shí)施。所以，醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，真正的知情同意很難貫徹實(shí)施。
2.3去主體化與人文關(guān)懷
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用試圖通過數(shù)據(jù)表征人類的一切活動(dòng)，如生命體征、疾病信息、生活環(huán)境、教育程度、飲食習(xí)慣等，從而構(gòu)建一個(gè)數(shù)字化時(shí)代。人類利用數(shù)據(jù)信息創(chuàng)造了一個(gè)數(shù)字人體，真實(shí)地復(fù)制了人的解剖學(xué)、生理和生物數(shù)據(jù)。
但是，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來一個(gè)客觀問題，那就是“去主體化”，即在人與數(shù)字的相互交往中，大數(shù)據(jù)匯集，數(shù)字脫離主體而存在，作為主體的人被數(shù)字代替，數(shù)字反而成為主體。
有學(xué)者指出，“當(dāng)代醫(yī)學(xué)技術(shù)已經(jīng)處于主體地位，并且開始無限制地介入和干預(yù)身體，將具有豐富感受性的身體僅從生物學(xué)意義上加以對(duì)待，人內(nèi)在的情感、價(jià)值和尊嚴(yán)等生命意義被遮蔽，愈來愈明顯地體現(xiàn)為一種‘去主體化’傾向”。
一方面，對(duì)醫(yī)務(wù)人員而言，由于對(duì)疾病的診斷和治療過度依賴數(shù)據(jù)，從而可能限制自己的思維，失去傳統(tǒng)的臨床經(jīng)驗(yàn)。丹尼爾·奧弗萊（Danielle Ofri）曾坦言：“描述患者病情受一千個(gè)字符的限制，這限制了醫(yī)生的思考。電子病歷系統(tǒng)要求分類記錄病情，將患者的狀況按不同方面輸入不同的區(qū)域，這導(dǎo)致醫(yī)生難以對(duì)患者形成完整的印象。”
另一方面，對(duì)患者而言，由于被各種數(shù)據(jù)所標(biāo)記，成為一個(gè)沒有思維、意識(shí)和情感的數(shù)字符號(hào)，患者的疾苦也變成了一堆數(shù)字和影像，人的主體性喪失。這樣一來，醫(yī)患交往時(shí)，醫(yī)生的關(guān)注點(diǎn)由患者轉(zhuǎn)向各種數(shù)據(jù)，似乎需要面對(duì)更多的計(jì)算機(jī)，而非患者?；颊咭搽y免對(duì)醫(yī)生通過敲擊鍵盤、盯著電腦屏幕就能看病感到疑惑，感覺自己沒有被真正傾聽和理解。那么，醫(yī)患間的接觸傾聽、耐心溝通、情感撫慰、價(jià)值認(rèn)同等人文關(guān)懷就會(huì)受到蠶食。例如，目前Diabetic Link建立的患者醫(yī)療健康網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交流治療經(jīng)驗(yàn)和疾病信息等。但是，這樣的交流只能看到雙方的臉部和上半身，醫(yī)生無法感知患者的體態(tài)言語、細(xì)微的情感和行為變化，更何談醫(yī)學(xué)的人文關(guān)懷。
醫(yī)學(xué)終極關(guān)懷是對(duì)生命價(jià)值的高度體認(rèn)，肯定人是一種精神和文化的存在。然而，“現(xiàn)代醫(yī)生專注于診斷治療的器械化、數(shù)字化和計(jì)算機(jī)化而偏離關(guān)注病人的心理、精神，從而割裂了醫(yī)學(xué)與人文的結(jié)合”。
3、應(yīng)對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)倫理問題的對(duì)策
醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的倫理問題解決，需要在醫(yī)學(xué)倫理學(xué)理論、原則指導(dǎo)之下，堅(jiān)持以人為本，多部門協(xié)調(diào)合作，共同配合。如此，醫(yī)療大數(shù)據(jù)才能更好地為人類健康服務(wù)。
3.1加強(qiáng)信息技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，注重綜合性人才培養(yǎng)
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用涉及到醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、倫理學(xué)、法學(xué)等不同學(xué)科的交叉。因此，需要多學(xué)科共同解決和論證醫(yī)療大數(shù)據(jù)的問題。
首先，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全技術(shù)的研發(fā)和更新，通過采取技術(shù)手段限制用戶對(duì)醫(yī)療信息資源的權(quán)限管理，從而使得各類醫(yī)療大數(shù)據(jù)在合法范圍內(nèi)使用，防止資源被濫用造成泄露隱私，產(chǎn)生安全問題，如有人提出的“醫(yī)療隱私層次化控制”。
其次，要加強(qiáng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的研發(fā)，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、整合技術(shù)等，從技術(shù)上加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深度挖掘，將數(shù)據(jù)的真實(shí)性、關(guān)聯(lián)性、潛在價(jià)值性給挖掘出來。
最后，注重綜合性專業(yè)人才的培養(yǎng)，既熟通醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)、計(jì)算機(jī)知識(shí)，又貫通倫理學(xué)、法學(xué)知識(shí)。深度挖掘醫(yī)療大數(shù)據(jù)的真實(shí)性和潛在價(jià)值性，如此，方能在應(yīng)用醫(yī)學(xué)科技的同時(shí)，追求更高層次的“倫理善”，成為一個(gè)有學(xué)養(yǎng)的醫(yī)務(wù)工作者。
3.2法律和倫理協(xié)同制約
在醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)原有的法律規(guī)范、倫理道德進(jìn)行修補(bǔ)，已經(jīng)不足以抑制其帶來的倫理風(fēng)險(xiǎn)。因此，要重新制定新的法律，約束醫(yī)務(wù)人員的行為，提高自律意識(shí)和保護(hù)患者隱私的意識(shí)。
首次，加強(qiáng)立法，通過法律保護(hù)患者隱私權(quán)利。如美國制定《基因隱私法》，《歐洲聯(lián)盟基本權(quán)利憲章》第八條規(guī)定個(gè)人信息受保護(hù)的權(quán)利。另一方面，醫(yī)務(wù)人員在遵守不傷害、有利、公正等倫理原則的前提下，尋找相應(yīng)的倫理對(duì)策。如有學(xué)者提出“動(dòng)態(tài)的知情同意”，它是一種以患者/受試者為中心的同意，符合醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)性化需求。還有學(xué)者提出將動(dòng)態(tài)同意與寬泛同意相結(jié)合的“元同意”?？傊趹?yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)，需要法律和倫理協(xié)同規(guī)范醫(yī)務(wù)人員行為，加強(qiáng)醫(yī)務(wù)人員的法律意識(shí)和倫理道德。
3.3重視人的主體地位，加強(qiáng)人文關(guān)懷
黃萬盛認(rèn)為：“人文關(guān)懷就是把天道的合理性跟人存在的合理性完全打通。真正把‘人’當(dāng)作一個(gè)有創(chuàng)造性的主體，與‘天道’的關(guān)懷結(jié)合起來。”康德也強(qiáng)調(diào)人的主體性，認(rèn)為“人是目的，不僅僅是手段”。醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人數(shù)字化是必然結(jié)果，但在面對(duì)數(shù)字化人體時(shí)，必須強(qiáng)調(diào)人的主體性，使科學(xué)技術(shù)成為符合人的目的、以人為中心的人性化科技，使人與科技的關(guān)系成為人與科技的生態(tài)，而不是成為機(jī)器與機(jī)器、數(shù)字與數(shù)字僵硬的狀態(tài)。所以，現(xiàn)代醫(yī)生在利用大數(shù)據(jù)時(shí)，不能失卻自我主體性，重視醫(yī)學(xué)人文關(guān)懷，通過智慧、自我經(jīng)驗(yàn)與患者溝通交流。
醫(yī)學(xué)人文關(guān)懷不僅要關(guān)注患者的軀體健康，還應(yīng)關(guān)注其心理健康。人是軀體和心理的統(tǒng)一體，有復(fù)雜的情緒情感、心理需要和精神追求，這些都會(huì)影響疾病的演變過程。因此，醫(yī)生應(yīng)站在患者的角度體察、幫助、撫慰患者，耐心溝通，充分尊重患者。不能把患者僅僅視為一個(gè)有各種數(shù)據(jù)標(biāo)簽的“虛擬個(gè)體”，而應(yīng)該尊重患者的自主性，包括自由、理性、尊嚴(yán)、責(zé)任等基本價(jià)值，充分體現(xiàn)醫(yī)療實(shí)踐中的倫理和道德價(jià)值。醫(yī)學(xué)的終極關(guān)懷是敬畏生命，尊重人的生命價(jià)值。任何時(shí)候，醫(yī)學(xué)都只是手段，而不是健康的主宰。
綜上所述，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用順應(yīng)時(shí)代潮流，是一個(gè)重大的系統(tǒng)工程。因此，我們?cè)谧非筢t(yī)學(xué)“技術(shù)善”的同時(shí)，更要強(qiáng)調(diào)“倫理善”，重視人的主體性，尊重患者的生命價(jià)值。綜合考慮多方面因素，從信息技術(shù)、法律政策、倫理規(guī)范等對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用做出具體的應(yīng)答。
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