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上述是徐汇区数字化医疗应用场景之一。11月28日，澎湃新闻记者从徐汇区卫生健康委获悉，在上海市卫生健康数据大平台专班的指导下，在区大数据局、区城运中心等部门的支撑下，徐汇区卫生健康委先行先试打造了“居民健康画像”，这是社区元医空间的场景之一。作为社区卫生服务中心互联网诊疗的升级版，徐汇区社区元医空间利用元宇宙的沉浸感、低延迟、多元化等特征，让医疗服务变得更加高效、便捷和个性化。
当日，在医生演示的一张居民健康画像上，左中右三个部分分别展现不同内容，左边是患者的基本信息，包括性别、年龄、慢性病等，这是这张画像的“基石”；中间是人体模型5个部位的体征数据，包括头部、胸部、腹部、四肢和其他，每个部位上的症状一一对应，可谓是这张画像的“核心”；右边是患者的用药信息、主诉标签等，构成了这张健康画像的“指南”。通过红黄绿三色表示健康状态，医生能够迅速识别患者存在的高风险疾病。
“‘主诉标签’是对患者症状的高度概括，以简洁明了的关键词形式呈现，如‘高血压’‘冠心病’‘失眠就诊’等，通过分析这些主诉标签，可以快速定位患者的主要不适之处，结合体征数据和基本信息，医生在此基础上进一步询问病史，快速形成更为准确的诊断思路。”刘安平说，之前医生往往需要翻阅纸质病历或调阅患者历次就诊记录来了解健康状况，既耗时费力，又容易遗漏。健康画像不仅提高了工作效率9479威尼斯，也能更好地履行家庭医生的职责。
这张健康画像是怎么出来的？这其中整合诊疗数据集、公共卫生数据集、健康管理数据集、综改数据集等大数据，通过医疗垂类大模型，这些海量数据被深度挖掘和精细处理，进行高效、准确的解析与关联分析，根据分析结果，为个体生成一个全面的健康画像，家庭医生在授权范围内访问和管理签约居民的健康数据，为医疗卫生机构提供了有力支持。
同时，健康画像还能赋能医养结合。在刘安平医生的日常工作中，有一项固定的工作就是定期为养老院老人检查身体，关注他们的健康状况。之前，刘安平都是通过翻看老人的病历本了解老人的情况，现在她可以看到所负责的每个老人的健康画像，迅速全面了解每位老人的基础疾病、过敏史、用药情况、近期生命体征变化等关键信息。
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新京报讯（记者彭镜陶）近日，新京报记者从北京市石景山区检察院获悉，石景山区检察院针对部分餐饮商家通过扫码点餐过度收集个人信息的问题，依法立案行政公益诉讼案件，召开听证会，向区市场监督管理局制发行政公益诉讼检察建议，督促其对该问题依法加强监管。据了解，2022年以来，多名消费者通过12345热线反映，辖区部分餐饮商家只提供扫码点餐、不提供人工点餐的问题，相关部门虽及时处置，但解决的只是消费者有权选择点餐付费方式的问题，并没有解决扫码点餐中过度收集个人信息的问题。该问题的普遍存在侵害了消费者个人信息权益，损害了社会公共利益。石景山区检察院对辖区169个餐饮商家走访调查发现，25个餐饮商家存在这样的情况：提供扫码点餐服务时，消费者不关注微信公众号或不同意授权隐私条款就无法点餐。今年1月8日，石景山区检察院依法立案行政公益诉讼案件，随后组织召开听证会，邀请人大代表、人民监督员和“益心为公”志愿者参与。听证会前，检察院组织听证员和“益心为公”志愿者前往问题餐饮商家所在商圈，随机与消费者现场沟通，了解其对扫码点餐的看法。听证会上，通过播放扫码点餐案件新闻、介绍最高检典型案例等方式，为听证员发表听证意见提供参考。现场还演示了餐厅扫码点餐程序。听证员一致认为，消费者选择扫码点餐服务并不代表其同意将部分个人信息权益让渡商家，案涉餐饮商家的行为违反了《个人信息保护法》，处理个人信息应当遵循“合法、正当、必要”的原则，收集个人信息“应当限于实现处理目的的最小范围”，应当加强监管。1月30日，石景山区检察院向石景山区市场监督管理局制发行政公益诉讼检察建议，督促其对餐饮商家在扫码点餐程序中过度收集个人信息的问题依法加强监管。区市监局迅速开展现场排查，并约谈25个问题商家，大部分商家及时整改扫码点餐小程序，剩余商家已将整改需求上报连锁经营总部，后续将积极推进整改。石景山区检察院认为，餐饮商家设置扫码点餐程序时应以实现点餐目的为限，若超出点餐的必要范围过度收集消费者个人信息，检察机关应当依照《个人信息保护法》及相关法律规定，灵活运用公开听证、检察建议、座谈会等方式，督促行政机关保障消费者对其个人信息处理的知情权和决定权。编辑 彭冲 校对 张彦君
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上述是徐汇区数字化医疗应用场景之一。11月28日，澎湃新闻记者从徐汇区卫生健康委获悉，在上海市卫生健康数据大平台专班的指导下，在区大数据局、区城运中心等部门的支撑下，徐汇区卫生健康委先行先试打造了“居民健康画像”，这是社区元医空间的场景之一。作为社区卫生服务中心互联网诊疗的升级版，徐汇区社区元医空间利用元宇宙的沉浸感、低延迟、多元化等特征，让医疗服务变得更加高效、便捷和个性化。
当日，在医生演示的一张居民健康画像上，左中右三个部分分别展现不同内容，左边是患者的基本信息，包括性别、年龄、慢性病等，这是这张画像的“基石”；中间是人体模型5个部位的体征数据，包括头部、胸部、腹部、四肢和其他，每个部位上的症状一一对应，可谓是这张画像的“核心”；右边是患者的用药信息、主诉标签等，构成了这张健康画像的“指南”。通过红黄绿三色表示健康状态，医生能够迅速识别患者存在的高风险疾病。
“‘主诉标签’是对患者症状的高度概括，以简洁明了的关键词形式呈现，如‘高血压’‘冠心病’‘失眠就诊’等，通过分析这些主诉标签，可以快速定位患者的主要不适之处，结合体征数据和基本信息，医生在此基础上进一步询问病史，快速形成更为准确的诊断思路。”刘安平说，之前医生往往需要翻阅纸质病历或调阅患者历次就诊记录来了解健康状况，既耗时费力，又容易遗漏。健康画像不仅提高了工作效率，也能更好地履行家庭医生的职责。
这张健康画像是怎么出来的？这其中整合诊疗数据集、公共卫生数据集、健康管理数据集、综改数据集等大数据，通过医疗垂类大模型，这些海量数据被深度挖掘和精细处理，进行高效、准确的解析与关联分析，根据分析结果，为个体生成一个全面的健康画像，家庭医生在授权范围内访问和管理签约居民的健康数据，为医疗卫生机构提供了有力支持。
同时，健康画像还能赋能医养结合。在刘安平医生的日常工作中，有一项固定的工作就是定期为养老院老人检查身体，关注他们的健康状况。之前，刘安平都是通过翻看老人的病历本了解老人的情况，现在她可以看到所负责的每个老人的健康画像，迅速全面了解每位老人的基础疾病、过敏史、用药情况、近期生命体征变化等关键信息。
