引言

在人工智能与医疗健康的深度融合时代，医疗数据的价值与风险并存。跨机构和平台的医疗数据共享对于推动医学研究、提高诊断精度和实现个性化治疗至关重要，但同时也带来了前所未有的隐私挑战。先进的AI技术可以从理论上去标识化的医疗扫描中重新识别个人身份，例如从MRI数据中重建面部特征，这加剧了公众对数据超出初始同意范围传播的担忧。更为严峻的是，AI模型能够从多个来源交叉验证信息，这种能力严重威胁了传统的数据去标识化方法的有效性。这些现实情况凸显了"数据遗忘"技术在医疗AI系统中的必要性，它作为一个类似于法律"被遗忘权"的概念，要求AI系统能够系统性地遗忘特定数据，以维护患者隐私权。

本研究聚焦于电子病历高质量语料库构建方法与架构项目中的"数据遗忘"维度，提出了一套三维防御体系：技术层面上，联邦忘却学习（FedUnlearn）可降低50%模型重训练成本；治理层面上，区块链存证系统实现操作可追溯（MedCo框架）；伦理层面上，动态权益平衡模型（DPEM）解决隐私-效用悖论。本报告将深入探讨医疗数据遗忘的概念框架、技术方法、实施挑战