万兽集团致力于巩固和拓展全球性医疗健康合作网络。在多边合作机制方面，除了国际医疗健康联盟，开始建立更多针对特定领域的合作组织。例如，针对罕见病治疗，成立了全球罕见病医疗合作组织，吸引全球的罕见病研究机构、患者组织、药企等加入。这个组织将整合全球的罕见病研究资源，建立罕见病患者基因数据库，促进全球罕见病药物的研发和患者的精准治疗。
在资源共享方面，集团推动合作网络内的成员进行更深层次的资源共享。除了共享医疗资源、科研力量和企业能力，开始共享人才培养资源。例如，建立国际医疗健康人才交流计划，各国的医学生、科研人员和医护人员可以在合作网络内的不同机构之间进行短期或长期的交流学习，提高全球医疗健康人才的整体素质。同时，集团还鼓励成员之间开展联合的医疗设施建设项目，如在一些医疗资源匮乏的地区共同建立现代化的医院或医疗研究中心，提高当地的医疗服务水平和科研能力。
三、万兽集团在医疗健康数据管理方面的新发展
（一）医疗健康大数据的深度整合与高级分析
1. 跨平台数据整合的深化
万兽集团在跨平台数据整合方面继续深化。除了将医院的电子病历数据、智能健康手环记录的运动和睡眠数据、线上医疗平台的问诊和健康咨询数据等进行整合，开始将基因数据纳入整合范畴。随着基因检测技术的普及，越来越多的人拥有自己的基因数据，这些数据对于疾病的预测、诊断和治疗具有重要意义。集团通过与基因检测公司合作，建立安全的数据传输通道，将基因数据整合到统一的数据管理平台中。
在整合过程中，除了解决数据的兼容性、一致性和安全性问题，开始注重数据的语义理解。由于不同来源的数据可能使用不同的术语和编码系统，集团开发了专门的数据语义转换工具，能够将不同的数据术语统一转换为标准的医学术语，确保数据在整合后的准确性和可用性。同时，为了提高数据整合的效率，集团采用了分布式计算技术，将数据的整合任务分配到多个计算节点上并行处理，大大缩短了数据整合的时间。
2. 大数据分析驱动医疗决策的提升
在利用整合后的医疗健康大数据进行深度分析以驱动医疗决策方面，集团的数据分析团队进一步提升技术水平。除了运用机器学习、数据挖掘等技术，开始引入深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。在疾病诊断方面，例如利用CNN算法对医学影像（如X光、CT等）进行自动诊断，通过对大量标注影像数据的学习，模型能够准确识别出各种疾病的影像特征，辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。
在药物研发方面，利用RNN算法对药物分子结构和生物活性之间的关系进行建模。通过分析大量的药物分子数据和对应的生物活性数据，预测新的药物分子结构可能具有的生物活性，为药物研发人员提供更多的设计思路。同时，集团开始建立医疗决策模拟系统，利用大数据分析的结果，模拟不同医疗决策（如不同的治疗方案、不同的预防措施等）可能产生的结果，为医生和医疗管理者提供决策参考，帮助他们选择最优的医疗决策方案。
（二）数据隐私保护与合规性管理的强化
1. 严格的数据隐私保护措施的升级
万兽集团在数据隐私保护方面继续升级措施。在技术层面，除了采用区块链加密技术，开始探索量子加密技术在医疗健康数据保护中的应用。量子加密技术具有更高的安全性，能够有效防止数据在存储和传输过程中的量子攻击。集团建立了量子加密实验室，与科研机构合作开展量子加密技术在医疗健康数据加密中的试点应用。
在管理层面，除了建立严格的数据访问权限制度和对数据的使用进行全程监控，开始实行数据隐私影响评估制度。在任何新的数据处理项目（如与第三方的数据共享、新的数据挖掘项目等）启动之前，都要进行数据隐私影响评估，分析该项目可能对数据隐私造成的影响，并制定相应的防范措施。同时，集团加强了对员工的数据隐私保护培训，提高员工的数据隐私保护意识，确保每一位员工都能够遵守数据隐私保护的相关规定。
2. 全球数据合规性管理的细化
在全球数据合规性管理方面，集团进一步细化工作。除了关注欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的相关联邦和州的数据保护法律，开始研究其他国家和地区的特殊数据保护要求。例如，在亚洲的一些国家，对于医疗健康数据中的个人敏感信息（如宗教信仰、民族等与医疗相关的信息）有特殊的保护规定。集团针对这些特殊规定，调整自身的数据管理策略，确保在这些地区的数据合规性。
这章没有结束，请点击下一页继续阅读！