。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。
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集团还建立了全球数据合规性监测系统，实时监测全球各地的数据合规性动态。这个系统可以自动收集各国和地区的数据保护法规更新信息，并与集团的数据管理策略进行比对，及时发现潜在的合规性风险，并提醒相关部门进行调整。同时，集团积极参与国际数据保护标准的制定，与国际组织和其他企业合作，推动全