然而，就在苏瑶为科研传承工作有条不紊地推进而感到欣喜时，新的挑战却悄然降临。随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用，一些深层次的问题逐渐浮出水面。其中最为突出的就是数据隐私和安全问题。随着医疗数据的大量收集和存储，这些包含患者个人敏感信息的数据面临着被泄露、篡改的风险。一旦数据安全出现问题，不仅会侵犯患者的隐私权，还可能导致严重的社会后果。
在一次国际医疗科技研讨会上，数据隐私和安全问题成为了焦点话题。各国专家纷纷指出，当前人工智能医疗系统的数据保护机制还存在诸多漏洞，急需加强相关法律法规的制定和技术手段的研发。苏瑶意识到，这是一个关乎整个行业可持续发展的重大问题，必须引起高度重视。
回到团队后，苏瑶迅速组织成员展开对数据隐私和安全问题的研究。他们深入分析现有的数据存储和传输模式，查找可能存在的安全隐患。经过一番细致的排查，发现部分数据在传输过程中加密算法不够先进，容易被破解；还有一些数据存储服务器的访问权限设置不够严格，存在被非法入侵的风险。
针对这些问题，苏瑶带领团队制定了一系列解决方案。在技术层面，他们加大研发投入，采用更先进的加密算法对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的保密性和完整性。同时，引入多重身份验证机制，对访问数据的用户进行严格的身份核实，只有经过授权的人员才能访问相应的数据。在管理层面，建立了一套完善的数据安全管理制度，明确规定数据的收集、存储、使用和删除等各个环节的操作规范，对违反规定的行为进行严肃处理。
为了确保这些措施能够有效实施，苏瑶还组织团队成员进行了多次模拟演练。模拟黑客攻击场景，检验数据安全防护系统的有效性；
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