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　　随着智能穿戴设备和健康应用(Digital Health Tools, DHTs)的爆发式增长，个人健康数据(Personally-Generated Health Data, PG-HD)已成为医疗研究和个性化护理的宝贵资源。然而，这些数据往往在不透明的情况下被商业机构收集利用——研究表明，13家主流健康应用中仅1家允许用户调整数据存储时长，且所有联网应用都无法完全禁用数据传输。这种失控状态不仅威胁个人隐私，更可能引发身份盗用等安全风险。尽管《赫尔辛基宣言》和GDPR等法规强调知情同意原则，但传统宽泛同意(broad consent)缺乏颗粒度，动态同意(dynamic consent)又易导致同意疲劳，亟需技术创新来实现数据价值与隐私保护的平衡。

　　研究讨论部分强调，该框架通过技术组合实现了可证明的同意(demonstrated consent)新范式。相比传统模式，该系统使数据共享意愿提升显著——德国79%的民众愿意共享匿名化健康数据，其中73%支持长期使用。但实施挑战仍存，包括密钥管理的用户体验优化、跨链互操作性标准制定，以及防范基于数据特征的间接重识别攻击。作者建议通过Gaia-X等欧洲数字计划推进原型开发，并建立多方治理机制来平衡数据效用与隐私保护。