醫(yī)療數(shù)據(jù)作為國家重要數(shù)據(jù)資源，承載著患者隱私、診療記錄等敏感信息，其安全管理與分類分級工作是醫(yī)院數(shù)字化建設(shè)的核心基石。
近日，任子行憑借成熟的數(shù)據(jù)安全分類分級產(chǎn)品與專業(yè)服務(wù)能力，成功為某知名三甲醫(yī)院（以下簡稱“院方”）完成數(shù)據(jù)安全分類分級方案落地，構(gòu)建起覆蓋全場景的醫(yī)療數(shù)據(jù)安全管理體系，為醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)共享與安全防護(hù)提供了堅實支撐。
需求聚焦
三甲醫(yī)院的“數(shù)據(jù)管理痛點”
隨著醫(yī)療信息化的深度推進(jìn)，院方信息系統(tǒng)涵蓋HIS（醫(yī)院信息系統(tǒng)）、EMR（電子病歷系統(tǒng)）等核心業(yè)務(wù)平臺，積累了海量數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)管理過程中，院方面臨三大核心挑戰(zhàn)：
1.數(shù)據(jù)資產(chǎn)“家底不清”：
信息系統(tǒng)建設(shè)較早，數(shù)據(jù)庫表和字段注釋率低，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，且類型繁雜，缺乏統(tǒng)一梳理與分類。
2.合規(guī)要求“落地難”：
需符合《GB/T 43697-2024數(shù)據(jù)安全技術(shù) 數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則》《GB/T 39725-2020健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全指南》等國標(biāo)及地方標(biāo)準(zhǔn)，傳統(tǒng)人工分類效率低、易出錯。
3.敏感數(shù)據(jù)“識別難”：
患者隱私、診療記錄等敏感信息分散存儲，難以精準(zhǔn)定量識別出重要數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)，安全防護(hù)缺乏針對性。
為此院方亟需一套能適配，醫(yī)療場景、符合多維度標(biāo)準(zhǔn)、具備智能識別能力的數(shù)據(jù)安全分類分級解決方案。
方案落地
三大核心能力破解醫(yī)療數(shù)據(jù)管理難題
針對院方需求，任子行定制化部署數(shù)據(jù)安全分類分級系統(tǒng)，依托“標(biāo)準(zhǔn)適配+AI智能識別+全周期管理”的核心邏輯，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)從“無序”到“有序”、從“模糊”到“精準(zhǔn)”的轉(zhuǎn)變。
1.多標(biāo)準(zhǔn)深度適配，合規(guī)“不打折扣”
系統(tǒng)內(nèi)置國標(biāo)、行標(biāo)、地標(biāo)等多套分類分級標(biāo)準(zhǔn)，在完成融標(biāo)的基礎(chǔ)上，同時允許院方根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求新增、修改數(shù)據(jù)類別與級別，確保分類分級結(jié)果完全貼合合規(guī)要求。
本次實踐中，基于標(biāo)準(zhǔn)共劃分95個四級分類，覆蓋“個人屬性數(shù)據(jù)”“健康狀況數(shù)據(jù)”“醫(yī)療應(yīng)用數(shù)據(jù)”等六大核心數(shù)據(jù)領(lǐng)域，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)管理“有章可循”。
2.全類型數(shù)據(jù)覆蓋，資產(chǎn)“一目了然”
系統(tǒng)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)兼容性，支持40+結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（涵蓋關(guān)系/非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺等全方位數(shù)據(jù)接入能力）與20+非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式（doc、docx、ppt、pptx、pdf、txt、xls、xlsx、zip、rar、jpg、jpeg、png、gif、bmp、tiff、csv、json、xml等）的智能識別與分類分級。
兩周內(nèi)完成近一萬張數(shù)據(jù)表、十余萬+個字段的數(shù)據(jù)梳理，輸出清晰的數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單，涵蓋表/字段歸屬、分類分級依據(jù)、敏感級別等關(guān)鍵信息，徹底協(xié)助院方摸清“數(shù)據(jù)家底”。
3.大模型智能賦能，識別“又快又準(zhǔn)”
系統(tǒng)采用Deepseek大語言模型，結(jié)合多模態(tài)識別、向量化召回等技術(shù)，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的智能分類與敏感識別。
通過“樣本打標(biāo)-模型訓(xùn)練-驗證優(yōu)化”的全周期管理，持續(xù)提升識別準(zhǔn)確率——半個月內(nèi)平均準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，其中“患者個人身份信息”“醫(yī)護(hù)生物識別信息”“門診病歷信息”等核心類別的識別準(zhǔn)確率更是達(dá)到100%，精準(zhǔn)定位出“住院藥品醫(yī)囑表”“門診醫(yī)保收費(fèi)結(jié)算表”等核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為后續(xù)安全防護(hù)提供精準(zhǔn)靶向。
方案價值
從“分類分級”到“安全閉環(huán)”的跨越
本方案不僅完成醫(yī)療數(shù)據(jù)的全面分類分級，更構(gòu)建起“識別-分析-防護(hù)-共享”的醫(yī)療數(shù)據(jù)安全管理閉環(huán)，為院方帶來三大核心價值。
1. 合規(guī)升級：
輸出符合多標(biāo)準(zhǔn)的分類分級結(jié)果，助力院方滿足《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》及醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求，規(guī)避合規(guī)風(fēng)險。
2.安全提效：
精準(zhǔn)識別重要數(shù)據(jù)（如含51萬條個人敏感信息的“樣本單據(jù)...表”）與核心數(shù)據(jù)（如含1917萬條個人信息的“門診...表”），為數(shù)據(jù)加密、訪問控制等防護(hù)措施提供精準(zhǔn)依據(jù)，避免“一刀切”式防護(hù)造成的資源浪費(fèi)。
3.共享支撐：
支持通過API接口向院方數(shù)據(jù)湖輸出分類分級結(jié)果，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，為醫(yī)療數(shù)據(jù)跨部門共享、科研協(xié)作提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，助力醫(yī)療服務(wù)效率提升。
作為國內(nèi)數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的實踐先行者，任子行深耕醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全多年，針對醫(yī)療數(shù)據(jù)“敏感程度高、合規(guī)要求嚴(yán)、業(yè)務(wù)場景復(fù)雜”的特點，打造覆蓋“數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)-分類分級-敏感監(jiān)測-審計溯源”的全生命周期解決方案。
截至目前，方案已服務(wù)全國多家三甲醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心，為醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型筑牢安全屏障。
未來，任子行將持續(xù)深耕大模型、AI智能識別等技術(shù)在醫(yī)療數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的應(yīng)用，不斷優(yōu)化分類分級算法與產(chǎn)品能力，為更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更專業(yè)、更高效的數(shù)據(jù)安全服務(wù)，守護(hù)每一份醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全與價值！
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