医疗行业在数字化转型中迅猛发展，医疗大数据作为核心驱动力，深刻改变医疗服务的模式与效率。它不仅促进医疗信息的流通与共享，推动个性化、精准化的医疗服务新生态。同时，也在提升医疗服务质量、优化医疗资源配置等方面展现巨大潜力，带来更多便捷、高效的服务体验。
医疗大数据的广泛应用，也伴随着隐私泄露、数据c 改、非法访问等严峻挑战。患者的敏感信息，若被不当处理或泄露，将严重侵犯患者隐私，引发信任危机，进而阻碍医疗行业的健康发展。
一、医疗大数据面临的常见安全风险
1、隐私泄露风险
医疗大数据包含大量敏感信息，如患者姓名、年龄、住址、电话、病史等。信息一旦泄露，将直接侵犯患者隐私，并可能被用于非法目的（诈骗、推销等）。常见泄露原因：系统漏D、内部失误、第三方安全风险及传输安全漏D等。
2、非法访问与数据滥用
非法访问并滥用于保险欺诈、药物滥用等非法目的，严重侵害患者权益，扰乱市场秩序。同时，医疗机构内部管控风险，权限管控松散、监管不力、安全意识淡薄，均易导致数据泄露。
3、外部攻j与数据c 改风险
医疗数据价值高，易遭到外部攻J，信息系统的开放也增加了更多风险。黑k利用系统漏D或钓鱼手段非法入侵，窃取或篡改，威胁医疗决策准确。同时，如果科研数据遭遇篡改则损害科研诚信，降低成果可靠性。
4、 数据交换风险
医疗数据交换或传输过程中，涉及不同机构或系统间的数据流通，由于系统间的数据标准不一，可能导致数据丢失、错误，且数据安全标准差异易遭非法获取与篡改。
构建安全可靠的医疗大数据环境，不仅是保障隐私、激发数据潜力的基石，更是推动智慧医保与安全医保的必要条件。鉴于医疗数据的多样、敏感，实施数据分类分级管理至关重要，通过明确数据敏感等级，采取差异化安全防护，确保数据安全。
二、医疗大数据的分类分级
政策支持与法规依据是构建和完善医疗数据安全体系的重要保障，不仅为医疗数据的收集、处理、传输、存储和共享等全生命周期提供明确规范，还界定相关责任主体及其义务，确保数据安全与合规。
《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，为医疗数据安全提供法律基础。《医疗卫生机构网络安全管理办法》《“十四五”全民健康信息化规划》等行业政策，进一步明确医疗行业在数据分类分级方面的具体要求和实施路径。
1、数据分类分级的意义
医疗大数据的分类分级是保障信息安全与隐私的关键：
·精准识别敏感数据
明确区分哪些数据属于高度敏感范畴，从而对这些数据实施更为严格的保护措施。
·制定针对性保护措施
依据数据分类分级结果，针对不同级别数据制定差异化安全策略。
·优化安全资源分配
对重要和敏感数据加大安全投入，如增加安全设备及强化培训，以确充分保护。同时，对非敏感数据则适度减配，实现安全资源的高效利用。
·合规性保障
帮助医疗机构明确数据保护责任和义务，确保合规操作。
2、数据分类分级指南
根据《GB/T 39725-2020 信息安全技术—健康医疗数据安全指南》
·医疗数据分类
医疗大数据主要包括，个人属性数据（姓名、联系方式等）、健康状况数据（病史、检查数据等）、医疗应用数据（治疗方案、用药信息等）、医疗支付数据（交易信息，保险信息等）、卫生资源数据（医院基本数据、医院运营数据等）、公共卫生数据（环境卫生数据、疾病检测等）。
·医疗数据分级
根据数据重要程度和风险级别以及对个人健康医疗数据主体可能造成的损害以及影响的级别，建议数据划分为以下5级：
3、场景安全措施要点
基于不同的数据流通使用场景，责任主体在数据应用过程中所涉及的安全环节与责任不同，需要满足的安全控制要求也不同。数据使用的应用场景和安全措施要点如下：
三、案例分享医疗数据分类分级策略
安胜数据安全治理体系框架
在国家顶层法规指引下，为了构筑开放、安全、合作的数据价值流转环境，安胜以“数据安全”为核心，推出了围绕数据全生命周期并涵盖管理制度与防护技术的安全服务体系，协助企业从技术上打通数据孤岛，解决数据开放共享链条上的安全顾虑。从监管者和使用者的角度出发，提供全方位的数据安全咨询、数据安全建设、数据安全运营为一体的数据安全服务解决方案。
在医疗服务案例中，通过数据分类分级工具——“数网”数据资产梳理与数据库扫描系统扫描探测该医疗机构指定的网络范围内存在的关系型、非关系型数据库资产，输出数据资产清单和风险评估报告，有效防范数据资产漏审和私设数据库等资产管理风险。
安胜数据安全分类分级服务
数据分类分级是数据安全的基石，该服务面向组织数据和个人信息对数据资产，进行发现与梳理，从业务角度出发，对企业数据进行分类分级标识并形成数据分类分级目录，最后对数据目录进行审核、上报备案，并且动态更新管理。
基于国标GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》的分类分级实施步骤。
部分内容整理自：《GB/T 39725-2020 信息安全技术—健康医疗数据安全指南》
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