数据泄露风险加剧。智慧医疗依赖海量数据的互联互通，但网络攻击、内部人员违规操作、设备丢失等风险随之增加。例如，2023年周海媚病历泄露事件引发广泛关注，其电子病历被非法传播，暴露了医疗机构在数据访问控制和内部监管上的漏洞。类似案例频发，如山东孕妇刘丽的产检信息被月子中心精准获取，反映出医疗数据黑色产业链的猖獗。

AI技术的双重风险。AI在辅助诊断（如影像分析、处方生成）中表现亮眼，但其应用也带来新隐患。例如，AI模型的训练依赖大量敏感数据，若数据质量不足或存在偏差，可能导致误诊风险；此外，生成式AI（如ChatGPT）可能被用于伪造医疗记录或诱导用药，甚至因算法“黑箱”特性导致责任归属困难。2025年湖南医保局明确禁止AI自动生成处方，正是对这类风险的回应。

系统性安全防护不足。多数医院的信息系统存在开放网络环境多、技术防护薄弱的问题。黑客通过勒索病毒攻击医院数据库的事件频发，例如，2024年某省人民医院在智慧医院建设中因数据库监控不足导致业务中断，后通过部署实时监控系统才得以解决。

加强技术防护，对医疗数据进行全生命周期管理，核心数据进行端到端加密。实时监控数据库运行状态监控系统，并采用数据水印技术，一旦发生数据泄露，就可以追踪源头。

优化医院管理，构建内控与协作体系。严格执行最小权限原则，通过终端安全管理系统实现异常行为实时告警，并建立安全事件溯源流程。对员工定期开展数据安全培训，强化医护人员对患者隐私保护的认知。

合规建设治理。遵循《数据安全法》和《个人信息保护法》等相关法律法规，建立医疗数据分类分级制度。在卫健委、公安部门和技术供应商的协同指导下建立联防机制，世界卫生组织提出的“AI伦理六原则”（如透明度、公平性、问责制）也为医院AI应用提供了治理框架。

医疗信息安全的保障是一项系统性工程，需要技术、管理与政策的协同发力。唯有在效率与安全间找到平衡，智慧医疗才能真正实现“以患者为中心”的愿景。同时，智慧医疗的发展离不开安全基石的支撑。未来，医院需进一步推动“人机协同”模式，通过AI赋能而非替代医生决策，同时借助区块链、隐私计算等技术构建更健康可持续的安全生态。