医疗数据作为国家重要数据资源，承载着患者隐私、诊疗记录等敏感信息，其安全管理与分类分级工作是医院数字化建设的核心基石。
近日，任子行凭借成熟的数据安全分类分级产品与专业服务能力，成功为某知名三甲医院（以下简称“院方”）完成数据安全分类分级方案落地，构建起覆盖全场景的医疗数据安全管理体系，为医疗数据合规共享与安全防护提供了坚实支撑。
需求聚焦
三甲医院的“数据管理痛点”
随着医疗信息化的深度推进，院方信息系统涵盖HIS（医院信息系统）、EMR（电子病历系统）等核心业务平台，积累了海量数据，在数据管理过程中，院方面临三大核心挑战：
1.数据资产“家底不清”：
信息系统建设较早，数据库表和字段注释率低，数据质量不高，且类型繁杂，缺乏统一梳理与分类。
2.合规要求“落地难”：
需符合《GB/T 43697-2024数据安全技术 数据分类分级规则》《GB/T 39725-2020健康医疗数据安全指南》等国标及地方标准，传统人工分类效率低、易出错。
3.敏感数据“识别难”：
患者隐私、诊疗记录等敏感信息分散存储，难以精准定量识别出重要数据与核心数据，安全防护缺乏针对性。
为此院方亟需一套能适配，医疗场景、符合多维度标准、具备智能识别能力的数据安全分类分级解决方案。
方案落地
三大核心能力破解医疗数据管理难题
针对院方需求，任子行定制化部署数据安全分类分级系统，依托“标准适配+AI智能识别+全周期管理”的核心逻辑，实现医疗数据从“无序”到“有序”、从“模糊”到“精准”的转变。
1.多标准深度适配，合规“不打折扣”
系统内置国标、行标、地标等多套分类分级标准，在完成融标的基础上，同时允许院方根据实际业务需求新增、修改数据类别与级别，确保分类分级结果完全贴合合规要求。
本次实践中，基于标准共划分95个四级分类，覆盖“个人属性数据”“健康状况数据”“医疗应用数据”等六大核心数据领域，实现医疗数据合规管理“有章可循”。
2.全类型数据覆盖，资产“一目了然”
系统具备强大的数据兼容性，支持40+结构化数据源（涵盖关系/非关系型数据库、国产数据库、云数据库、大数据平台等全方位数据接入能力）与20+非结构化数据格式（doc、docx、ppt、pptx、pdf、txt、xls、xlsx、zip、rar、jpg、jpeg、png、gif、bmp、tiff、csv、json、xml等）的智能识别与分类分级。
两周内完成近一万张数据表、十余万+个字段的数据梳理，输出清晰的数据资产清单，涵盖表/字段归属、分类分级依据、敏感级别等关键信息，彻底协助院方摸清“数据家底”。
3.大模型智能赋能，识别“又快又准”
系统采用Deepseek大语言模型，结合多模态识别、向量化召回等技术，实现医疗数据的智能分类与敏感识别。
通过“样本打标-模型训练-验证优化”的全周期管理，持续提升识别准确率——半个月内平均准确率达到90%以上，其中“患者个人身份信息”“医护生物识别信息”“门诊病历信息”等核心类别的识别准确率更是达到100%，精准定位出“住院药品医嘱表”“门诊医保收费结算表”等核心数据资产，为后续安全防护提供精准靶向。
方案价值
从“分类分级”到“安全闭环”的跨越
本方案不仅完成医疗数据的全面分类分级，更构建起“识别-分析-防护-共享”的医疗数据安全管理闭环，为院方带来三大核心价值。
1. 合规升级：
输出符合多标准的分类分级结果，助力院方满足《数据安全法》《个人信息保护法》及医疗行业数据安全监管要求，规避合规风险。
2.安全提效：
精准识别重要数据（如含51万条个人敏感信息的“样本单据...表”）与核心数据（如含1917万条个人信息的“门诊...表”），为数据加密、访问控制等防护措施提供精准依据，避免“一刀切”式防护造成的资源浪费。
3.共享支撑：
支持通过API接口向院方数据湖输出分类分级结果，在保障数据安全的前提下，为医疗数据跨部门共享、科研协作提供数据基础，助力医疗服务效率提升。
作为国内数据安全领域的实践先行者，任子行深耕医疗行业数据安全多年，针对医疗数据“敏感程度高、合规要求严、业务场景复杂”的特点，打造覆盖“数据发现-分类分级-敏感监测-审计溯源”的全生命周期解决方案。
截至目前，方案已服务全国多家三甲医院、区域医疗中心，为医疗行业数字化转型筑牢安全屏障。
未来，任子行将持续深耕大模型、AI智能识别等技术在医疗数据安全领域的应用，不断优化分类分级算法与产品能力，为更多医疗机构提供更专业、更高效的数据安全服务，守护每一份医疗数据的安全与价值！
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