浙江三部门 9 月 21 日联合印发《浙江省医疗卫生机构对外数据合作管理办法（试行）》，10 月 25 日起施行。6 章 19 条，核心三句话：对外合作必须先审批再报备、原始数据不出域、AI 有中试基地这条合规通道。
翻译成信息科的动作：这文件生效还有四天，你现在去翻一遍在手的数据合作项目，凡是没有书面审批意见、没向同级卫生健康行政部门报备的，都在射程里。
先把范围划清楚，因为很多人第一反应是"我们院没跟外面合作"——文件第二条把适用面写得很宽：数据共享、数据提供、委托处理、联合研究、技术开发、技术服务、平台共建、系统运维、模型训练、数据出境、授权运营，凡涉及数据处理的对外合作都在里面。卫生健康行政部门等国家机关为履行法定职责收集使用数据的除外。
三条硬要求，条条带后果。
第一，所有对外数据合作必须严格履行机构内部审批和卫生健康行政部门报备程序。 内部审批不是走个形式：机构要自己制定对外数据合作的管理办法，履行申请、评估、审核、审批程序，形成书面审批意见；内部审批通过后，还要及时向同级卫生健康行政部门报备，提交合作方案、审批意见等材料。未经审批报备擅自开展合作，属于第十八条列明的处理情形。
第二，信息系统和数据原则上部署、存储在域内。 文件里"域内"有明确定义：机构和相关行政部门权属可控、具备全程审计能力，纳入卫生业务网、电子政务网或机构内部网络管理的物理与逻辑管控范围，包括本地数据中心、政务云、浙江健康云、行业可信数据空间等合规基础设施。确需域外部署存储的，要制定并论证数据安全部署方案，报同级卫生健康行政部门备案。
第三，医学 AI 研发应在域内封闭环境开展。 原文列了五条严禁：未经脱敏使用原始医疗数据训练模型、未经授权获取个人健康信息、违规向境外传输训练数据、违规转授或对外提供训练数据、超期留存及泄露训练数据隐私信息。同时明确训练中间数据、临时数据按原始数据标准保护。
另外还有一条容易被漏的："互联网+医疗健康"项目合作要严格遵循依法备案、等保合规、知情授权、隐私保护、安全可控原则，相关服务须接入省互联网医院监管平台，并通过网络安全三级等级保护测评。 严禁未备案、未落实等保要求即提供服务。
我把文件拆成信息科能直接动手的三关。
第一关：审批流。 先查本院现行的对外数据合作管理办法有没有、写到哪一步。如果院里根本没有这份办法，10 月 25 日之后所有对外合作都缺内部审批依据。补的办法不复杂：申请、评估、审核、审批四步，谁提交、谁评估、谁签、签什么内容，写清楚。评估这一步建议留两个必答项——数据分类分级结论和个人信息保护影响评估结论，这两项文件后面还要用。
第二关：分类分级目录。 对外提供数据之前，须依规完成分类分级认定、数据安全评估、个人信息保护影响评估、伦理审查。这是第 9 条和第 11 条的要求。落到系统侧就是一张数据资产目录：哪些数据能对外、哪些不能、能对外的处于什么级、给了之后对方能做什么。原始数据原则上是不能外流的——对外提供数据原则上不得包含可识别特定自然人的个人信息，确需提供的应依法取得个人同意。
第三关：留痕。 省级要建全省统一的卫生健康网络安全协调指挥平台，把项目报备、数据出境、应急上报做成一网通办、全程留痕、闭环管理。信息科这边要对齐的是：权限与账号可追溯、数据访问与流转有日志、操作行为可审计、过程材料可归档。这四样现在缺哪样，10 月 25 日之后就是审计时第一个被问的地方。
第一，责任不因委托而转移。 文件明确：委托合作中的数据安全主体责任不变，机构要对合作方开展全程监督、定期安全审计。合作终止、到期或解约后，要及时收回数据访问权限；需返还数据的要返还并对留存数据安全删除或不可逆销毁、完成核查确认并留存记录，无需返还的要督促合作方落实保护、定期审计，禁止超范围使用、泄露、二次转授。
第二，文件也开了通道。 第十三条明确：国家人工智能应用中试基地（医疗）统筹建设全省行业可信数据空间、医学生物信息数据库等基础设施，集成医疗数据交易平台；支持和鼓励医疗卫生机构依托基地开展人工智能产品研发部署与推广、医学科研合作、医疗数据市场化交易等对外数据合作。
对中小医院来说，这意味着隐私计算环境、数据沙箱这类重资产的东西可以"借道合规"，不必各自自建。文件支持医疗数据资源化、资产化，但路径是死的：先分类分级、先评估审查、先审批报备，然后才是流通与交易。
把在手的数据合作项目列一遍——科研合作、技术开发、系统运维外包、算法训练，凡涉及数据的都要有书面审批意见和报备记录，没有的补流程或者停。
查信息系统和数据在哪儿。机房、政务云、浙江健康云、外部平台，各自的位置和管辖关系理清楚，确需域外的走论证加备案。
出一张对外数据分类分级目录，标清哪些能出、哪些不能、出的时候要什么条件。
把审批流、评估流、伦理审查流线上化或至少留痕可查；权限、日志、审计、归档四样检查一遍。
若有 AI 训练需求，按第十二条的域内封闭环境要求评估一遍现状，训练中间数据和临时数据按原始数据标准对待。
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