医疗大数据安全与隐私保护：数据分类分级的基石作用

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、数据篡改、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。

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、外部攻击与数据篡改风险

医疗数据价值高，易遭到外部攻击，信息系统的开放也增加了更多风险。黑客利用系统漏洞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。

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。

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

安胜数据安全治理体系框架

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》