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醫(yī)療行業(yè)的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)一方面為智慧醫(yī)院建設(shè)提供重要支撐，蘊(yùn)含著巨大價(jià)值，另一方面也包含了大量的個(gè)人隱私，隱藏著巨大的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。如何在充分釋放健康醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)，開展數(shù)據(jù)安全治理工作，防范健康醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露、保護(hù)患者個(gè)人隱私，是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的重中之重。

醫(yī)療機(jī)構(gòu)在進(jìn)行數(shù)據(jù)安全治理工作時(shí)，首先需要梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)、對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行分類分級(jí)工作，按照國(guó)家、行業(yè)、地方的政策、標(biāo)準(zhǔn)、要求等進(jìn)行歸類、確定等級(jí)，基于數(shù)據(jù)的分類分級(jí)給予數(shù)據(jù)不同的安全保護(hù)措施，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的開放利用和數(shù)據(jù)安全之間的平衡，切實(shí)提高數(shù)據(jù)安全保護(hù)的效率和效果。

安華金和數(shù)據(jù)安全評(píng)估系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱：DSAS）針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)電子病歷數(shù)據(jù)分類分級(jí)推出全新版本，助力醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全治理第一步——醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)工作的有序開展。

第一步：預(yù)置規(guī)則

HIPPA《健康保險(xiǎn)可攜性和責(zé)任法案》、《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》、《信息安全技術(shù) 個(gè)人信息安全規(guī)范》（GB/T 35273-2020）都提出了個(gè)人信息保護(hù)要求，特別是保護(hù)個(gè)人可識(shí)別信息。因此在龐雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)中，同樣需將“個(gè)人可識(shí)別信息”作為敏感數(shù)據(jù)類別之一，并對(duì)患者和醫(yī)護(hù)的個(gè)人信息加以分別。其中“患者個(gè)人信息”根據(jù)標(biāo)識(shí)性強(qiáng)弱分為以下四類：

“醫(yī)護(hù)個(gè)人信息”同樣根據(jù)個(gè)人信息的標(biāo)識(shí)性強(qiáng)弱分為：B4數(shù)據(jù)、B3數(shù)據(jù)、B2數(shù)據(jù)、B1數(shù)據(jù)四類。

“電子病歷診療數(shù)據(jù)”是體現(xiàn)患者就醫(yī)過(guò)程的完整數(shù)據(jù)，可以結(jié)合診療過(guò)程對(duì)收集、產(chǎn)生、處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，包括：掛號(hào)、處方、用藥、健康狀況（病史、過(guò)敏史等）、醫(yī)囑信息、檢查檢驗(yàn)信息、手術(shù)麻醉信息、助產(chǎn)信息、護(hù)理信息、出入院記錄信息等，覆蓋完整的電子病歷診療過(guò)程，并根據(jù)患者電子病歷診療數(shù)據(jù)的隱私程度進(jìn)行分級(jí)。

安華金和數(shù)據(jù)安全評(píng)估系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱：DSAS）新版本中預(yù)置電子病歷分類分級(jí)落地指南，定義了“患者個(gè)人信息”、“醫(yī)護(hù)個(gè)人信息”、“電子病歷診療數(shù)據(jù)”等類別和級(jí)別，并預(yù)置500余自動(dòng)分類分級(jí)規(guī)則。

第二步：資產(chǎn)梳理

基于網(wǎng)絡(luò)嗅探技術(shù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)指定網(wǎng)段范圍下活躍或靜默的數(shù)據(jù)庫(kù)資產(chǎn)；支持國(guó)內(nèi)外主流數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)掃描，梳理醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單，為分類分級(jí)、精細(xì)化管控奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

第三步：分類分級(jí)

通過(guò)DSAS預(yù)置的500余醫(yī)療數(shù)據(jù)自動(dòng)分類分級(jí)規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)分類分級(jí)，標(biāo)識(shí)“患者個(gè)人信息”、“醫(yī)護(hù)個(gè)人信息”、“電子病歷診療數(shù)據(jù)”等類別和級(jí)別。

同時(shí)也支持通過(guò)關(guān)鍵字智能分析技術(shù)，將電子病歷元數(shù)據(jù)中的表名、字段名進(jìn)行自動(dòng)拆解和自然語(yǔ)言分詞，提取其中有業(yè)務(wù)含義的關(guān)鍵字，并通過(guò)關(guān)鍵字的統(tǒng)計(jì)、聯(lián)動(dòng)，形成電子病歷數(shù)據(jù)圖譜，快速獲得和關(guān)鍵字有關(guān)的所有字段，輔助人工核實(shí)分類分級(jí)。

數(shù)據(jù)不斷的產(chǎn)生、加工轉(zhuǎn)換、流轉(zhuǎn)，因此數(shù)據(jù)分類分級(jí)不是“一次性”的工作，而是需要建立策略化、自動(dòng)化、流程化的分類分級(jí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“持續(xù)”的數(shù)據(jù)分類分級(jí)。DSAS基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM，Long Short-Term Memory）時(shí)間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，助力大規(guī)模、可持續(xù)分類分級(jí)。對(duì)已經(jīng)完成的“分類分級(jí)”數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，建立醫(yī)院電子病歷分類分級(jí)模型。再對(duì)新的數(shù)據(jù)通過(guò)模型完成自動(dòng)分類分級(jí)工作，形成可滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)分類分級(jí)和持續(xù)變化數(shù)據(jù)分類分級(jí)的能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)自動(dòng)化、可持續(xù)。

第四步：場(chǎng)景化數(shù)據(jù)集合分級(jí)

對(duì)電子病歷中“個(gè)人信息”和“診療數(shù)據(jù)”的字段進(jìn)行分類分級(jí)是數(shù)據(jù)安全治理的第一步。在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，所有對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)都將以數(shù)據(jù)集合的形式存在，單一字段的數(shù)據(jù)通常不會(huì)泄露患者的隱私數(shù)據(jù)。因此，對(duì)數(shù)據(jù)集合的定級(jí)是促進(jìn)數(shù)據(jù)的開放利用和數(shù)據(jù)安全之間平衡的重要措施。

基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景所需的字段進(jìn)行場(chǎng)景化數(shù)據(jù)集合分級(jí)，不僅能夠?qū)⑨t(yī)療數(shù)據(jù)的分類分級(jí)結(jié)果切實(shí)地應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中；同時(shí)也是對(duì)每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集合交易，明確標(biāo)識(shí)其敏感級(jí)別，為數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集合的應(yīng)用提供安全管控依據(jù)；是“讓安全‘懂’業(yè)務(wù)、讓業(yè)務(wù)‘知’安全”的關(guān)鍵。