然而，医疗信息化的深入发展，也伴随着医疗数据的爆发式增长。这些数据不仅是医院运营的宝贵资产，更是推动医疗创新的重要驱动力。但与此同时，数据安全风险也随之而来，成为悬在智慧医疗头上的达摩克利斯之剑。内部员工的违规操作、外部黑客的虎视眈眈、数据泄露事件的频发，无一不在提醒我们，数据安全已成为智慧医院建设中不可忽视的一环。

近年来，国家不断出台相关政策，推动医疗数据安全治理工作。从法律法规的制定到监管机制的完善，都在为医疗数据安全提供坚实的支撑。

2018年4月，《关于印发全国医院信息化建设标准与规范（试行）的通知》对二级及以上医院的数据中心安全、终端安全、网络安全及容灾备份提出要求。

2018年9月，《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，明确责任单位应当落实网络安全等级保护制度要求，对健康医疗大数据中心、相关信息系统开展定级、备案、测评等工作。

2019年12月，《基本医疗卫生与健康促进法》明确国家采取措施推进医疗卫生机构建立健全信息安全制度，保护公民个人健康信息安全，对医疗信息安全制度、保障措施不健全，导致医疗信息泄露和非法损害公民个人健康信息的行为进行处罚。

2020年2月，《关于推进新冠肺炎疫情防控期间开展“互联网+”医保服务的指导意见》，要求不断提升信息化水平，同步做好互联网医保服务有关数据的网络安全工作，防止数据泄露。

2022年9月，《医疗卫生机构网络安全管理办法》发布，要求基于网络和数据的全生命周期视角，梳理安全策略架构,识别具体业务场景，有针对性的设计安全措施，实现安全防护。

尽管有了较为完善的法律法规体系，但智慧医院数据安全仍然面临着诸多风险，包括内部员工违规操作、外部黑客攻击、数据泄露事件频发等问题。这表明现有的防护措施仍有待进一步加强和完善。

我国形成了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为代表的数据安全顶层监管框架。医疗行业也出台了《医疗卫生机构网络安全管理办法》等各项监管政策，监管要求日趋精细化，网络和数据安全监管要求越来越多，满足监管的难度越来越大。

数据分类分级是构建完善数据要素市场的必要前提。基础制度建设相对滞后，无法有效支撑数据分类分级工作；传统数据分类分级工具在敏感数据的宽度、精度识别率不高；面向海量数据的数据资产分类分级，专业人员数量缺口巨大。

业务对数据流动性要求日益增加，使得数据流动路径变长，给监测带来困难。

在数字经济时代，数据泄露和信息安全威胁是最主要的挑战之一。黑客入侵和网络攻击频繁发生，企业面临着盗窃、勒索和恶意软件等多种风险。

随着大数据、云计算等新技术的应用，医疗数据安全面临新的威胁。传统的安全防护措施可能无法应对复杂多变的攻击手段，如数据泄露、篡改、勒索等。同时，数据安全风险感知、监控、预警和应急响应能力不足，使得在发生安全事件时，难以及时、有效地进行处置。

面对日益严峻的数据安全环境，道普信息风险管控专家倡导构建全面的构建动态安全防护体系，积极跟踪国内主要政策，切实落实数据安全要求，建立起可信赖的智慧医院数据安全环境。

01应用数据资产发现工具：部署数据发现产品，通过预配置数据分类分级模板，自动化识别数据业务类型，对数据含义进行标识，从而全面、准确地掌握医疗数据资产状况。

02统一分类分级标准：结合国家和地方发布规范，梳理并制定适用于本地实际情况的分类分级参考规范，确保数据管理的标准化、一致性。

01建立数据安全风险感知平台：实现数据安全的“六个统一”管理，即统一账户、统一监控、统一展示、统一分析、统一告警、统一配置，提升数据安全防护的主动性和整体性。

02加强技术防护措施：采用数据加密、访问控制、身份鉴别、数据脱敏、安全审计等技术手段，确保数据在采集、传输、存储、处理、交换、销毁等全生命周期各环节的安全。

03完善数据安全运营与风险监控机制：实施安全合規管理，定期进行安全审计，强化医疗数据防泄漏措施，确保数据备份恢复系统的有效性，以应对潜在安全风险。

01建立健全数据共享管理制度：明确数据内外共享交换管理细则，严格账号权限管理，实施共享操作审计，对合作方进行背景资质审查，确保数据在共享过程中的安全可控。

02严格执行数据去标识化和标签化：在数据对外开放时，严格执行数据脱敏和标签化处理，遵循开放流程，加强对合作方的数据安全管理，防范数据滥用和隐私泄露风险。

基于网络安全责任制、等级保护、关基保护、密码应用、数据安全、个人信息保护等监管要求，一次测评，多规满足，针对风险提出改进建议，实现合规工作的规范化，降低合规管理成本，满足监管部门各项数据安全要求，减少监管部门的通报，实现医疗领域全面合规。