医疗领域作为数据最为密集的行业之一，每天都在产生海量的信息。这些数据背后隐藏的是无数生命的故事，它们是医院智能化升级的重要支撑，也是推动医疗服务创新和技术进步的关键力量。

然而，每一次数据的传递与使用，都需要跨越重重法规障碍，保证不侵犯个人隐私的同时维护社会整体福祉。

随着法律法规的不断完善，如何在合法合规的前提下，充分利用好这些宝贵资源，成为了所有参与者共同面临的问题。

面对日益严峻的数据安全挑战，政府及时出台了相关政策与法规，为医疗数据的安全管理提供了坚实的后盾。这些政策不仅明确了医疗机构在数据保护方面的责任与义务，还制定了详细的操作指南和技术标准，旨在构建一个安全、可信的医疗数据环境。

《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等对医疗大数据的利用规制产生深远影响。

《“十四五”全民健康信息化规划》、“数据二十条”等政策在推进健康医疗数据资源应用的同时，均对数据安全问题提出了明确要求。

《医疗卫生机构网络安全管理办法》第三章 数据安全管理 第十八条各医疗卫生机构应按照有关法律法规的规定，参照国家网络安全标准，履行数据安全保护义务，坚持保障数据安全与发展并重，通过管理和技术手段保障数据安全和数据应用的有效平衡。关键信息基础设施运营者应拟定关键信息基础设施安全保护计划，建立健全数据安全和个人信息保护制度。

国家标准《信息安全技术—健康医疗数据安全指南》（GB/T 39725-2020）给出了健康医疗数据控制者在保护健康医疗数据时可采取的安全措施。该标准适用于指导健康医疗数据控制者对健康医疗数据进行安全保护，也可供健康医疗、网络安全相关主管部门以及第三方评估机构等组织开展健康医疗数据的安全监督管理与评估等工作时参考。

尽管政策护航，但医疗健康行业在数据安全合规方面仍然面临着诸多挑战。

•  数据分类分级不清：组织可能未能准确识别要对哪些据进行分类和分级，导致关键数据与一般数据的保护措施混为一谈。

• 风险评估不全面：风险识别过程可能仅关注技术层面，忽视了组织管理、人员意识等非技术因素带来的风险。

• 技术实施不足：虽然认识到防护需求，但未能按照《数据安全法》要求采用适当的技术手段，如加密、访问控制等。

• 第三方管理疏忽：对外包服务提供商的数据处理活动监管不严，未要求其达到相应的安全标准。

• 监控盲点：监控系统未覆盖所有数据处理环节，如数据流转和使用过程中的异常未被有效监测。

• 威胁响应迟缓：缺乏实时威胁情报和自动化的监测响应机制，对新出现的威胁反应缓慢。

• 应急计划不完善：虽有应急响应计划，但未针对数据泄露等特定场景制定详细步骤，或未进行定期演练。

• 信息通报不畅：事件发生后，内部沟通和外部通报流程复杂，延误了响应时间。

• 恢复措施表面化：仅进行数据和系统的简单恢复，未深入分析事件根源和采取长期改进措施。

• 持续改进机制缺失：缺乏将事件经验转化为组织学习和改进的机制，问题重复发生。

面对这些挑战，道普信息风险管控专家提出了一系列解决方案，旨在构建一个更加稳固的数据安全屏障，确保医疗健康行业的数据在使用过程中既高效又安全。

• 数据分类分级与保护强化：制定敏感性与价值导向的数据分类分级标准，实施精准分类并差异化保护，同时强化员工培训以提升数据安全意识。

• 全面动态风险评估：综合非技术因素，采用定性与定量法精准识别风险，并随业务与技术发展定期更新评估，确保全面性与时效性。

• 强化技术防护与创新能力：依据法规加强数据加密、访问控制等技术防护，同时引入AI等前沿技术，并强化技术培训，提升数据安全防护水平。

• 严控第三方数据风险：严格筛选外包商，签订保密协议明确责任，并强化监管审计，确保数据安全无虞。

• 智能监控与日志管理强化：扩展监控范围，引入AI技术提升监控效能，完善日志管理，确保数据处理全程可视可控。

• 构建智能应急响应体系：建立实时威胁情报系统，引入自动化监测响应，强化应急演练，确保数据安全无忧。

• 强化应急准备与响应：完善应急计划，定期演练评估，组建专业团队，确保数据泄露等风险高效应对。

• 优化通报与协作机制：简化流程，建立明确通报机制，强化内部沟通协作，确保信息畅通无阻，应对迅速有力。

• 深入分析事件原因：深度剖析泄露根源，系统性制定改进方案，持续跟踪评估效果，确保问题根治无复发。