经历了三年的新冠疫情，人们对医疗健康的关注达到一个全新的高度。在2023年的全国两会上，健康医疗数据的安全使用成为一个热点话题，健康医疗数据关乎每个人的切身利益，更关乎社会公共利益和国家安全。
随着《“十四五”全民健康信息化规划》《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策的陆续出台，建立健全健康医疗数据管理制度，培育健康医疗数据要素市场，激发数据要素价值，推动健康医疗大数据在疾病预防、健康管理、辅助决策、药物研发、医疗保险、精准医疗等方面产业化、规模化应用已经是大势所趋。
然而，由于医疗数据具有不同于其他行业的特征，鉴于数据量庞大、异构数据繁杂、隐私保护性强等特点，将医疗数据作为资产进行管理并实现资产流通甚至交易，面临着巨大的现实困难和挑战。
其中，医疗机构缺乏成熟的医疗数据管理制度体系、尚未形成科学合理的数据分类分级等，已成为阻碍医疗数据资产化路径实务性探索的重要因素。
如何实现健康医疗数据的联通及应用于安全保障的平衡，成为当下政府监管部门与医疗卫生行业所要共同思考的课题。数据分类分级该从何做起，该怎么做，依然是一件十分困难的事情：
如何选择数据的分类维度 DeeAo 对医疗数据进行划分，通常会将同类型数据存放在一起，便于快速查找需要的内容和数据开发利用，但是通常忽略了数据安全合规保护的需要。 如何定义数据的安全等级 DeeAo 在健康医疗数据分级时，需要找到一个合适的级数别，使得在使用过程中达到效率和安全管控的平衡。过多的分级会给实际使用带来困难，太少的分级又会使得管控难以精准地约束数据；对数据定义过高的安全等级，则直接影响数据的开发利用和共享交换，对数据定义过低的安全等级，有可能无法达到数据合规保护的要求。 如何提升数据分类分级工作效率 DeeAo 健康医疗数据数量庞大，许多大型三甲医院仅仅HIS系统就有超过1万张数据表，单纯依靠人工进行分类分级打标是极大的工作量，且难以追踪数据资产变化。如何提升分类分级效率，降低工作量，是数据分类分级落地的实质性难题。
