在数字化时代，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。医疗数据因其特殊性，直接关联个人健康隐私乃至生命安全，其保护工作显得尤为重要。从个人病历、基因信息到诊疗记录，每一项数据都承载着高度敏感信息，要求我们构建更为严格、精细的保护体系。医疗数据安全与个人信息保护的落实，不仅是技术挑战，更是对社会责任的深刻践行。

《指南》的公布，旨在为医疗行业提供明确的操作框架，确保数据处理活动在遵循法律法规的基础上，更加注重社会责任的体现。通过标准的引领，数据处理组织能够系统性地识别风险、评估影响，并采取有效措施，形成全社会共同参与的数据安全保护网。

医疗行业由于自身数据高度敏感性以及高价值性等特性，仍面临着其他数据安全风险，主要包括数据交换安全风险、数据管控安全风险、业务连续性保障风险以及数据库脆弱性风险。

国家出台了一系列政策文件，体现了合规升级、监管趋严的宏观趋势。《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台，对数据安全与个人信息保护作出相关规定。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，数据安全和个人信息保护监管要求越来越多，满足监管的难度越来越大。

随着医疗数据价值的提升，数据面临着来自内外部的多重威胁，包括恶意代码、网络攻击、数据窃取、数据篡改、数据泄露等，这些威胁可能源自技术漏洞、人为误操作、管理不善或恶意攻击。

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。

医疗数据在不同处理环节间的流动加剧了风险，包括数据所有权变更、数据传输等问题，增加了数据保护的复杂性。

医疗数据中包含大量的个人信息，部分数据面向社会开放前，未经过脱敏、截断、遮挡等处理，导致个人信息泄露。

面对医疗行业日益严峻的数据安全和个人信息保护环境，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，建立起可信赖的医疗领域数据安全环境。

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，开展等保、密码、关保等多规测评，针对风险提出改进建议，帮助完成合规整改。

通过数据治理体系建设，不断开发创新的数据服务，融合目标、流程、方法、工具，建立覆盖数据全生命周期的"数据管理机制、数据管理平台、数据开放平台“框架，实现数据的资产化、可视化、服务化，保障数据的核心价值。

强化数据安全风险评估，对数据全生命周期进行风险识别和评估，提升数据安全保障能力、风险发现能力，确保数据安全风险可控。

从运营管理、运营运行、运行技术三方面，构建具备一体化的分析识别、安全防护、监测评估、监测预警、主动防御、事件处置功能的个人信息安全保障体系，形成终端防护、边界隔离与威胁监测的安全方案。