引言：数字化转型浪潮下，医疗健康数据已成为国家基础性战略资源。与金融、政务数据相比，其具有敏感性高、关联性强、生命周期复杂三大特性。本文通过提出“标准构建-技术防护-运营优化”三维实施框架，重点解决医疗场景下的数据确权难、共享难、保护难问题，为医疗健康数据应用与防护提供可复制的方法论。

1 为什么：不一样的分类分级背景

1.1 国家战略层面：数据安全法配套要求与医疗行业特殊监管

当前数据已成为基础战略资源和新型生产要素，数字中国建设与数据要素市场化配置进程加快，数据安全上升为国家安全重要组成部分。法律法规中明确要求数据分类分级保护，医疗健康数据因涉公民生命健康与隐私，若不开展分类分级，医疗机构无法满足合规要求，将面临法律风险与监管处罚，同时也难以应对数据安全保障需求加剧的现状，因此分类分级是落实国家战略与行业监管的必然举措。

1.2 业务需求层面：业务改革与临床科研数据协同需求

医疗行业推进业务改革，需整合多维度数据实现精细化管理，未经分类分级的数据杂乱无章，无法支撑改革落地。临床科研依赖多中心数据协同，缺乏统一分类分级标准会导致数据共享效率低、质量不达标，影响科研结果。数据要素市场化下，医疗机构需通过分类分级挖掘数据价值、实现合规流通，不做分类分级将无法满足业务需求，制约医疗业务高质量发展，更难通过数据创收释放价值。

1.3 技术驱动层面：AI 诊疗模型训练对高质量数据集的依赖

AI诊疗模型训练需高质量数据集作为“原料”，要求高准确性与规范性，未经分类分级的医疗数据格式混乱、敏感信息混杂、质量参差，无法直接用于AI训练，而缺乏分类分级规则无法精准保护重要数据，易引发泄露风险。因此，分类分级是支撑 AI 诊疗技术发展、保障数据安全的必要前提，也是获取合格训练数据的基础。

2 如何做：数据分类分级的执行

2.1 多维分级标准制定

医疗健康数据分类分级需先制定科学标准，参考国家与行业规范，构建临床价值、敏感程度、使用场景三维矩阵。临床价值维度按数据在诊疗科研中作用分核心、重要、一般数据；敏感程度维度依泄露危害分极高、高、中、低敏感数据；使用场景维度按应用场景分诊疗、科研、运营、共享数据。

2.2 智能识别技术应用

医疗数据中大量非结构化数据需智能识别技术处理。借助NLP技术对文本分词、语义分析、提取实体，识别敏感与临床关键信息；利用图谱技术构建数据关联模型，梳理业务逻辑辅助分类判断。结合AI自动化工具搭建识别系统，批量处理海量数据，减少人工干预，提升效率。同时建立人工审核机制修正偏差，解决数据资产规模大、业务系统复杂导致的分类效率低问题，保障识别准确性。

2.3 动态管理机制建设

数据分类分级非一次性工作，需构建基于数据血缘的动态管理机制。通过数据血缘追踪数据全生命周期流转，记录结构、内容、关联关系变更，建立台账；同时实现分级结果与管理策略联动，同步至资源目录与资产清单，明确管理责任。定期审核更新分级结果，结合业务变化与监管调整优化标准流程。

3 如何防：构建数据安全应用体系

3.1 技术防护体系建设

数据分类分级是数据安全应用防护体系的中心枢纽，驱动安全合规、价值释放、质量管控三大维度协同运作：

安全合规维度：以分类分级为依据开展数据安全工作，搭建“识别-防护-监测-溯源”技术防护网络，通过对核心数据采用隐私计算、区块链溯源，对重要数据实施动态脱敏、加密存储，结合AI智能监测与DLP系统拦截异常行为。

价值释放维度：推动公共数据授权运营，明确不同等级数据的共享范围与应用场景，实现“可用不可见”的合规流通，为业务创新提供数据动力。

质量管控维度：围绕分类分级打造高质量数据集，区分通识数据集、行业通识数据集、行业专识数据集三类，如医疗领域的特定疾病病例数据集即属于行业专识类型，通过标准化治理提升数据资产价值。

3.2 分阶段落地防护体系

3.2.1第一年：基础合规安全防护体系构建

阶段一：基础摸底与分类分级：完成组织与标准建设、数据资产识别梳理、数据分类分级与目录上报。

阶段二：重要数据专项保护：制定专项安全保护策略，开展安全评测。

阶段三：防护体系框架搭建：构建管理体系（制度、流程、组织）、技术防护框架（加密、脱敏、DLP、水印）、安管运营能力（监控、审计、应急响应）。

阶段四：持续运营与后续优化：开展数据安全建设咨询、授权运营准备、高质量数据集构建，最终形成“以数据为中心”的基础合规安全防护体系。

3.2.2第二年：深化分级防护与高质量数据集建设

聚焦价值释放与质量管控，在完成数据分类分级目录与资产清单的基础上，推进两大核心工作：

推动公共数据授权运营：为其提供安全保障与持续改进依据，同时明确应用场景与需求，输出安全合规的“数据产品”。

打造高质量数据集：基于高质量数据集建设，输出数据价值化试点成果，产出标杆性高质量数据产品，建立主动式风险管控机制，形成初步运营流程与模式。

第三年：运营・融合・智能赋能

构建 “场景化价值实现+智能化安全防护+自动化运营交付”体系，形成三大能力闭环，分别是自适应安全防护、一站式安全运营、价值反哺与优化。

通过分级保护策略（一般数据低成本防护、重要数据高成本投入）、成本效益分析（优先释放 “高价值-低风险” 数据）、动态调节机制，实现安全成本与价值收益的平衡。

3.3 制度保障与持续运营

制度保障与持续运营是数据安全应用体系长效运行的关键，需构建与分类分级相适配的制度体系并强化落地执行。制定《数据分类分级规范》《数据全生命周期安全分级保护策略》等专项制度，明确各部门职责，将分类分级执行情况纳入绩效考核，建立责任追究与培训机制，提升员工对不同等级数据防护要求的认知。

建立持续运营机制，定期开展数据安全风险评估，对照法律法规与行业标准优化分类分级标准及防护措施；搭建数据安全运营平台，整合技术防护工具与管理流程数据，通过可视化看板实时监控数据安全状态，针对问题及时优化防护策略，形成“制度-执行-评估-优化”的闭环运营模式。

结束语：数据安全应用体系建设是长期迭代过程，需以分类分级为安全底座、授权运营为价值出口、高质量数据为资产核心、数据安全为防护网络，形成数据安全治理体系的正向循环。未来应深化隐私计算与分类分级的融合应用，建立统一的数据标识体系与智能分类引擎，推动数据从“合规防护”向“价值创造”转变，实现“采集-治理-授权-应用”全流程的安全高效运转。

参考文献

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