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      探索AI背景下醫院數據安全治理實踐路徑
      發布時間：2025-11-27 閱讀次數： 329 次

      數據已經成為醫療行業高質量發展的核心生產要素，當前AI技術正在重塑醫療服務的全流程，醫療數據的安全治理從“選擇題”，發展為關乎患者隱私、行業發展與國家數據安全的“必答題”。在政策驅動與行業需求的雙重牽引下，醫療數據安全治理正迎來以AI為核心的智能化變革，近期在醫療主題會議上，美創技術專家樓步云進行《探索AI背景下醫院數據安全治理實踐路徑》主題分享。



      01 概述Overview
      美創科技以 AI 為核的新型數據安全治理方案，聚焦“數據供給鏈安全”，構建“頂層設計-制度先行-技術為核-策略制定-持續運營”的五維治理框架，實現資源探查自動化、安全管控精細化、數據質量規范化、數據供給便捷化的建設目標。



      02目標及關鍵措施Objectives and Key Measures

      資源探查自動化

      基于AI大模型、NLP等技術，自動梳理全院數據資產，動態識別新增業務系統與數據敏感級別，形成實時更新的資產清單目錄，替代傳統人工+規則庫的靜態模式。


      安全管控精細化 

      以資產為中心、身份為邊界、風險為界面，開展資產治理、身份治理、風險治理與智能運營。

      數據質量規范化 

      建立“AI+數據質量評估體系”，通過“發現—反饋—修正—復核”閉環，優化數據完整性、準確性等指標。

      數據管理可視化

      搭建數據資源目錄，提供數據探查、預覽、下載等一站式服務，實現元數據、數據標準、質量管理可視化。

      數據供給便捷化

      構建生成式AI應用開發框架，打破系統壁壘，實現數據集成化管理與多方場景（臨床、運營、監管）賦能。

      03建設亮點Preject Highlights

      AI驅動分類分級與風險感知
      美創智能數據安全分類分級平臺通過 LLM 大模型與 AI 小模型的協同發力，數據分類分級實現“準自動化”升級：無需依賴精準字段注釋，模型可自主學習數據含義，雙模型校驗讓識別率提升至99.8%，準確率達85%，釋放90%的人工成本，動態梳理全域數據資產清單，讓每一份數據的敏感等級與流轉路徑清晰可溯。

      AI驅動主動預警與精準管控
      AI將“靜態被動監測”升級為“動態主動預警”。通過百億級日志處理智能體，歸集堡壘機、數據庫審計、API 審計等多源數據，構建用戶行為畫像，精準識別越權訪問、操作突變等高危行為。某院實踐數據顯示，AI 驅動的安全平臺可自動阻斷99.9%的危險操作，誤報漏報率降低50%，事件響應速度提升50%，徹底扭轉了“事后追溯”的被動局面，實現風險的前置防控與快速處置。

      構建全域可觀測與量化的運營體系

      AI 讓數據安全治理從“技術壁壘”變為“服務賦能”，通過可視化管理平臺，構建數據資產分布、風險感知、設備運行“三張大屏”，讓安全狀態一目了然；建立“AI+數據質量評估體系”，以“發現—反饋—修正—復核”的閉環機制，保障數據的完整性、準確性與有效性；借助低代碼開發、自然語言轉化等能力，讓業務科室可便捷獲取合規數據，打破“信息孤島”，實現數據供給的高效化與便捷化。


      04落地效果Outcomes

      嘉興婦幼AI背景下醫院數據安全治理實踐路徑效果：


      ①形成全域數據資產清單，涵蓋資源、資產、開放三類目錄，實現數據可感知、可理解、可歸集。
      ②安全預警精準度顯著提升，該院46852條安全事件預警中99.9%被自動阻斷，無效告警大幅減少。
      ③建立醫療特色安全方案，實現智能化資產梳理、精細化防護策略與常態化運營感知，支撐數據合規流通與價值釋放。

      美創科技AI背景下醫院數據安全治理實踐幫助醫療用戶實現：全域數據資產清晰可管，安全風險主動可控，數據價值充分釋放。 醫療數據安全治理沒有終點，美創一直在創新：以 AI 為翼，以合規為基，以價值為向，持續探索、升級數據安全建設新路徑，以專業數據安全護航智慧醫療。


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