医疗大数据的安全管理
医院大数据中心管理制度
第一章总则第一条为规范医院大数据中心的管理，保障数据安全、可靠、高效地服务于医院临床、科研和管理工作，依据国家相关法律法规和医院实际情况，特制定本制度。
第二条本制度适用于医院大数据中心的建设、运行、维护及数据应用等各个环节。
第三条医院大数据中心应遵循以下原则：（一）依法合规：严格遵守国家法律法规，确保数据安全、合法合规；（二）统一规划：统筹规划医院大数据中心建设，实现资源共享和协同发展；（三）安全可靠：加强数据安全防护，确保数据完整、准确、可用；（四）高效便捷：优化数据管理流程，提高数据使用效率；（五）持续改进：不断完善管理制度和技术手段，提升数据服务质量。
第二章数据采集与存储第四条医院大数据中心应全面采集各类医疗数据，包括但不限于：（一）病人信息：姓名、性别、年龄、住址、联系方式等；（二）医疗记录：门诊记录、住院记录、手术记录、检查记录等；（三）药品信息：药品名称、规格、剂型、生产厂家等；（四）医疗设备信息：设备名称、型号、厂家、使用情况等；（五）医护人员信息：姓名、性别、年龄、职称、工作经历等。
第五条数据存储应采用分级存储策略，确保数据安全：（一）敏感数据：采用加密存储，确保数据安全；（二）非敏感数据：根据实际需求，选择合适的存储方式。
第三章数据管理与应用第六条医院大数据中心应建立健全数据管理制度，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
第七条数据分析应遵循以下原则：（一）客观公正：分析结果应客观公正，避免主观臆断；（二）科学严谨：采用科学方法，确保分析结果的准确性；（三）注重实效：分析结果应具有实际应用价值。
第八条医院大数据中心应支持以下应用场景：（一）临床决策支持：为临床医生提供诊疗依据，提高诊疗水平；（二）科研支持：为科研人员提供数据资源，推动科研创新；（三）医院管理：为医院管理层提供决策支持，提高管理效率；（四）健康管理：为患者提供个性化健康管理方案。
第四章数据安全与保密第九条医院大数据中心应加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、篡改、泄露。
健康医疗大数据安全管控分类分级实施指南
未来发展趋势与展望
健康医疗大数 据安全管控技 术的发展趋势
实践案例与经 验分享的重要 性
未来健康医疗 大数据安全管 控的发展方向
健康医疗大数 据安全管控的 未来展望
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汇报人：
实施原则
合法合规：遵循国家 法律法规，确保数据
安全
责任明确：明确数据 安全责任，确保数据
安全责任落实到人
安全第一：优先考虑 数据安全，确保数据 不被泄露、篡改或破
坏
持续改进：持续改进 数据安全措施，确保 数据安全水平不断提
升
实施流程
数据分类分级：根据 数据的重要性和敏感
性进行分类分级
实施效果评估：对实 施效果进行评估，确 保安全管控措施的有
效性
安全管控措施：制定 相应的安全管控措施， 包括技术措施和管理
措施
持续改进：根据评估 结果进行持续改进，
提高安全管控水平
实施要点与注意事项
数据分类分级：根据数据的敏感性和重要性进行分类分级，确保数据安全
安全管控措施：制定严格的安全管控措施，包括访问控制、数据加密、数 据备份等
合规性要求：确保实施指南符合相关法律法规和行业标准，如 HIPAA、 GDPR等
记录、医疗影像等。
重要性：健康医疗大数据 对于提高医疗服务质量、 降低医疗成本、促进医学
研究具有重要意义。
数据来源：健康医疗大数 据的来源包括医院、诊所、 体检中心、保险公司、药
品生产企业等。
数据类型：健康医疗大数 据包括结构化数据（如电 子病历、医疗影像）和非 结构化数据（如文本、音
频、视频）。
安全管控的目标与原则
国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法
国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法
（试行）》（以下简称《办法》）于2019年12月1日正式实施，标志着我国健康医疗
大数据标准、安全和服务管理工作正式启动。
《办法》旨在建立健全健康医疗大数据标准、安全和服务管理体系，保障健康医疗大数据
安全可靠有效地使用，提高健康医疗服务质量。
《办法》指出，健康医疗大数据标准包括：数据质量标准、数据安全标准、数据服务标准、数据交换标准等。
《办法》规定，健康医疗大数据安全应符合法律法规、行业标准和安全技术要求，建立健
全数据安全管理体系，建立健全信息安全防护机制，实施安全审计和安全测评，落实安全
培训和安全检查，实施信息安全风险管理，强化安全运行管理，建立健全信息安全事故应
急处置机制。
《办法》还规定，健康医疗大数据服务应符合法律法规、行业标准和服务质量要求，建立
健全数据服务管理体系，实施服务质量管理，落实服务培训和服务检查，实施服务质量风
险管理，强化服务运行管理，建立健全服务质量事故应急处置机制。
《办法》的实施，将有助于加强健康医疗大数据标准、安全和服务管理，保障健康医疗大
数据安全可靠有效地使用，提高健康医疗服务质量，为健康医疗大数据发展提供支撑。
健康医疗大数据安全管控分类分级实施指南
私和信息安全。
02
完善数据分类分级标准
根据数据的重要性、敏感性和业务影响等因素，对数据进行科学分类和
合理分级，为不同级别的数据提供相应的保护措施。
03
建立数据安全管理责任制
明确各级管理部门和人员的职责和权限，形成齐抓共管、层层落实的工
作格局。
加强组织领导和协调配合
成立专门的数据安全管理 机构
负责健康医疗大数据安全管理的组织、协调 、监督和检查工作，确保各项安全措施得到 有效落实。
建立应急指挥体系
成立应急指挥部，负责统一指挥和协调数据安全事件的应急处置工 作。
加强应急演练
定期组织应急演练，检验应急预案的可行性和有效性，提高应急处置 能力。
谢谢聆听
访问审计
记录用户访问行为和操作日志，便于事后追踪和责任追究。
防火墙技术
包过滤防火墙
01
根据预先设定的安全策略，检查进出网络的数据包，并决定是
否允许通过。
代理服务器防火墙
02
在应用层代理网络用户的服务请求，实现隐藏内网结构和保护
内网安全。
状态检测防火墙
03
动态检测网络连接状态，根据连接状态决定是否允许数据包通
02
设计数据安全管控的技术架构，包括数据加密、访问控 制、安全审计等技术措施。
03
制定数据安全管控的工作流程，明确各个环节的职责和 权限。
组织资源并执行
组建专门的数据安全管控团队 ，负责实施和管理数据安全管 控措施。
对相关人员进行培训和指导， 提高其数据安全意识和操作技 能。
采购和部署必要的数据安全设 备和系统，如防火墙、入侵检 测系统、数据备份系统等。
安全管控重要性
02
国家卫生健康委员会关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知
国家卫生健康委员会关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知文章属性•【制定机关】国家卫生健康委员会•【公布日期】2018.07.12•【文号】国卫规划发〔2018〕23号•【施行日期】2018.07.12•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】卫生医药、计划生育综合规定正文关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知国卫规划发〔2018〕23号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团卫生计生委，委机关各司局，委直属和联系单位，国家中医药局：为加强健康医疗大数据服务管理，促进“互联网+医疗健康”发展，充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用，根据相关法律法规，我委研究制定了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（可从国家卫生健康委员会官网下载）。
现印发你们，请遵照执行。
国家卫生健康委员会2018年7月12日国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）第一章总则第一条为加强健康医疗大数据服务管理，促进“互联网+医疗健康”发展，充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规和《国务院促进大数据发展行动纲要》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件精神，就健康医疗大数据标准、安全和服务管理，制定本办法。
第二条我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据，国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上，根据国家战略安全和人民群众生命安全需要，加以规范管理和开发利用。
第三条坚持以人为本、创新驱动，规范有序、安全可控，开放融合、共建共享的原则，加强健康医疗大数据的标准管理、安全管理和服务管理，推动健康医疗大数据惠民应用，促进健康医疗大数据产业发展。
第四条本办法所称健康医疗大数据，是指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。
医疗健康大数据安全要求 团体标准
医疗健康大数据安全要求团体标准医疗健康大数据的安全要求是非常重要的，因为这些数据包含了个人的健康信息，如患病历史、疾病诊断和治疗记录等。
如果这些数据泄露或被恶意使用，将对个人隐私和社会稳定造成严重影响。
因此，制定与医疗健康大数据安全相关的团体标准是非常必要的。
首先，医疗健康大数据的安全要求应包括数据收集、存储、传输和使用等各个环节。
在数据收集阶段，需要确保数据的真实性和完整性，采用安全可靠的采集设备和方法，以防止数据被篡改或者伪造。
在数据存储阶段，需要采用合适的技术手段，如加密和访问控制，确保数据在存储时不受到非法访问或窃取。
在数据传输阶段，需要采用安全的传输协议和通道，以防止数据在传输过程中被截获或篡改。
在数据使用阶段，需要实行严格的权限管理制度，确保只有授权的人员才能访问和使用相关数据。
其次，医疗健康大数据的安全要求还包括身份认证和访问控制。
对于访问医疗健康大数据的人员，需要进行身份认证，确保其身份的真实性和合法性。
同时，需要设置不同的安全级别，根据人员的权限和需要来限制其对数据的访问和使用。
对于非必要的数据，需要进行匿名化处理，以保护个人隐私。
第三，医疗健康大数据的安全要求还需要考虑数据备份和灾难恢复。
数据备份是保证数据安全的重要手段之一，可以防止因硬件故障、系统故障或人为错误导致的数据丢失。
同时，需要建立完善的灾难恢复机制，以应对可能发生的灾难事件，如火灾、洪水、地震等，确保数据能够及时恢复和使用。
第四，医疗健康大数据的安全要求还需要遵守相关的法律法规和行业规范。
各个国家和地区都有相关的法律法规来保护个人隐私和数据安全，医疗健康大数据的处理必须严格遵守这些规定。
此外，也需要遵守行业的自律规范，如相关标准、规范和指南等，确保数据的处理符合行业最佳实践。
最后，医疗健康大数据的安全要求还需要建立健全的监管机制和责任制。
监管机构需要加强对医疗健康大数据安全的监督和管理，对违规行为进行严肃处理。
同时，需要明确相关人员的责任和义务，对数据安全进行有效管理和保护，如建立数据安全管理团队和制定数据安全管理制度等。
国家卫健委：规范健康医疗大数据管理
简讯国家卫健委：规范健康医疗大数据管理近日，国家卫健委印发《关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知》，对健康医疗大数据从标准管理、安全管理、服务管理、监督管理等方面加以规范。
文件提出，责任单位应建立严格的电子实名认证和数据访问控制，规范数据接入、使用和销毁过程的痕迹管理，确保健康医疗大数据访问行为可管、可控及服务管理全程留痕，可查询、可追溯，对任何数据泄密泄露事故及风险可追溯到相关责任单位和责任人。
在数据共享方面，国家卫健委负责建立健康医疗大数据开放共享机制，统筹建设资源目录体系和数据共享交换体系，强化对健康医疗大数据全生命周期的服务与管理。
国家卫健委：规范互联网医疗发展近日，国家卫健委发布了《互联网诊疗管理办法（试行）》《互联网医院管理办法（试行）》和《远程医疗服务管理规范（试行）》三个文件，对互联网诊疗进行规范。
文件将互联网诊疗规范为“医疗机构利用在本机构注册的医师，通过互联网等信息技术开展部分常见病、慢性病复诊和互联网＋家庭医生签约服务。
”医疗机构开展互联网诊疗活动应当由取得《医疗机构执业许可证》的医疗机构提出申请，卫生健康行政部门依据《医疗机构管理条例》《医疗机构管理条例实施细则》的有关规定进行审核，在规定时间内作出同意或者不同意的书面答复。
国家卫健委：三级医院要实现电子病历全覆盖近日，国家卫健委发布《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》，要求医疗机构在住院病历、医嘱等信息系统基础上，优先将电子病历信息化向门诊、药学、护理、麻醉手术、影像、检验、病理等各诊疗环节拓展，全面提升临床诊疗工作的信息化程度。
《通知》提出，到２０１９年底，所有三级医院要达到电子病历应用水平分级评价３级以上，即实现医院内不同部门间数据交换；到２０２０年，要达到分级评价４级以上，即医院内实现全院信息共享，并具备医疗决策支持功能。
国家药监局：集中整治中药饮片质量近日，国家药监局印发了《中药饮片质量集中整治工作方案》，决定在全国范围内开展为期一年的中药饮片质量集中整治。
医疗健康大数据的隐私保护与信息安全
医疗健康大数据的隐私保护与信息安全随着科技的不断进步，医疗健康领域也开始广泛应用大数据技术。
医疗健康大数据指的是医疗机构和个人使用电子健康记录、病例数据等信息，进行统计分析和数据挖掘，以提升医疗服务和促进疾病预防。
然而，与大数据应用相关的隐私保护和信息安全问题也随之而来。
医疗健康大数据中包含了大量的个人敏感信息，如病历、诊断结果、药物使用等隐私数据。
这些数据一旦泄露、滥用或被第三方非法访问，将会给个人带来严重的损害，甚至引发社会纠纷。
因此，隐私保护是医疗健康大数据应用中的重中之重。
那么，如何保护医疗健康大数据的隐私呢？首先，加强数据合规性。
医疗机构和个人在采集、处理和存储医疗健康大数据时，应遵守相关法律法规，确保数据的合法性和合规性。
同时，研究机构和企业应加强内部管理，建立健全的数据隐私保护制度和个人信息安全管理办法。
其次，加强数据匿名化处理。
对于医疗健康大数据中的敏感个人信息，应采取匿名化处理措施，即将身份信息分离和去除，使得数据无法直接与特定个体相关联。
匿名化处理可以降低敏感个人信息的泄露风险，保护个人隐私。
此外，采用数据加密技术也是保护医疗健康大数据隐私的重要手段。
通过对数据进行加密处理，可以保证数据在传输和存储的过程中不被非法访问和篡改。
同时，医疗机构和企业还应加强对员工的数据安全意识培训，提高他们对数据加密和安全存储的重视程度。
另外，建立健全的访问控制机制也是保护医疗健康大数据隐私的重要手段。
医疗机构和研究机构应根据各类用户的权限需求，设置不同级别的数据访问权限。
只有经过严格授权的人员才能访问敏感个人信息，确保医疗健康大数据的安全性。
此外，还可以利用技术手段对医疗健康大数据进行实时监测和风险防控。
通过建立数据监测系统，及时发现异常数据访问和数据泄露行为，采取相应的处置措施。
同时，加强网络安全防护，确保数据传输和存储过程中的安全性。
综上所述，医疗健康大数据的隐私保护与信息安全是一个重要而复杂的问题。
医院信息化建设与数据安全管理制度
医院信息化建设与数据安全管理制度随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，医院信息化建设与数据安全管理工作的重要性日益凸显。
为了确保医院信息系统的安全稳定运行，保障患者隐私和数据安全，提升医院服务质量和管理效率，我们需要对进行深入的分析和探讨。
一、医院信息化建设现状当前，我国医院信息化建设已经取得了显著成果，多数医院已经建立了较为完善的信息系统，包括电子病历系统、医院管理系统、医学影像系统、实验室信息系统等。
这些系统的应用极大地提高了医院的管理效率和服务质量，为患者提供了更加便捷的医疗服务。
然而，随着信息技术的不断发展和医疗行业的特殊性，医院信息化建设面临着诸多挑战，如信息安全风险、数据质量、系统整合等问题。
因此，我们需要进一步加强对医院信息化建设的管理，提升数据安全水平。
二、医院数据安全管理现状数据安全是医院信息化建设的重要组成部分，也是医院管理工作的重要环节。
当前，我国医院数据安全管理工作存在以下问题：1. 数据安全意识薄弱：部分医院对数据安全的重要性认识不足，缺乏必要的数据安全管理制度和措施。
2. 数据安全防护措施不到位：部分医院的信息系统安全防护措施不完善，容易受到黑客攻击和数据泄露等安全威胁。
3. 数据质量有待提高：部分医院的数据质量不高，存在数据不准确、不完整、不一致等问题，影响医院管理决策和服务质量。
4. 数据安全人才匮乏：部分医院缺乏专业的数据安全人才，难以有效应对数据安全风险。
三、医院信息化建设与数据安全管理制度优化策略为了提升医院信息化建设与数据安全管理水平，我们需要采取以下措施：1. 加强数据安全意识教育：加强对医院管理人员和医务人员的数据安全意识教育，提高他们对数据安全重要性的认识。
2. 建立健全数据安全管理制度：制定完善的数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据安全操作流程。
3. 加强数据安全防护措施：采用先进的技术手段，加强信息系统安全防护，防范黑客攻击和数据泄露等安全威胁。
医疗健康大数据安全要求 团体标准
医疗健康大数据安全要求团体标准随着医疗技术的不断发展，医疗健康大数据的应用越来越广泛，对数据的安全要求也越来越高。
为了保护患者的隐私和确保数据的机密性、完整性和可用性，制定医疗健康大数据的安全要求成为必要的举措。
医疗健康大数据的安全要求需要综合考虑数据的采集、传输、存储和应用等方面的需求。
下面将从数据采集、传输和存储的角度介绍医疗健康大数据的安全要求。
首先，对于数据采集，需要确保数据的真实性和准确性。
医疗健康大数据的采集可以通过传感器、医疗设备、医院信息系统等多种途径进行。
在数据采集过程中，需要验证数据源的合法性，采用安全可靠的采集设备和技术，确保数据的真实性和准确性。
同时，还需要尊重患者的知情权和隐私权，获取数据时要经过患者的同意，并保证数据的匿名性和隐私保护。
其次，对于数据传输，需要确保数据的机密性和完整性。
医疗健康大数据在传输过程中需要防止数据被非法获取、篡改或丢失。
为了保障数据的机密性，可以采用数据加密技术，在数据传输过程中对敏感数据进行加密保护。
同时，还需要确保数据的完整性，可以通过数据签名、哈希验证等手段预防数据被篡改。
此外，还需要建立安全的网络通信环境，采用安全协议和网络防火墙等技术手段，防止数据在传输过程中遭到攻击或泄露。
最后，对于数据存储，需要确保数据的安全性和可用性。
医疗健康大数据的存储可以采用云计算、大数据存储平台等方式进行。
在数据存储过程中，需要采用安全可靠的存储设备和技术，确保数据的机密性和完整性。
同时，还需要建立数据备份和容灾机制，以防止数据丢失或损坏。
此外，还需要建立严格的访问控制机制，限制数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问和使用数据，进一步保护数据的安全性。
除了以上的要求，还需要制定统一的数据标准和规范，建立数据安全管理制度和监督机制。
通过加强数据安全培训和监督，提高医务人员和数据管理人员的安全意识和能力，进一步保护医疗健康大数据的安全。
综上所述，医疗健康大数据的安全要求涉及数据采集、传输和存储等方面，需要保证数据的真实性、机密性、完整性和可用性。
医院管理工作医疗信息安全
医院管理工作医疗信息安全医院管理工作一直是医疗行业中非常重要的一环，而医疗信息安全更是医院管理工作中的重中之重。
医疗信息安全是保障医院患者信息安全的基础，关系到患者的隐私权及医疗质量。
下面我们将从不同角度来分析医院管理工作中医疗信息安全的重要性以及应对措施。
首先，医院是一个大数据密集型的机构，在日常运作中产生大量的信息数据。
这些数据包括患者的个人信息、病历资料、诊断治疗等敏感信息，如果泄露或遭到篡改，将对患者造成严重的影响。
因此，医院必须采取一系列措施来保障这些信息的安全性。
同样，医疗信息安全也关系到医院的声誉和信誉，一旦发生信息泄露事件，将会对医院的形象造成严重损害。
其次，医院的管理者和员工必须高度重视医疗信息安全工作。
在医院日常运作中，各个部门之间需要频繁地共享和传输患者信息，如果信息传输过程中存在漏洞或者被不法分子攻击，将会对患者造成严重损害。
因此，医院管理者和员工必须加强对医疗信息安全工作的认识，严格执行保密规定，加强信息加密和防火墙设置，提高信息安全的技术水平和管理水平。
另外，医院在建立信息系统时也必须考虑到医疗信息安全的因素。
医院信息系统的建设不仅要考虑到功能的完善和便捷性，还要注重信息的安全性。
医院信息系统的设计应当考虑到信息加密、权限管理、访问控制等安全机制，以确保患者信息在传输和存储过程中不会被泄露或篡改。
同时，医院还应该定期对信息系统进行安全检测和漏洞修复，提高系统的抗攻击能力。
此外，医院还需要加强对员工的信息安全培训。
在医院工作的员工对医疗信息安全具有举足轻重的作用，只有员工具备了解信息安全的重要性和掌握相关的安全技能，才能有效地保障医疗信息的安全。
因此，医院管理者应该加强对员工的信息安全意识培训，定期组织信息安全知识培训和演练，提高员工对信息安全的重视程度和应对安全事件的能力。
另一方面，医院还需要积极开展信息安全审计和评估工作。
通过对医院信息系统的安全性进行评估和审计，可以及时发现系统中存在的安全漏洞和风险，并采取有效的措施加以改进和弥补。
医疗大数据中的安全与隐私问题
医疗大数据中的安全与隐私问题随着互联网和信息技术的发展，医疗大数据在医疗行业中的应用越来越广泛。
医疗大数据可以帮助医生更好地掌握医学知识，为患者提供更精确的诊疗方案，同时也可以帮助医院管理和决策。
但是，随之而来的安全与隐私问题也越来越突出。
本文将从数据安全与隐私保护两个方面，分别探讨医疗大数据中的安全与隐私问题。
一、数据安全问题1. 数据泄露由于医疗大数据具有高度的机密性，如果未能保证安全，很容易导致数据泄露。
比如，黑客攻击、人为操作失误、系统漏洞等都可能导致医疗大数据泄露。
医疗大数据泄露不仅会影响数据主体的隐私权，还会影响医疗机构声誉和业务发展。
2. 数据丢失数据丢失往往是由于系统故障、人为操作失误等原因造成的。
对于医疗大数据来说，数据丢失不仅会影响医生给患者提供更加精准的治疗方案，也会对医院的业务发展造成影响。
3. 数据篡改医疗大数据中的数据准确性和完整性是保证医疗决策正确的基础。
如果医疗大数据被篡改，将会给医院、医生和患者带来不可估量的损失。
因此，保证医疗大数据的安全性至关重要。
二、隐私保护问题1. 个人隐私保护在采集、存储、传输和使用医疗大数据的过程中，个人隐私保护问题是非常重要的。
因为医疗大数据中可能涉及个人身份特征、健康状况、病历信息等敏感信息。
如果这些敏感信息被泄露或滥用，将给患者的生活带来严重影响。
2. 数据共享问题医疗大数据的共享是促进医疗科学进步的重要手段。
但是，在共享医疗大数据的过程中，个人隐私保护问题也需要重视。
因此，在共享医疗大数据之前，需要制定严格的隐私保护规定，保护数据主体的隐私权。
三、如何保证医疗大数据的安全与隐私保护？1. 加强数据保密管理医疗机构应加强敏感信息的访问权限控制，严格限制敏感数据的访问，防止内部人员违规操作。
此外，医疗机构还需要建立完善的管理体系和安全防范机制，提高数据安全保护能力。
2. 建立健全的隐私保护制度医疗机构应制定完善的隐私保护制度，包括数据采集、存储、传输、使用、共享等方面的规定。
医疗大数据环境下的信息安全管理研究
医疗大数据环境下的信息安全管理研究第一章绪论信息化已经成为医疗领域改革发展的重要方向，医疗大数据作为信息化的重要体现，得到了广泛的应用。
然而，随着医疗大数据应用规模扩大，相应的信息安全问题也随之增加，如何保障医疗大数据环境下的信息安全成为了当前亟待解决的问题。
本文将从医疗大数据的特点和安全风险入手，探讨医疗大数据环境下的信息安全管理研究。
第二章医疗大数据的特点与安全风险2.1 医疗大数据的特点医疗大数据指的是大规模的医疗信息数据，包括病历、检查结果、手术记录、诊断报告等。
与普通数据相比，医疗大数据具有以下特点：（1）分散性：医疗数据来源分散，包括医院、诊所、药店等，数据存储在不同的系统中，数据量庞大。
（2）复杂性：医疗数据来源多样，包括电子病历、影像数据、医保数据等，不同的数据来源之间存在关联性。
（3）多维性：医疗数据包含多维度信息，例如患者基本信息、病史、症状、检查结果、诊断、治疗方案等。
2.2 医疗大数据的安全风险医疗大数据的应用使得医院以及其他数据来源成为了信息安全的风险源。
医疗大数据存储了患者的隐私信息，如姓名、身份证号、电话、住址等，一旦泄露会对患者造成隐私泄露和财产损失，对医院和其他数据来源也会带来法律责任。
医疗大数据的安全风险主要包括以下几个方面：（1）网络攻击：医疗系统中的计算机、网络等设备面临着来自网络黑客的攻击，攻击手段多样，包括病毒、木马、恶意软件等，危害严重。
（2）内部泄露：医院内部员工可能存在意外泄露或者恶意泄露患者隐私信息的情况，造成严重后果。
（3）数据管理不当：包括对医疗数据的安全存储、备份、传输等环节管理不当导致的数据损失、泄露等问题。
第三章医疗大数据信息安全管理研究3.1 医疗大数据信息安全管理的现状当前，我国医疗大数据信息安全管理尚处于起步阶段，医院及数据来源对于信息安全的认识不够重视，安全管理措施匮乏。
部分医院仅仅是针对原有的数据系统添加了访问权限限制以及硬件加密等简单的措施。
医疗大数据的安全处理和隐私问题
医疗大数据的安全处理和隐私问题随着信息技术的不断发展，医疗行业也逐渐向数字化、智能化转型。
医疗大数据作为医疗信息化建设的重要组成部分，可为医疗行业提供大量有关患者、医生、医院等方面的信息，如就诊记录、医药费用、治疗效果等。
通过对这些信息进行整合和分析，医疗工作者可以更好地实现病历管理、病因研究、药物设计等各方面的目标。
但是，医疗大数据的安全处理和隐私问题也因此成为了一个备受关注的话题。
首先，医疗大数据在处理和存储过程中需要严格保护，以确保其不被非法或未经授权的访问、使用或披露。
目前，对于医疗大数据的保护通常包括以下几个方面：1. 数据加密：通过对数据进行加密，可以保证数据在传输、存储、处理等过程中的安全性。
加密技术包括对称加密、非对称加密等。
2. 访问控制：通过实现对用户、用户组或角色的身份验证和授权管理，可以限定其对数据或系统的访问权限，从而避免非法访问。
3. 数据备份：医疗大数据涵盖的内容丰富繁杂，需要定期备份以防出现数据丢失或意外情况。
其次，针对医疗大数据中存在的隐私问题，也需要制定专门的保护措施。
目前，国内相关法律法规对此也进行了明确规定，如《中华人民共和国个人信息保护法》、《医疗机构管理条例》等。
下面是一些典型的隐私保护措施：1. 脱敏处理：对于一些敏感信息，如姓名、生日、电话号码等，可以进行脱敏处理。
通过将其中一部分内容替换为伪造数据，可以有效保障用户隐私。
2. 数据共享：医疗大数据的共享可以促进医疗卫生科研，但是需要遵循医疗行业规范和法律法规。
数据共享需根据授权权限进行，避免导致个人隐私信息泄露。
3. 权限分级：对医疗大数据中的敏感信息，需要设置较高的权限门槛，如对管理人员和医疗人员配置相应权限，防止个人隐私信息泄露。
总的来说，医疗大数据的安全处理和隐私问题需要在各个环节中考虑到，只有这样才能保障医患双方的合法权益。
虽然目前国内的相关法律法规已经进行了规定，但是在实际应用中仍然需要我们不断地加强对医疗大数据的保护和管理，以防止发生个人隐私信息泄露事件。
医疗保险数据安全管理措施
医疗保险数据安全管理措施一、背景随着科技的飞速发展，大数据时代的到来，医疗保险行业面临着越来越多的信息安全风险。
为了加强医疗保险数据安全管理，保障投保人、被保险人和受益人的合法权益，提高服务质量，本文档旨在制定一套全面、专业的医疗保险数据安全管理措施。
二、目的1. 规范医疗保险数据安全管理，预防信息安全风险；2. 确保医疗保险业务正常运行，提高服务质量；3. 保障投保人、被保险人和受益人的合法权益；4. 符合国家相关法律法规和政策要求。
三、数据安全管理措施1. 组织架构与管理责任（1）设立数据安全管理领导小组，负责医疗保险数据安全管理的总体策划、组织、协调和监督工作；（2）明确各部门的数据安全管理职责，建立分工明确、协调一致的工作机制；（3）制定数据安全管理制度和操作规程，确保全体员工遵循；（4）加强数据安全培训和宣传教育，提高员工的数据安全意识。
2. 数据安全防护技术措施（1）建立医疗保险数据中心，实现数据集中存储和管理；（2）采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据安全；（3）部署防火墙、入侵检测系统等安全设备，防范外部攻击；（4）定期进行系统安全检查和漏洞扫描，及时修复安全隐患；（5）实施数据备份和灾难恢复计划，确保数据安全性和可靠性。
3. 数据访问与使用控制（1）建立用户身份认证系统，实现对用户身份的合法性验证；（2）根据用户角色和业务需求，合理分配数据访问权限；（3）实施数据访问记录和审计，监控数据使用情况；（4）加强对敏感数据的保护，限制数据泄露和滥用；（5）禁止未经授权的内外部访问和数据传输。
4. 数据处理与隐私保护（1）严格遵守国家相关法律法规，合规处理医疗保险数据；（2）加强对个人信息的保护，遵循合法、正当、必要的原则；（3）对涉及隐私的数据进行脱敏处理，降低数据泄露风险；（4）加强数据处理过程中的保密措施，确保数据安全；（5）建立数据泄露应急预案，及时应对数据泄露事件。
医院医疗大数据管理制度
医院医疗大数据管理制度第一章总则第一条目的和范围1.为了规范医院医疗大数据的收集、存储、传输和使用，保障患者隐私和数据安全，提高医院医疗服务的质量和效率，订立本制度。
2.本制度适用于医院内全部与医疗大数据管理相关的人员和系统。
第二条定义1.医院医疗大数据：指医院在医疗过程中产生的大量医学和健康数据，包含但不限于电子病历、医疗影像、医学试验数据、健康监测数据等。
2.医疗大数据管理：指对医院医疗大数据的收集、存储、传输、使用等过程的管理和掌控。
第二章数据收集和存储第三条数据手记原则1.数据手记应遵从合法、合规、合理的原则。
2.数据手记要确保患者的知情权和自主选择权，遵守患者相关隐私保护的法律法规。
第四条数据手记方式1.数据手记可以通过电子病历、医学影像、医学试验、健康监测设备等多种方式进行。
2.数据手记应确保手记内容的准确性和完整性，并及时录入系统。
第五条数据存储原则1.数据存储应采用安全性较高的存储设备和技术，确保数据的保密性和可靠性。
2.数据存储应建立多重备份机制，确保数据的可恢复性和长期性。
3.数据存储应有明确的权限管理机制，避开未授权的访问和使用。
第三章数据传输和共享第六条数据传输方式1.数据传输可以通过局域网、互联网等方式进行。
2.数据传输过程中应采用加密技术和安全管控措施，保障数据的安全性。
第七条数据共享原则1.数据共享应遵从目的明确、权限明确、合理必需的原则。
2.数据共享应建立相关的合作机制和协议，明确各方的责任和义务。
3.对于患者个人隐私相关的敏感数据，应进行脱敏处理或仅共享匿名化的数据。
第四章数据使用和分析第八条数据使用权限掌控1.数据使用应遵从合法、合规、合理的原则，确保数据的安全和隐私。
2.数据使用应建立权限管理机制，明确各级人员的访问权限，并进行日志记录和审计。
第九条数据分析和挖掘1.数据分析和挖掘应遵从科学、客观、可靠的原则，确保分析结果的准确性和可信度。
2.数据分析和挖掘过程中应确保患者个人隐私的保护，采取合理的措施防止数据的泄漏和滥用。
2023-三甲医院数据安全治理方案-1
三甲医院数据安全治理方案随着医疗信息化的进一步普及和发展，医院大数据的安全治理已经成为了一个非常重要的问题。
三甲医院的数据安全极其重要，需要从方方面面进行治理，本文将简单分步骤阐述三甲医院数据安全治理方案。
第一步：制定数据安全治理规范制定数据安全治理规范是三甲医院数据安全治理的基础。
规范应该明确医院各个部门在数据管理方面的职责，规定数据采集、处理、存储和使用的流程，明确数据的权限管理和数据访问控制策略等，从而最大限度地保护医院数据的安全。
第二步：建立数据安全管理体系建立一个数据安全管理体系是三甲医院保障数据安全的关键。
该体系应包括行业标准、规范、政策、技术等多方面的因素，从而能够满足医院不同的数据安全需求。
该体系应该包括以下要素：1.数据安全评估和管理系统2.信息安全技术和防护系统3.信息安全培训和意识提高4.应急响应机制第三步：实施数据分类保护数据分类保护是保护医院数据安全的关键措施之一。
数据分类保护的目标是根据数据的重要性和敏感度，将数据划分为不同的等级，并以不同的措施对不同等级的数据进行保护。
在此基础上，还需要建立数据权限管理、数据加密和数据备份机制等。
第四步：加强员工安全教育员工安全教育是三甲医院数据安全的一项重要工作。
可以通过安全教育课程、社交民主广告和安全培训等方式，提高全体员工的数据安全意识和专业知识，引导员工保护医院数据安全。
以上是四个阶段的草稿意见，可以更具实际情况进行改进和完善。
数据安全治理是一个迭代过程，需要不断更新和完善。
三甲医院应该加强数据安全治理，提高数据安全管理水平，确保数据的机密性、完整性和可用性。
医疗健康大数据安全质量控制的合规要求与技术创新
医疗健康大数据安全质量控制的合规要求与技术创新随着医疗与健康行业的数字化转型和信息化发展，医疗健康大数据的收集、存储和分析已成为推动医疗健康服务创新的重要支撑。
然而，医疗健康大数据的安全和质量控制问题也日益凸显，亟需合规要求和技术创新的支持。
本文将探讨医疗健康大数据安全质量控制所需的合规要求和技术创新。
一、医疗健康大数据安全合规要求1. 合规框架建设建立医疗健康大数据安全管理的合规框架，制定相关政策、法规和标准，确保数据安全合规的基本要求。
包括建立合规责任体系，明确各个环节的安全责任和义务；规范数据收集、存储、传输和使用的权限和限制；制定应急响应和事故处理机制，确保数据安全风险可控。
2. 数据隐私保护医疗健康大数据中包含大量的个人隐私信息，因此，要建立健全的数据隐私保护机制。
其中，数据匿名化和脱敏技术是关键措施，确保对数据的处理过程中个人身份信息不被泄露。
同时，要加强对数据访问和使用的权限管控，确保数据只在合法合规的前提下被使用和共享。
3. 数据安全传输与存储在医疗健康大数据的传输与存储过程中，需采取加密措施，确保数据在传输和存储过程中不被篡改或窃取。
使用安全的传输协议和加密算法，保障数据的安全性。
同时，对存储系统和设备也要有相应的安全防护措施，防止数据泄露和恶意攻击。
4. 安全审计与监控建立医疗健康大数据安全审计和监控机制，通过对数据流向、数据访问和使用情况进行监控和审计，及时发现异常行为和安全风险，并采取相应措施进行处理。
同时，建立安全事件报告和响应机制，对安全事件进行及时处理和回溯。
二、医疗健康大数据质量控制的技术创新1. 数据规范化和清洗医疗健康大数据的质量直接影响到数据分析和应用的有效性，因此，数据规范化和清洗是确保数据质量的重要环节。
数据规范化包括统一数据格式、标准化数据字段等；而数据清洗则是通过算法和技术手段删除噪声、异常值和重复数据，提高数据的准确性和可信度。
2. 数据集成与共享医疗健康大数据涉及多个部门和多个数据源，因此，数据集成与共享是提高数据质量的关键。
医保数据安全管理制度
医保数据安全管理制度前言医保数据安全管理制度是指针对医疗保险信息系统中所存储的医保数据进行的保护措施和管理手段，旨在保障医保数据安全和隐私保护。
本文将从医保数据安全管理制度的必要性、紧要性及实施方法等多个方面进行阐述。
医保数据安全管理制度的必要性数据保护医保数据是特别敏感的个人信息，其中包含了个人的身份信息、疾病信息、医疗机构信息等。
一旦泄露或者被盗用，将会对个人的生活、工作和财产等方面造成巨大的影响。
因此，订立医保数据安全管理制度，对个人的隐私进行保护是特别必要的。
法律规定《中华人民共和国网络安全法》规定：网络运营者应当实行技术措施和其他必要措施，保障网络安全，防止网络安全事件的发生，适时实行措施防止网络安全事件的扩散，并依法履行信息安全保护的义务。
因此，对于医保数据安全的保护，除了为用户供给更加安全牢靠的服务以外，更是企业的法律责任。
用户信任一项医疗服务的稳步进展离不开用户的信任，而与用户信任有关的绝不仅仅是医学技术，安全性和隐私保护同样是用户考量医疗服务的紧要因素，因此，保障用户的个人信息安全同样对于医疗服务供给者的长远进展至关紧要。
医保数据安全管理制度的紧要性防止医疗欺诈提高医疗保障公正性在医保数据安全管理制度过程中，大数据技术的应用可以使医保数据实现精准管理，包括精准核算医疗费用、精准推测数据异常、精准挖掘医保数据等，通过数据分析技术，可以更好的保证医保的公正性与公正性。
这些数据可以用来订立更为精准的政策，降低医疗保险的不公正现象，同时为政府供给订立更加科学合理政策的数据支持。
保障数据隐私在保护个人隐私的过程中，加强医保数据的安全管理，可以最大限度的保障数据的隐私和安全，削减数据泄露、滥取、滥用等风险，可以提高用户在医保数据管理系统中的信任度，加强企业和个人在各自领域内的公信力。
医保数据安全管理制度的实施方法强化数据权限管理权限是数据安全管理制度最紧要的一环，通过建立完整的数据权限分级体系，实现权限的精细化掌控，筛选可信可授权合法的人员，避开系统“绕过”和信任关系所带来的风险；通过权限审核，确保各个业务链条上的紧要角色和业务人员都能够正确操作，规范单位内部资金、财产、设备等紧要信息的安全防范。
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患者ID号 姓名 出生日期 身份证号 居住地 联系电话
病人主索引
ID号：XXX ………
ID号转换对照表
原始ID号 123 456 ……… 转换后ID号 XXX YYY ………
就诊记录
ID号：XXX ………
疾病史
ID号：XXX ………
独立保存 用于回溯
之二：去隐私—降低数据敏感度（续）
文本数据
我们的讨论聚焦在医院数据的整合与再利用
医疗大数据的应用形式
病例检索系统 通过应用系统使用 患者随访系统 专病数据库系统 医疗大数据 使用方式 数据整合 数据预处理 “裸”数据访问服务 数据分析建模 可视化
安全防护 相对容易
安全防护 相对困难
主要安全风险
隐私暴露
安全风险 数据遗失
数据盗取
非法利用
对运维操作的监管是数据安全的重要方面 堡垒机技术
实现对运维操作的记录与回放 实现对运维权限的统一管理
运维人员
①登录堡垒机
堡垒机
②通过堡垒机运维
责④ 整 改 与 追
数据资源服务器
管理员
之七：网络隔离划分安全区域
从网络层面管理访问权限
按照不同的安全等级划分网络 通过防火墙限制访问权限
三、医疗大数据的制度保护
建立和落实安全管理制度
管理与技术相辅相承
人防与技防同等重要，离开管理，防护技术失效 规定能做什么、不能做什么 规定工作职责和安全责任 规定如何做的流程 规定违规后的处罚 检查是否按制度落实，形成管理闭环 定期检查审计日志 《数据资源管理办法》《数据安全管理制度》 《数据服务管理制度》《员工守则》
主要包含姓名、居住地等识别信息 需要采用自然语言处理技术进行识别与替换
之二：去隐私—降低数据敏感度（续）
医学影像数据
DICOM影像：读取数据文件进行结构化替换 模拟影像：使用模版遮蔽
之三：按资源授权分解安全风险
数据资源“化整为零”
原始医疗数据内容全、范围大，但每个研究主题明确，所需数据范围有限 为不同的专科、病种建立数据资源库 为每个临时研究抽取建立临时数据资源 按照独立的数据资源授权
建立持续改进机制
平衡风险与防护成本
小结
数据安全是医院开展医疗大数据应用的基础性问题。医疗大数据 具有用户类型复杂、访问权限随机、使用方式多样、技术多元化等特 点，安全防护难度大。 医疗大数据的安全管理需要针对其风险特点，多种技术并用，技 术与管理并重，监、控、管结合，实现方便应用与风险防控的统一， 为医疗大数据利用保驾护航。
技术环境的多样化
• • • 传统数据库 Hadoop/NoSQL数据库 文件数据
安全防护的重点
医疗大数据安全需要建立防护体系，重点是数据安全
二、医疗大数据的技术防护
之一：建立集中化的平台与服务机制
统一平台，改变数据管理使用各自为政的局面
数据资源集中管理，避免分散流失 处理能力统一提供，减少脱机下载 数据安全统一防护，降低安全风险 数据服务有序开展，规范数据利用
医疗大数据的安全管理
解放军总医院
一、医疗大数据的安全风险
安全是医疗大数据的首要问题
医疗数据泄漏事件不断发生 • 2016年，两百多名艾滋患者因信息泄漏而遭遇诈骗 • 2016年，深圳多家医院万条产妇数据泄漏而遭遇推销 • 过去几年，“统方”等医疗数据滥用案例屡见不鲜 大数据环境下数据安全风险及影响增大 • 数据集中、量大，目标明显，泄漏后果更为严重 • 应用环境多元化，泄漏风险增加 • 泄漏后果既涉及个人隐私，也涉及医院秘密，还可能涉及国家机密 坚持规范有序、安全可控是国家发展医疗大数据的基本原则 • 国办发[2016]47号文：强化标准和安全体系建设，强化安全管理责任，妥善处理应用发 展与保障安全的关系，增强安全技术支撑能力，有效保护个人隐私和信息安全 安全是医疗大数据的核心基础和首要问题 • “万无一失，一失万无” • 安全保护是一个复杂的技术和管理问题
专题 数据
专题 数据
专题 数据
使用监控
配置管理 结构化 数据 文本 数据 影像 数据 基因 数据
之二：去隐私—降低数据敏感度
去除或变换医疗数据中的患者识别信息 不同应用目的对患者识别信息有不同需求 结构化数据：直接替换
数据项 常用处理方式
变换 匿名、重新生成 年龄、去除日期 去除 泛化 去除
建立安全制度很重要
落实安全制度更重要
安全制度例子
建立安全风险评估与持续改进机制
安全风险评估
参照国家标准“信息安全技术 信息安全风险评估规范” 结合医疗大数据应用方式特点 对数据资源分布、平台构成、数据利用过程等进行分析 对可能的威胁进行识别 提出针对性的防护措施 定期开展评估分析 发现漏洞及环境变化 提出改进措施 在安全与便利之间取得平衡 在风险与投入之间取得平衡
单独授权
肺癌数据 胃癌数据 绩效数据 专病影像 年度数据
严格管控
患者 索引
就诊 记录
用药 记录
检查 记录
检验 记录
医学 影像
病历 记录
原始数据
之四：虚拟桌面建立安全围墙
数据 资源
WEB服பைடு நூலகம்器
虚拟机 虚拟机 虚拟机
安全保护区
首选：虚拟桌面
数据处理部署于服务器 杜绝数据从本地复制
其次：B/S应用
固定应用易于数据授权 数据难以批量下载
• 攻击手段专业化、低门槛化、低风险高收益 • 攻击对象随机化，不分贫富、国界、机构或个人 • 攻击目标多样化
• 数据资源 • 业务处理
需求：安全的网络生态环境
• 网络安全法
业务系统网 数据整合区 （含隐私） 去隐私数据区
对外服务区
管理及研发区
之八：物理安全防止底层漏洞
物理安全是最基础的安全防护
技术实现最简单 安全事件后果最严重 最容易被忽视 机房安全：门禁、监控 机柜安全：加锁 服务器：安全强度高的密码 网络连接：防止非法接入
物理安全防护内容
思考：面对未来我们的手段够吗？
边界管理为主的模式越来越困难
• 传统信息安全管理最有效手段是边界管理 • 作为一个整体，医院业务正在飞速的解耦
• 内部：医疗本质上是全景式、个性化的过程 • 外部：“互联网+”全方位渗透，模糊内外边界
• 应用的底层环境改变：局域网internet网
信息安全风险呈现新特征
既要防外：合作单位、外部厂商 更要防内：科室用户、技术人员
医疗大数据环境下的安全管理难点
数据使用者的多元化
• • • 各类业务研究人员 内部服务技术人员 外部合作人员
数据使用方式的多样化
• • 多样化的软件工具 本地处理需求多
数据需求的多样化
• • • 数据需求随机性大 缺乏明确的用户角色 隐私/去隐私数据共存
医疗大数据的界定
不同语境下的医疗大数据安全问题特点
场景 典型应用 健康医疗数据共享 居民服务 管理决策 第三方数据共享 各类业务系统 科研应用 管理决策 安全重点 防网络攻击 隐私保护 隐私保护 数据资产保护 防滥用 防篡改 隐私保护 数据资产保护
区域卫生业务应用系统
区域卫生数据管理与再利用 医院数据中心业务数据管理 医院数据整合与再利用
再次：受控计算机
封锁USB端口、邮件等 控制数据复制
之五：数据库审计追踪使用行为
数据利用“监”重于“控”
数据范围随意性大，“控”更难 前置规定+事后审计，灵活简便
审计日志的安全分析是关键
普通用户 中间层服务器 ORACLE
运维用户 镜像数据流 安全管理员
SQLServer
NoSQL
之六：堡垒机实现运维监控
利用服务 安全管理
数据整合 服务 临床利用 服务 管理利用 服务 图像处理 服务 基因数据 处理服务 帐户管理 病例检索 平台 文本分析 专科数据库 平台 SPSS/SAS/R 影像处理 平台 建模工具 基因数据 处理平台 SQL 数据挖掘分 析平台 模式识别
处理工具
权限管理
日志管理
数据资源
加工 数据 原始 数据