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你是否畅想过未来的医院会是什么形态?
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重塑着医疗行业的面貌。
随着“智慧医院”的遍地开花,问诊、就诊、治疗等各个环节正经历着前所未有的智能化变革,每一项技术的应用都在提升着医疗效率与质量,为患者带来前所未有的就医体验。据权威数据显示,智慧医疗市场规模正以前所未有的速度增长,预计2024年将突破102.48亿元大关,展现出巨大的发展潜力。
然而,医疗信息化的深入发展,也伴随着医疗数据的爆发式增长。这些数据不仅是医院运营的宝贵资产,更是推动医疗创新的重要驱动力。但与此同时,数据安全风险也随之而来,成为悬在智慧医疗头上的达摩克利斯之剑。内部员工的违规操作、外部黑客的虎视眈眈、数据泄露事件的频发,无一不在提醒我们,数据安全已成为智慧医院建设中不可忽视的一环。
政策引领,筑牢智慧医院数据安全防线
近年来,国家不断出台相关政策,推动医疗数据安全治理工作。从法律法规的制定到监管机制的完善,都在为医疗数据安全提供坚实的支撑。
2018年4月,《关于印发全国医院信息化建设标准与规范(试行)的通知》对二级及以上医院的数据中心安全、终端安全、网络安全及容灾备份提出要求。
2018年9月,《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》,明确责任单位应当落实网络安全等级保护制度要求,对健康医疗大数据中心、相关信息系统开展定级、备案、测评等工作。
2019年12月,《基本医疗卫生与健康促进法》明确国家采取措施推进医疗卫生机构建立健全信息安全制度,保护公民个人健康信息安全,对医疗信息安全制度、保障措施不健全,导致医疗信息泄露和非法损害公民个人健康信息的行为进行处罚。
2020年2月,《关于推进新冠肺炎疫情防控期间开展“互联网+”医保服务的指导意见》,要求不断提升信息化水平,同步做好互联网医保服务有关数据的网络安全工作,防止数据泄露。
2022年9月,《医疗卫生机构网络安全管理办法》发布,要求基于网络和数据的全生命周期视角,梳理安全策略架构,识别具体业务场景,有针对性的设计安全措施,实现安全防护。
智慧医院数据安全面临诸多风险
尽管有了较为完善的法律法规体系,但智慧医院数据安全仍然面临着诸多风险,包括内部员工违规操作、外部黑客攻击、数据泄露事件频发等问题。这表明现有的防护措施仍有待进一步加强和完善。
数据安全合规挑战
我国形成了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为代表的数据安全顶层监管框架。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,网络和数据安全监管要求越来越多,满足监管的难度越来越大。
数据分类分级挑战
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。
数据流动监测挑战
业务对数据流动性要求日益增加,使得数据流动路径变长,给监测带来困难。
数据泄露和信息安全威胁挑战
在数字经济时代,数据泄露和信息安全威胁是最主要的挑战之一。黑客入侵和网络攻击频繁发生,企业面临着盗窃、勒索和恶意软件等多种风险。
数据安全保障体系建设滞后
随着大数据、云计算等新技术的应用,医疗数据安全面临新的威胁。传统的安全防护措施可能无法应对复杂多变的攻击手段,如数据泄露、篡改、勒索等。同时,数据安全风险感知、监控、预警和应急响应能力不足,使得在发生安全事件时,难以及时、有效地进行处置。
全流程治理体系保障智慧医院数据安全
面对日益严峻的数据安全环境,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,建立起可信赖的智慧医院数据安全环境。
强化数据资产管理
01应用数据资产发现工具:部署数据发现产品,通过预配置数据分类分级模板,自动化识别数据业务类型,对数据含义进行标识,从而全面、准确地掌握医疗数据资产状况。
02统一分类分级标准:结合国家和地方发布规范,梳理并制定适用于本地实际情况的分类分级参考规范,确保数据管理的标准化、一致性。
构建全方位数据安全防护体系
01建立数据安全风险感知平台:实现数据安全的“六个统一”管理,即统一账户、统一监控、统一展示、统一分析、统一告警、统一配置,提升数据安全防护的主动性和整体性。
02加强技术防护措施:采用数据加密、访问控制、身份鉴别、数据脱敏、安全审计等技术手段,确保数据在采集、传输、存储、处理、交换、销毁等全生命周期各环节的安全。
03完善数据安全运营与风险监控机制:实施安全合規管理,定期进行安全审计,强化医疗数据防泄漏措施,确保数据备份恢复系统的有效性,以应对潜在安全风险。
规范数据共享与开放流程
01建立健全数据共享管理制度:明确数据内外共享交换管理细则,严格账号权限管理,实施共享操作审计,对合作方进行背景资质审查,确保数据在共享过程中的安全可控。
02严格执行数据去标识化和标签化:在数据对外开放时,严格执行数据脱敏和标签化处理,遵循开放流程,加强对合作方的数据安全管理,防范数据滥用和隐私泄露风险。
注重多规管理融合
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,一次测评,多规满足,针对风险提出改进建议,实现合规工作的规范化,降低合规管理成本,满足监管部门各项数据安全要求,减少监管部门的通报,实现医疗领域全面合规。
智慧医疗将继续向更加智能化、个性化和精准化的方向迈进。5G、人工智能、物联网等新技术的深度融合,将为医疗服务带来前所未有的变革与升级。然而,在这一切美好愿景的背后,数据安全始终是不可或缺的基石。数据安全也将成为推动智慧医院建设、助力健康中国发展的重要力量,共同开启医疗领域的新纪元。
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