医疗/医药数据安全
医疗/医药

成都中医药大学附属医院

数据安全治理项目

客户简介

成都中医药大学附属医院为三甲公立中医院,3000 张编制床位,年门急诊 330 万人次、住院 8.4 万人次,运营 HIS、EMR、LIS、电子病历、医保结算十余套医疗系统,存储海量患者身份证、诊断、传染病、精神病史、收费隐私数据,需严格遵循《医疗卫生机构网络安全管理办法》完成患者信息分级管控。

业务痛点

1、HIS、EMR、LIS、电子病历、医保结算等系统数据分散,结构化+非结构化医疗数据混杂,无法统计敏感数据总量; 2、全院近20万关键字段依靠信息科手工梳理,耗时超半年,人力投入巨大; 3、无医疗专用分级模板,自行制定标准不符合卫健委检查规范,缺少标准化敏感数据清单; 4、科研、教学对外导出病历无分级管控,全部统一脱敏大幅降低科研数据可用性。

使用的产品与解决方案

部署中新赛克医疗行业AI数据分类分级解决方案,搭载医疗行业专属规则库与 NLP 病历语义解析引擎,同时支持数据库与病历文档双源扫描,自动识别患者身份、诊断、病史隐私字段,完成存量批量打标、增量实时分级;分级结果联动动态脱敏、数据水印、数据库审计平台,输出医疗合规报表,支撑卫健委年度数据安全审计。

成功故事

医院信息科往年每年卫健委数据安全检查都是难点,上万份电子病历、检验报告分布在十余套系统,手工梳理不仅周期长,精神类、传染病等高敏感病历极易遗漏标注,对外科研提供病历只能全量脱敏,导致科研建模样本可用性差。 引入中新赛克数据分类分级系统后,系统内置上万条医疗识别规则,可解析数据库字段与 PDF/Word 病历文本,旁路部署不影响门诊、住院核心业务运行。AI 自动区分四级高敏感传染病病历、三级普通个人诊疗信息、二级公开就诊基础数据,仅需医护少量复核即可完成分级。 项目落地1个月内完成全院核心医疗数据资产全盘统计,针对四级隐私病历开启强制水印、限制批量导出;二级普通就诊数据适度放开科研使用,平衡...

实施效果

95%+
AI 分级综合准确率
10532 条
内置分类规则
约20万个
医疗字段智能分级梳理
76%
人工复核工作量下降
3.26万条
精准识别四级高敏感患者病历
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