1、医疗数据安全管控面临严峻挑战，传统方案适配性不足
医疗数据中非结构化文本占比超过60%（病历、报告、医嘱、护理记录等），传统规则引擎只能识别身份证、手机号等结构化敏感字段，对"家属联系方式""遗传病史提示""特殊感染诊断"等隐含敏感信息束手无策，导致敏感信息识别覆盖率不足55%。一个数据泄露风险可能在API 网关、数据库审计、应用日志、堡垒机等多个系统同时触发告警，传统工具无法语义关联，安全人员每天面对上千条碎片化告警，人工研判耗时长、根因定位难，有效告警占比不足30%。发现风险后，整改措施是否有效、敏感数据是否真正得到保护，传统工具缺乏自动验证能力，依赖人工复测，整改闭环
周期平均长达15-20 天，且缺乏可追溯的证据链。
2、合规要求升级与运营效率提升的双重需求
随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规落地，以及医疗等保2.0 三级要求推进，医疗机构需强化数据安全治理与合规管控。同时，传统人工主导的数据安全运营模式耗时耗力，安全人员面临海量告警研判压力，整改闭环周期长，无法满足常态化数据安全运营需求，亟需通过技术创新实现效率与质量双提升。
技术方案
总体方案介绍
本方案针对医疗行业非结构化数据占比高、敏感信息识别难、告警噪音大、整改验证慢四大痛点，面向各级医疗机构，适配电子病历、API 接口、数据库审计等核心数据场景，以大模型为核心引擎，构建"发现- 研判- 整改- 验证"全闭环数据安全运营体系，实现敏感信息语义识别、多源告警归并、智能闭环处置、证据链固化等核心功能，有效提升数据安全运营效率与合规水平，节约人力成本，防范隐私泄露风险，为医疗行业数字化转型提供安全保障，兼具显著的社会效益与行业示范价值。
