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醫(yī)院AI數(shù)據(jù)分類分級解決方案
引入大模型技術，賦能醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級工作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類分級識別效率和準確率，實現(xiàn)對全院數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖。同時建立數(shù)據(jù)為核心安全防護措施，平衡業(yè)務發(fā)展和安全防護之間的沖突，賦能醫(yī)院數(shù)字化全面轉型
方案咨詢《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》《醫(yī)療衛(wèi)生機構網(wǎng)絡安全管理辦法》等法規(guī)落地，醫(yī)療機構在數(shù)據(jù)安全工作面臨強監(jiān)管。醫(yī)院內部承載患者隱私數(shù)據(jù)（如基因、病史、診療記錄）及敏感業(yè)務數(shù)據(jù)（如財務、科研資料），這些數(shù)據(jù)分散在不同的服務器上，既有敏感數(shù)據(jù)，也有非敏感數(shù)據(jù)，如何對這些數(shù)據(jù)展開差異化管控是醫(yī)院面臨的挑戰(zhàn)。在此背景下，對醫(yī)療內部數(shù)據(jù)展開分類分級工作，成為平衡合規(guī)性、安全性、創(chuàng)新性的首要選項
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缺少可參考的數(shù)據(jù)分類分級標準
《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》及衛(wèi)健行業(yè)規(guī)范對數(shù)據(jù)分類分級工作重要性指出，多維度合規(guī)要求存在交叉，沒有統(tǒng)一的分類分級規(guī)范，分類分級工作難以推進
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數(shù)據(jù)復雜，數(shù)據(jù)梳理困難
承載數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫種類繁多，傳統(tǒng)通過人工和規(guī)則進行數(shù)據(jù)分類分級，投入成本巨大，并且數(shù)據(jù)分類分級的效率、識別率和準確率無法保障
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數(shù)據(jù)流轉缺乏細化管控支撐
數(shù)據(jù)調用、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘過程中存在嚴苛管理和粗放管理等一刀切的方式，難以聚焦敏感數(shù)據(jù)制定安全防護措施，限制數(shù)據(jù)價值釋放。
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明確分類分級框架
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自動化數(shù)據(jù)抽取
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恒腦安全垂域大模型賦能
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明確分類分級框架
基于安恒信息醫(yī)院數(shù)據(jù)安全分類分級實踐經(jīng)驗積累，貼合國家合規(guī)要求、行業(yè)合規(guī)要求、組織建設需求，搭建匹配現(xiàn)狀所需的數(shù)據(jù)分類分級邏輯框架，滿足數(shù)據(jù)分類分級要求
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自動化數(shù)據(jù)抽取
自動掃描數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)信息，在授權場景下進行數(shù)據(jù)抽樣，自動將抽取的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)樣例、數(shù)據(jù)分類分級邏輯框架推送給安全垂域大模型，為AI數(shù)據(jù)分類分級提供基礎數(shù)據(jù)支撐
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恒腦安全垂域大模型賦能
利用安全垂域大模型具備的分類分級智能體實現(xiàn)對數(shù)據(jù)分類分級邏輯框架理解、元數(shù)據(jù)深度思考推理，輸出數(shù)據(jù)分類分級后的資產(chǎn)目錄，提升數(shù)據(jù)識別的準確率和效率
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數(shù)據(jù)資產(chǎn)全局把控
場景：針對全網(wǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布狀態(tài)、數(shù)據(jù)類別、數(shù)據(jù)級別進行梳理，掌握數(shù)據(jù)表數(shù)量、字段數(shù)量、敏感字段數(shù)量，清晰掌控數(shù)據(jù)資產(chǎn)的級別和類別信息，摸清數(shù)據(jù)資產(chǎn)家底
方案：通過安恒恒腦安全垂域大模型系統(tǒng)賦能安恒AiSort數(shù)據(jù)安全分級及風險管理平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動盤點和數(shù)據(jù)分類分級識別，輸出數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，并通過大屏清晰掌控數(shù)據(jù)資產(chǎn)的級別和類別信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖構建
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AI賦能數(shù)據(jù)治理
場景：醫(yī)院匯集大量業(yè)務和個人信息數(shù)據(jù)，業(yè)務系統(tǒng)和涉及的開發(fā)廠商眾多，匯聚的數(shù)據(jù)字段質量參差不齊，部分字段缺乏注釋信息，難以判斷存儲的數(shù)據(jù)內容，難以制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，導致數(shù)據(jù)難以互通，數(shù)據(jù)利用率低下
方案：針對數(shù)據(jù)表中缺失的數(shù)據(jù)字段注釋信息，通過恒腦安全垂域大模型結合字段內容對數(shù)據(jù)字段進行推理和解讀，解讀后的數(shù)據(jù)字段釋義用于完善數(shù)據(jù)字段注釋內容，賦能醫(yī)院制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準、流程和規(guī)范，提升數(shù)據(jù)質量
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AI賦能安全防護
場景： 建設完成的基礎網(wǎng)絡安全只能對惡意攻擊行為進行監(jiān)測和阻斷，以正常的訪問行為通過基礎網(wǎng)絡安全檢查后，越權查看敏感數(shù)據(jù)或進行大量數(shù)據(jù)下載行為都無法進行安全防護，導致內部數(shù)據(jù)泄露
方案：已經(jīng)梳理完成的分類分級結果同步給安全防護設備，聚焦于敏感數(shù)據(jù)本身，制定細化的安全管控措施，細化訪問敏感數(shù)據(jù)的權限，保障敏感數(shù)據(jù)安全、合規(guī)的使用，確保數(shù)據(jù)的全面安全保護
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安恒AiSort數(shù)據(jù)安全分級及風險管理平臺
智能化、流程化、開放化的數(shù)據(jù)分類分級工具，通過無監(jiān)督學習、有監(jiān)督學習、大模型等算法，快速完成數(shù)據(jù)分類分級工作，同時進行數(shù)據(jù)分類分級結果賦能
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安恒恒腦安全垂域大模型系統(tǒng)
引入智能體核心技術框架、MoE架構，根據(jù)數(shù)據(jù)庫表結構和字段間的邏輯關系，推斷字段的具體用途和敏感度，提高數(shù)據(jù)分類分級的準確性和自動化水平
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