數據分類分級工作的前提是明確數據分類分級工作的整體目標。為避免數據資產梳理落地過程中出現的無標準落地難、數據復雜難梳理、數據安全管理粗放、長效性難保證等問題，在項目開始之前，醫院對數據分類分級整體目標制定，具體如下：
構建符合現狀的數據安全分類分級標準體系
依據國家法律、醫療行業規范、數據安全規定與醫院及專業領域等各層面的業務標準和技術標準，如《數據安全法》、《網絡安全法》、《個人信息保護法》、《信息安全技術健康醫療數據安全指南》、《國家衛生健康委規劃司關于征求衛生健康行業數據分類分級指南（征求意見稿）意見的函》《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》、《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，結合醫院各部門實際數據使用情況進行數據分類分級標準制定、審核、執行、反饋和爭議協調等各項工作。
建立符合醫院現狀的數據安全分類分級標準管理機制
數據安全分類分級標準管理的工作目標是面向各業務域建立一套完整的通用數據安全分類分級標準及配套的數據安全分類分級標準管理機制，促進業務域內、業務域之間對數據的分類、分級、定義和理解一致，促進系統之間的有效的數據交換和共享。
確立行之有效的數據安全分類分級建設方法
根據確定好的數據安全分類分級標準體系，通過技術手段對現有數據進行智能識別和自動分類分級處理，確立一套標準可落地、過程可執行、效果可評估的行之有效的數據安全分類分級方法體系，保障數據安全分類分級工作穩步進行。
根據數據分類分級整體目標，整個項目實施過程從規劃到落地，包括需求調研、數據資源梳理、數據分類分級策略制定、實施落地四個階段。
針對HIS系統相關戰略規劃、數據建設情況、業務需求、信息安全環境進行深入調研，分析HIS系統數據管理現狀，以得出數據資產狀況，指導數據安全分類分級工作。主要包括：
梳理和識別HIS系統數據表、數據項、數據文件等數據內容，整理和識別已收集的數據資源，對數據進行合并統一，形成數據資源列表，為后續數據分類分級工作做好準備。具體包括：
在這一過程中，西安國際醫學中心醫院以標準化的工具和規范完成數據資產的梳理和輸出。例如在數據梳理過程中，除了采取實地訪談之外，還通過資產發現工具連接到業務系統，自動化識別數據資產現狀，輸出數據資產清單。
示例：資產發現清單
在數據分類分級策略制定上，主要參考：《數據安全法》、《個人信息保護法》、《醫療衛生機構網絡安全管理辦法》、《國家衛生健康委規劃司衛生健康行業數據分類分級指南（征求意見稿）》、《GB/T 39725-2020 信息安全技術 健康醫療數據安全指南》及其他行業地方標準等，并充分結合自身安全訴求，最終形成數據分類分級大綱。
示例：分類分級大綱
?? 數據分類策略
基于已經梳理和識別完成的數據資源和業務條線梳理成果，按照數據性質（特定的數據性質有所區別）、重要程度（與其他數據相比重要程度有區別）、管理需求（因特行的管理目的）或使用需求（與其他數據之間使用范圍/目的不同）等進行數據分類，進而得到數據一級分類，形成數據表、數據項、數據文件等不同的組合。一級子類劃分完成后，按照實際需求進行下一步細分。
?? 數據分級策略
數據分級影響因素較多，包括數據影響對象、影響范圍、影響程度等，并且需結合數據體量、數據聚合、數據實效性等進行綜合分析，完成數據定級。
目前西安國際醫學中心醫院數據分級方法基于數據的敏感性、風險防控、等級保護等，結合自身業務情況，參考已有行業和數據安全分類分級指南的分級方法，量體裁衣。
數據分級方法參考：
基于風險防控的數據分級
A級：一般數據
B級：重要數據
C級：核心數據
基于數據敏感性的數據分級
極敏感級、敏感級、較敏感級、低敏感級
為提升數據分類分級效率和準確率，采用智能化數據安全分類分級平臺輔助落地實施，平臺引入自然語言處理、統計模型、特征分析、機器學習等技術，可自動并快速識別發現數據，根據分類分級策略智能化處理分類分級標簽，可視化呈現數據分類分級結果。
美創數據安全分類分級平臺
通過將醫療分類分級策略內置到工具中，在完成字段業務類型的識別后，平臺自動實現對數據的分類和分級，且全程可視化，可以展示每個字段歸屬的分類、所屬的安全等級，并以報告形式展示分類分級建設成果，包括敏感數據分布情況、數據分類情況、數據分級情況等。實施人員通過可視化界面，一鍵連接數據庫，平臺自動化完成分類分級的識別和打標工作，后續可以在產品層面看到數據字段和分類標簽，并輔以人工復核打標結果。
示例：分類分級報告
浙公網安備 33010502006954號 
