近年来，随着医疗信息化建设不断推进，国内大多数医院已积累海量医疗数据资源。然而，涉及患者就医信息的医疗数据也面临数据泄露、数据滥用等安全问题。

为应对这一挑战，广州妇儿中心结合DeepSeek进行本地化部署，上线AI医疗数据分类分级小助手，通过提升信息分类效率和精准度，实现基于人工智能技术的医疗数据分类分级的数据安全应用场景，为医疗行业提供数据安全防护做出新的探索。

AI小助手上线  提升患者数据信息安全

数据分类分级是数据管理中的一项基础性工作，旨在根据数据的属性、敏感性、价值或用途，对数据进行系统化的分类和分级，从而为数据保护、访问控制、合规管理以及资源共享提供依据。其核心目标是通过差异化管理，保障数据安全、满足法规要求并提升数据利用效率。

传统的数据分级分类工作通常依赖手动分类或基于固定规则的自动化流程，这种方式不仅效率低下，而且准确率较低。

广州妇儿中心通过本地化部署DeepSeek-R1，投喂《GB/T 39725-2020 信息安全技术 健康医疗数据安全指南》等国家和省市医疗行业数据分类分级指南指南并进行反复训练，形成具有医院特色的医疗数据分类分级模型。借助DeepSeek强大的自然语言处理能力和深度学习推理能力，克服传统工具面临的无法准确分类的问题，为医院的数据治理带来了质的飞跃，为患者医疗数据安全保驾护航。

相较旧有方式，基于DeepSeek医疗数据分类分级具有以下优势：

1、精准高效

采用先进的AI算法，能够精准识别医疗数据中的敏感信息，与传统工具分类相比，准确率高达90%以上，远超传统技术手段（约60%准确率），DeepSeek将数据分类分级的效率提升80%以上。

2、灵活定制

支持根据医疗机构的具体需求，自定义数据分类分级规则，满足不同场景下的数据安全需求。DeepSeek能根据数据内容自动将其归类，并按照数据管理政策进行分类分级。

3、全面覆盖

支持对结构化数据、非结构化数据等多种类型的数据进行分类分级，覆盖医疗数据的全生命周期。

高维数据通过基于人工智能模型的数据智能分类分级平台，为广州妇儿中心提供自动化、智能化的分类分级服务，大幅提升分类分级工作的自动化、智能化程度，相较于传统手动分类分级或基于固定规则的数据分类分级方式，分类分级效率提升80%以上，分类分级准确率高达90%以上。该智能分类分级引擎支持在用户现场自我迭代学习，成为用户动态数据管理的智能助手。

高维数据将持续深耕健康医疗行业数据要素安全治理，通过基于人工智能技术的数据分类分级系统、数据智能脱敏、数据流通溯源、人工智能安全、数据资产服务、隐私计算等产品和服务，为客户提供专业的数据安全服务。

部分来源： “广州市妇女儿童医疗中心”微信公众号

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