智慧医疗背景下人工智能数据安全保障机制研究

石古泉

广州市正骨医院  广东省广州市  510045

摘要：智慧医疗同人工智能深度融合发展，促使医疗服务效率得到改善并出现新的服务模式，但是医疗数据具有高度敏感性、全流程流转特性及 AI 技术漏洞，易遭遇数据泄露、被滥用、被篡改等安全威胁。本文以智慧医疗AI数据安全为核心问题，对数据全生命周期的安全风险点进行梳理，从技术防护、制度管理、监管协同三个方面构建符合医疗实际的AI数据安全保障机制，为医疗AI合规落地和数据安全可控提供实践参考。

关键词：智慧医疗；人工智能；医疗数据；数据安全

人工智能在医学影像诊断、临床辅助决策、个性化用药推荐等方面的应用，使智慧医疗进入了高质量发展的新阶段。医疗数据是AI模型训练和应用的主要依据，包括病历、基因信息、生物识别特征等敏感信息，属于《个人信息保护法》所界定的敏感个人信息^[1]。目前医疗AI在数据采集、存储、共享、销毁等流程存在合规风险，加上AI模型本身的安全漏洞、网络攻击不断升级、内部管理漏洞等，导致数据安全事件频发^[2]。因此探索适合智慧医疗场景、可以实施的AI数据安全保障机制，是医疗AI可持续发展的根本所在。

一、智慧医疗 AI 数据安全核心风险

（一）数据全生命周期风险

采集环节中，部分机构在患者没有充分了解同意的情况下就采集数据，违反了告知同意原则，存在过度采集、来源不规范等问题。在存储环节上，基层医疗机构电子病历系统加密设置不完善，属于泄露高风险点。传输和共享环节，跨机构数据流转缺乏安全管控，API接口漏洞、第三方平台接入风险大，容易造成数据劫持、泄露。销毁环节，废弃设备的数据没有彻底清除，容易被非法恢复利用。

（二）AI 技术应用专属风险

模型训练阶段，训练数据脱敏不彻底容易造成隐私泄露，数据污染会降低模型准确率。模型推理阶段，联邦学习等技术存在梯度泄露的风险，攻击者可以利用模型输出逆向还原出原始数据。另外，AI系统依靠大量的开源组件，漏洞很容易被利用。

（三）管理与合规落地风险

从内部管理上来看，数据安全事件的大部分都是由于内部操作不当所造成的，如非授权访问、非法下载等，人员的安全意识较差，权限管理混乱。从合规角度来看，医疗AI属于高风险应用，部分机构没有执行数据分类分级、最小必要原则，算法透明度低，责任划分不清，不能适配《数据安全法》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等监管要求。

二、智慧医疗 AI 数据安全保障机制构建

（一）技术防护：筑牢数据安全技术屏障

存储端采用AES-256加密和国产SM3算法，传输端采用TLS 1.3加密，防止数据在传输过程中被窃取篡改。落实数据脱敏，对姓名、身份证号等标识信息做去标识化处理，使用k-匿名、差分隐私技术防止关联分析重识别患者身份^[3]。

推广联邦学习、安全多方计算技术，使数据不出院、模型可以训练，原始数据留在本地，只共享模型参数的更新。引入零信任架构，坚持“永不信任、始终验证”的原则，利用多因素认证、细粒度权限控制降低内部和外部的攻击风险。

创建模型训练数据审核机制，保证来源合法、脱敏彻底，防止数据污染、投毒攻击。强化模型可解释性的建立，记录决策日志，可以对异常加以追踪，定期执行漏洞检测以及对抗性测试，修复模型的安全隐患。

（二）制度管理：规范数据安全内部治理

根据数据敏感性分等级，对普通诊疗数据、基因数据、生物识别数据实行不同的保护。建立临床数据授权运营制度，医疗机构或者第三方中立机构审批，明确授权范围、用途，严禁超范围使用。

制定数据采集知情同意规范，留存书面或者电子授权凭证，建立数据资产台账，记载流转轨迹，规范销毁程序，用专业工具将废弃数据彻底清除。落实岗位责任制，明确数据安全负责人，定期开展安全培训及考核。

创建权限动态管理机制，坚持“最小权限”原则，定时查看访问日志，找出异常操作。设置数据安全负面清单，禁止医务人员私自把原始数据输入公开生成式AI平台，防止数据外流。

（三）监管协同：强化多方联动监管效能

细化医疗AI数据安全专项规范，对数据合规、算法透明、责任划分等作出规定，出台司法解释统一裁判尺度。推进行业标准的落地，统一数据脱敏、加密、模型安全检测等技术标准，缩小基层和三甲医院合规的差距^[4]。

建立卫健、网信、公安等部门之间的联动机制，对数据泄露、非法共享等违规行为实行联合执法。实行分类监管，对高风险医疗AI应用实行事前伦理审查、事中动态监测、事后责任追究。

推动医疗机构、科技企业创建行业联盟，制订自律公约，规范数据使用行为。引入第三方机构，定期对数据安全合规情况进行评估、对模型安全情况进行检测，出具评估报告，倒逼机构整改提升。

三、结论

智慧医疗背景下，人工智能数据安全风险贯穿数据全生命周期，既有传统网络安全隐患，又有AI技术特有的风险，基层合规短板、内部管理漏洞也大大增加了风险防控的难度。保障智慧医疗AI数据安全要建立技术防护、制度管理、监管协同三者并重的机制，技术上以加密脱敏、隐私计算、模型加固为主，筑牢安全屏障；管理上以分类分级、授权管控、全生命周期治理为重点，规范内部流程；监管上以法规完善、协同执法、自律评估为支撑，强化外部约束。未来要持续关注AI技术更新和风险变化，及时对保障机制进行调整，在保证数据安全的基础上激发医疗AI的创新活力，促进智慧医疗健康可持续发展。

参考文献

[1]于越洋. 从大数据视角浅议医院信息化和网络数据安全建设[J]. 科学与信息化,2025(6):153-155.

[2]张翔. 人工智能技术在医院数据安全防护中的应用[J]. 智能物联技术,2024,56(6):101-104.

[3]卢方舟. 基于大数据视角的医院信息化和网络数据安全建设的分析[J]. 数码设计,2025(4):97-99.

[4]张倩倩,彭远,刘云,等. 医院数据安全综合防护体系构建与应用[J]. 中国卫生质量管理,2025,32(12):23-26.

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