医疗数据安全保险框架重构

医疗数据安全保险框架重构演讲人01医疗数据安全保险框架重构02引言：医疗数据安全的时代命题与重构必然03医疗数据安全保险框架的现状与核心挑战04医疗数据安全保险框架重构的核心原则与目标导向05医疗数据安全保险框架重构的关键要素设计06医疗数据安全保险框架重构的实施路径与保障措施07结论：重构医疗数据安全保险框架的时代价值与未来展望目录01医疗数据安全保险框架重构02引言：医疗数据安全的时代命题与重构必然引言：医疗数据安全的时代命题与重构必然在数字化浪潮席卷全球的今天，医疗数据已成为驱动医疗健康行业高质量发展的核心生产要素。从电子病历的普及到远程诊疗的兴起，从基因测序的突破到AI辅助诊断的应用，医疗数据的采集、存储、流转与利用贯穿医疗服务全链条，其价值不仅体现在提升诊疗效率、优化患者体验，更在公共卫生应急、医学研究创新、医保政策制定等领域发挥着不可替代的作用。然而，数据价值的凸显也使其成为“双刃剑”——近年来，全球医疗数据安全事件频发：2022年某知名医院系统遭黑客攻击，超10万患者病历信息被窃取并在暗网售卖；2023年某基层医疗机构因内部员工违规拷贝数据，导致辖区5000余名居民的健康档案泄露……这些事件不仅严重侵害患者隐私权，更动摇了医患信任的根基，甚至对医疗体系稳定运行构成潜在威胁。引言：医疗数据安全的时代命题与重构必然作为风险转移与损失补偿的重要工具，医疗数据安全保险（以下简称“医数据险”）本应成为守护医疗数据安全的“防火墙”。但现实却是，现有保险框架仍停留在“传统财产险思维”的窠臼：风险识别局限于“硬件故障”“外部攻击”等显性威胁，对“内部人员误操作”“数据滥用”等隐性风险覆盖不足；产品设计以“事后赔付”为核心，缺乏对“事前预防”“事中干预”的赋能；服务模式单一，未能与医疗机构的数据安全管理体系形成有效协同。这种“滞后性”与“碎片化”的保险框架，已难以适应医疗数据“高敏感性、高流动性、高价值性”的特征，更无法满足数字化转型背景下医疗行业对“全链条、全周期”安全保障的需求。引言：医疗数据安全的时代命题与重构必然作为一名长期关注医疗数据安全与保险创新的研究者，我曾深度参与某省级医疗数据安全试点项目，目睹了基层医疗机构在数据安全防护中的“力不从心”——某乡镇卫生院院长曾无奈地表示：“我们想给患者数据加密，但技术投入成本太高；担心数据泄露，却找不到能覆盖‘人为因素’的保险。”这种“防护能力不足”与“保险保障缺位”的双重困境，让我深刻意识到：医疗数据安全保险框架的重构，已非行业发展的“可选项”，而是关乎患者权益、医疗质量与公共安全的“必答题”。本文将从现状挑战出发，结合行业实践与技术趋势，系统探讨医数据险框架重构的核心原则、关键要素与实施路径，以期为构建适应数字时代的医疗数据安全生态提供参考。03医疗数据安全保险框架的现状与核心挑战现有框架的演进历程与局限性医疗数据安全保险的发展与医疗信息化进程紧密相连。早期（2010年前），医疗数据以纸质载体为主，风险集中于“物理丢失”“损毁”，保险产品多为“医疗机构财产险”的附加险，保障范围有限；中期（2010-2020年），随着电子病历（EMR）系统普及，数据风险转向“数字存储安全”，保险开始覆盖“服务器故障”“数据恢复”等场景，但产品设计仍以“物化损失”为核心，未触及数据价值本身；近期（2020年至今），随着《数据安全法》《个人信息保护法》实施，医疗数据被明确为“敏感个人信息”，保险行业开始尝试开发专项产品，但受限于风险认知与技术能力，多数产品仍存在“三重脱节”：现有框架的演进历程与局限性风险识别与医疗数据特性脱节医疗数据的“全生命周期管理”包含“采集-存储-传输-使用-共享-销毁”六大环节，每个环节均面临差异化风险：采集环节可能存在“患者信息录入错误”“过度采集”，存储环节面临“勒索软件攻击”“存储介质老化”，传输环节存在“加密不足”“接口漏洞”，使用环节存在“内部人员越权访问”“算法歧视”，共享环节面临“第三方机构数据滥用”，销毁环节存在“数据残留”。但现有保险框架的风险评估仍以“静态清单”为主，如仅覆盖“黑客入侵”“系统宕机”等通用场景，对“医疗数据脱敏失效”“AI模型数据投毒”等新型风险缺乏识别能力。现有框架的演进历程与局限性保险产品与医疗主体需求脱节医疗机构的数据安全需求呈现“分层化”特征：三甲医院面临“海量数据存储与复杂系统防护”需求，基层医疗机构更关注“低成本、易操作的基础防护”，互联网医疗平台则需应对“跨境数据流动”“第三方合作数据风险”。但现有保险产品同质化严重，多为“标准化条款+统一保额”，缺乏对不同规模、不同类型医疗机构的差异化设计。例如，某互联网医疗平台曾反映：“我们的数据风险主要来自‘API接口滥用’，但保险产品只保‘服务器被攻击’，对接口安全漏洞导致的损失不予赔付。”现有框架的演进历程与局限性服务模式与数据安全生态脱节理想的医疗数据安全保险应具备“风险减量服务”功能，即通过保险机构的专业能力，帮助医疗机构提升数据安全防护水平——如提供“漏洞扫描”“安全培训”“应急演练”等增值服务。但实践中，多数保险机构仍停留在“收取保费、等待理赔”的传统模式，缺乏与医疗机构、技术厂商、监管部门的协同机制。某三甲医院信息科主任曾指出：“我们购买了数据安全保险，但保险公司从未主动提供过安全评估，出险后理赔流程繁琐，甚至要求我们提供‘原始数据’以证明损失，这反而增加了数据泄露风险。”重构框架的核心驱动因素现有框架的局限性，叠加技术迭代、政策趋严与需求升级，共同构成了医数据险框架重构的“三重驱动”：重构框架的核心驱动因素技术驱动：新技术带来风险与保障的双重变革区块链、隐私计算、AI等新技术在医疗领域的应用，既拓展了数据安全防护的边界，也催生了新型风险。例如，隐私计算中的“联邦学习”可实现“数据可用不可见”，降低共享环节的泄露风险，但其“模型投毒”“梯度泄露”等风险尚无成熟的评估工具；区块链的“不可篡改”特性适合医疗数据存证，但“私钥管理”“节点安全”等问题又成为新的风险点。保险框架需适应技术变革，将“新技术风险”纳入保障范围，并利用技术手段提升风险评估与服务的精准性。重构框架的核心驱动因素政策驱动：法规体系完善倒逼保险升级《数据安全法》明确要求“数据处理者应当建立健全数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训”；《个人信息保护法》规定“处理敏感个人信息应当取得个人单独同意，并采取严格保护措施”；《医疗健康数据安全管理规范》（GB/T42430-2023）则细化了医疗数据全生命周期的安全要求。这些法规不仅强化了医疗机构的“数据安全主体责任”，也为保险产品设计提供了“合规标尺”——保险框架需与法规要求衔接，将“合规成本”“违规罚款”纳入保障范围，并通过“安全服务”帮助医疗机构满足合规需求。重构框架的核心驱动因素需求驱动：从“损失补偿”到“价值创造”的升级随着医疗数据价值深度挖掘，医疗机构的需求已从“避免数据泄露损失”转向“通过数据安全实现数据价值”。例如，某医学研究中心需要共享基因数据开展科研，但又担心数据泄露影响研究成果；某互联网医院希望通过AI辅助诊断提升效率，但需确保训练数据的“完整性”与“隐私性”。保险框架需突破“事后赔付”的传统边界，通过“数据安全+数据价值”的融合设计，帮助医疗机构在保障安全的前提下释放数据价值——如提供“数据安全背书”服务，增强合作方对医疗机构数据能力的信任。04医疗数据安全保险框架重构的核心原则与目标导向重构的核心原则医疗数据安全保险框架的重构，需以“系统性、前瞻性、实用性”为导向，遵循以下四大原则：重构的核心原则风险为本，全生命周期覆盖以医疗数据的“全生命周期”为逻辑主线，识别各环节的独特风险，构建“事前风险评估-事中风险监测-事后风险处置”的全链条保障机制。例如，在“采集环节”重点保障“患者知情同意合规性”“数据采集准确性”，在“使用环节”重点保障“AI模型数据安全”“内部访问权限管控”，确保风险识别无死角、保障无遗漏。重构的核心原则技术驱动，智能化风控赋能将区块链、AI、隐私计算等技术深度融入保险流程，实现“风险评估智能化、监测预警实时化、服务定制精准化”。例如，利用AI构建“医疗数据风险画像”，整合医疗机构的历史数据泄露事件、系统漏洞扫描结果、人员操作行为等数据，动态评估风险等级；通过区块链技术实现“数据存证溯源”，为理赔提供不可篡改的证据链。重构的核心原则多方协同，生态化责任共担打破保险机构“单打独斗”的传统模式，构建“医疗机构-保险机构-技术厂商-监管部门-患者”五方协同的生态体系。医疗机构负责落实数据安全主体责任，保险机构提供风险保障与增值服务，技术厂商提供安全技术支持，监管部门制定标准与规则，患者参与数据安全监督，形成“各司其职、风险共担、利益共享”的良性循环。重构的核心原则动态适配，差异化保障设计针对不同类型、不同规模医疗机构的需求差异，设计“基础版+增强版+定制版”的分层产品体系。基础版覆盖基层医疗机构的“共性风险”（如硬件故障、基础防护），增强版满足三甲医院的“复杂风险”（如海量数据存储、系统联动风险），定制版适配互联网医疗的“特色风险”（如跨境数据、API接口安全），实现“量体裁衣”式的精准保障。重构的目标导向基于上述原则，医疗数据安全保险框架重构的目标是构建“一个核心、两大支柱、三维目标”的新型体系：-一个核心：以“患者数据权益保护”为核心，将患者的隐私权、知情权、数据财产权作为保险保障的出发点和落脚点。-两大支柱：（1）全链条风险保障：覆盖医疗数据“采集-存储-传输-使用-共享-销毁”全生命周期的风险，实现“从源头到末端”的全面保障；（2）全周期价值赋能：通过“保险+服务+技术”的融合模式，帮助医疗机构提升数据安全能力，释放数据价值。-三维目标：重构的目标导向21（1）安全维度：降低医疗数据泄露事件发生率，减少事件造成的直接损失（如赔偿、罚款）与间接损失（如声誉损害）；（3）发展维度：消除医疗机构在数据利用中的“安全顾虑”，推动医疗数据在科研、诊疗、管理等领域的创新应用。（2）合规维度：帮助医疗机构满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，避免合规风险；305医疗数据安全保险框架重构的关键要素设计风险识别与评估体系：从“静态清单”到“动态画像”风险识别与评估是保险框架的“基石”，重构需打破“依赖历史数据、通用指标”的传统模式，构建“医疗行业专属、动态更新、多维画像”的评估体系：风险识别与评估体系：从“静态清单”到“动态画像”构建医疗数据风险分类分级标准基于医疗数据的“敏感性”与“价值性”，建立“数据分类-风险分级-保障匹配”的标准体系：-数据分类：按“内容”分为“个人身份信息”（如姓名、身份证号）、“健康诊疗信息”（如病历、诊断结果）、“生物识别信息”（如指纹、基因数据）、“科研数据”（如临床试验数据）四类；按“处理目的”分为“诊疗必需”“科研共享”“公共卫生管理”三类。-风险分级：结合“数据泄露可能性”与“泄露影响程度”，将风险划分为“极高”（如基因数据泄露）、“高”（如病历泄露）、“中”（如基本信息泄露）、“低”（如脱敏后科研数据泄露）四级，并对应不同的保障范围与费率。-保障匹配：针对不同风险等级设计差异化保障，如“极高风险”覆盖“数据泄露导致的侵权赔偿、合规罚款、应急处置费用”，“低风险”仅覆盖“直接财产损失”。风险识别与评估体系：从“静态清单”到“动态画像”开发动态风险评估模型引入AI与大数据技术，构建“实时监测-动态预警-定期评估”的风险评估模型：-数据采集层：整合医疗机构的数据资产台账、系统日志、安全设备告警、人员操作记录等数据，建立“医疗数据风险数据库”；-算法分析层：通过机器学习算法（如随机森林、神经网络）分析风险数据，识别“异常访问行为”（如短时间内大量导出病历）、“系统漏洞”（如未修复的SQL注入漏洞）、“合规风险”（如未获得患者同意即共享数据）等隐患；-结果输出层：生成“医疗机构风险评分报告”，包括“风险等级”“主要风险点”“改进建议”等内容，作为保险定价、保额调整、服务配置的依据。例如，某医院因“内部人员权限管理混乱”被评分“高风险”，保险机构可要求其整改并提高费率，或提供“权限管理系统优化”的增值服务。风险识别与评估体系：从“静态清单”到“动态画像”建立行业风险共享机制由保险行业协会牵头，联合医疗机构、技术厂商建立“医疗数据风险信息共享平台”，实现“风险案例共享、防御经验交流、技术协同创新”。例如，某医院遭遇“勒索软件攻击”后，可将攻击路径、防御措施等信息上传至平台，其他医疗机构可借鉴经验，保险机构也可据此更新风险评估模型，提升行业整体风险应对能力。产品与服务体系：从“单一赔付”到“融合赋能”产品与服务是保险框架的“载体”，重构需打破“保险产品独立于服务”的传统模式，构建“保障+服务+技术”三位一体的融合体系：产品与服务体系：从“单一赔付”到“融合赋能”分层分类的产品设计针对不同医疗机构的差异化需求，设计“基础保障型+专业定制型+创新增值型”三类产品：-基础保障型：面向基层医疗机构，覆盖“数据存储设备损坏”“硬件故障导致的数据丢失”“外部黑客攻击导致的数据泄露”等基础风险，采用“固定保额、统一费率”模式，保费低廉、投保便捷。例如，某款产品年保费仅需5000-20000元，保额50-200万元，适合社区卫生服务中心、乡镇卫生院等机构。-专业定制型：面向三甲医院、专科医院，覆盖“海量数据存储安全”“多系统联动风险”“内部人员违规操作”等复杂风险，采用“按需定制、动态定价”模式。例如，针对某三甲医院的“电子病历系统+影像归档系统”，可定制“系统联动攻击险”，保障因两个系统数据交互漏洞导致的泄露损失，并嵌入“系统安全加固”服务。产品与服务体系：从“单一赔付”到“融合赋能”分层分类的产品设计-创新增值型：面向互联网医疗、科研机构，覆盖“跨境数据流动风险”“AI模型数据投毒风险”“第三方合作数据滥用”等新型风险，提供“数据安全背书”“责任限额提升”等增值服务。例如，某互联网医院开展“跨境远程诊疗”，可购买“跨境数据流动险”，保险机构出具“数据安全合规证明”，增强境外患者对平台的信任。产品与服务体系：从“单一赔付”到“融合赋能”“保险+服务”的风险减量机制将风险减量服务嵌入保险全流程，实现“投保前风险评估-投保中安全加固-投保后持续监测”的服务闭环：-投保前：保险机构联合第三方技术厂商，为医疗机构提供“免费数据安全风险评估”，出具《风险诊断报告》，明确风险点与整改建议；-投保中：根据风险评估结果，为医疗机构匹配“安全服务包”，如“员工数据安全培训”（含钓鱼邮件演练、操作规范讲解）、“系统漏洞扫描与修复”、“数据加密方案部署”等，并从保费中扣除部分服务费用；-投保后：提供“季度安全监测报告”，实时推送风险预警（如“检测到异常IP访问病历系统”），并协助医疗机构开展“应急演练”（如模拟数据泄露事件处置流程），降低出险概率。产品与服务体系：从“单一赔付”到“融合赋能”“保险+技术”的智能理赔体系利用区块链、AI等技术简化理赔流程，提升理赔效率与透明度：-区块链存证：医疗机构在数据发生流转（如共享给科研机构）时，通过区块链技术记录“数据访问时间、访问主体、访问内容”等信息，形成不可篡改的存证链；出险时，保险机构可通过存证链快速验证数据泄露事实，减少“举证难”问题；-AI智能理赔：开发智能理赔系统，医疗机构可通过APP上传“损失情况说明”“系统日志”“存证证据”等材料，AI自动审核材料真实性、计算赔付金额，将传统理赔周期（平均30天）缩短至3-5天；-预赔付机制：对于重大数据泄露事件（如影响患者数量超过1万人），保险机构在启动调查后可先行支付50%-70%的预赔付款，帮助医疗机构及时开展患者告知、应急处置等工作，缓解资金压力。技术支撑体系：从“人工辅助”到“智能驱动”技术是保险框架重构的“引擎”，需构建“数据中台+算法模型+安全工具”三位一体的技术支撑体系：技术支撑体系：从“人工辅助”到“智能驱动”医疗数据安全保险数据中台整合医疗机构、保险机构、监管部门、技术厂商等多方数据，建立“标准化、共享化、安全化”的数据中台：-数据标准化：制定《医疗数据安全保险数据交换标准》，统一数据格式（如JSON、XML）、字段定义（如“数据类型”“风险等级”）、接口协议（如RESTfulAPI），实现跨系统数据互通；-数据共享化：通过“隐私计算+区块链”技术，实现“数据可用不可见”——例如，保险机构可利用联邦学习分析多家医疗机构的风险数据，但无法获取原始数据；医疗机构共享风险案例时，通过区块链加密传输，确保数据安全；-数据安全化：数据中台采用“零信任架构”，对所有访问主体进行身份认证与权限管控；敏感数据（如患者隐私信息）采用“数据脱敏+动态加密”存储，仅授权人员可访问。技术支撑体系：从“人工辅助”到“智能驱动”智能风控算法模型开发面向医疗数据安全保险的专用算法模型，提升风险评估、监测预警、理赔审核的智能化水平：-风险评估模型：基于Transformer算法构建“医疗数据风险语义理解模型”，分析病历、日志等文本数据中的风险信息（如“未签署知情同意书”“数据导出权限异常”），识别传统规则无法覆盖的隐性风险；-异常监测模型：采用孤立森林（IsolationForest）算法实时监测数据访问行为，识别“偏离正常模式”的异常操作（如“非工作时间大量导出数据”“访问与岗位无关的科室数据”）；-理赔欺诈识别模型：集成逻辑回归（LogisticRegression）、XGBoost等算法，分析理赔案件的“历史出险记录”“损失描述一致性”“医疗机构信用等级”等特征，识别“虚假报案”“夸大损失”等欺诈行为。技术支撑体系：从“人工辅助”到“智能驱动”安全技术工具集成平台联合技术厂商开发“医疗数据安全保险工具箱”，为医疗机构提供一站式安全技术解决方案：-数据加密工具：支持“对称加密（AES）”“非对称加密（RSA）”“同态加密”等多种加密算法，满足不同场景（如数据存储、传输、使用）的加密需求；-访问控制工具：基于“属性基访问控制（ABAC）”模型，实现“基于角色、属性、环境”的精细化权限管理（如“仅主治医生可访问本人主管患者的完整病历”）；-安全审计工具：自动记录数据全生命周期的操作日志，生成“数据操作审计报告”，支持“按时间、人员、操作类型”多维查询，满足《数据安全法》对“审计留痕”的要求。3214监管与协同体系：从“单点监管”到“生态共治”监管与协同是保险框架重构的“保障”，需构建“政府引导、行业自律、市场运作”的协同治理体系：监管与协同体系：从“单点监管”到“生态共治”政策法规层面的顶层设计监管部门需出台针对医疗数据安全保险的专项政策，明确“保险保障范围”“服务标准”“监管要求”等：-制定《医疗数据安全保险管理办法》：定义医疗数据安全保险的“保险责任”“除外责任”“服务规范”，要求保险机构将“风险减量服务”纳入合同条款，明确服务内容与质量标准；-建立“医疗数据安全保险示范条款”：针对基层医疗机构、三甲医院、互联网医疗等不同主体，制定标准化条款模板，减少“霸王条款”“责任免除”模糊不清等问题；-完善“数据安全保险监管沙盒”：允许保险机构在沙盒内测试创新产品与服务（如“基于AI的动态定价”“跨境数据流动险”），监管部门全程跟踪，在可控范围内积累监管经验，再逐步推广至市场。监管与协同体系：从“单点监管”到“生态共治”行业自律层面的标准协同保险行业协会需联合医疗机构、技术厂商制定行业标准，推动“风险识别、产品服务、数据共享”的规范化：-制定《医疗数据安全保险风险评估指引》：统一风险评估的指标体系（如“数据加密率”“员工安全培训覆盖率”“漏洞修复及时率”）、评估方法（如现场检查、技术扫描、问卷调查）与评估频率；-建立“医疗数据安全保险服务评价体系”：从“服务响应速度”“专业能力”“客户满意度”等维度，对保险机构的服务质量进行星级评价，评价结果向社会公开，引导医疗机构选择优质服务；-组建“医疗数据安全保险创新联盟”：联盟成员包括保险公司、医疗机构、高校、技术厂商，定期开展“技术研讨”“案例分享”“人才培养”，推动行业创新与发展。监管与协同体系：从“单点监管”到“生态共治”市场运作层面的多方协同构建“医疗机构-保险机构-技术厂商-患者”的利益共享机制，形成“风险共担、价值共创”的生态闭环：-医疗机构与保险机构：医疗机构通过购买保险转移风险，保险机构通过服务帮助医疗机构降低风险，形成“风险降低-保费下降-服务升级”的正向循环；-保险机构与技术厂商：保险机构与技术厂商合作开发“保险+技术”产品，技术厂商提供安全技术支持，保险机构开放数据与场景，实现“技术赋能-业务拓展”的双赢；-医疗机构与患者：医疗机构通过保险保障患者数据安全，患者信任度提升，就医量增加；医疗机构释放数据价值开展科研，患者可享受更优质的诊疗服务，形成“数据安全-患者信任-医疗质量提升”的良性循环。06医疗数据安全保险框架重构的实施路径与保障措施分阶段实施路径医疗数据安全保险框架的重构是一项系统工程，需遵循“试点先行、逐步推广、持续优化”的原则，分三个阶段推进：分阶段实施路径短期试点阶段（1-2年）：基础夯实与模式验证-目标：在部分地区、部分类型医疗机构中试点新型保险框架，验证风险识别、产品设计、服务模式的可行性；-任务：（1）选择3-5个医疗信息化基础较好的省份（如浙江、广东、江苏），联合当地卫健委、医保局开展试点；（2）选取基层医疗机构、三甲医院、互联网医疗平台各10家，试点“基础保障型”“专业定制型”“创新增值型”三类产品；（3）建立“试点工作评估机制”，每季度收集医疗机构、保险机构的反馈，优化产品条款与服务流程；（4）制定《医疗数据安全保险试点数据管理办法》，规范试点数据的采集、存储、使用与共享。分阶段实施路径中期推广阶段（3-5年）：标准完善与生态构建-目标：总结试点经验，形成行业标准，在全国范围内推广新型保险框架，构建多方协同的生态体系；-任务：（1）发布《医疗数据安全保险风险评估指引》《医疗数据安全保险服务评价体系》等行业标准；（2）推动保险机构与100家以上技术厂商建立合作关系，开发“保险+技术”工具箱；（3）建立“全国医疗数据安全保险信息共享平台”，实现风险信息、案例数据、技术资源的全国共享；（4）将医疗数据安全保险纳入医疗机构“绩效考核指标”，鼓励医疗机构主动投保。分阶段实施路径长期优化阶段（5年以上）：动态升级与全球协同-目标：适应技术发展与政策变化，持续优化保险框架，推动中国医疗数据安全保险标准与国际接轨；-任务：（1）每2年修订一次医疗数据安全保险产品与服务标准，纳入新技术、新场景的风险保障；（2）与国际保险组织（如国际保险监督官协会IOSCO）合作，制定“跨境医疗数据安全保险规则”，支持中国医疗机构“走出去”；（3）利用AI、量子计算等前沿技术，开发“下一代医疗数据安全保险产品”，实现“全自动化风险评估”“实时风险处置”。保障措施为确保重构框架顺利实施，需从政策、技术、人才、资金四个方面提供保障：保障措施政策保障-将医疗数据安全保险纳入“数字健康”“数据安全”国家专项规划，给予财政补贴（如对基层医疗机构投保保费给予50%的补贴）；-明确医疗数据安全保险的“税收优惠政策”，保险机构开展医疗数据安全保险业务可享受企业所得税减免；-简化医疗数据安全保险的“行政审批流程”，对试点产品实行“备案制”，缩短产品上市时间。保障措施技术保障-设立“医疗数据安全保险技术创新专项基金”，支持保险机构、高校、技术厂商联合研发“风险评估算法”“智能理赔系统”“安全工具”；-建设“医