医养服务数据安全规范设计

医养服务数据安全规范设计演讲人2026-01-11

01医养服务数据安全规范设计02引言：医养服务数据的时代价值与安全命题03医养服务数据的内涵、特征与核心价值04医养服务数据面临的安全风险：多维度的威胁与挑战05医养服务数据安全规范设计原则：构建安全体系的“价值基石”06医养服务数据安全规范框架设计：从“原则到实践”的落地路径07未来趋势与挑战：医养数据安全的“长期命题”08结语：以数据安全守护“最美夕阳红”目录01ONE医养服务数据安全规范设计02ONE引言：医养服务数据的时代价值与安全命题

引言：医养服务数据的时代价值与安全命题在人口老龄化加速与“健康中国”战略深入推进的双重背景下，医养服务已从传统的“疾病治疗”向“健康全周期管理”转型。作为连接医疗机构、养老机构、老年人及其家庭的核心纽带，医养服务数据承载着个体生命健康、服务质量优化、资源配置效率等多重价值——它既是一位老人从体检报告到用药记录的“数字生命档案”，也是医养机构评估服务效果、提升照护精度的“决策引擎”，更是国家制定老龄化政策、完善医疗保障体系的“数据基石”。然而，数据的“高价值”属性也使其成为风险焦点。我曾参与某省级医养信息平台的安全评估，亲眼见到一位因护理人员违规查询老人病历导致的信息泄露案例，不仅给当事人造成心理困扰，更让整个机构陷入信任危机。这让我深刻意识到：医养服务的特殊性（服务对象脆弱、数据敏感性高、场景交互复杂）决定了数据安全绝非“技术附加题”，而是关乎老年人权益、行业公信力与社会稳定的“必答题”。

引言：医养服务数据的时代价值与安全命题本文将从医养服务数据的内涵与价值出发，系统分析其面临的安全风险，提出“原则-框架-保障”三位一体的规范设计路径，旨在为行业提供一套兼具理论深度与实践操作性的安全指南，让数据真正成为守护老年人晚年幸福的“安全盾牌”而非“风险源头”。03ONE医养服务数据的内涵、特征与核心价值

1医养服务数据的定义与分类医养服务数据是医养服务全流程中产生、采集、存储、处理和传输的各类信息的总称，本质是“医疗”与“养老”场景下数据资源的融合。依据服务场景与内容属性，可细分为五类：

1医养服务数据的定义与分类1.1个人健康数据这是医养数据的核心，包括基础生理指标（血压、血糖、心率等）、医疗检查报告（影像学检验、生化分析等）、疾病诊断记录（慢性病病史、过敏史等）、用药信息（处方药、非处方药、用药依从性数据）。例如，一位患有糖尿病的老人，其每日血糖监测值、胰岛素注射剂量、定期眼底检查报告均属此类数据，直接关系到疾病管理效果。

1医养服务数据的定义与分类1.2长期照护数据聚焦老年人生活能力与照护需求，涵盖日常生活活动能力评估（ADL量表，如穿衣、进食、如厕能力）、认知功能评估（MMSE量表）、精神状态评估（抑郁焦虑量表）、服务过程记录（助浴、助餐、康复训练的频次与效果）。这类数据是制定个性化照护方案的依据，如针对失能老人，需根据其ADL评分调整护理等级与服务内容。

1医养服务数据的定义与分类1.3服务交互数据记录服务提供者与老年人之间的交互过程，包括护理日志（“今日老人情绪稳定，午餐进食量约150g”）、医嘱执行记录（“14:00服用降压药1片，无不良反应”）、家属沟通记录（“女儿建议增加晚间巡视频次”）。这类数据不仅体现服务质量，也是追溯服务责任的关键凭证。

1医养服务数据的定义与分类1.4设备与物联网数据源于智能医养设备，如智能床垫监测的睡眠质量、智能手环采集的活动步数、远程医疗设备传输的生命体征数据、跌倒报警设备的触发记录。某养老院曾通过智能手环的异常步数数据，及时发现一位老人突发低血糖并送医，这正是设备数据价值的生动体现。

1医养服务数据的定义与分类1.5运营与管理数据包括机构信息（床位数量、资质等级）、人员数据（医护人员资质、培训记录）、财务数据（服务收费、医保结算）、设备台账（采购日期、维护记录）。这类数据虽不直接关联个人健康，却影响机构运营效率与合规性。

2医养服务数据的特征与一般数据相比，医养服务数据具有三重显著特征：

2医养服务数据的特征2.1高敏感性数据主体为老年人群体，其生理、心理状态更为脆弱，一旦信息泄露（如疾病隐私、家庭住址），可能被诈骗分子利用，造成财产损失或精神伤害。我曾调研过一起案例：某养老院老人因个人信息泄露，接到“冒充孙子”的诈骗电话，差点导致数万元损失，这凸显了数据敏感性对特殊群体的放大效应。

2医养服务数据的特征2.2多主体交互性数据涉及老年人、家属、医护人员、机构管理者、医保部门、第三方服务商等多方主体，数据流转路径复杂（如家属通过APP查看老人健康数据、医保部门审核结算数据），增加了权限管理与风险防控的难度。

2医养服务数据的特征2.3长周期累积性医养服务贯穿老年人晚年生活，数据呈现“持续产生、逐年累积”的特点（如一位10年入住养老院的老人，可能形成GB级的健康档案）。这种长周期性对数据存储安全、历史数据追溯、隐私保护提出了更高要求。

3医养服务数据的核心价值数据的价值在于“应用”，医养数据的特殊价值体现在三个维度：

3医养服务数据的核心价值3.1个体价值：实现精准化健康守护通过整合历史健康数据、实时监测数据与服务记录，可构建老年人“数字健康画像”，实现从“被动治疗”到“主动预防”的转变。例如，通过分析某老人的睡眠质量与夜间心率数据，提前预警其心血管疾病风险，调整照护方案。

3医养服务数据的核心价值3.2机构价值：提升服务与运营效率机构可通过数据分析优化服务流程（如根据老人就医高峰期调整护士排班）、评估服务效果（如对比不同康复训练方案的依从性改善率）、降低运营成本（通过设备数据预测维护周期，减少突发故障）。

3医养服务数据的核心价值3.3社会价值：支撑政策制定与资源调配宏观层面，汇总区域的医养数据可反映老龄化趋势（如失能老人比例分布）、医疗资源缺口（如康复师数量与需求匹配度），为政府制定长期照护保险政策、规划养老设施布局提供数据支撑。04ONE医养服务数据面临的安全风险：多维度的威胁与挑战

医养服务数据面临的安全风险：多维度的威胁与挑战数据价值的提升，也使其成为各类风险的“靶心”。结合行业实践与安全事件分析，医养服务数据安全风险可归纳为技术、管理、合规、外部威胁四大类，每一类风险又包含多个具体场景，需系统识别、精准施策。

1技术漏洞：数据全生命周期的“安全短板”技术是数据安全的“第一道防线”，但当前医养机构的技术防护体系普遍存在“重建设、轻运维”“重采购、轻适配”的问题，具体表现为：

1技术漏洞：数据全生命周期的“安全短板”1.1数据采集环节的“入口风险”智能设备（如健康监测手环、血压计）可能存在数据采集接口不加密、固件漏洞等问题，导致原始数据在采集阶段就被篡改或泄露。例如，某品牌智能手环曾因未对采集的心率数据加密，导致黑客可远程获取老人健康信息。

1技术漏洞：数据全生命周期的“安全短板”1.2数据传输环节的“通道风险”医养机构内部网络（机构局域网与医养信息平台）与外部网络（医保系统、家属APP）之间的数据传输，若未采用加密协议（如HTTPS、VPN），易被中间人攻击（Man-in-the-MiddleAttack），导致数据在传输过程中被窃取。

1技术漏洞：数据全生命周期的“安全短板”1.3数据存储环节的“容器风险”数据存储载体（本地服务器、云存储平台）可能存在访问控制不严格（如默认密码未修改）、数据未加密（明文存储敏感信息）、备份策略缺失（数据丢失后无法恢复）等问题。我曾见过某小型养老院将老人病历存储在未加密的移动硬盘中，硬盘丢失后导致数百名老人信息泄露。

1技术漏洞：数据全生命周期的“安全短板”1.4数据处理环节的“算法风险”随着AI在医养场景的应用（如智能诊断、风险预测），算法模型的“黑箱性”可能带来新的风险：若训练数据存在偏差（如仅覆盖某类老人群体），可能导致诊断结果不准确；若模型被恶意注入“对抗样本”（如修改少量数据导致错误判断），可能造成严重后果。

2管理缺失：从“制度到执行”的“最后一公里”技术是基础，管理是保障。当前医养机构在数据安全管理中普遍存在“制度空转、责任悬空、意识薄弱”的问题：

2管理缺失：从“制度到执行”的“最后一公里”2.1权限管理混乱：谁都能看的“数据孤岛”未建立“最小必要”的权限管理原则，存在“一人拥有全权限”“岗位变动后权限未及时注销”等问题。例如，某养老院的行政人员因拥有系统最高权限，曾随意查询老人病史并对外泄露，造成恶劣影响。

2管理缺失：从“制度到执行”的“最后一公里”2.2流程规范缺失：无章可循的“操作黑箱”数据从采集到销毁的全生命周期缺乏标准化流程（如数据采集未签署知情同意书、数据共享未记录日志、数据销毁未留存凭证），导致责任无法追溯。我曾参与评估的某机构，因未规范记录数据共享日志，当出现数据泄露时，无法确定信息流向。

2管理缺失：从“制度到执行”的“最后一公里”2.3人员意识薄弱：最易被攻破的“安全防线”医护人员、管理人员、甚至部分老人对数据安全认知不足：如使用简单密码、点击钓鱼链接、在公共网络传输敏感数据。某社区医养中心曾因一名护士在咖啡厅用公共WiFi登录系统，导致整个局域网被黑客入侵。

3合规风险：法律法规的“红线触碰”随着《个人信息保护法》《数据安全法》《医疗卫生机构网络安全管理办法》等法规的实施，医养数据安全面临严格的合规要求，部分机构因“不懂法、不守法”踩红线：

3合规风险：法律法规的“红线触碰”3.1知情同意不到位：形式大于内容的“合规陷阱”在数据采集时，未以“通俗易懂”的方式向老人或家属说明数据收集目的、范围、使用方式，或仅通过“勾选同意”的格式条款强制授权，违反“知情-自愿”原则。例如，某机构在APP注册时默认勾选“健康数据共享”，未单独说明，被老人投诉后受到监管部门处罚。

3合规风险：法律法规的“红线触碰”3.2数据出境违规：跨境流动的“合规盲区”部分医养机构与国外技术供应商合作（如引入国外养老管理系统），未对出境数据进行安全评估，未通过“安全评估+标准合同+认证”等合规路径，违反《数据出境安全评估办法》。

3合规风险：法律法规的“红线触碰”3.3应急响应缺失：事件处置的“被动应付”未建立数据安全事件应急预案，发生泄露后未及时向监管部门报告（如72小时内未报告）、未通知受影响主体，导致损失扩大。某医院曾因系统被勒索软件攻击，未及时上报，导致数据被加密且无法恢复，最终承担法律责任。

4外部威胁：日益复杂的“攻击图谱”医养机构作为“民生关键信息基础设施”，面临来自外部的专业化、多样化攻击：

4外部威胁：日益复杂的“攻击图谱”4.1勒索软件攻击：数据安全的“致命威胁”黑客通过漏洞入侵系统，加密机构核心数据（如老人病历、服务记录），索要高额赎金。2022年，某省一家大型医养集团曾遭勒索软件攻击，导致系统瘫痪3天，被迫支付数百万元赎金，严重影响服务正常开展。

4外部威胁：日益复杂的“攻击图谱”4.2第三方合作风险：供应链的“薄弱环节”机构依赖的第三方服务商（如系统开发商、云服务商、设备供应商）可能存在安全漏洞，成为攻击入口。例如，某机构使用的第三方健康监测平台因API接口未加密，导致大量老人数据被黑客窃取并出售。

4外部威胁：日益复杂的“攻击图谱”4.3社会工程学攻击：针对人性的“精准突破”攻击者通过伪装成“医护人员”“家属”“监管部门”等身份，诱导员工或老人泄露账号密码、敏感信息。我曾接到某养老院的求助：一骗子冒充“医保局工作人员”，以“核对医保数据”为由骗取管理员账号密码，试图窃取老人信息。05ONE医养服务数据安全规范设计原则：构建安全体系的“价值基石”

医养服务数据安全规范设计原则：构建安全体系的“价值基石”面对复杂的安全风险，医养服务数据安全规范设计需遵循“以老人为中心、以风险为导向、以合规为底线、以技术为支撑”的原则，确保规范的科学性、可操作性与前瞻性。

1“以老人为中心”的隐私保护原则老人是医养服务的核心主体，数据安全规范必须将“隐私保护”置于首位，确保数据“可用不可见、可用不可泄”。具体内涵包括：-隐私优先设计：在系统设计阶段即嵌入隐私保护机制（如数据匿名化、去标识化处理），而非后期补救。例如，在健康数据展示时，仅对医护人员显示完整信息，对家属仅显示异常指标摘要。-知情同意全覆盖：对老人或家属进行“分层告知”，对老人认知障碍的，需由监护人签署同意书；对数据使用范围的变更（如从“个人健康监测”扩展为“科研分析”），需重新获取同意。-数据最小化采集：仅采集与服务直接相关的必要数据，避免“过度采集”。例如，为评估跌倒风险，仅需采集老人的行动步数、平衡能力数据，无需收集其宗教信仰、婚姻状况等无关信息。

2“全生命周期管理”的过程控制原则数据安全需覆盖“采集-传输-存储-处理-共享-销毁”全生命周期，实现“全程可控、风险可溯”。01-采集环节：明确采集主体（机构或授权设备）、采集目的、采集范围，采用加密传感器确保原始数据真实。02-传输环节：采用国密算法（如SM4）加密传输，建立传输通道认证机制（如TLS证书双向验证），防止数据被窃听或篡改。03-存储环节：敏感数据（如病历、生物识别信息）需加密存储（如AES-256），采用“本地存储+异地灾备”模式，确保数据可用性与完整性。04-处理环节：对脱敏数据（如去除姓名、身份证号的健康数据）设置访问权限，处理过程需记录操作日志（谁处理、处理什么时间、处理内容）。05

2“全生命周期管理”的过程控制原则-共享环节：建立数据共享审批流程，仅共享与服务直接相关的数据，共享需采用“安全沙箱”技术，确保接收方无法超范围使用。-销毁环节：电子数据采用“擦除+覆写”方式彻底销毁（如符合DoD5220.22-M标准），纸质数据采用碎纸机销毁，销毁过程需双人签字确认并留存记录。

3“分级分类防护”的风险适配原则根据数据敏感性、重要性及影响范围，将数据划分为不同级别，实施差异化防护，避免“一刀切”导致的资源浪费或防护不足。-数据分级：参考《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T37988-2019），将数据分为“核心级”（如老人病历、生物识别信息）、“重要级”（如服务记录、支付信息）、“一般级”（如机构运营数据）。-分类防护：-核心级数据：采用“最高权限+多重加密+实时监控”策略，仅授权核心医护人员访问，部署数据库审计系统实时监控异常操作；-重要级数据：采用“权限管控+加密存储+定期备份”策略，访问需经部门负责人审批，每日增量备份、每周全量备份；-一般级数据：采用“标准权限+访问日志”策略，防止非授权访问。

4“动态演进”的持续优化原则1数据安全风险与技术环境、业务场景持续变化，规范需建立“评估-整改-优化”的闭环机制，实现“动态适配”。2-定期风险评估：每年至少开展一次全面数据安全风险评估，采用漏洞扫描、渗透测试、人工访谈等方式，识别新风险（如新设备接入带来的漏洞）。3-技术迭代升级：跟踪数据安全新技术（如零信任架构、联邦学习），及时更新防护系统。例如，针对多机构数据共享需求，可采用联邦学习技术，实现“数据可用不可出”。4-业务适配调整：当机构新增服务场景（如引入远程医疗、居家养老服务）时，需同步评估数据安全风险，调整规范内容。06ONE医养服务数据安全规范框架设计：从“原则到实践”的落地路径

医养服务数据安全规范框架设计：从“原则到实践”的落地路径基于上述原则，构建“组织-制度-技术-人员”四位一体的数据安全规范框架，确保安全要求从“纸面”落到“地面”。在右侧编辑区输入内容5.1组织保障：明确责任主体，构建“横向到边、纵向到底”的责任体系数据安全不是单一部门的责任，需建立“决策层-管理层-执行层”协同的组织架构：

1.1设立数据安全委员会由机构主要负责人任主任，分管副院长、信息科、护理部、法务部负责人为成员，负责审定数据安全战略、审批重大安全事件处置方案、统筹资源配置。

1.2明确数据安全管理部门信息科作为数据安全牵头部门，设置专职数据安全岗位，负责日常安全管理（如权限管理、风险评估、应急响应）、制定安全规范、监督制度执行。

1.3落实岗位安全责任-信息人员：负责系统运维、漏洞修复、数据备份；-管理人员：负责本部门数据安全培训、审批数据共享申请；-第三方服务商：通过合同明确数据安全责任，要求其遵守机构安全规范。-医护人员：负责在服务过程中规范采集、记录数据，不泄露敏感信息；

1.3落实岗位安全责任2制度规范：建立“全场景、全流程”的规则体系制度是规范落地的“操作手册”，需覆盖数据全生命周期及关键场景：

2.1基础管理制度-数据分类分级管理办法：明确核心级、重要级、一般级数据的划分标准及防护要求；1-数据全生命周期管理规范：细化采集、传输、存储等各环节的操作流程；2-数据安全事件应急预案：明确事件分级（如一般、较大、重大）、处置流程（报告、研判、处置、恢复、总结）、责任分工。3

2.2专项管理制度-数据访问控制管理办法：遵循“最小必要”原则，建立角色权限矩阵（如医生可查看病历、护士可记录护理日志、行政人员仅可查看非敏感运营数据），实行“权限申请-审批-变更-注销”全流程管理；01-数据共享与开放管理办法：明确共享目的（如转诊、科研）、共享范围、共享方式（如API接口、加密文件），共享前需经法务部审核、数据安全委员会审批；02-第三方数据安全管理办法：对第三方服务商进行安全资质审查（如ISO27001认证），签订数据安全补充协议，定期开展安全审计。03

2.3操作规程-数据采集操作规程：明确采集工具（如加密设备）、采集话术（“大爷，我们要测一下您的血压，数据会保存在系统里，不会外泄”）、签字确认流程；-数据销毁操作规程：明确销毁方式（电子数据用专业擦除软件，纸质数据用保密碎纸机）、销毁记录格式（包括销毁时间、地点、执行人、监销人、数据类型）。

2.3操作规程3技术防护：构建“纵深防御”的技术屏障技术是制度落地的“工具箱”，需构建“边界防护-区域隔离-数据加密-行为审计”的多层防护体系：

3.1边界防护：守住“数据入口”-网络边界防护：部署下一代防火墙（NGFW）、入侵防御系统（IPS），限制非授权访问；隔离医养内部网络与外部网络（如医保系统），采用单向导入/导出网闸确保数据安全交换。-终端防护：在医护人员电脑、智能设备上安装终端安全管理软件，实现“身份认证+数据加密+行为审计”，禁止使用个人U盘拷贝数据。

3.2区域隔离：划分“安全域”将机构内部网络划分为“核心数据区”（存储核心级数据，如病历）、“业务处理区”（运行业务系统，如护理记录系统）、“公共访问区”（家属APP接入区），通过VLAN（虚拟局域网）和访问控制列表（ACL）实现区域隔离，仅允许必要数据跨区域流动。

3.3数据加密：保护“数据内容”-传输加密：采用HTTPS协议（SSL/TLS加密）确保数据传输安全；对于远程医疗数据，采用国密算法SM2进行加密。-存储加密：核心级数据采用“文件级+数据库级”双重加密（如AES-256加密文件、TDE加密数据库）；智能设备数据采集时，采用设备级加密（如TPM芯片确保密钥安全）。

3.4行为审计：追踪“数据足迹”-数据库审计系统：实时监控数据库操作（如查询、修改、删除），记录操作时间、用户IP、操作内容，对异常行为（如非工作时间大量导出数据）实时告警。-日志管理系统：集中收集网络设备、服务器、应用系统的日志，保留6个月以上，用于事后追溯。

3.5数据备份与恢复：确保“数据可用”-备份策略：核心级数据每日增量备份、每周全量备份，重要级数据每周增量备份、每月全量备份，备份数据存储在异地灾备中心；-恢复演练：每季度开展一次数据恢复演练，验证备份数据的可用性，确保在灾难发生时2小时内恢复核心业务。

3.5数据备份与恢复：确保“数据可用”4人员管理：筑牢“思想防线”人员是数据安全中最活跃也最不确定的因素，需通过“培训-考核-文化”三位一体的人员管理，提升全员安全意识与技能：

4.1分层分类培训-管理层：培训数据安全法律法规（《个人信息保护法》核心条款）、安全责任（“一把手”安全责任制）、应急处置流程；-医护人员：培训数据采集规范、隐私保护技巧（如“不在公共场合讨论老人病情”）、常见攻击识别（如钓鱼邮件）；-第三方人员：培训机构数据安全规范、合同责任条款、违规处罚措施。

4.2定期考核与奖惩STEP3STEP2STEP1-安全知识考核：每半年组织一次数据安全知识测试，不合格者需重新培训；-行为规范考核：将数据安全纳入员工绩效考核，对违规行为（如泄露信息）实行“一票否决”，情节严重的解除劳动合同并追究法律责任；-奖励机制：对发现安全隐患、避免安全事件的员工给予奖励（如月度安全标兵）。

4.3安全文化建设-案例警示教育：定期通报行业内外数据安全事件（如某机构信息泄露案例），分析原因与教训；在右侧编辑区输入内容-安全宣传周：通过海报、讲座、情景模拟（如“钓鱼邮件模拟演练”）等活动，营造“人人重视安全、人人参与安全”的文化氛围；在右侧编辑区输入内容六、医养服务数据安全规范落地的保障机制：从“设计到见效”的闭环管理规范设计的再完美，若缺乏落地保障，也只是一纸空文。需通过“组织-资源-评估-改进”的闭环机制，确保规范真正落地生根。-老人与家属教育：通过手册、视频等方式，向老人与家属普及数据安全知识（如“不向陌生人透露APP密码”），提升其自我保护意识。在右侧编辑区输入内容

4.3安全文化建设1组织保障：强化顶层推动，压实主体责任-“一把手”负责制：机构主要负责人为数据安全第一责任人，定期召开数据安全委员会会议（每季度至少一次），解决安全资源配置、跨部门协调等重大问题；-跨部门协同机制：建立信息科、护理部、法务部、后勤部的月度联席会议制度，通报安全风险，协调解决跨部门问题（如护理流程变更带来的数据安全风险）。

4.3安全文化建设2资源保障：加大投入，确保“人财物”到位-人才保障：配备专职数据安全管理人员（至少1名中级以上信息安全工程师），鼓励员工考取CISSP、CISP等专业认证；1-资金保障：每年将数据安全投入占信息化投入的比例不低于15%，用于采购安全设备（如防火墙、审计系统）、开展安全评估、组织培训；2-技术保障：与专业安全厂商建立长期合作，引入威胁情报、漏洞扫描等安全服务，及时获取最新风险信息。3

4.3安全文化建设3评估与审计：定期“体检”，确保规范有效执行030201-内部评估：每年开展一次数据安全合规性评估，对照《个人信息保护法》《数据安全法》及行业规范，检查制度执行情况；-第三方审计：每两年邀请第三方专业机构（如具备CNAS资质的安全测评机构）开展数据安全审计，重点检查技术防护有效性、管理制度落实情况；-老人与家属反馈：设立数据安全投诉渠道（如热线电话、APP留言），定期收集老人与家属对数据安全的意见建议，及时改进工作。

4.3安全文化建设4持续改进：建立“PDCA”循环，实现动态优化-Act（处理）：总结经验教训，更新安全规范，形成“评估-整改-优化”的闭环。04-Check（检查）：通过内部评估、第三方审计验证整改效果；03-Do（执行）：按照改进计划落实整改措施（如升级安全设备、优化权限流程）；02-Plan（计划）：根据风险评估结果、审计报告、业务变化，制定年度数据安全改进计划；0107ONE未来趋势与挑战：医养数据安全的“长期命题”

未来趋势与挑战：医养数据安全的“长期命题”随着老龄化程度加深与数字技术发展，医养服务数据安全将面临新