近日，灵活广州医科大学附属妇女儿童医疗中心（以下简称“广州妇儿中心”）和广州理想资讯科技有限公司结合DeepSeek进行本地化部署，高效广州实现了基于人工智能技术的覆盖分类分级AG超玩会入口医疗数据分类分级，成功上线“AI医疗数据分类分级小助手”。全面

　　AI小助手助力数据分类分级

　　近年来，家医随着医疗信息化建设的院基于D医疗不断推进，广州妇儿中心积累海量的数据手上医疗数据资源，但医疗数据也面临着数据泄露、小助线数据滥用等相关安全问题。灵活

　　数据分类分级是数据管理中的一项基础性工作，旨在根据数据的覆盖分类分级属性、敏感性、全面价值或用途，家医AG超玩会入口对数据进行系统化的院基于D医疗分类和分级，其核心目标是数据手上通过差异化管理，保障数据安全、满足法规要求并提升数据利用效率。

　　传统的数据分类分级工作通常依赖手动分类或基于固定规则的自动化流程，但这种方式不仅效率低下，而且规则准确率较低，人工核对分类分级结果的工作量巨大。广州理想资讯科技有限公司为广州妇儿中心本地化部署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，并成功上线“AI医疗数据分类分级小助手”。

　　AI小助手为患者医疗安全保驾护航

　　广州妇儿中心与广州理想资讯科技有限公司此次联手打造的AI医疗数据分类分级小助手，经测算，完成一个应用系统的分类分级工作耗时从原来的2周缩减至3天，从而提高了数据管理员对医疗数据分类分级工作的效率和准确率，为医院的数据治理带来了质的飞跃，从而保障了患者医疗数据安全，为患者医疗安全保驾护航。

　　据悉，此次基于DeepSeek的医疗数据分类分级与以往的方式相比，具有精准高效、灵活定制及全面覆盖的特点。AI小助手采用先进算法，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%的准确率，DeepSeek将数据分类分级的效率提升80%以上。  

　　值得一提的是，AI小助手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能够根据数据内容自动将其归类为“敏感数据”“一般数据”及“公开数据”，并按照数据管理政策进行分类分级，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。

　　南方网、粤学习记者 王子瑜

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