让分类分级成为持续治理能力
数据结构、业务语义、规则体系和使用场景都会变化，需要把发现、判断、复核、发布和更新连接成闭环。
数据底数难盘清
数据分散在多个系统、库表和目录中，缺少统一的扫描范围、对象台账和任务状态。
规则口径难统一
国家标准、行业规范与机构制度需要转化为可配置、可发布、可版本化的判断规则。
专业语义难判断
字段名称、业务上下文和医疗语义复杂，单靠机械匹配或纯人工判断都容易产生口径差异。
结果变化难维护
字段、样例特征或体系版本变化后，既有结果需要及时标记影响范围并发起重评。
专注识别、判断与交付
把分类分级做深做透，形成可被下游数据治理、安全控制与合规流通持续复用的基础输入。
明确对象与判断体系
以扫描任务组织待处理对象，并关联当前项目适用的分类目录、分级体系和规则版本。
规则识别与人机协同
综合字段名、注释、类型、值域、字典、来源系统与业务语境，形成建议并进入复核。
发布可追溯治理成果
经复核发布后，形成带体系版本、规则版本、任务与责任记录的正式结果。
AI、规则与专家协同判断
AI 不替代专家，也不自动发布结论；它帮助识别低置信度对象和语义线索，让专业人员聚焦真正需要判断的复杂数据。
多源扫描与任务管理
可按数据源、库、目录、表或数据集发起扫描，支持任务进度、暂停恢复、失败重试与结果汇总。
分类分级体系配置
支持多级分类目录；分级可按机构要求配置 3—5 级，并维护判定条件、适用范围和体系版本。
规则识别与依据解释
结合字段名称、注释、类型、值域、正则、字典与来源系统，输出分类、级别、命中规则和识别依据。
AI 低置信度语义辅助
对低置信度或规则覆盖不足的对象给出语义建议；与规则冲突时展示双方理由并进入待确认队列。
专家复核与差异处理
支持单条或批量确认、调整分类与级别、填写理由、指派责任人，并记录原值、新值、人员、时间与原因。
发布、版本与变化重评
发布记录关联体系、规则、扫描任务、复核人和生效时间；结构或规则变化时标记影响结果并生成重评任务。
从数据接入到持续重评
每一步都有明确对象、依据和状态，既方便专项建设，也支持结果在业务变化后持续维护。
- 1确定体系
选择分类目录、分级体系与规则版本
- 2发起扫描
确定数据源、范围与任务策略
- 3规则识别
匹配字段特征并形成初步建议
- 4AI 辅助
补充低置信度对象的语义理由
- 5专家复核
确认、调整、退回并记录意见
- 6发布入库
形成正式版本与可追溯记录
- 7变化重评
标记受影响结果并发起新任务
让每个分类分级结果都有依据
每项建议都可关联命中规则、字段特征、业务语境、AI 理由、人工意见和体系版本，避免形成无法验证的黑箱结论。
门诊就诊记录
数据源：HIS 对象类型：业务表 当前体系：医疗数据分类分级 v2.1
分类结果
关联字段（节选）
| 字段名 | 字段类型 | 识别属性 | 建议级别 |
|---|---|---|---|
| patient_id | 字符串 | 个人标识 | 三级 |
| diagnosis_name | 字符串 | 健康医疗信息 | 三级 |
| visit_time | 日期时间 | 业务记录 | 二级 |
国家与通用标准
围绕适用法律法规、国家标准和通用数据安全要求建立基础规则。
医疗健康行业规则
结合行业术语、业务对象和相关指南配置医疗健康分类分级口径。
机构制度与目录
将机构现有制度、部门职责、分类目录和保护基线转化为可执行配置。
项目与系统补充规则
针对特定系统、专题数据库或数据集补充适用范围与判断条件。
分类分级体系可结合项目范围参考 GB/T 43697—2024《数据安全技术 数据分类分级规则》 及相关行业、地方和机构规则。重要数据与核心数据相关结论仍应依据地区、部门和行业领域目录、主管要求及机构程序确认。
医疗与公共卫生典型任务
根据项目边界确定扫描对象、规则体系与复核责任，先从代表性数据验证口径，再逐步扩展范围。
医院核心业务系统
围绕 HIS、EMR、LIS 和 PACS 相关元数据开展盘点、规则识别、专家复核与结果发布。
科研与专病数据库
识别科研数据集中的个人信息、敏感个人信息和业务属性，为后续治理与使用提供前置标签。
公共卫生与区域协同
梳理公共卫生和跨机构协同中的数据对象，辅助形成统一口径、复核记录与发布版本。
系统改造与持续重评
在新系统上线、结构调整、字段变化或规则升级后标记受影响结果，并按范围发起重评。
形成可持续更新的治理成果
结果既能查看和复核，也能作为下游数据治理、安全控制与合规流通的输入。
| 成果 | 主要内容 | 维护方式 | 可支撑用途 |
|---|---|---|---|
| 分类目录 | 业务分类、主题分类与多级目录 | 随业务与标准更新 | 制度落地、资产编目 |
| 分级清单 | 字段、表、库与数据集的建议级别及正式结果 | 随复核与规则更新 | 差异化保护策略 |
| 敏感属性清单 | 个人信息、敏感个人信息等属性线索 | 随扫描任务持续识别 | 风险分析与治理范围 |
| 判定依据 | 规则、字段特征、业务语境与建议理由 | 随规则版本更新 | 解释、复核与追溯 |
| 专家复核记录 | 确认、调整、退回、意见与责任记录 | 随复核过程持续产生 | 责任留痕与差异分析 |
| 结果接口 | 类别、级别、标签、依据和版本信息 | 按发布结果同步 | 资产、合规与运营系统联动 |
三款产品分工协同
分类分级专家系统负责“判清楚”，合规管理平台负责“管合规”，流动与运营平台负责“流起来、管得住、可追溯”。
AI 数据分类分级专家系统
回答“这些数据是什么、建议什么级别、依据是什么”，形成上游识别、复核与发布结果。
- 扫描与对象盘点
- 规则识别与 AI 辅助
- 专家复核与版本发布
AI 智能数据合规管理平台
回答“某项使用能否开展、需要哪些处置和审批”，把规则转化为审查、控制与证据。
- 合规规则与风险评估
- 安全处置与流程审批
- 访问控制与审计留痕
数据合规流动与运营管理平台
管理数据集由谁、为何、在何种条件下使用，并贯通授权、交付、使用和运营总账。
- 供需对接与使用申请
- 授权交付与过程监管
- 运营计量与证据链
部署与数据安全说明
可根据项目环境提供本地化部署、接口集成和规则适配方案。扫描范围、样例使用、模型调用、权限控制、日志留存与数据保护措施，应在项目技术方案中结合机构制度和安全基线确认。