从数据的角度看病院的数据域漫衍和流动，病院数据根基可以分为以下5个数据域：以患者处事为中心的出产数据域、以诊断治疗改进为中心的数据操作域、以运营打点改进为中心的数据操作域、以测试开发为中心的数据操作域、以交换和共享（互联互通）为中心的数据流动域，以及以流程管控为中心的打点范围，好比HRP、OA、采购、库存、财务等。
以患者处事为中心的出产数据域
出产数据域围绕患者的就诊过程展开，以 HIS 系统和电子病历系统为核心，患者通过预约、挂号、入院、等号、查抄、医嘱、领药、治疗、手术等全过程和差此外病院业务系统打交道，包孕：HIS、EMR、LIS、RIS、PACS，心电，护理、查房、会诊、体检、临床路径、输液、手术麻醉、传染、病案等各类系统。每个系统打点着患者就诊过程中的一个环节，系统之间具有先天的信任关系，这些系统都围绕着患者出产各自的原始数据，患者信息则是在系统之间不停的实时交互和流动。患者就诊过程中孕育产生的大部分数据都具有一经生成绩不允许改削的根基特征，如果需要改削则需要患者丰裕授权。
原则上，出产中的患者数据需要颠末患者授权才可以访谒。但是，为了便利大夫事情和患者体验，大部分出产系统事实上都没有完全遵循患者授权原则，而是在某些已知的情况下可以盘问和措置惩罚惩罚任意患者病案的信息。这种措置惩罚惩罚在带来便利性的同时，也带来了巨大的数据访谒越权危害。
以诊断治疗改进为中心的数据操作域如何提高大夫诊疗程度，几乎是每一家病院的核心命题。教育培训、科研平台和 CDR 等系统素质上都是为了提高大夫的诊疗程度。出产域的数据通过差此外抽取方法集成到教育培训、科研平台和 CDR 中。由于这些数据已经脱离了患者就诊过程，在业务上已经脱离了患者控制，可以不颠末患者允许访谒任意患者数据。别的，由于数据操作方法的灵活性，诊疗数据的操作更多是给与各类灵活工具进行访谒，使业务访谒具备开放性和多边性，因此，将给数据安适带来灾难性后果，安适掩护法子会变得异常艰难，掩护本钱也会快速恶化。
在以诊疗改进为中心的数据操作域，大夫事实上根柢不关心患者是谁，仅仅关心疾病自己的相关信息和一些人口统计学信息。基于这个特点，我们可以通过降低教育培训、科研平台和 CDR 中的数据敏感性来降低数据安适掩护的需求。
以运营打点和改进为中心的数据操作域医疗线的各级带领大部分都是医而优则仕，而非打点专业科班身世。从打点学而言，常识越多越反动是个不灭的真理。一般而言，员工常识越多，能力越强，其打点的难度就越大。向数据要打点收益，是一个技术型带领的自然选择。运营中心和 CDR 一样，给与各类灵活工具进行访谒，具有开放性和多边性，给数据安适带来很大的问题。
运营打点和改进中心的数据从出产域进入运营域，不需要患者个体化的隐私标识信息。我们可以通过源头控制来降低运营中心的安适需要，也就是说禁止隐私标识信息进入运营打点中心，自然也就可以让运营中心数据安适地被各级人员所操作。
以测试开发为中心的数据操作域近几年医疗行业各类业务形态成长迅速，对付业务上线速度和上线质量都有很高的要求。真实数据测试和真实压力测试就成为了提高上线速度和上线质量的最重要举措。测试开发系统显然需要极为高效和灵活的数据使用要求，任何安适法子的加载城市影响测试开发的效率和质量。认真实敏感数据在测试开发系统存在时，便成为了医疗数据安适的最大黑洞。而且，很多医疗机构由于经费有限而无法构建独立的测试开发系统，开发商需要把真实数据带回公司进行测试和开发。试想，医疗数据安适在这种场景下会呈现什么情况？
