公卫健康管理平台通过多维度技术融合与智能算法，构建起覆盖全字段的敏感信息识别体系，确保健康数据在采集、传输及存储环节的安全管控。

在数据采集阶段，平台采用预定义规则与机器学习双引擎驱动模式。系统内置涵盖身份证号、社保卡号、联系方式等200余类敏感字段的规则库，通过正则表达式实时匹配文本中的结构化敏感信息。针对非结构化数据，如门诊病历、检验报告，平台运用自然语言处理技术，结合医疗领域专用词库，自动识别疾病诊断、用药记录、手术史等隐私内容。例如，通过分词算法与语义分析，精准定位“高血压Ⅲ期”“HIV阳性”等敏感诊断描述。

为提升识别准确性，平台部署深度学习模型对模糊表述进行二次研判。模型基于海量医疗文本训练，可理解“主诉头晕3天，既往糖尿病史”等隐含敏感信息的语句，并标记为高风险字段。同时，系统支持动态更新规则库，当出现新型传染病或新增隐私保护要求时，管理员可通过配置界面快速添加识别规则，无需修改底层代码。

在数据传输与存储环节，平台实施全流程敏感信息标记。系统自动为识别出的敏感字段添加数字水印，记录数据来源、流转路径及访问记录。若检测到未脱敏数据流出安全边界，立即触发阻断机制并生成安全审计日志。此外，平台通过联邦学习技术实现跨机构敏感信息协同识别，在数据不出域的前提下，共享匿名化后的识别模型参数，提升整体防护能力。

通过规则匹配、语义分析、模型研判及动态更新机制，平台形成覆盖结构化与非结构化数据的立体化敏感信息识别网络，为健康数据全生命周期安全提供保障。