本文提出了一个名为 PriEval-Protect 的统一框架，用于医疗保健系统中的隐私风险评估与保护。当前，在 GDPR 和 HIPAA 等法规下，保护患者隐私并同时允许有意义的医疗数据使用至关重要，但现有合规方法通常依赖人工，容易出错，且将政策审计与数据级评估割裂。PriEval-Protect 采用两阶段设计：评估阶段结合了基于微调法律大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）的监管合规评分，以及通过加密类型、数据架构和多种度量指标（包括相似度、不确定性、攻击者成功率、信息增益/损失）进行的技术分析。利用层次分析法（AHP）对各类指标进行加权聚合，得出综合风险评分。保护阶段则根据评估的风险推荐相应的防护措施，例如联邦学习和差分隐私。作者在真实医院文档和数据集上进行了实验，结果表明该框架能提供与法规对齐且可解释的评估，有效弥合了法律合规与数据级风险分析之间的鸿沟。该工作对于需要自动化隐私合规评估的安全团队、合规官以及医疗行业的数据保护从业者具有参考价值。