打造数据要素治理平台，推进医疗健康数据场景应用

打造数据要素治理平台、推进医疗健康数据场景应用需聚焦数据治理、技术融合与生态构建，通过全栈式平台建设、可信数据协作模式及高质量数据集赋能，实现医疗数据价值释放与场景创新。

一、聚焦医疗数据治理痛点，构建全栈式治理平台

医疗健康数据应用面临数据价值释放难、流通信任机制缺失、使用过程不可审计等核心问题。以万达信息与上海申康医院发展中心联合申报的“上海市医疗大数据训练设施建设与数据可信流通创新示范应用”项目为例，其通过建设集数据治理、算力支撑、模型研发于一体的全栈式平台，系统性解决数据孤岛、质量参差、安全风险等痛点。

• 数据治理层面：依托“上海医联工程”数据资源，构建覆盖24类疾病、46万例标注数据与4.4万例金标准数据的高质量医学数据集，通过标准化清洗、脱敏与标注，确保数据可用性。
• 技术支撑层面：整合算力资源与模型研发工具，支持辅助诊断、疾病预测等场景的算法训练，例如基于深度学习的医学影像分析模型需依赖大规模标注数据与高性能计算能力。
• 安全审计层面：引入区块链技术实现数据使用全流程可追溯，结合隐私计算技术（如联邦学习）保障数据在流通中的安全性，解决医疗机构间数据共享的信任难题。

图：上海市医疗大数据训练设施建设框架二、创新数据协作模式，建立可信流通机制

医疗数据流通需平衡“可用性”与“安全性”，传统集中式数据共享模式易引发隐私泄露风险。该项目通过可信数据空间技术构建医疗健康可信数据协作服务模式，核心创新点包括：

• 分层授权机制：基于数据分类分级标准，对不同敏感度的数据（如患者基本信息、诊疗记录）设置差异化访问权限，例如仅允许授权机构访问脱敏后的统计数据用于科研。
• 动态加密技术：采用同态加密、多方安全计算等技术，支持数据在加密状态下进行计算分析，例如医疗机构间可联合训练疾病预测模型而无需共享原始数据。
• 智能合约审计：利用区块链智能合约自动执行数据使用协议，记录数据流向、使用目的与次数，确保合规性。例如，某三甲医院与药企合作开展临床试验时，可通过智能合约限制数据仅用于特定研究且不可二次传播。

三、打造高质量数据集，赋能多场景应用

高质量数据集是医疗AI模型训练的基础。该项目通过以下方式提升数据价值：

• 多模态数据融合：整合电子病历、医学影像、基因组学等多源数据，构建全维度患者画像。例如，在肿瘤诊疗场景中，结合病理切片图像与基因检测数据可提高个性化治疗方案准确性。
• 动态更新机制：建立数据持续标注与审核流程，确保数据集与临床实践同步。例如，针对新冠疫情等突发公共卫生事件，快速纳入最新病例数据以优化诊断模型。
• 场景化标签体系：根据辅助诊断、药物研发等具体需求设计标签，例如为糖尿病管理数据集添加“血糖波动模式”“并发症类型”等标签，提升模型针对性。

典型应用场景：

• 辅助诊断：基于高质量影像数据集训练的AI模型，可自动识别肺结节、眼底病变等，诊断准确率达95%以上，显著减轻医生工作负荷。
• 疾病预测：整合历史诊疗数据与环境因素，构建传染病传播预测模型，例如在流感季节提前7-14天预测区域感染风险，辅助公共卫生决策。
• 个体化治疗：结合基因组学与临床数据，为肿瘤患者推荐最优用药方案。例如，某乳腺癌患者通过基因检测发现HER2突变后，系统自动匹配靶向药物曲妥珠单抗。

四、构建数据生态闭环，推动行业可持续发展

医疗数据要素化需形成“治理-应用-反馈”的闭环生态。万达信息通过以下举措实现全链条覆盖：

• 全生命周期管理：从数据采集、存储、加工到应用，提供DCMM四级认证的标准化工具，例如数据质量监控平台可实时检测缺失值、异常值等问题。
• 行业标准制定：参与制定医疗数据分类分级、隐私保护等国家标准，例如牵头编制《医疗健康数据安全分级指南》，为行业提供规范指引。
• 市场化运营机制：探索数据资产确权、定价与交易模式，例如通过数据沙箱技术向药企提供脱敏后的临床数据用于药物研发，按调用次数或模型效果收费。

五、未来展望：拓展数据要素应用边界

随着5G、物联网等技术发展，医疗数据场景将向院外延伸。未来需重点突破：

• 实时数据治理：整合可穿戴设备、家庭健康监测等动态数据，构建实时更新患者健康档案。
• 跨行业融合：探索医疗数据与金融、保险等行业协同应用，例如基于健康数据开发个性化保险产品。
• 全球数据协作：参与国际医疗数据共享计划，例如与WHO合作构建全球传染病监测网络，提升公共卫生应急能力。

通过系统性治理平台建设、可信流通机制创新与高质量数据集赋能，医疗健康数据要素化可推动行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，最终实现精准医疗、智慧管理的目标。

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