▶  王查娜

　　近日，首都医科大学宣武医院颈动脉支架手术数据集（登记时包含2550条数据），在北京国际大数据交易所进行资产确权登记并完成交易。这是北京市第一笔公立医院健康数据交易。

　　医疗健康数据具有巨大价值，可应用于疾病研究、新药研发、医疗保险开发等诸多领域，在业界被誉为沉睡中的“金矿”。

　　专家表示，医疗健康数据流通既是未来医疗行业的核心驱动力，也是实现“健康中国”目标的重要路径，更是提升医疗服务水平、促进健康公平的关键支撑。

　　为健康数据流通提供契机

　　2024年年初，国家数据局等17个部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，其中明确提出行动计划选取医疗健康等12个领域，推动发挥数据要素“乘数效应”，释放数据要素价值。

　　2024年年底，上海数据交易所成功上线全国医疗体系首批合规可交易的数据产品。此次可交易数据产品来自上海交通大学医学院附属第一人民医院，涵盖眼科、内分泌科、放射科等10个科室20个数据产品及1个行政管理数据产品，总计21个代表性数据产品。此次交易完成了数据治理与安全加密，形成了首批合规可交易的医疗数据产品，并在上海数据交易所的重大疾病数据行业创新中心正式挂牌。可以说，这给国内医疗健康数据交易带了个好头。

　　当前，国内医疗健康数据流通有一定的优势和发展机会。中国医药协会数字医疗专委会专家分析认为，首先，政府在我国医疗健康数据流通中扮演着关键角色，通过制定政策法规以及搭建国家级平台，积极推动智慧医疗发展和数据互联互通，为数据流通提供坚实的政策保障和平台支撑。其次，我国拥有丰富的临床应用场景，海量的医疗健康数据，覆盖广泛的疾病谱和人口特征。从城市到农村，从传染病到慢性病，医疗健康数据为疾病研究、精准医疗、人工智能（AI）模型训练，提供了独一无二的基础。再次，第五代移动通信技术（5G）、移动互联网覆盖，为医疗健康数据流通提供了坚实的硬件支撑。

　　“这些因素的协同作用，不仅为国内医疗服务优化和创新提供支持，也将使中国在全球医疗数据共享与治理中发挥重要作用。”该专家表示。

　　据了解，截至目前，各大交易所健康数据产品大致可分为4类：一是语料数据，二是可直接使用的平台与AI模型，三是基于健康数据的分析报告，四是特定设备与专病健康数据集。四大产品类型在理论上已能满足市面上绝大多数医疗健康数据需求，理想条件下的健康数据交易模型已初步成型。

　　促进医疗数据有效利用

　　目前，我国医疗资源分布不均匀，大型三甲医院占据大量资源，基层医疗机构资源匮乏。

　　公开数据显示，三甲医院仅占全国医院的4%。许多患者难以在基层医院获得高质量服务，选择涌向大医院，加剧医疗资源紧张。如果能把这些优质医院资源数据化后进行有效分享，将会重塑医疗产业链。例如，通过对数据的深入挖掘和分析，人们可以精准地确定哪些疾病适合在基层医疗机构进行治疗，以及何时需要进行转诊，并了解各地区医疗需求和资源分布匹配情况，明确各级医疗机构功能定位。

　　业内专家认为，目前应根据医疗数据的价值特征和潜力，对其进行合理评估和划分，以促进医疗数据的有效利用和合理流通。

　　专家认为，针对不同使用者和医疗场景，大数据可以诠释不同角色：既可以助力药企研发、降低研发成本，又可通过终端制定精准的市场营销方案；在保险领域，可以借助医疗费用、医保医药相关数据，更精准地实现保险可持续增长；观察患者预后和临床路径效率，帮助新疗法和新药品更准确地寻找靶点和最佳临床目标人群。

　　系统性问题有待解决

　　自国家健康医疗大数据中心（北方）于2023年11月获得全国首张健康医疗领域数据知识产权登记证书以来，多渠道走通医疗数据资源变资产路径成为业界共识。但是，在将理想模型变为现实的过程中，医疗健康数据交易市场还有不少系统性问题有待解决。

　　锦州医科大学附属第一医院信息工程部部长刘永伟强调，医院数据资源转化为数据资产，是一个系统性工程，涉及数据收集、处理、分析和应用等多个环节，需要经历一系列规划、管理、应用和持续改进过程。

　　目前，医疗健康数据交易在保护患者隐私信息和防控数据泄露风险等方面仍面临重大挑战。

　　“尽管在医疗数字化建设过程中已经沉淀了大量数据，但这些数据尚未完全转化为可供挖掘和利用的高质量数据。不同医疗机构之间的数据，存在标准和格式不统一等问题，尚未实现共享和流通。此外，数据归属权和收益分配等问题缺乏清晰界定，数据流通的各方主体及监管机构未建立协同机制等，这些问题都值得关注和解决。”数字医疗相关专家认为。

　　AI制图：杨天