日前发布的《国务院关于数字经济发展情况的报告》指出，加快出台数据要素基础制度及配套政策，推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用，构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理制度规则，统筹推进全国数据要素市场体系建设。

早在今年6月22日，全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，为激活数据市场潜力指明了方向。如今，在工业大数据、电力大数据等领域，我国均实现了创新式、跨越式发展。

医疗大数据推动医疗创新

近几年，中国医疗创新能力不断提升，医疗出口成为我国贸易出口的重要组成部分，中国CRO、中间体、原料药和生物疫苗等领域的企业纷纷出海，在全球医药产业竞争中崭露头角。

当前全球医疗创新呈现新趋势，基于医疗大数据的创新模式逐渐替代了传统的发现式模式，成为医疗领域创新发展的新驱动力，医疗大数据推动医疗创新实现新突破。一是通过医疗大数据预测疫情。大数据技术是流调的基础，为精准防控提供了条件。

二是通过医疗大数据实现精准医疗。在医学影像领域，AI能够比医生更精准地解读医学影像资料，尤其是在应对高频影像解析时，AI具有更高的准确性和解析效率。以肺结节为例，人工智能可以识别出多种肺部结节，如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节。

三是通过医疗大数据实现基因疗法。很多疾病都与基因遗传有关，随着人类基因组计划的完成和高通量基因检测技术的普及，基因测序成本下降、准确度提升，基因数据大规模采集成为可能。人类既可以基于基因位点、靶点推进靶向治疗，也可以通过基因编辑技术来“消除”一些疾病。在一些领域，医疗大数据已经颠覆了传统，比如在基因蛋白特性预测领域，2022年7月，谷歌宣称通过深度学习算法AlphaFold2准确预测出98.5%的人类蛋白质结构，这一结果颠覆了蛋白质结构特性的探索方式，而这一创新是基于大规模数据训练实现的。

四是基于医疗大数据制定差异化诊疗方案。在慢性病管理中，单次的生理指标检测往往很难观测到患者的异常，连续性的生理监测尤为必要，医疗大数据为慢性病的精准治疗、预防和发现提供了有力支持，甚至可以减少慢性病患者的用药量，通过精准给药降低药物使用过量的风险。

医疗大数据仍存“数据孤岛”
　　

医疗大数据对于医疗创新和医学发展至关重要，然而当前国内医疗大数据依然存在“数据孤岛”问题，具体表现为：

医疗设备商不愿意分享数据。诸如在医疗影像方面，不同品牌的影像设备产出数据的格式不同，有些医疗设备商为获得竞争优势，刻意制造数据的差异性；也有些设备商数据采集能力不够，不能产生符合要求的数据。

医疗机构不愿意共享数据。医疗机构基于信息化系统和电子病历采集患者的数据，但各个医疗机构之间的数据并未打通，诸如影像数据，其他医疗机构能够查看，却不能下载，这会导致医疗大数据企业无法获得足够的数据量来推进创新。

专家医生不愿意参与数据标注。AI数据训练需要进行预标注处理，但医疗数据标注专业性很强，很多医学专家平时需要参加临床诊疗，数据标注只能利用业余时间完成，效率不高。而对于医疗大数据企业来说，医疗大数据从业人员大多数是IT和AI方面的人才，同时具备AI和医疗知识的人才非常稀缺，所以解构、处理医疗数据的效率低下。

另外，医疗大数据领域也有数据安全的问题，我国在2019年颁布了《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》，基因信息的安全问题受到重视。未来在医疗大数据领域，我们既要打破“数据孤岛”，也要在数据应用和数据安全之间找到平衡，推动医疗大数据产业健康发展。

打破医疗“数据孤岛”需要多方合力

针对医疗“数据孤岛”，国家要协调各方关系。针对医疗器械厂商，应该推进医疗器械的标准化，让数据格式趋于统一，为医疗大数据应用提供便利。针对医疗机构的数据分享难题，可以用政府的力量来建立医疗大数据富集平台，平台涵盖各类医疗数据，医疗大数据企业可以在平台上实现医疗数据交易，这样一方面能够让数据格式更加一致，另一方面也能让医疗机构掌握的数据更有价值。

针对数据安全，一方面要加强医疗数据流通监管，尤其是在遗传信息出境方面，要重视合规性审查；另一方面要通过技术手段来实现数据脱敏，将医疗数据和个人身份信息脱钩，让医疗数据达到可使用状态，并通过数据流通链条的标准化、规范化来保障数据安全。

综上，医疗大数据将是未来推动我国医疗创新发展的核心力量，医疗数据也是一个巨大宝库，蕴藏着丰富的价值。全球医疗创新竞争愈演愈烈，跨国药企巨头纷纷竖起专利壁垒。中国在医疗创新的某些领域还存在“卡脖子”现象。要改变现状，实现突围，要利用好医疗大数据。而在发展医疗大数据方面，中国也有一定的优势，中国人口众多，医疗机构信息化程度高，医疗数据维度较为全面，在医疗数据流通体系上进一步理顺体制机制，将能使数据产生更大的价值。

（作者系南方数据服务联盟秘书长、九三学社广州市黄埔委社员）