把「死数据」变成「活资产」！医疗信息化建设的5步转型法

但数据质量滞后的问题日益凸显，成为制约目标实现的核心瓶颈：

1.源头数据标准化不足，术语与编码混乱、字段缺失率高是通病；

2.数据治理的主流方式是通过数据交换平台采集医疗机构的数据到区域数据中心，数据治理由机构完成或区域中心完成，这两种方式都是事后数据治理方式，耗时耗力，成本高企，效果不尽理想；

3.医疗机构受制于数据治理能力、资金投入、信息化水平、支持厂商能力和服务的延续性，源头治理推动困难。

一方面，是数据要素市场化的潮流涌动；另一方面，手握优质算力、算法资源的医疗机构，因海量数据质量缺陷只能望数兴叹，数据质量的制约成为医疗数据要素发展的严重瓶颈。

在此背景之下，医疗信息化建设何去何从？本文从数据要素市场化、区域健康医疗数据现状两方面展开讨论，分析趋势，阐述「服务即数据」的重要性与建设范式。   

数据成为差异化竞争的关键

数据基础设施包括算力、算法、数据，三者协同驱动数据要素价值释放。在算法开源易得、算力按需购买的背景下，数据要素的核心矛盾已从「算法算力不足」转向「高质量数据供给不足」，数据成为差异化竞争的关键。

1.算法

算法领域呈现出「开源易得、性能逼近闭源」的特征。目前，国产通用大模型和医疗领域大模型，性能已接近甚至超过OpenAI的闭源模型。开源社区通过技术共享与社区共建，大幅降低算法研发门槛，开发者可便捷获取高质量模型框架，并通过蒸馏、微调适配具体场景。   

2.算力

算力领域呈现出规模化与泛在化，成本持续下降。算力已进入「按需购买」阶段，算力资源可通过云计算、算力租赁等模式灵活供给，成本显著降低。   

3.数据

遵循GIGO原则，优质数据是算法与算力效能释放的核心瓶颈。高质量数据集需满足完整性、规范性、多样性等要求，而此类数据需通过专业标注、清洗及合规脱敏才能生成，不易获取。   

践行「服务即数据」的5步转型法

笔者认为，医疗信息化建设的重点应该由聚焦业务处理转为数据资源保存，通过业务分析和流程重构整合，建立全业务流程的数据资源保存机制，实现医疗服务的数字化映射与数据资源高效沉淀，构建以数据资源为核心的新型医疗信息化建设生态，即「服务即数据」，在业务处理的同时，完成数据资源的保存和数据质量验证，积累数据资源。

要突破这一瓶颈，必须转变建设范式——将「服务即数据」确立为核心理念。然而，医疗机构的分散性和能力差异决定了这一转型绝非自发行为，亟需卫生行政管理部门发挥强大的顶层设计、统一指挥和统筹协调作用，构建「自上而下规划引领、自下而上实践落地」的协同机制。卫健委是「服务即数据」生态体系的总设计师和总工程师，引导、规范、赋能并监督各级各类医疗机构共同行动。以下从关键路径阐述如何构建「服务即数据」的新型医疗信息化生态：

1. 源头嵌入：数据生产与业务执行一体化

统筹规划最小数据集与采集规范：由国家和省级卫健委主导，依据国家《「十四五」全民健康信息化规划》目标和重点疾病防治需求以及各地地域性需要，统一制定覆盖核心医疗服务场景的最小数据集标准，明确结构化字段、术语编码、数据资源保存时点与质量要求。各级医疗机构在其业务系统中遵循此标准，实现数据资源的原生结构化保存。

引导物联设备接入与数据融合：卫健委牵头制定区域医疗物联网设备接入规范和数据融合标准，鼓励并规范5G可穿戴设备、传感器在医疗场景的应用，确保其产生的动态数据能无缝、标准化地汇入区域健康信息平台，成为业务数据流的有机构成。

2. 即时治理：构建动态数据质量闭环

（1）建立统一的主数据管理与质控规则库

卫健委负责建设和维护区域级的统一患者主索引、统一的药品、耗材、检查检验项目编码库等核心主数据体系，区域内所有机构采用。

组织专家建立覆盖通用规则和专科规则的动态数据质控规则库，并部署到区域平台和各机构业务系统前端。

（2）推动隐私保护基线落地

卫健委依据《数据安全法》、《个人信息保护法》及行业规范，制定区域医疗数据分级分类指南和统一的动态脱敏技术应用基线要求，指导并监督各机构在数据产生或传输时落实保护措施。

3. 平台赋能：支撑高效沉淀与共享

卫健委统筹建设与运营区域大数据中心：各级卫健委是区域医疗健康大数据中心的规划者、建设主导者和主要运营责任方。其核心职责包括：

（1）顶层设计与标准统一：

区域内所有系统遵循由卫健委认定的国际、国家标准进行数据交互与存储。

（2）破除壁垒强力整合：

行使行政管理权，推动整合电子病历、医院信息、实验室、影像、公共卫生、医保结算等分散在各级各类机构的多源异构数据，切实打破「信息孤岛」。

（3）可信流通环境构建：

主导建立区域数据分级分类开放目录和共享规则，搭建或授权运营数据「保险箱」、数据交易所等流通载体，并监管隐私计算、区块链等技术的合规应用，确保跨机构数据协作在安全可控框架下运行。

4. 价值反哺：驱动应用创新与生态繁荣

（1）引导数据驱动型应用方向：

卫健委应基于区域健康需求和战略重点，规划并发布优先支持的精准医疗、疾病预测、公卫响应、药物研发等数据应用场景，引导资源投入和创新方向。

（2）监管数据开放与产业合作：

对涉及敏感数据开放给药企、保险等外部机构的应用，卫健委需建立严格的准入审核、合规性监管和效果评估机制，确保数据安全与患者权益，并探索可持续的收益分配模式。

5. 保障体系：筑牢可持续发展的根基

（1）法规标准制定与落地监督：

卫健委是落实国家数据法规在医疗健康领域实施细则的主要责任部门，牵头制定本地化的数据确权、流通、安全、伦理等配套政策，并严格监督执行。

（2）考核激励与资源配置：

将「服务即数据」的执行成效、数据质量指标纳入对公立医院的绩效考核、等级评审及院长任期目标，并与财政补助、医保支付等挂钩，形成强有力的指挥棒。卫健委统筹协调信息化建设资金，优先保障区域平台、主数据体系、标准化改造等基础性投入，并对基层和薄弱机构给予倾斜支持。

（3）生态培育与厂商管理：

主导区域医疗信息化服务厂商的遴选、评估与管理，要求其系统必须遵循「服务即数据」的嵌入采集、动态治理等标准接口规范。探索创新合作模式，在政府主导基建前提下，引导社会资本参与数据增值开发。

（4）安全监管与应急响应：

卫健委建立区域医疗数据安全监测预警与应急响应中心，实施全生命周期安全防护的常态化监管和审计，制定并监督执行高风险场景的伦理审查规范。

高质量的健康医疗数据资源已成为核心竞争力和战略制高点

根据《全国医疗卫生机构信息互通共享三年攻坚行动方案(2023-2025年)》，2025年是攻坚行动收官之年，各省市卫健委与医疗机构同心协力，建设成果显著，普遍建立数据互联互通的通道，推动业务应用落地。

以山东省为例，山东省卫生健康委的健康数据高铁建设，深入践行「自上而下规划引领、自下而上实践落地」的理念，从全局统筹和引领。卫健委从数据通信网络、数据规范体系、数据安全体系、数据交换体系等角度顶层设计和规划引领，构建数据标准化、数据联络、数据对账、数据质控、数据监控、数据安全保障等全方位的机制，建成覆盖省并延伸到市、市延伸到县的健康数据高铁。   

健康数据高铁总体架构

健康数据高铁提供交换库、日志、接口等多样化的数据交换方式，便于下级机构因地制宜，实践落地。健康数据高铁支持天级、小时级、分钟级、秒级、实时级的数据交换通道。  

据报道，山东省健康数据高铁已经实现高质量健康医疗数据互联互通：三级公立综合医院全部实现门急诊、住院等核心业务相关数据的实时贯通汇聚。

这些创新和实践，离不开坚实可靠的健康医疗数据根基，充分说明了高质量数据供给的核心作用，也凸显出探索确立「服务即数据」核心理念、践行「服务即数据」新模式的价值。

数据通道的建成，是一个新的起点，数据的流动是为业务的高质量、高效率开展服务的。在数据高铁的通道加持下，医疗机构应筑牢数据安全之基，厘清数据资源目录，构建高效治理体系，通过践行「服务即数据」，建设优质数据资源，迎接数据要素时代的到来。

我国已将数据要素市场化上升为国家战略。在卫健领域，高质量的健康医疗数据资源已成为无可争议的核心竞争力和战略制高点。在这一背景下，卫健委的统筹能力和坚定执行力，是区域能否成功构建「服务即数据」生态，进而抢占科研、产业、治理三大先机的决定性因素：

1.科研突破先机：依赖卫健委统筹建立的超大规模、高质量、动态专病队列数据库；

2.产业集聚先机：需要卫健委主导构建的安全、规范、高效的数据开放共享环境作为吸引产业的「磁石」；

3.治理先机：依托卫健委利用其行政权威和数据汇聚优势实现的精准资源配置与智慧决策。 

在数据要素市场化大势所趋之下，健康医疗数据质量提升破解之道，在于根本性转变信息化建设思路——从「业务优先、数据后置」转向「服务即数据」。

这一转型的成功，高度依赖于卫健委的引领。通过卫健委主导的顶层规划、标准统一、平台整合、考核激励与安全监管，才能在分散的医疗机构体系中，将「在业务流程中深度嵌入数据采集与即时治理」的理念转化为普遍实践，构建起可信流通与价值反哺的闭环生态。

作者简介：张谦，高级工程师，研究方向为数据治理、数据资产、大数据、人工智能。 

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