胡建平从大数据范式的变革、数据治理的技术与进展、数据建设问题与建议三个方面展开。

胡建平从全球经济范式演进史切入，清晰呈现了农业经济时代、工业经济时代到数字经济时代的发展历程。他指出，数字经济以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，通过信息通讯技术的融合应用与全要素数字化转型，正推动形成公平与效率更加统一的新经济发展格局。在医疗健康大数据领域，该类数据不仅涵盖人的全生命周期健康信息，还具备区别于其他领域大数据的独特属性。因医疗数据直接来源于个人生命体征，涉及个人隐私保护，其必须严格符合法律法规要求，具体表现为个人信息属性、机构数据属性、国家安全属性与公共利益属性四大特有属性，这四大属性也决定了医疗健康大数据在采集、存储、应用等环节需建立更严格的安全管理与合规审查机制。

胡建平指出，医疗健康数据治理是医疗机构通过建立组织架构、明确职责、制定系统化制度流程，实现数据统一管理、高效运行和价值释放的动态过程。目前我国已形成完善的治理标准体系：通用数据治理框架明确核心步骤，包括构建数据治理组织体系、制定统一标准体系、设计高效治理流程、保障数据质量、建设智能治理平台、形成深度数据应用能力及筑牢安全保障基础；《数据管理能力成熟度评估模型》则从8大能力域28个能力项，为治理水平提供量化评估标准。随着数据要素市场化进程加速，传统侧重于内部管控的数据治理模式，已难以满足多方协作需求，数据治理范式正经历从“治理“到“空间”的深刻变革。其中，可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通利用基础设施，既是数据要素价值共创的应用生态，也是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体，且须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。在建设层面，可信数据空间依托存证溯源、可信管控技术（包括使用控制、隐私计算、数据沙箱）和资源互通机制，支持集中式、分布式及混合式部署，广泛应用于真实世界研究、脱敏数据集训练、公共卫生监测等场景。实践中，多地已探索出特色路径：北京采用“自录区块链”模式，仅将职责目录与数据状态实时上链，物理数据仍留存于各委办局，市大数据中心则按场景需求抽取数据形成 “统一域”，再分领域分别授权；上海通过整体授权方式，将市级（含医疗健康领域）多个部门、国企及行业数据一次性划入上海数据集团统一运营，物理层面先完成数据汇聚，再进行上架流通。

在讲解第三部分时，胡建平重点针对可信数据空间在医疗健康领域的落地，提出三大系统性建议：一是完善行业数据标准体系，优先建立医疗健康高质量数据集标准，为数据合规流通筑牢基础；二是构建可信技术支撑体系，以技术升级推进高质量数据集建设，强化数据安全与可信性；三是推动多方主体协同参与，共同丰富高价值应用场景，繁荣产业生态，加速技术落地转化。胡建平强调，从传统数据治理到可信数据空间构建，绝非单纯的技术架构升级，更是规则、信任与生态的协同共建，唯有如此才能释放医疗健康大数据在“健康中国”与“人工智能 +”时代的巨大潜能。

此次讲座中的专业观点与实践建议，引发同学们的热烈研讨，大家围绕“医疗健康数据”等问题与主讲人展开了深度交流。