自2024年11月首都医科大学宣武医院开启北京市首笔公立医院医疗数据交易先河，短短3个月间，多家医院纷纷跟进，投身于这场医疗数据资产化的浪潮之中。CDSreport此前在盘点医疗数据资产化案例过程中发现，许多医院想要将医疗数据资产化，但现实情况却是困难重重。究其根源，问题往往出在医疗质量这一关键环节。医疗数据资产化的征程，实则从患者踏入医院的那一刻起，便已悄然开启，医疗质量的高低，直接决定了数据资产化的成败。
医疗数据是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。根据《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》和《信息安全技术健康医疗数据安全指南》等文件，医疗大数据包括个人健康医疗数据以及由个人健康医疗数据加工处理后得到的相关数据。这些数据不仅涵盖了电子健康档案、疾病诊疗信息、病历数据、影像报告等基础数据，还包括病患消费信息、医学研究数据、医疗保险信息、医疗设备信息、医学文献等外延数据。医疗数据的重要性不言而喻。它们广泛应用于临床决策支持、疾病预警预测与早期诊断、个性化精准医疗、健康管理等领域。通过构建健康医疗数据互联互通的桥梁，医疗数据能够帮助医院提高医疗服务质量、促进医疗资源优化整合、提升运营效率和效益。然而，要将这些海量数据转化为资产，却并非易事，需要历经数据要素资源化阶段、数据资源资产化阶段、数据资产价值化阶段这三重门。医疗数据从收集转化为资产是一个复杂的过程，需要从数据生命周期的视角进行规划和实施。根据医疗数据流转路径，医疗数据资产化可以从数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用、数据价值释放保障6个维度归集为3个阶段：数据要素资源化阶段、数据资源资产化阶段、数据资产价值化阶段。这3个阶段充分展示了医疗数据“信息化”转为“数字化”最终升级为“数智化”的更新迭代[1]。在数据要素资源化阶段，数据采集、存储和处理是关键环节。医院需做好医疗数据的采集、质量把控、分类、集成、清洗、安全防护、可视化分析等工作，这些工作不仅是医疗质量的重要体现，更是数据能否转化为资产并在市场供需中实现价值的决定性因素。如果数据采集不完整、不准确，后续的数据处理和分析就如同在沙滩上建楼，毫无根基可言。只有在这一阶段打下坚实基础，医疗数据才能顺利迈向资产化的大门。数据要素资源化阶段作为医疗数据资产化的第一步，其重要性不言而喻。但医疗行业数据具有高价值与高敏感性的双重特性，从“数据资源”到“数据资产”的转变面临着诸多难题。目前，大部分医疗机构的医疗数据存在重视程度不够、质量不高、合规性难以把控、应用场景不明晰以及医疗数据入表缺乏指导等问题，严重制约着医疗行业数据的智能分析与应用。总结起来，目前医院数据资产管理主要面临四个现状：数据格式不统一，原始信息采集有误差；缺乏有效的数据治理，数据价值待提升；数据安全重视不足，风险防范待加强；数据资产计量难度大，缺乏入表指导[2]。这些问题不是个例，而是同样存在于各家医院的共性问题，不少医院开始寻求破局之道。为提升医疗数据基础质量，应用人工智能（AI）技术辅助医院数据资产管理工作正在成为趋势。在此过程中，有不少医院正在努力提升医疗数据质量和数据复用效率，成功将大量医疗数据转化为医疗大数据，用智能工具完成了数据资源化阶段的任务。（更多医疗AI应用案例点击此处查看）医疗数据资产化是医疗行业发展的必然趋势。随着AI技术的迅速发展，将涌现出更多医疗数据资产案例。在此背后，智能化工具在数据资产化、价值化过程中发挥了关键作用。但更重要的是，医院的智慧化转型有效促进了医疗服务水平提升，这才是医院高质量发展、智慧医院建设的根本目的，只有在医疗服务水平提升的基础上，医疗数据才能真正释放出巨大的价值，为医疗行业的创新发展注入源源不断的动力。[1]孟晓微,李岩,田霞,等.数据生命周期视角下健康医疗数据资产化研究[J].卫生经济研究,2025,42(02):28-31+36.[2]周悠.医疗行业数据资产管理探究[J].西部财会,2024,(11):29-32.
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