当一家三甲医院的信息系统中沉淀着数以亿计的诊疗记录，当一项大规模队列研究需要跨越数十家机构汇聚患者数据，当一款人工智能辅助诊断产品的训练依赖海量高质量标注影像——医疗数据的价值早已超越了院内存储与归档的范畴。
长期以来，医疗数据以"沉睡资产"的形态散落在各级医疗机构的信息系统中。一方面，临床诊疗、公共卫生、运营管理等领域积累了规模庞大且持续增长的数据资源；另一方面，数据权属不清、标准不一、流通受阻等结构性障碍，使得这些数据的潜在价值远未被充分释放。与此同时，患者隐私保护、数据安全合规、伦理审查等刚性约束，又决定了医疗数据的开发利用不可能照搬一般行业数据的路径。近年来，从国家层面的数据要素顶层设计，到卫生健康领域的数据安全与产权登记专项制度，再到各地数据交易所的医疗数据产品挂牌实践，一条从制度框架到落地实操的路径正在加速成型。医疗数据资产化已不再是理论探讨，而是进入标准化推进、规模化运营的新阶段。然而，对于广大医疗机构和数据从业者而言，"分类如何落地""确权如何操作""流通如何合规""入表如何执行"等具体问题，仍然缺乏系统性的实操指引。唐朝128生物技术（成都盛世唐朝生物科技有限公司）基于实践，从医疗数据的分类分级体系出发，沿确权登记、流通交易、资产入表的全链条逐层展开，力求为医疗数据资产化提供一份兼具制度依据与操作细节的完整解析。
医疗行业正经历一场深刻的数据觉醒。电子病历、医学影像、基因组数据、检验检查结果——这些长期沉淀于医院信息系统中的海量记录，正从静态的存储档案转变为可量化、可交易、可增值的新型生产要素。2024年初，国家数据局等17部门联合印发《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》，明确布局"数据要素×医疗健康"行动，支持公立医疗机构在合法合规前提下向经营主体共享数据。2026年2月，国家卫生健康委等五部门联合印发《医疗卫生机构数据安全和个人信息保护管理办法（试行）》（国卫规划发〔2026〕6号），构建起"分类分级+全生命周期管控+产权登记+安全流通"的制度框架。同年7月1日，国家数据局印发《数据产权登记工作指引（试行）》，在全国层面确立了数据持有权、使用权、经营权分置的产权运行机制。制度层面的密集部署传递出一个清晰信号：医疗数据资产化已突破"能不能做"的探索阶段，进入标准化推广、规模化运营的全新阶段。2026年7月，全国数据要素综合试验区医疗数据流通利用专题现场会在京召开，会议明确医疗数据流通已形成从供给、流通到价值落地的全链条闭环。然而，医疗数据不同于一般行业数据。它涉及公民最敏感的个人隐私，承载公共卫生安全，同时具有极高的科研价值与商业潜力。如何在保护与安全的前提下释放其价值，是贯穿分类、确权、流通全链条的核心命题。依据《医疗卫生机构数据安全和个人信息保护管理办法（试行）》，医疗卫生机构数据实行三级分类分级保护制度：核心数据——涉及国家安全、国民经济命脉、重大公共利益，或泄露后对个人权益造成严重损害、对公共卫生安全引发重大风险、对机构运营造成系统性崩溃的数据。处理核心数据若不涉及关键信息基础设施，须落实四级网络安全等级保护要求；涉及关键信息基础设施的，叠加落实关基安全保护要求。核心数据优先使用商用密码进行安全防护，安全日志留存不少于三年，关键岗位人员须进行国家安全背景审查。重要数据——特定领域、群体、区域或达到一定精度规模，泄露后可能危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。须落实三级及以上网络安全等级保护要求，明确数据安全负责人与管理机构，每年度开展风险评估并报送省级及以上卫生健康行政部门。一般数据——核心数据、重要数据之外的其他数据，按常规安全标准管理。当不同类别、级别数据同时处理且难以分别采取保护措施时，按最高级别要求实施保护。数据内容、规模、时效性、应用场景或加工处理方式发生较大变化时，应及时变更数据级别。经脱敏、标签、统计、汇聚融合等加工产生的衍生数据，应在原始数据定级基础上重新评估确定级别。在分级基础上，医疗机构数据按照业务属性划分为七个一级类别：
- 个人信息：涵盖个人基本信息、身份信息、通讯信息、财产信息、生物识别信息、就医信息、健康生理信息等。
- 机构运营数据：包括机构基础数据、医疗资源数据等支撑日常运行管理的数据。
- 医疗应用数据：包括基础就诊信息、病历信息、检查检验报告、用药信息、病程记录、手术记录等诊疗活动产生的数据。
- 公共卫生数据：包括环境卫生、传染病疫情、疾病监测预防、出生死亡等数据。
- 医学教育研究数据：包括医学教育宣传、医疗科研等数据。
在技术实施层面，国家标准《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》（GB/T 39725-2020）根据数据敏感程度和侵害影响程度，将健康医疗数据进一步细分为五个安全级别，从可完全公开数据到仅在极小范围且严格限制条件下供访问的高敏感数据，与法定三级管理体系互为补充。分类分级并非一次性工作，而是遵循"全面梳理、科学判定、动态调整"的实施路径。具体流程包括：编制数据资产清单，由业务部门进行初步分类分级判定，多部门联合复核后经分管领导审批发布。当数据内容发生实质性变更、业务场景调整、法律法规更新或发生数据安全事件时，须启动动态调整流程，经评审审批后更新分类分级目录并同步调整安全防护措施。医疗数据涉及患者、医疗机构、技术加工方等多方主体，权属关系极为复杂。患者是数据的生产者，医疗机构是数据的采集和管理者，而经过深度加工的数据产品又凝聚了技术方的智力投入。传统法律框架下，数据权属长期悬而未决，成为制约流通的根本瓶颈。"数据二十条"创造性地提出了数据产权结构性分置方案，将传统所有权概念拆解为三项可独立行使的权利：
- 数据资源持有权：对合法采集、存储的原始数据资源享有的占有与管理权利。
- 数据加工使用权：对数据进行清洗、标注、结构化处理及分析应用的权利。
- 数据产品经营权：对经加工形成的数据产品进行市场化运营、交易获利的权利。
这一制度设计绕开了"数据归谁所有"的理论争议，转而从功能维度赋予不同主体可操作的权利边界，为医疗数据资产化提供了产权基础。数据产权登记是将抽象权利转化为可验证、可交易凭证的关键环节。依据《数据产权登记工作指引（试行）》及各地实施细则，完整的登记流程包含以下步骤：
- 提交申请。 登记主体须为合法的数据持有主体，包括企事业单位和社会组织，个人不能直接作为登记主体。申请材料涵盖六项必备文件：数据产权登记申请表、主体身份证明文件、数据来源合法性证明、数据脱敏与去标识化证明、数据描述文件以及权属声明。
- 材料受理。 登记机构在3个工作日内完成形式审查，核对材料完整性与规范性。材料齐全的出具受理通知书，缺失或不规范的限期补正。此阶段仅审查材料形式，不涉及数据实质内容。
- 合规审查。 这是整个流程的核心关卡，登记机构联合合规机构与技术机构进行多维度审查，重点核验数据来源合法性、脱敏处理合规性以及权属清晰性。医疗数据还需额外提供行业合规证明。审查时限一般为10至15个工作日，复杂数据可延长至20个工作日。
- 公示公告。 审查通过后，在国家数据产权登记平台进行公示，公示期为5个工作日。公示内容包含登记主体名称、数据名称、类型、范围及权属情况，但不公示具体数据内容以保护商业秘密与隐私。
- 异议处理。 公示期间任何主体均可提出异议。异议成立的终止登记流程，异议不成立的继续推进。存在权属纠纷的可由登记机构组织调解，调解不成的通过诉讼或仲裁解决后重新申请。
- 存证确权。 公示无异议或异议处理完毕后，登记机构将相关信息上传至区块链存证平台，进行时间戳固化与加密存储，确保不可篡改、可追溯。
- 核发凭证。 存证完成后，登记机构在3个工作日内核发《数据产权登记凭证》，全国统一格式、全国互认，具备法律效力。凭证载明登记编号、主体、数据名称、权利类型、有效期等信息，有效期一般为5年，到期可申请续期。
广东省于2026年发布了全国首项健康医疗数据产权登记地方标准《健康医疗数据产权合规登记规则指南》（DB44/T 2891—2026），于当年10月25日正式实施，规范数据采集、加工、使用、流通全链条的产权登记行为。北京市则于2026年1月发布《健康医疗数据匿名化技术规范（试行）》，明确数据"无法识别特定自然人且不能复原"方为法律意义上的匿名化，经匿名化处理的数据可用于科研而无需单独取得个人同意。医疗数据流通始终遵循一条核心底线："原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量"。这一原则要求原始数据不离开医疗机构的安全边界，通过隐私计算、联邦学习、安全多方计算、差分隐私等技术手段，让数据使用方仅能获取计算结果而非原始数据本身。场内交易模式。 医疗机构将经脱敏、标准化处理后的数据产品上架数据交易所，通过公开挂牌、撮合交易完成流通。交易标的呈现清晰的三层结构：基础层为高质量专病数据集，如神经系统疾病数据集和肿瘤队列数据，是科研与人工智能训练的基石；中间层为经过深度加工的标准化数据产品，如标注清晰的特定病种影像数据，可直接用于模型开发；最高层为面向具体业务场景的解决方案型数据服务，直接嵌入商业保险核保理赔、药物定价等业务流程。可信数据空间模式。 由政府或授权机构搭建物理隔离的安全环境，供需双方无需直接交换原始数据。数据在安全屋内完成计算，使用方仅带走分析结果。这种模式在保障数据安全的同时，有效降低了医疗机构对数据外泄的顾虑。公共数据授权运营模式。 医疗机构或区域卫生平台将数据授权给专业运营主体，由运营主体负责数据的标准化加工、产品设计与市场推广，收益按约定比例分配。该模式下，运营主体既承担"数据海关"的监管职能，又扮演产品孵化器的角色。2025年1月，六部门联合印发《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》，要求针对个人数据流通依法依规取得个人同意或经过匿名化处理，不得通过强迫、欺诈、误导等方式取得同意。处理重要数据的机构须每年开展一次安全评估，报告保存至少三年。2026年6月实施的国家标准《信息安全技术 网络安全等级保护 数据安全基本要求》（GA/T 2380-2026），将数据安全从等保2.0的单一控制点扩展为完整保护体系，为医疗数据流通提供了更坚实的技术标准支撑。医疗数据资产化的起点是对院内数据资源进行全面盘点。优先盘活临床诊疗数据（电子病历、医学影像、检验检查结果）、公共卫生数据（传染病监测、慢病管理）及运营管理数据（门诊住院人次、设备使用率、药品进销存），按临床类、公卫类、管理类、科研类构建数据资产目录。数据治理的核心工作包括：通过接口对接院内信息系统实现数据采集，开展清洗、去重、标准化标注（如统一采用疾病分类编码标准与医疗数据交换标准），确保数据完整性与准确性。治理后的数据合格率须达到95%以上方可进入后续环节。数据治理完成后，须进行全流程合规审查。敏感数据（患者隐私、基因数据等）须经深度去标识化或泛匿名化处理，采用高强度加密存储与安全传输协议。跨机构共享严格执行"原始数据不出域"原则，通过隐私计算技术实现"数据可用不可见"。同时须联合法律专业机构出具数据合规法律意见书，完成数据分级分类与质量评级，并经伦理委员会审查确认数据扩散范围管控规则。依据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，医疗数据资产以成本法计量入表。具体操作为：单独归集数据采集、清洗、存储、治理、脱敏全流程的人力与软硬件成本，合规计入"无形资产"或"存货"科目。评估优先采用成本法，辅以收益法验证，严禁以评估值直接入账或调账，禁止将前期已费用化的数据资源重新资本化。入表前须完成第三方评估与审计，确保资产价值可计量、可验证。完成确权登记后，数据产品可在数据交易所挂牌交易。交易全程留痕、责任可溯，通过场内闭环完成交割。交易收益可回流用于信息化基础设施升级和临床科研创新，形成数据开发利用、成果收益反哺、业务提质增效的良性循环。某东部沿海城市三甲医院完成了省内首例公立医院医疗数据资产确权确价入账，入表价值1158万元，其医疗影像数据集依托合规平台完成场内交割，打通了从数据治理、权属登记、价值入表到流通交易的完整路径。中部地区某市属人民医院完成了所在自治区首例事业单位数据资产和首例医疗数据资产入表，其"医共体全生命周期诊疗数据应用"项目经全流程规范操作，完成价值1077.2万元的数据资产入表、入账、入卡闭环办理。长三角地区某医院聚焦结直肠癌、肺癌两大专病，运用自然语言处理技术将非结构化病历转化为标准化数据，完成数据知识产权登记与公共数据资源登记后，在省级数据交易所完成场内闭环交易，交易总金额达100万元，收益全部回流用于智慧医院建设与科研创新。首都某眼科专科医疗机构完成了全国首个眼科全维度随访高质量数据集交易，产品涵盖全维度全眼随访数据集和纵向全周期治疗随访数据集，直接支持药物研发、真实世界研究及人工智能模型开发。医疗数据资产的价值最终通过具体应用场景实现释放。当前已落地的主要应用方向包括：
- 新药研发与真实世界研究。 脱敏临床数据可用于药物靶点发现、疗效验证、不良反应监测及受试者精准招募，显著缩短研发周期、降低研发成本。
- 人工智能模型训练。 高质量结构化数据集用于辅助影像诊断、疾病预测模型训练，推动医疗人工智能从实验室走向临床落地。
- 商业保险精算与产品设计。 医疗费用、健康体检、影像检查等数据为保险产品的精准定价与风险控制提供数据支撑。
- 基层医疗赋能。 通过区域健康数据平台实现基层与上级医院的数据互通，辅助基层医生提升诊疗水平，推动优质医疗资源下沉。
- 公共卫生监测与预警。 利用大规模健康数据构建疾病预警模型，提升传染病监测与慢性病防控的精准度。
医疗数据资产化不是信息部门的独角戏，而是一项需要多部门协同的系统工程。医疗机构应成立由院级领导牵头，信息、财务、法务、临床、科研等多部门共同参与的专项工作组，明确各方职责边界。在风险防控层面，须重点关注以下环节：建立数据安全事件应急预案并定期演练；对委托处理、共同处理、对外提供等场景均进行影响评估并签订协议；定期开展个人信息保护合规审计；核心数据安全事件日志留存不少于三年，重要数据处理日志不少于一年。此外，2026年2月四部门联合印发的《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化配置的意见》，明确支持第三方专业服务机构开展合规审计、质量评价、数据安全、数据保险、数据托管、资产评估等专业服务，建立跨部门协同监管机制，严厉打击虚构交易、市场操纵、数据黑产等违法违规行为，为医疗数据流通市场构建了多层次的监管保障。医疗数据资产化是一项兼具制度创新与技术挑战的系统工程。从分类分级的精细化治理，到三权分置的产权确认，再到安全可控的流通交易，每一个环节都需要制度规范、技术能力与组织协同的深度配合。当前，政策框架已基本搭建完成，试点案例持续涌现，全链条闭环正在从个案走向常态。对于医疗机构而言，尽早建立数据治理能力、完善合规体系、培养复合型人才，是在数据要素时代占据主动的关键所在。医疗数据的价值不在于占有，而在于安全、合规、高效地流通与使用——让沉睡的数据真正服务于科研创新、临床进步与公众健康。
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