健康医疗数据是重要的战略资源，也是实现数字技术赋能行业发展的基础。随着人口老龄化进程加快和疾病谱的改变，国民健康需求日益增长，以大数据和人工智能为代表的新一代信息技术有望大幅提升疾病预防、临床诊疗、慢性病管理的效率。当前，充分发挥我国海量健康医疗数据资源的优势，为多场景、全链条的健康需求提供解决方案，成为新的发展点。

  政策引领

  发展向好

  健康中国战略强调要为人民群众提供全方位全周期健康服务。2023年年初，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》强调按照夯实基础、赋能全局、强化能力、优化环境的战略路径，全面提升数字中国建设。

  两大战略的提出和实施，为健康医疗大数据的挖掘和应用带来了新的机遇。近年来，国家陆续出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》等一系列政策法规，从顶层设计到具体实施进行了全面布局、规范、引导，推动健康医疗大数据技术向好发展，同时为健康医疗大数据的应用营造了良好的政策环境。

  技术突破为数据应用

  提供原动力

  信息技术目前已成为全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，也是全球技术创新的竞争高地。前沿技术的突破为健康医疗大数据应用的跨越式发展提供了原动力。

  我国已将健康医疗大数据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、公共卫生应急和公众健康素养提升等多个领域。例如，基于医学影像数据的肺部小结节筛查，可以有效辅助医务人员完成对肺癌的预测和早期诊断，进而优化患者早期治疗，有效提升治愈率和生存率。在健康管理和公众健康素养提升方面，大数据分析和人工智能技术相结合，可精准定位目标群体及需求，有针对性地提供健康服务，大大提升了服务效率和质量。在药物研发方面，利用人工智能进行大规模数据分析，可以更快研发新的药物，并预测药物的疗效和副作用，为医生和患者提供更好的药物治疗方案。

  此外，基于大数据的高效分析、人工智能辅助决策和区块链安全保障，也为健康医疗数字化、管理智能化和数据隐私保护等方面提供了强有力的支持。不断升级的ChatGPT等大语言模型，也为健康医疗领域人机智能对话、寻医问药等带来了更多可能。例如，中国医学科学院医学信息研究所与清华大学OpenDE团队联合自主研发的医学知识大语言模型AiMed，具有强大的语义理解和信息检索能力，可以为医学科研人员提供知识问答、文献检索和论文阅读等智能服务。

  作为新兴市场，我国基于健康医疗大数据开展的人工智能医疗实践保持着高速发展态势。健康医疗大数据为科研人员探索研究、医院临床诊疗、政府政策制定以及跨机构健康档案共享均提供了重要的数据支持。利用健康医疗大数据开展科学研究，不仅有助于深入了解疾病的发病机制、发生发展规律、预防治疗等多方面医学知识，还能够为制定科学健康管理方案和政策法规提供依据。通过分析健康医疗大数据，科研人员能够更好地了解人群的健康状况、疾病的流行趋势和风险因素，从而辅助相关机构制定更为精准的预防措施和健康促进政策。

  健康医疗大数据的采集、分析和应用已成为提升医疗服务质量、降低医疗成本、改善病患生活质量的重要手段。在不断增长的市场需求下，健康医疗大数据应用产业将继续蓬勃发展，创造更多的商机和就业机会。

  以源头治理

  应对风险挑战

  但现阶段，我国在健康医疗大数据的挖掘和应用过程中，也面临着不同的问题与挑战。

  首先，对海量的数据资源缺乏有效的规范治理。部分健康医疗数据采集存储标准不一，质量参差不齐，导致技术层面的数据共享困难。加之数据确权、数据安全等问题仍待解决，很大程度上限制了大数据整合与利用。

  其次，核心技术创新动力不足。人工智能、区块链等先进技术在健康医疗领域取得了一些进展，但仍需要加强技术创新和应用能力。如何将医学健康先验知识融入大语言模型，如何提升AI模型生成结果可解释性、确保数据安全合规等问题，仍有待进一步研究和解决。

  再次，人才队伍结构有待优化。健康医疗大数据的应用与发展，建立在专业人才对健康医疗业务的深刻理解和把握的基础上。所以，组建一支跨专业、复合型科技人才队伍，加强新技术与临床专家、实践经验和行业知识的结合，提升人工智能技术在医学健康智能决策及推理应用中的科学性、专业性、可解释性，推动健康医疗大数据应用深度发展，为人民健康和健康中国战略实施提供更好的支持和服务，是目前健康医疗大数据发展与应用的又一挑战。

  面对上述挑战与问题，需要从源头全面加强数据治理，全面优化健康医疗数据质量，提升共享程度。具体来说，就是要不断加强健康医疗大数据的标准化和规范化，完善数据采集、清洗和融合全流程，提高数据质量和可用性、易用性。建立健全健康医疗大数据共享机制，促进医疗机构间的数据整合和实时共享，实现跨机构、跨业务领域的数据应用。加强健康医疗大数据的安全管理，规范数据隐私保护制度和安全审计机制，保护个人隐私和数据安全。在此基础之上，通过加大对核心技术创新的投入，推动健康医疗领域与前沿技术的深度融合。

  总之，健康医疗大数据的应用意义重大、影响深远，机遇与挑战并存。未来，随着数据治理工作的加强、关键技术的突破、人才团队的建设以及数据创新应用的持续深化，健康医疗大数据要素价值将得到充分挖掘和释放，从而更好地服务公众健康、医学研究和政府决策。

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