医院数据资源是基于患者诊疗全过程产生、收集和存储的数字信息和记录的集合，涵盖了疾病诊疗、健康监测、医学研究和医院管理等方面的数据。以宣武医院的颈动脉支架手术数据集为例，这类数据资产不仅记录了患者的诊疗过程，还蕴含着巨大的科研价值和经济价值。

医院常见的数据资产类型包括：

诊疗数据：包括患者的症状表现、诊断结果、治疗方案等信息。这些数据是医疗服务的核心记录，能够帮助医生更好地了解患者病情，制定个性化的治疗方案，提高医疗质量。同时，诊疗数据的积累也为医学研究提供了丰富的素材，有助于发现疾病的规律和治疗方法的改进。

病案数据：是患者住院期间的全面记录，包含病情变化、治疗过程、护理情况等详细信息。病案数据对于医疗质量管理、医疗纠纷处理、医保报销等方面都具有重要的参考价值，也是医院进行科研和教学的重要资料来源。

影像数据：如 X 光、CT、MRI 等医学影像，能够直观地显示人体内部的结构和病变情况。影像数据在疾病的诊断、治疗方案的制定以及治疗效果的评估中都起着关键作用，同时也是人工智能辅助医疗诊断等新兴技术的重要数据基础。

实验室检验数据：包括各种血液、尿液、组织等检验结果，能够为疾病的诊断和治疗提供客观依据，帮助医生准确判断患者的身体状况，及时调整治疗方案。

（一）对内赋能医院运营管理

医院通过整合共享内部数据资源，可以实现多方面的管理效率提升：

优化就医流程：通过对患者挂号、就诊、检查、缴费等环节的数据进行分析，医院能够发现流程中的瓶颈和问题，从而有针对性地进行优化，减少患者等待时间，提高就医体验。

明确学科建设方向：分析各学科的患者流量、疾病种类、治疗效果等数据，有助于医院了解各学科的优势和不足，进而明确学科建设的重点和方向，合理配置资源，提升医院的整体医疗水平。

加强医疗联盟内合作：在医疗联盟中，各成员单位可以共享数据资源，实现人才、技术等多方面的协同发展。例如，通过共享患者的诊疗数据，联盟内的专家可以进行远程会诊，为患者提供更优质的医疗服务；同时，也有助于促进医疗技术的交流和推广，提升联盟整体的医疗服务能力.

（二）对外挖掘潜在经济价值

医疗行业的特殊性决定了医院数据资产具有巨大的潜在经济价值。在主管部门的批准下，医院开展数据资产外部交易具有重要意义：

增加医院经济收益：数据交易可以为医院带来额外的经济收入，这部分收入可以用于医院的设备更新、人才培养、科研投入等方面，进一步提升医院的综合实力.

推动行业发展：医院数据资产的流通和共享，能够为医疗健康行业的创新发展提供有力支持。例如，相关企业可以利用这些数据进行医疗产品的研发和创新，提高产品的质量和适用性；科研机构可以开展更深入的医学研究，推动医学科学的进步，从而促进整个医疗健康行业的发展.

尽管医院数据资产蕴藏着巨大的价值，但在实际应用过程中仍面临诸多问题和挑战：

（一）数据权属复杂难界定： 

医院数据资产往往同时具备个人数据与公共数据的双重属性，涉及患者、医院、科研机构等多个权利主体。患者作为数据的产生者，对其个人数据享有隐私权等权利；医院作为数据的收集者和管理者，对数据的使用和处置也有一定的权益；科研机构等在数据的二次开发和利用中也可能涉及到相关权益。目前，在明确数据权属方面存在诸多困难，这导致数据的市场化应用受到阻碍，数据的流通和共享难以顺利进行，限制了数据资产价值的充分发挥.

（二）定价缺乏统一标准：

 目前，医院数据资产的定价主要依靠交易双方协商确定，缺乏统一的定价标准。影响数据定价的因素复杂多样，包括数据的质量、完整性、时效性、稀缺性、应用价值等。由于缺乏统一标准，导致数据价格偏高，增加了数据需求方的成本，同时也难以满足买方对数据价格合理性的期望，影响了数据交易的活跃度和市场规模的扩大。

（三）数据格式标准不统一： 

各医疗机构的数据格式和标准不一致，这给高质量数据资源的整合带来了很大困难。不同医院的信息系统各异，数据存储和表达方式各不相同，使得数据在整合和共享过程中需要进行大量的数据清洗、转换和标准化处理工作，增加了数据管理的成本和难度。此外，部分医院难以提供高频数据集更新服务，导致数据需求方购置成本高、扩充数据集困难，无法及时获取最新的数据资源，影响了数据的应用效果和价值体现.

四、国际医疗数据资产的应用

（一）医院数据资产国际应用实例

MIMIC-III数据库在ICU患者数据管理中的应用

MIMIC-III数据库是由麻省理工学院计算生理学实验室开发的一个公开可用的大型数据库，包含了Beth Israel Deaconess Medical Center重症监护病房（ICU）超过40,000名患者的详细临床数据。这些数据不仅包括患者的人口统计信息、生命体征、实验室测试结果、手术和药物记录，还包括护理记录等。MIMIC-III数据库的数据被广泛用于ICU患者的数据管理研究，包括预测模型的开发、临床决策支持系统的改进以及患者预后分析等。例如，研究人员利用MIMIC-III数据库开发了一种机器学习模型，能够预测ICU患者的住院死亡率，准确率达到了90%以上。

NIH Chest X-ray Dataset在胸部疾病诊断中的应用

美国国立卫生研究院（NIH）发布的Chest X-ray Dataset包含了超过100,000张去标识化的胸部X光图像及其对应数据，这些数据来自30,000多名患者，包括许多患有晚期肺部疾病的患者7。该数据集通过自然语言处理技术从放射学报告中提取疾病分类，为胸部疾病的计算机辅助检测和诊断（CAD）提供了宝贵的资源。研究人员和开发者可以利用这个数据集训练机器学习模型，以提高对胸部疾病的诊断能力，特别是在结核病（TB）分类等深度学习工作中的应用。

（二） 国外AI医疗应用案例

AI辅助药物研发

AI在药物研发领域的应用正在改变传统的药物发现和开发流程。例如，美国Atomwise公司利用AI进行虚拟筛选分子化合物，加速潜在药物的识别过程。通过AI算法预测化合物的有效性和安全性，Atomwise能够快速识别出可能对疾病有效的药物候选物，从而缩短药物开发和测试流程。

AI在医疗影像分析中的应用

在医疗影像分析领域，AI技术的应用已经取得了显著进展。例如，美国公司Enlitic利用AI技术扫描医学影像，识别出多种临床发现，并将这些发现优先级排序，确保最紧急的病例能够快速得到医疗专业人员的处理。通过利用AI自动化分类影像数据，Enlitic的平台提高了健康数据的质量，确保图像被正确标记和路由。

AI在患者监护和远程医疗中的应用

AI技术在患者监护和远程医疗领域的应用，为患者提供了更加便捷和个性化的医疗服务。例如，Philips HealthSuite Digital Platform利用AI技术远程监测患者的生命体征，允许早期干预，减少医院再入院率。这种远程监测和患者辅助方法强调了便捷性、可访问性和及时干预，提高了患者结果，降低了医疗成本。

五、医院数据资产的未来展望

随着数字化时代的发展，医院数据资产的未来充满了广阔的发展前景，将在推动中国医疗体系全面数智化过程中发挥核心作用。

数据交易市场的发展：随着数据交易市场的逐渐成熟，医院数据资产将更加规范化、市场化。据前瞻产业研究院预测，预计到2028年，中国健康医疗大数据行业市场规模将近1700亿元。这将为医院带来新的收入来源，同时也将推动医疗数据的广泛应用。

数据产品的多样化：未来，医院数据资产将形成更加丰富的数据产品，如精准医疗方案、个性化健康管理计划等。这些产品将满足市场的多元化需求，提升医疗服务的附加值。

数智化医疗体系的构建：医院数据资产将在构建全面数智化医疗体系中发挥核心作用。通过整合医院内部和外部的数据资源，构建以数据为核心的医疗服务平台，实现医疗服务的智能化、个性化。

跨领域合作的加强：医院数据资产的未来发展将促进医疗行业与其他行业的深度融合。例如，与制药企业合作开发新药，与保险公司合作开发健康保险产品等，这些合作将为医疗行业带来新的发展机遇。

注：本文来源网络，仅做学习交流使用，版权归原作者所有，如有侵权，请联系小编删除