數據是AI模型訓練的核心“原料”。在4月29日第八屆數字中國建設峰會“高質量數據集和數據標注”主題活動中，由國家數據局指導的全國數據標準化技術委員會重磅宣布：將以標準化體系為引擎，通過三大分類體系打造高質量數據集，為人工智能發(fā)展筑牢數據根基。
一類為“通識數據集”，包含面向社會公眾、無需專業(yè)背景即可理解的通用知識，主要用于支撐通用模型落地應用。
一類為“行業(yè)通識數據集”，包含面向行業(yè)從業(yè)人員、需要一定專業(yè)背景才能理解的行業(yè)領域通用知識，主要用于支撐行業(yè)模型落地應用。
一類為“行業(yè)專識數據集”，包含面向特定業(yè)務場景相關人員、需要較深的專業(yè)背景才能理解的行業(yè)領域專業(yè)知識，主要用于支撐業(yè)務場景模型落地應用。
簡單舉例，互聯(lián)網百科、問答等為“通識數據集”；行業(yè)研究機構報告等為“行業(yè)通識數據集”；醫(yī)院科室特定疾病病例等為“行業(yè)專識數據集”。
01醫(yī)療質量的高低決定數據資產化的成敗
2024年11月，首都醫(yī)科大學宣武醫(yī)院完成北京市公立醫(yī)院首筆醫(yī)療數據交易，點燃行業(yè)創(chuàng)新引擎。短短三個月內，多家醫(yī)院迅速響應，爭相布局醫(yī)療數據資產化賽道。然而，我們在盤點醫(yī)療數據資產化案例中發(fā)現，許多醫(yī)院想要將醫(yī)療數據資產化，但實踐之路卻荊棘密布。究其根源，問題出現在醫(yī)療質量這一關鍵環(huán)節(jié)。醫(yī)療數據資產化從患者入院診療的第一刻就已啟動。唯有夯實醫(yī)療質量底座，才能讓醫(yī)療數據真正成為驅動行業(yè)升級的“硬核資產”。
第十四屆全國政協(xié)委員、工業(yè)和信息化部原副部長王江平在中國醫(yī)學發(fā)展大會表示，醫(yī)療領域是AI應用的“高壓地帶”，這源于其三大特殊性。一是數據敏感性。醫(yī)療數據包含生理指標、病史、診療記錄等敏感信息，直接關聯(lián)個人生命權和隱私權。二是結果不可逆性。生成式AI的“幻覺”問題在醫(yī)療場景中可能導致嚴重問題。王江平坦言：“我們必須清醒認識到，一次錯誤診斷可能直接危及生命，醫(yī)療AI應用必須追求‘零失誤’?！比秦熑沃黧w復雜性。對于AI參與醫(yī)療決策導致?lián)p害問題，需以“權責清單”等形式清晰界定責任，避免出現“技術出錯、操作失誤、患者買單”的困局。
02醫(yī)療數據邁向資產之路的三道關卡
醫(yī)療數據的重要性不言而喻，它廣泛應用于臨床決策支持、疾病預警預測與早期診斷、個性化診療、健康管理等多個領域。借助健康醫(yī)療數據互聯(lián)互通體系的搭建，醫(yī)療數據不僅能提升醫(yī)療服務品質，還能推動醫(yī)療資源的合理配置，助力醫(yī)院實現運營效率與效益的雙提升。但想要將這些龐大的數據轉化為真正的資產，絕非易事，必須跨越數據要素資源化、數據資源資產化、數據資產價值化這三大關鍵關卡。
在數據要素資源化的階段，數據的采集、存儲與處理堪稱重中之重。醫(yī)院需系統(tǒng)性開展數據全流程管理——從精準采集、嚴格質控，到科學分類、深度集成，再到清洗優(yōu)化、安全防護及可視化分析，每個環(huán)節(jié)既是醫(yī)療質量的顯性標尺，更是決定數據能否轉化為資產、在市場中實現價值的核心變量。若數據采集存在缺漏或偏差，后續(xù)分析便如同空中樓閣，難以支撐有效應用。唯有夯實這一階段的工作，醫(yī)療數據才能突破原始資源的桎梏，真正邁向資產化的大門。
醫(yī)療行業(yè)數據具有高價值與高敏感性的雙重特點，從“數據資源”到“數據資產”的轉變面臨許多難題。當前，多數醫(yī)療機構對醫(yī)療數據的管理仍存在諸多短板：數據管理意識淡薄，數據質量參差不齊，合規(guī)風險難以把控，應用場景模糊不清，再加上醫(yī)療數據入表缺乏明確指引，導致數據難以發(fā)揮其應有的價值，制約了醫(yī)療數據的智能化應用進程。不少醫(yī)院開始尋求破局之路。借助人工智能技術優(yōu)化醫(yī)院數據資產管理，已成為提升醫(yī)療數據基礎質量的新趨勢。眾多醫(yī)院積極探索，通過提升數據質量與復用效率，成功將海量醫(yī)療數據整合為具有深度價值的醫(yī)療大數據，并運用智能工具高效完成數據資源化進程。
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