医疗数据可信空间怎么落地？专家：先从简易场景切入

医疗健康数据要素的合规流通，眼下正借“可信空间”这条路一步步铺开。

10月31日，2026年全球数商大会期间办了一场“医疗数据要素价值释放与产业生态空间”分论坛。会上，数据、临床等领域的多位专家提到，“原始数据不出院”“数据流转可溯源”这类共识在业内已经形成；接下来该抓紧推的，是利益分配机制和数据流通规则怎么建。

所谓医疗健康数据的“可信空间”，就是让数据在用得安全的同时也能把价值放出来，具体手段有隐私计算、区块链存证、可信数据运营等。那数据要高效又合规地流动，这件事怎么做到？

复旦大学附属中山医院信息与智能发展部大数据人工智能中心副主任陈志炜拿患者院内的诊疗流程举例。他说，该院正按感知、决策、行动、反思4个步骤建设“可信”的AI原生医院。感知环节把HIS/EMR、物联网设备当作数据采集的来源；决策和行动环节用AI大模型生成新的诊疗路径，并辅助医生书写病史和医嘱；反思环节则把诊疗质量回溯评估纳进来。

这些环节要落到“可信空间”里，得守哪些原则？陈志炜对第一财经说，核心原则有四条：全链路可追溯、关键决策人在回路、行动可审计可回滚、偏差持续监测。落到感知端，设备校准、数据可溯源、隐私合规都要保证；决策端要求可解释，AI和医生的权限边界也得划清；行动层做到行动留痕、可拦截、可回滚；反思端把不良事件和模型偏差纳入持续验证与再训练，形成一个可信的闭环。

上海交通大学医学院附属仁济医院信息中心副主任邵维君说，现在一家综合性三甲医院的各类系统加起来超过上百个，院内医疗健康数据体量大但很分散，真正能给到药企、AI模型训练和开发的其实非常有限。所以医疗机构该先把院内数据治理做好，包括归集、统一标准这些，然后再跟行业做数据开发与协同，这样数据流通和泛化模型才会更安全、更可控。

上海交通大学医学院附属瑞金医院信息中心副主任邵炜的看法是，“可信空间”下的高质量数据治理，需要临床和专科人员形成共识；卒中、肿瘤这类高发、高价值的专科方向，可以先当切入点。临床和企业可以针对眼下缺失的真实世界数据维度有意识地去积累储备，为后面的研究和流通打底。

患者和医院端的实际需求摆在那儿，企业在“可信空间”里该扮演什么角色？上海领再科技有限公司CEO倪琳做了多年创新药研发。她说，药企尤其是创新药领域对高质量数据的需求非常强烈，可高质量数据定价多少、怎么合规拿到、用途边界在哪，这些核心问题还是得提前解决。

倪琳的建议是，医药研发的场景需求高度定制化，很难做出普适性的标准化数据产品。药企不妨先从患者招募、保险核保这类相对标准化的场景入手，用小额交易把模式跑通，慢慢建立行业信心。规则层面，行政部门也可以走“负面清单+容错空间”的路子，把禁止事项讲明白，可探索的范围放开，给市场留试错余地；行业最怕的是政策不稳定，规则可以逐步迭代，但连续性得保住。

说到“可信空间”怎么建、从哪儿突破，商汤医疗CIO王睿也提到，院内医疗健康大数据全链路的可信“串联”，是数据落地和应用的关键所在。

王睿提到，用数企业得先把四件事交代清楚——数据从哪来、用在什么范围、训练作何用途、中间产物怎么管，以及结果出域的规则，这是医院肯开放数据的大前提；「可信空间」要做的，正是把这些边界固化成一套标准化管控规则，使数据只在授权范围内可控流转；与此同时，企业自有数据和模型资产的安全也得由平台兜住，不能因为进了统一空间就面临流失风险。

王睿还建议，放长远看，企业要先把数据确权做扎实，统一数据标准，让训练全过程可追溯、模型效果由医院和企业共同验证，最后把优化后的应用落回临床场景，把真正的价值闭环跑通。

艾瑞咨询此前测算，2026年全国医疗健康数据市场规模预计到1303亿元，2020年至2026年复合增速约39.3%。这一测算覆盖数据采集、存储、治理、安全、分析应用等领域。