數(shù)據(jù)是AI模型訓(xùn)練的核心“原料”。在4月29日第八屆數(shù)字中國建設(shè)峰會“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)標(biāo)注”主題活動中，由國家數(shù)據(jù)局指導(dǎo)的全國數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會重磅宣布：將以標(biāo)準(zhǔn)化體系為引擎，通過三大分類體系打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為人工智能發(fā)展筑牢數(shù)據(jù)根基。
一類為“通識數(shù)據(jù)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(yīng)用。
一類為“行業(yè)通識數(shù)據(jù)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(lǐng)域通用知識，主要用于支撐行業(yè)模型落地應(yīng)用。
一類為“行業(yè)專識數(shù)據(jù)集”，包含面向特定業(yè)務(wù)場景相關(guān)人員、需要較深的專業(yè)背景才能理解的行業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，主要用于支撐業(yè)務(wù)場景模型落地應(yīng)用。
簡單舉例，互聯(lián)網(wǎng)百科、問答等為“通識數(shù)據(jù)集”；行業(yè)研究機(jī)構(gòu)報告等為“行業(yè)通識數(shù)據(jù)集”；醫(yī)院科室特定疾病病例等為“行業(yè)專識數(shù)據(jù)集”。
01醫(yī)療質(zhì)量的高低決定數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的成敗
2024年11月，首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院完成北京市公立醫(yī)院首筆醫(yī)療數(shù)據(jù)交易，點(diǎn)燃行業(yè)創(chuàng)新引擎。短短三個月內(nèi)，多家醫(yī)院迅速響應(yīng)，爭相布局醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化賽道。然而，我們在盤點(diǎn)醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化案例中發(fā)現(xiàn)，許多醫(yī)院想要將醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，但實(shí)踐之路卻荊棘密布。究其根源，問題出現(xiàn)在醫(yī)療質(zhì)量這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化從患者入院診療的第一刻就已啟動。唯有夯實(shí)醫(yī)療質(zhì)量底座，才能讓醫(yī)療數(shù)據(jù)真正成為驅(qū)動行業(yè)升級的“硬核資產(chǎn)”。
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(xué)發(fā)展大會表示，醫(yī)療領(lǐng)域是AI應(yīng)用的“高壓地帶”，這源于其三大特殊性。一是數(shù)據(jù)敏感性。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含生理指標(biāo)、病史、診療記錄等敏感信息，直接關(guān)聯(lián)個人生命權(quán)和隱私權(quán)。二是結(jié)果不可逆性。生成式AI的“幻覺”問題在醫(yī)療場景中可能導(dǎo)致嚴(yán)重問題。王江平坦言：“我們必須清醒認(rèn)識到，一次錯誤診斷可能直接危及生命，醫(yī)療AI應(yīng)用必須追求‘零失誤’?！比秦?zé)任主體復(fù)雜性。對于AI參與醫(yī)療決策導(dǎo)致?lián)p害問題，需以“權(quán)責(zé)清單”等形式清晰界定責(zé)任，避免出現(xiàn)“技術(shù)出錯、操作失誤、患者買單”的困局。
02醫(yī)療數(shù)據(jù)邁向資產(chǎn)之路的三道關(guān)卡
醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，它廣泛應(yīng)用于臨床決策支持、疾病預(yù)警預(yù)測與早期診斷、個性化診療、健康管理等多個領(lǐng)域。借助健康醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通體系的搭建，醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅能提升醫(yī)療服務(wù)品質(zhì)，還能推動醫(yī)療資源的合理配置，助力醫(yī)院實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率與效益的雙提升。但想要將這些龐大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為真正的資產(chǎn)，絕非易事，必須跨越數(shù)據(jù)要素資源化、數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值化這三大關(guān)鍵關(guān)卡。
在數(shù)據(jù)要素資源化的階段，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)全流程管理——從精準(zhǔn)采集、嚴(yán)格質(zhì)控，到科學(xué)分類、深度集成，再到清洗優(yōu)化、安全防護(hù)及可視化分析，每個環(huán)節(jié)既是醫(yī)療質(zhì)量的顯性標(biāo)尺，更是決定數(shù)據(jù)能否轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)、在市場中實(shí)現(xiàn)價值的核心變量。若數(shù)據(jù)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(yīng)用。唯有夯實(shí)這一階段的工作，醫(yī)療數(shù)據(jù)才能突破原始資源的桎梏，真正邁向資產(chǎn)化的大門。
醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)具有高價值與高敏感性的雙重特點(diǎn)，從“數(shù)據(jù)資源”到“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的轉(zhuǎn)變面臨許多難題。當(dāng)前，多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)對醫(yī)療數(shù)據(jù)的管理仍存在諸多短板：數(shù)據(jù)管理意識淡薄，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，合規(guī)風(fēng)險難以把控，應(yīng)用場景模糊不清，再加上醫(yī)療數(shù)據(jù)入表缺乏明確指引，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以發(fā)揮其應(yīng)有的價值，制約了醫(yī)療數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用進(jìn)程。不少醫(yī)院開始尋求破局之路。借助人工智能技術(shù)優(yōu)化醫(yī)院數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，已成為提升醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)質(zhì)量的新趨勢。眾多醫(yī)院積極探索，通過提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與復(fù)用效率，成功將海量醫(yī)療數(shù)據(jù)整合為具有深度價值的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，并運(yùn)用智能工具高效完成數(shù)據(jù)資源化進(jìn)程。
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