imit白皮书 健康医疗数据要素价值开发行业观察.pdf

激发数据要素价值已经成为数字时代发展新态势。本期白皮书聚焦健康医疗数据要素价值化发展情况，从数据要素价值内涵和不同阶段，以及健康医疗数据要素价值开发关键内容、健康医疗数据要素价值开发探索实践案例等方面与行业共享医疗健康领域数据要素价值开发最新动态。本期导读imit 战略咨询与研究中心imit 战略咨询与研究中心imit 西南分院数据要素研究和咨询中心imit 西南分院数据要素研究和咨询中心周佳卉 李莹莹 张建楠 肖以君 朱烨琳廖 瀛 高建宇 谭小清健康医疗数据要素价值开发行业观察Observation on Value Development of Healthcare Data Factors第28期健康医疗数据要素价值开发行业观察2内容摘要(一)数字时代医疗健康发展新态势介绍我国数字时代医疗健康发展的战略背景，从数字化发展重要地位的确立，到数据作为生产要素的提出，以及医疗健康领域数据要素发展的要求，梳理了我国相关的战略规划与政策要求。(二)健康医疗数据要素如何充分释放价值简要阐述了数据要素价值化内涵，对推进健康医疗数据资产化的关键内容进行梳理，包括数据分类分级、数据产权制度、数据资产“入表”、数据资产评估、数据交易等。(三)我国健康医疗数据要素价值开发探索实践概述了我国健康医疗数据要素价值探索实践情况，主要聚焦场景驱动的数据要素价值探索现状，列举了健康医疗数据产权界定、数据价值评估、数据交易等实践案例。(四)国外健康医疗数据要素价值开发探索实践列举了公共数据流通、基于公共数据推动真实世界研究的方法、医疗健康领域数据流通平台建设等方面的国外实践案例。(五)健康医疗数据要素价值开发展望强调数据要素价值开发在医疗健康发展中的重要意义和地位，对我国健康医疗数据要素价值开发作出思考和展望。白皮书3第 28 期研究简介(一)研究背景数字化发展是数据中国建设的主旋律。2019 年，我国首次将数据列为生产要素。2020 年 4 月，中共中央国务院发布了关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，明确了完善要素市场化配置的具体举措。健康医疗数据挖掘应用是推进健康中国建设的重点工作，推动健康医疗数据要素价值开发十分必要。(二)研究目标本期白皮书旨在梳理健康医疗数据要素价值开发的相关背景、发展历程、主要步骤、关键内容，帮助读者建立对健康医疗数据要素价值开发的整体认识；通过介绍和列举国内外健康医疗数据要素价值开发探索实践案例，让读者了解健康医疗数据要素价值开发情况。希望通过本期白皮书，能够为我国健康医疗数据要素价值开发探索提供参考。(三)研究方法本文对国内外相关文献和资料检索和研究归纳，同时对具有健康医疗数据要素价值开发经验的意见领袖进行深度访谈，梳理总结健康医疗数据要素价值开发政策发布情况、数据要素价值开发主要内容以及国内外探索实践情况等信息，并对健康医疗数据要素价值开发做出思考和展望。(四)浙江数字医疗卫生技术研究院浙江数字医疗卫生技术研究院（简称“数研院”，imit）是中国首家致力于数字与信息化技术在医疗卫生健康服务领域研发与应用的专业性非营利研究机构（NPO/NGO），院长为郑杰先生。数研院聚集众多业内的资深院士和专家学者、全球著名的医疗保健设备厂商、国内外领先的行业软件企业来共同从事该领域的研究开发、顾问咨询、认证评估、国际合作、成果转化等工作，并引领政、产、学、研、用、资六位一体的公益事业公共服务支撑平台，进而营造出可生存可持续发展的数字医疗卫生产业链生态环境。(五)版权说明本白皮书版权属于浙江数字医疗卫生技术研究院，并受法律保护。转载、摘编或其它使用本白皮书文字或观点内容，请注明“来源:浙江数字医疗卫生技术研究院”，若违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。健康医疗数据要素价值开发行业观察4(一)全面迎接数字时代，加快数字化发展 1.数字化发展是中国式现代化建设的重要驱动力当今时代，加快数字化发展是抢占未来发展制高点的必由之路。2015 年，国务院发布的促进大数据发展行动纲要中提出，数据已成为国家基础性战略资源1。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央着眼信息时代发展大势和国内国际发展大局，高度重视、系统谋划、统筹推进数字中国建设。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要设立专篇对“加快数字化发展、建设数字中国”进行部署，强调要迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革2。为推动我国大数据产业高质量发展，促进数字经济健康发展，建立健全规范有序的数字化发展治理体系，有关部门先后发布了“十四五”大数据产业发展规划 “十四五”国家信息化规划“十四五”数字经济发展规划等政策文件，全面推动“十四五”时期数字化发展。2021 年以来，政府工作报告中关于“数字”、“数据”的提及次数居高不下，今年的政府工作报告和计划报告也对数字化发展作出重点部署。2024 年 3 月 5 日，李强总理在政府工作报告中指出，2024 年要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。充分发挥创新主导作用，以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率，不断塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。并强调要深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。深入开展中小企业数字化赋能专项行动。支持平台企业在促进创新、增加就业、国际竞争中大显身手。健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。我们要以广泛深刻的数字变革，赋能经济发展、丰富人民生活、提升社会治理现代化水平3。国家发改委在关于 2023 年国民经济和社会发展计划执行情况与 2024 年国民经济和社会发展计划草案的报告中指出，2024 年国民经济和社会发展计划的主要任务包括促进数字技术与实体经济深度融合。有序开发利用数据要素，加快完善数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度规则，制定支持数字经济高质量发展政策措施。适度超前布局建设数字基础设施。统筹提升“东数西算”整体效能，优化数据中心建设布局和供给结构，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态，提升多元算力综合供给，提高西部地区算力利用水平。实施“数据要素”行动计划。协同推进数字产业化和产业数字化，组织实施数字化转型工程，持续实施制造业数字化转型行动方案，打造具有国际竞争力的数字产业集群4。2.数据成为新时代重要的生产要素数据作为新型生产要素，对土地、劳动一、数字时代医疗健康发展新态势白皮书5第 28 期力、资本、技术等生产要素具有放大、叠加、倍增作用，正在推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革（见图 1）。数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三方面的内容6。2020 年 5 月，中共中央国务院发布的关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见再次提出“加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值”7。2021年12月，国务院办公厅印发要素市场化配置综合改革试点总体方案提出要探索建立数据要素流通规则，包括完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则、拓展规范化数据开发利用场景、加强数据安全保护四项内容8。2022 年 12 月，中共中央国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称“数据二十条”），从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四方面系统性构建数据基础制度体系的“四梁八柱”（见图 2）。图 1 关键生产要素演变2019年，党的十九届四中全会通过的 中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定提出，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据列为生产要素5。2020 年4 月，中共中央国务院发布了关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，明确了完善要素市场化配置的具体举措，提出要加快培育数据要素市场，包括推进政府图 2 数据基础制度“四梁八柱”健康医疗数据要素价值开发行业观察6(二)医疗健康领域探索推进“数据要素 医疗健康行动”在医疗健康领域，数据已有庞大的储备规模，其挖掘应用以及与新一代信息技术的深度融合一直是推进健康中国建设的重点工作。“健康中国 2030”规划纲要中提出要加强健康医疗大数据应用体系建设，推进基于区域人口健康信息平台的医疗健康大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用9。“十四五”国民健康规划中提出要构建权威统一、互联互通的全民健康信息平台，完善全民健康信息核心数据库，推进各级各类医疗卫生机构统一接入和数据共享。探索建立卫生健康、医疗保障、药监等部门信息共享机制，通过全国一体化政务服务平台，实现跨地区、跨部门数据共享。研究制定数据开放清单，开展政府医疗健康数据授权运营试点。严格规范公民健康信息管理使用，强化数据资源全生命周期安全保护10。另外，医疗健康领域也出台了聚焦数据应用的专项政策。2016 年 6 月，国务院办公厅发布关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见，提出要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用11。2022 年 11 月，国家卫健委发布“十四五”全民健康信息化规划，提出完善健康医疗大数据资源要素体系，建立健全健康医疗数据管理制度，培育健康医疗数据要素市场，激发数据要素价值，推动健康医疗大数据在疾病预防、健康管理、辅助决策、药物研发、医疗保险、精准医疗、营养健康等方面产业化、规模化应用。探索建立数据价值评估体系，完善数据价值评估框架，探索建立政府、高等院校、科研院所、企业等多元协同的健康医疗大数据共治共享机制 12。医疗健康已然成为数据要素市场培育的重要应用场景之一。2024 年 1 月，国家数据局等 17 部门发布“数据要素”三年行动计划（20242026 年），明确医疗健康为 12 项重点行动之一。数据要素 医疗健康重点行动内容包括了：“提升群众就医便捷度，探索推进电子病历数据共享，在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。便捷医疗理赔结算，支持医疗机构基于信用数据开展先诊疗后付费就医。推动医保便民服务。依法依规探索推进医保与商业健康保险数据融合应用，提升保险服务水平，促进基本医保与商业健康保险协同发展。有序释放健康医疗数据价值，完善个人健康数据档案，融合体检、就诊、疾控等数据，创新基于数据驱动的职业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式。加强医疗数据融合创新，支持公立医疗机构在合法合规前提下向金融、养老等经营主体共享数据，支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品精准设计，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。提升中医药发展水平，加强中医药预防、治疗、康复等健康服务全流程的多源数据融合，支撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析，推进中医药高质量发展”。为了落实上述行动计划，各省市纷纷出台相应的工作部署，例如甘肃省、四川省、山东省出台实施方案：2024 年 3 月，甘肃省人民政府发布甘肃省“数据要素”三年行动实施方案（20242026 年），共提出 19 条措施，在数据要素 医疗健康方面，提出提升群众就医便捷度，加强电子病历应用水平评级、互联互通标准化成熟度测评，促进电子病历数据共享。完善检查检验结果数据标准统一和共享互认机制，依托甘肃省全民健康平台和健康甘肃 APP，在医疗机构全面推广诊间缴费、床旁结算、检查检验结果共享互认等便民惠民服务。便捷医疗理赔结算，支持医疗机构基于信用数据开展先诊疗后付费就医，推动医保便民服务。推进医保与商业健白皮书7第 28 期康保险数据融合应用，提供“医保+商保”一站式“秒赔”等就医服务。释放健康医疗数据价值，鼓励相关单位、医疗机构和第三方主体融合体检、就诊、疾控等数据创新公共服务模式，提供个人电子健康档案实时授权查询服务，支撑公共卫生事件预警监测，强化数字化职业健康监管与服务。加强医疗数据融合创新，依托人工智能、机器学习等技术大力发展医疗数据服务产业，培育智能医学影像、智能诊疗、智能健康管理等新模式新业态，支持金融、养老经营主体共享医疗数据，开发商业保险、疗养休养新产品。促进中医药发展，加强中医药预防、治疗、康复等健康服务全流程的多源数据融合，支撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析，为产业政策制定、企业运营、产品研发等提供支持13。2024 年 5 月，四川省发展改革委、省卫生健康委、省医保局等 16 部门共同印发了四川省 2024 年“数据要素”重点工作方案。方案中明确提出了 2024 年度 12个领域的 37 项重点工作，与医疗健康领域相关的内容包括14：数据要素 x 科技创新：建设省级健康医疗大数据科研公共服务平台，探索跨科室、跨医院、跨地区科研数据分析和交流共享。数据要素 x 医疗健康：推进省公共卫生大数据中心建设，探索推进电子病历数据共享，推进居民电子健康档案的汇聚、治理、开放、应用，为城乡居民提供全方位、全生命周期的数字化健康管理服务。制定四川省医学影像信息质量控制标准规范，推动检查结果医疗机构间共享调阅和互认。探索建设四川智慧医保实验室（创新赋能中心），推进医保数据赋能商业保险，探索医保与商保数据互联互通，最终实现医保、商保赔付一站式结算，避免参保群众来回跑、两头跑。构建患者“医院社区家庭”数据闭环，完善中医医疗机构数据采集与更新机制，建立患者健康可视画像，打造以数据和模型为支撑的患者数据智能服务场景 35 个。2024 年 6 月，山东省卫生健康委员会二级巡视员葛玉桂介绍，省卫生健康委制定印发了“数据要素 医疗健康”三年行动方案，从提升群众就医便捷度、加强数据融合应用、建立医学科研新范式、促进数据要素流通等方面，进一步激发数据要素潜能，推动山东省卫生健康事业数字变革创新发展15。2024 年 5 月 24 日，在第七届数字中国峰会上，国家数据局联合多个部门发布了首批 20 个“数据要素”典型案例，涵盖 12个行业和领域，其中讯飞医疗的医疗数据智能化分析辅助系统和北京市计算中心的高质量药物数据集作为医疗健康领域的代表，入选首批案例，为医疗健康领域的数据要素价值挖掘展示了典型经验。健康医疗数据要素价值开发行业观察8(一)健康医疗数据要素价值 1.数据要素定义与价值数据要素是指为参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源，是与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素之一。数据要素关注的是数据在经济生产中的作用；数据要素化的意义主要体现在三个方面：赋予数据进行市场交换的合法性，加速数据要素在不同场景、平台、组织之间的跨界自由流通，进而充分释放数据价值；为国家数字经济的健康快速发展提供更庞大、更灵活、更强劲的数据资源支撑，带动更多传统产业实现数字转型、智能升级；更好地服务数字社会建设16。2.数据要素价值化的三个阶段从有关部门发布的政策文件不难看出，构建数据基础制度、培育数据要素市场、推动数据开发应用等一系列举措，其最终目的均是为了实现和释放数据要素价值，通过激活数据要素潜能，利用数据要素规模报酬递增、非竞争性、低成本复用等特点，充分发挥数据要素乘数效应，从而提高各类生产要素协同效率，最终赋能经济社会发展。按照数据价值开发的阶段性目标，数据要素价值化主要包括了三个阶段，即数据资源化、数据资产化、数据资本化。数据资源化中国资产评估协会发布的数据资产评估指导意见中将数据资源定义为经过加工后，在现时或者未来具有经济价值的数据17。数据资源化可以看做是使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程。该阶段通过数据采集、整合、聚合、分析等，形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量，形成数据使用价值的过程。数据资产化数据资产评估指导意见中将数据资产定义为特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源17。数据资产化可以看做是将数据资源转变为数据资产的过程，是围绕数据价值而开展的一系列活动。数据资产化是实现数据要素价值的核心，其本质是使数据具备交换价值。数据资本化数据资本化是将数据资产转化为资本的过程，赋予了数据资产金融属性，主要包括数据信贷融资和数据证券化两种方式，数据资本化是拓展数据价值的途径，其本质是实现数据要素社会化配置。3.开发健康医疗数据要素价值路径在数字技术作用下，数据要素通过深加工、处理、分析和应用，与传统生产要素深度融合，一方面可以实现传统要素的靶向集聚和配置优化，提升经济整体运行质效；另一方面又可产生新的效能特性，催生新的生产能力18。在健康医疗领域，通过健康医疗数据的合规交易，推动健康医疗数据产品和服务开发，最终实现健康医疗生产力提升（见图 3）。(二)健康医疗数据要素价值开发关键要点关于数据要素价值化的三个阶段，imit发布的往期白皮书中已经围绕数据资源化相关内容进行了讨论，涵盖的主题包括数据质二、健康医疗数据要素如何充分释放价值白皮书9第 28 期图 3 健康医疗数据要素价值开发的逻辑框架量、数据治理、数据标准化、数据的隐私安全保护等。随着数据要素市场化建设不断推进，目前数据要素价值化已经发展到数据资产化这一核心阶段。数据资产化的关键内容包括数据产权制度、数据资产“入表”、数据资产价值评估、数据流通交易等，其中数据产权制度界定了数据要素价值化过程中各参与方的合法权利，是数据流通利用的基础，“数据二十条”提出了基于数据分类分级的确权授权机制；数据资产“入表”和数据资产价值评估是数据定价的过程，为数据资产变现做好准备；数据流通交易机制则是数据资产规范、有序流通的保障。1.数据分类分级数据分类分级不仅是完善数据产权、规范数据交易的前提条件，也是维护数据安全的必要手段。在使用数据过程中，不同类别的数据面临着不同的问题，将数据进行分类后探索不同的开发利用路径，已经成为目前数据要素价值化的主要方式。为支撑国家数据分类分级保护制度，在国家数据安全工作协调机制指导下，根据 中华人民共和国数据安全法等相关规定，中国电子技术标准化研究院联合 36 家单位，共同研制了数据安全技术 数据分类分级规则（GB/T 43697-2024）国家标准。该标准适用于规范各行业各领域、各地区、各部门和数据处理者开展数据分类分级工作，将于 2024 年 10 月 1 日实施。数据分类的目的是便于数据管理和使用，数据安全技术 数据分类分级规则建议按照先行业领域分类、再业务属性分类的思路进行分类。在进行数据分类时，可根据数据管理和使用需求，结合已有数据分类基础，灵活选择业务属性将数据细化分类。例如，从数据主体角度，可将数据分为公共数据、企业数据、个人数据。基于数据主体分类分级“数据二十条”在多处提及了数据分类分级的落实要求。“数据二十条”中根据数据主体将数据分为公共数据、企业数据、个健康医疗数据要素价值开发行业观察10人数据三种类型，并提出要建立基于这三类数据的分类分级确权授权制度，探索个人、企业、公共数据分享价值收益的方式。在其数据确权授权机制中，数据是否涉及个人信息和是否影响公共安全或公共利益是影响数据使用的重要评判条件。“数据二十条”对三类数据的描述如下：公共数据是各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据；企业数据是各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据；个人数据是承载个人信息的数据。上述三类数据在一定程度上存在着交叉关系19。公共数据和企业数据尚未形成明确的法律概念。“公共数据”一词虽然频繁出现在有关政策文件中，但其概念和范围目前尚没有明确的统一规定。尽管一些地方性法规、规章对公共数据的概念进行了界定，但其内涵存在较大分歧。北京大学法学院王锡锌教授认为，地方立法中对“公共数据”概念产生分歧的根本原因在于将“公共数据”和“具有公共价值的数据”相混同20。他提出将“双要素”作为判定“公共数据”的标准，一是主体要素，公共数据的义务主体应该是行政机关和提供公共服务的事业单位；二是行为要素，即公共数据必须是在履行管理职责和公共服务的过程中形成的数据，数据活动资金是否全部或者部分来自公共财政，也应该作为判断数据是否为公共数据的重要标准20。在医疗健康领域，很大一部分数据在公立医疗机构产生。按照上述“双要素”标准，公立医疗机构属于事业单位，提供的是公共服务，数据活动资金部分来自公共财政，从这一角度来看，这类数据属于公共数据。另外，患者在数据产生过程中扮演了“样本”的角色，提供了个人健康相关的信息，因此在公共数据、企业数据、个人数据的数据分类框架下，可以认为公立医疗机构中的数据既有公共数据，也有个人数据。健康医疗数据分类分级信息安全技术 健康医疗数据安全指南（GB/T 39725-2020）中将健康医疗数据定义为个人健康医疗数据以及由个人健康医疗数据加工处理之后得到的健康医疗相关电子数据。个人健康医疗数据是指单独或者与其他信息结合后能够识别特定自然人或者反映特定自然人生理或心理健康的相关电子数据。健康医疗数据可以分为个人属性数据、健康状况数据、医疗应用数据、医疗支付数据、卫生资源数据以及公共卫生数据等类别（见表 1）。根据数据重要程度和风险级别以及对个人健康医疗数据主体可能造成的损害以及影响的级别，该标准将数据划分为 5个级别。健康医疗数据公开共享类型可划分为完全公开共享、受控公开共享、领地公开共享。本白皮书所讨论的数据围绕医疗健康这一应用场景展开，既包括上述健康医疗数据，也包括其他应用在医疗健康领域的数据。2.数据产权制度“数据二十条”以解决市场主体遇到的实际问题为导向，创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，创造性地提出探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架21。这一制度框架对不同使用阶段、不同应用场景的数据的权利人和权利范围进行了区分，能够切实推动数据的合理利用和流通。目前，各地正在围绕产权制度开展探索，进一步细化了数据权利的内涵和要求。例如，深圳市数据产权登记管理暂行办法明确白皮书11第 28 期数据资源持有是指在相关法律法规或合同约定下，相关主体可对数据资源进行管理、使用、收益或处分等行为；数据加工使用是指在相关法律法规或合同约定下，相关主体以各种方式、技术手段对数据进行采集、使用、分析或加工等行为；数据产品经营是指在相关法律法规或合同约定下，相关主体可对数据产品进行占有、使用、收益或处分等行为22。数据确权授权机制在数据分类分级和产权制度框架下，“数据二十条”还提出了不同类型数据的确权授权机制：推进实施公共数据确权授权机制：对各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据，加强汇聚共享和开放开发，强化统筹授权使用和管理，推进互联互通，打破“数据孤岛”。鼓励公共数据在保护个人隐私和确保公共安全的前提下，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，对不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据，推动按用途加大供给使用范围。推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。依法依规予以保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场，保障公共数据供给使用的公共利益。推动建立企业数据确权授权机制：对各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据，市场主体享有依法依规持有、使用、获取收益的权益，保障其表 1 健康医疗数据分类数据类别范围个人属性数据1）人口统计信息，包括姓名、出生日期、性别、民族、国籍、职业、住址、工作单位、家庭成员信息、联系人信息、收入、婚姻状态等；2）个人身份信息，包括姓名、身份证、工作证、居住证、社保卡、可识别个人的影像图像、健康卡号、住院号、各类检查检验相关单号等；3）个人通讯信息，包括个人电话号码、邮箱、账号及关联信息等；4）个人生物识别信息，包括基因、指纹、声纹、掌纹、耳廓、虹膜、面部特征等；5）个人健康监测传感设备 ID 等。健康状况数据主诉、现病史、既往病史、体格检查（体征）、家族史、症状、检验检查数据、遗传咨询数据、可穿戴设备采集的健康相关数据、生活方式、基因测序、转录产物测序、蛋白质分析测定、代谢小分子检测、人体微生物检测等。医疗应用数据门（急）诊病历、住院医嘱、检查检验报告、用药信息、病程记录、手术记录、麻醉记录、输血记录、护理记录、入院记录、出院小结、转诊（院）记录、知情告知信息等。医疗支付数据1）医疗交易信息，包括医保支付信息、交易金额、交易记录等；2）保险信息，包括保险状态、保险金额等。卫生资源数据医院基本数据、医院运营数据等。公共卫生数据环境卫生数据、传染病疫情数据、疾病监测数据、疾病预防数据、出生死亡数据等。健康医疗数据要素价值开发行业观察12投入的劳动和其他要素贡献获得合理回报，加强数据要素供给激励。鼓励探索企业数据授权使用新模式，发挥国有企业带头作用，引导行业龙头企业、互联网平台企业发挥带动作用，促进与中小微企业双向公平授权，共同合理使用数据，赋能中小微企业数字化转型。支持第三方机构、中介服务组织加强数据采集和质量评估标准制定，推动数据产品标准化，发展数据分析、数据服务等产业。政府部门履职可依法依规获取相关企业和机构数据，但须约定并严格遵守使用限制要求。建立健全个人信息数据确权授权机制：对承载个人信息的数据，推动数据处理者按照个人授权范围依法依规采集、持有、托管和使用数据，规范对个人信息的处理活动，不得采取“一揽子授权”、强制同意等方式过度收集个人信息，促进个人信息合理利用。探索由受托者代表个人利益，监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制。对涉及国家安全的特殊个人信息数据，可依法依规授权有关单位使用。加大个人信息保护力度，推动重点行业建立完善长效保护机制，强化企业主体责任，规范企业采集使用个人信息行为。创新技术手段，推动个人信息匿名化处理，保障使用个人信息数据时的信息安全和个人隐私。健康医疗数据确权授权机制目前，数据确权授权机制的相关政策文件主要围绕公共数据、企业数据、个人数据这一数据分类形式展开，尚未出台针对健康医疗数据的确权授权机制。在开展医疗健康领域的数据资产化活动时，可以考虑将健康数据按照其主体将数据对标至公共数据、企业数据和个人数据，由此来确定数据的产权依据。3.数据资产“入表”数据资产“入表”指将数据资源作为一种资产进行会计核算和信息披露的制度安排，即将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。2023 年 8 月，财政部印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定，并于2024 年 1 月 1 日施行23。该文件适用于适用于符合企业会计准则规定、可确认为相关资产的数据资源，以及不满足资产确认条件而未予确认的数据资源的相关会计处理。同时，按照会计上的经济利益实现方式，根据企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，明确相关会计处理适用的具体准则，另外，该文件还明确了列示和披露要求。在 5000 余家上市公司中，至少有 22 家公司在 2024 年一季度的资产负债表中披露了“数据资源”情况，涉及总金额达 7.61亿元24。随后，有 4 家公司发布披露更正公告，将原先记录在“存货”项下的“数据资源”调出，从而导致数据资产“入表”规模降至1.04 亿元。在医疗健康领域，公立医疗机构遵循政府会计制度，目前发布的企业数据资源相关会计处理暂行规定并不适用，因此，公立医疗机构尚没有相应的数据资产“入表”的依据。厦门大学附属第一医院财务处白晓白皮书13第 28 期洪认为，公立医疗机构在进行数据登记入表过程中，主要涉及数据盘点、确权认定、资产确认、成本计量、披露等步骤25。在三权分置的框架下，公立医疗机构作为数据的产生与管理方，对数据拥有持有控制权。同时，在对入表数据进行后续的价值化操作（例如加工使用、经营等），应逐条经相关数据产生源授权同意，且探索共同受益模式。4.数据资产评估数据资产评估指导意见将数据资产评估定义为资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为17。该文件指出影响数据资产价值的因素包括成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。在进行资产评估时，需要根据评估目的、评估对象、价值类型、资料收集等情况，来分析三种基本方法的适用性，并选择合适的评估方法17。收益法是指通过估测被评估资产未来预期收益的现值来判断资产价值的各种评估方法的总称。成本法是指首先估测被评估资产的重置成本，然后估测被评估资产已存在的各种贬损因素，并将其从重置成本中予以扣除而得到被评估资产价值的各种评估方法的总称。成本法可以看做是数据资产价值的“下限”。市场法是利用市场上同样或类似资产的近期交易价格，经过直接比较或类比分析以估测资产价值的各种评估技术方法的总称。5.数据交易 数据流通形式数据流通是实现数据交换价值的方式,数据要素白皮书（2022 年）指出，数据流通主要包括数据开放、数据共享、数据交易 3 种形式（见图 4）26。数据开放是指提供方无偿提供数据，需求方免费获取数据，没有货币媒介参与的数据单向流通形式。数据共享是指互为供需双方，相互提供数据，没有货币媒介参与的数据双向流通形式。数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为交换媒介的数据单向流通形式。图 6 数据要素流通的三种形式来源：中国信息通信研究院健康医疗数据要素价值开发行业观察14由于数据开放和数据共享是不基于货币交换的数据流通形式，因此其适用对象通常是公共数据。近年来，各地政府大力推进公共数据开放相关工作，据复旦大学数字与移动治理实验室统计，截至 2023 年 8 月，我国已有 226 个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，其中省级平台 22 个(不含直辖市和港澳台)，城市平台204个（含直辖市、副省级与地级行政区)，省级行政区的公共数据开放平台覆盖率达 81.84%27。该实验室还制作了“中国开放数林指数”从准备度指数、服务层指数、数据层指数、利用层指数四个维度综合评估我国公共数据开放利用水平，并根据指数分值将公共数据开放利用水平分为五个“开放数级”。从 2023 年度的指数结果来看，省级层面公共数据开放利用水平进入第一等级的是浙江省和山东省，市级层面进入第一等级的是杭州市和德州市28。为 了 进 一 步 开 发 利 用 公 共 数 据，“十四五”规划明确提出要开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用，关于 2023 年国民经济和社会发展计划执行情况与 2024 年国民经济和社会发展计划草案的报告也做出了具体部署，提出要推进公共数据资源管理和运营机制改革，加快公共数据授权运营试点和应用示范，研究建立公共数据价格形成机制，促进公共数据合规高效流通使用4。“数据二十条”、关于加强数据资产管理的指导意见关于加强行政事业单位数据资产管理的通知等文件均明确提出推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。2023 年，有 4 个国家部门、15 个省级数据管理部门探索公共数据授权运营29。医疗健康场景是各地在探索公共数据授权运营过程中的重点发展方向。例如，2023年杭州市人民政府印发的杭州市公共数据授权运营实施方案（试行）提出优先支持医疗、卫生等领域开展公共数据授权运营，市卫生健康委员会牵头指导，融合诊疗、医保、健康等数据，鼓励突发公共卫生事件监测预警、慢性病筛查、普惠健康保险、健康管理、中医药传承创新、信用医疗等场景建设，提升医疗健康服务水平。银川市人民政府于 2024 年 1 月发布银川市公共数据授权运营 试点实施方案（20242025 年）（试行），提出要结合银川“互联网+医疗健康”示范区优势，基于公共数据运营平台，率先打造智能核保、保险理赔、医药等医疗领域示范场景落地。数据交易市场建设数据交易机构是数据交易参与方提供资源整合、信息发布、交易撮合等服务的场所。近年来，我国一批数据交易所、数据交易中心、数据交易平台等数据交易机构相继涌现，数量已经超过 80 家30。上海数据交易所发布的2023 年中国数据交易市场研究分析报告指出，中国数据交易市场数据产品的三种分类为：数据集、数据服务、数据应用；场外数据交易还包括数据算力服务等31。2022 年中国数据交易行业市场规模为 876.8 亿元，预测至 2030年中国数据行业市场规模有望达到 5,155.9亿元36。2022 年中国医疗健康行业数据交易规模达到约 52.6 亿元，占据市场整体规模约 6.0%，乐观预测如医保数据要素市场先行先试，将带动医疗健康行业数据交易市场规模增长，至 2030 年其规模占比有望上升至约 8.0%31。不过，全国数据资源调查工作组编制的全国数据资源调查报告（2023 年）显示，2023 年我国数据生产总量达 32.85 泽字节（ZB），其中仅 2.9%数据被保存，目前存储的数据中，一年未使用的数据占比约4成29。另外，数据交易场内活跃度较低，数据交易所需求方是供给方的 1.75 倍，数据产品成白皮书15第 28 期交率为 17.9%，说明数据场内交易供需匹配率低29。国家信息中心大数据发展部窦悦等人指出，从数据交易机构股权架构看，目前全国数据交易机构普遍采取“国有资本+民营资本”共同持股的股权架构，运营方式以“政府指导+国资入股+市场化运营”居多32。同时，当前数据交易机构存在缺乏统筹管理，业务重复、功能定位单一，重建设、轻运营，未实现统一定价等问题，并基于上述现状，建议构建全国一体化数据要素大市场新发展格局，基于“全国一体、分层分级、互联互通”三原则建设“1+N+X”全国一体化数据交易场所体系32。2024 年 5 月，在国家数据局推动下，24 家数据交易机构在数字中国建设峰会上联合发布数据交易机构互认互通倡议，数据交易机构将在未来一段时间内推进数据产品“一地上架，全国互认”；数据需求“一地提出，全国响应”；数据交易“一套标准，全国共通”；参与主体“一地注册，全国互信”33。健康医疗数据要素价值开发行业观察16(一)场景驱动医疗健康领域数据要素价值探索面对创新，我国常用的方式方法是开展试点示范，以“先行先试、典型示范、以点促面、点面结合、逐步推广”的思路，通过在小范围内进行政策或制度的试验和示范，探索新的改革路径，积累实践经验，降低改革风险，并为全面推广提供可复制、可推广的经验做法。在健康医疗领域，近年来，数字健康、数据要素应用等大赛成为挖掘有益示范的重要方式。近年来国家数据局等有关部门积极携手，以比赛的形式来激发行业对于数据要素的全方位探索。国家数据局党组书记、局长刘烈宏在 2024 年“数据要素”大赛启动仪式上表示，希望社会各界积极关注和参与比赛，把更多场景“拿出来”、让更多主体“动起来”、让更多数据“活起来”，通过以赛促研、以赛促用，推动“数据赋能”。从竞赛题目来看，医疗健康领域主要聚焦便民惠民、提升医疗服务质量、提高医保基金利用水平、促进中医药发展、鼓励创新卫生技术和服务模式等方面，同时涵盖政策研究、方案平台设计、实践应用等不同侧重点。从参赛成员来看，事业单位、高校、医疗机构、科研机构、企业等均积极参与到大赛当中，并强强联合组成参赛队伍，互相配合，其中事业单位、医疗机构等机构主要负责提供数据并明确具体应用场景，企业等机构主要负责提供技术支持。从获奖的项目来看，新