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健康报
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□本报记者崔芳通讯员左先波近日，国家卫生健康委临床大数据标准化及集成应用重点实验室第一届学术委员会成立，我国医疗大数据领域共性平台在中日友好医院落地运行。在此次学术委员会成立大会上，一场关于医疗大数据建设的深度研讨也同期举行。如何攻破数据标准化困境，让海量临床数据“说上同一种话”...
□本报记者 崔芳 通讯员 左先波
近日，国家卫生健康委临床大数据标准化及集成应用重点实验室第一届学术委员会成立，我国医疗大数据领域共性平台在中日友好医院落地运行。在此次学术委员会成立大会上，一场关于医疗大数据建设的深度研讨也同期举行。
如何攻破数据标准化困境，让海量临床数据“说上同一种话”；如何打破数据“孤岛”，把散落的“数据碎片”变为“价值网络”，促进医疗科研与临床效率双重提升；如何打通医疗大数据从采集到应用的跨行业全链条，协同推动多场景应用规模化落地；如何构建科学、全面的框架体系，完善监管机制，守好数据安全、患者隐私、医学伦理、科研诚信的红线……研讨中，临床大数据建设“关关难过”的现象和“必须关关过”的现实要求，被反复提及、充分分析。专家们指出，“硬骨头”也是“磨刀石”和“试金石”，将有助于临床大数据建设砥砺前行，真正实现可持续、高质量发展。
基建：核心痛点是标准化
2025年8月，经国家卫生健康委批准，临床大数据标准化及集成应用重点实验室正式落户中日友好医院。2026年7月，国务院印发《国民健康“十五五”规划》，明确提出以数智化转型、中西医协同为牵引，推进全民健康数智化建设，有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用。
多位专家指出，当前，临床数据运用面临标准不统一、数据孤岛、互联互通不畅等突出问题。临床大数据基础建设的核心痛点和最大难点，就是标准化。
中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，在数字化浪潮下，医学正在经历一场嬗变。临床大数据就是这场变革的“新能源”，标准化和集成应用是让这些“新能源”真正释放价值的基础保障。临床大数据发挥价值的前提是标准化、质量高、可互操作。“所以，在标准化建设上要敢啃、能啃‘硬骨头’，把我国临床数据的‘家底’盘清楚，立好规范。”金力说。
“大数据对临床医学意味着什么？我想从卒中防治说起。”中国工程院院士、中国医学科学院（北京协和医学院）院校长吉训明介绍，“我们在临床中发现一个普遍困境，就是很多卒中患者从发病到入院、从入院到溶栓或取栓的黄金时间白白流失了，原因是计算时间不准、转运路径不清、院内流程不畅……”
吉训明认为，这些问题本质上是信息流通的问题。如果院前急救数据、基层卫生院病历、救护车生命体征监测数据、院内卒中团队响应记录等数据能够真正打通、实时流转，进而实现智能预警，那么患者从发病到救治的每一分钟都是可优化的。临床大数据建设的重要使命，就是把分散的数据变成标准化的数据资产，进而变成可用的智能工具。
“因此，我特别想强调的是，数据标准化不是技术问题，而是资源问题、机制问题。”吉训明说，“标准化建设就是要把能用的数据变成好用的数据，把看得见的数据变成算得动的数据。”
谈到中医药的数字化、智能化进程，中国科学院院士、国家中西医结合医学中心专家委员会主任委员仝小林指出，标准化面临的挑战，首先是数据来源问题。中医传承，最宝贵的临床经验大多存在于医生的脑海里、写在病历本上，是典型的非结构化数据。人们常说的“望闻问切”，高度依赖于医生的主观感知和经验判断，难以用客观的物理或化学指标来量化。“如果中医的真实世界数据采集连‘第一公里’都没有打通，后面的分析建模都无从谈起。”仝小林说。其次，中医诊疗的核心是辨证。同样的疾病，不同患者证型不同、治法各异，这是中医的精华所在，也恰恰是数据建模的难点所在。西医有相对标准化的疾病分类编码、诊疗路径，但中医的证候分类则是多维、动态、高度复杂的体系。“如果用数据科学的方法来刻画‘证’的演变规律，如何建立证候与客观指标之间的关联模型，也需要攻坚克难予以解决。”仝小林说。此外，在综合诊疗环境下，实现中西医诊疗数据有效对齐、融合，在临床、科研中形成合力，也需要打通壁垒。
应用：考验决策智慧
会上，专家一致认可，数据互联互通、数据质量提升、数据标准化治理，三者密不可分、互相影响。在三项都做好的基础上，才能谈用好大数据、人工智能（AI）。
“最近，我院搭建了一个涵盖500多万名患者、4000多万条医疗数据，涉及70多个科室、600多个特色病种的数据集。以此为数据底座，可以实现多维度的搜查，支持随访，便于科研。”中日友好医院副院长、临床大数据标准化及集成应用重点实验室管理委员会主任崔勇介绍，医院还开发了从慢性病用药到精准营养的智能化支持系统。其中，智能查房将AI融入诊断全过程，目前已向北京市各级医疗机构推广，帮助诊疗流程实现标准化、规范化，提高医疗质量，保障医疗安全。
“产品的商业化落地是要重点考虑的问题。”国家医保局大数据中心主任付超奇认为，AI产品的商业化落地，可能是当下全行业都面临的一个亟待解决的问题。
“项目制部署和重复多轮投入的问题尤为突出。”国家数据专家咨询委员会主任江小涓直言，当前，AI在医药赛道的应用非常多。“大部分是项目制，各个项目都是基于本院理念、特色、专长做，由此容易导致算力硬件分散、资源无法集中发挥效率、水平差距大、费用较高、重复投入等问题。比如，此前很多医院是自己做AI应用，在DeepSeek发布后，便推倒重来、重新集成到DeepSeek上，前期投入基本打水漂了。”
江小涓感叹，技术迭代太快了，到底跟多紧、怎么做，什么需要自研、什么可以采购，尤其考验决策智慧。“我国拥有全球最大的医疗服务体系。我们的患者数、案例数全球第一，我们还是应该做一些探索。”她表示，此次实验室的建立，有助于改善过去医疗大数据建设各自为政的局面，进一步完善顶层设计和统筹推进，但这还不够。接下来，要在应用方向上发力，一方面注重产品的可用性，要能够丝滑融入临床、科研等工作，真正用得起来、用得顺畅；另一方面，要结合相关技术快速迭代和激烈竞争的趋势动态更新，灵活调整策略、规划，把蓝图画好，让蓝图变为现实。
治理：划定红线是“压舱石”
“今年6月30日，我院信息系统完成全面重构。此次改革不只是技术迭代，更是对管理、服务、科研模式的系统性重塑，为智慧医疗、智慧科研、精准医疗与医院精细化管理提供坚实支撑。”中日友好医院党委书记李天庆表示。
在此基础之上，国家卫生健康委临床大数据标准化及集成应用重点实验室依托该院落地建设，意在打造大数据标准化及集成应用“样板间”，既产出具有重要临床应用价值的标志性成果，探索建立协同开放的创新生态，还要摸索形成治理框架和监管模式。
“高科技、大数据、AI，就像飞速前进的高铁，速度再快也不能脱离轨道，否则就会翻车。这个轨道就是法治。”中国政法大学副校长于飞指出，要充分识别、高度重视、认真研究、妥善应对大数据在医疗领域应用的法律风险，如大数据应用于医疗领域的责任分配问题。
此外，还有不少专家谈到了基于使用医疗大数据的医学伦理、科研诚信、数据安全等问题。据介绍，中日友好医院已经开始了大数据平台融合可信的数据空间构建工作，要求数据“可用不可见”，以此实现数据的脱敏、复用。
“医生可以在这个空间获取数据，它可以保护患者的个人隐私。我们已经帮助北京市很多医院建立了这样的可信数据空间，未来还将进一步扩大覆盖范围。”崔勇介绍，下一步，实验室还将推进数据安全与合规保障相关研究和探索，规范大数据研发应用。