從“數據困境”到“數據生態”：DaaS如何重塑三甲醫院醫療數據治理

醫療數據治理的現狀剖析

在智慧醫療蓬勃發展的當下，三甲醫院憑借其豐富的臨床資源，積累了海量、多維度的醫療數據。這些數據猶如一座蘊藏著巨大價值的富礦，涵蓋了患者的基本信息、診斷記錄、治療過程、檢驗檢查結果等全方位的醫療信息，為醫學研究、臨床決策、醫療質量提升以及醫療創新提供了堅實的數據基礎。然而，現實中三甲醫院的醫療數據卻陷入了 “數據富礦、應用荒原” 的尷尬境地，在數據治理方面面臨著諸多嚴峻的挑戰。

數據授權壁壘：談判成本高且不可持續

從數據授權的角度來看，醫院作為數據主權方，與企業之間存在著嚴重的權威不對稱問題。在醫療 AI 項目中，單項目定制化談判費用往往占據企業總投入的 30% - 50% 。這是因為每一個項目都需要醫院與企業就數據的使用范圍、使用方式、數據安全保障等諸多細節進行詳細的談判和協商。這種一對一的談判模式不僅耗費了雙方大量的時間和精力，還增加了企業的運營成本。同時，政策波動風險也給數據授權帶來了極大的不確定性。在 2022 - 2024 年間，由于醫保預算與政策的調整，超過 60% 的醫療 AI 項目因數據斷供而被迫中止。政策的變化使得醫院在數據授權時更加謹慎，企業也面臨著數據來源不穩定的風險，這無疑阻礙了醫療數據的有效利用和醫療 AI 產業的發展。

數據處理黑洞：ETL 流程吞噬創新資源

在數據處理環節，傳統的 ETL（抽取、轉換、加載）流程堪稱一個 “黑洞”，吞噬了大量的創新資源。在數據抽取階段，企業需要對接百余家 HIS（醫院信息系統）廠商，由于不同廠商的接口標準和數據格式各不相同，導致接口定制周期超過 3 個月 。這不僅延長了項目的開發周期，還增加了項目的復雜性和成本。在結構化治理過程中，術語映射錯誤率高達 25% 以上 。醫療領域的術語繁多且復雜，不同的醫院、科室甚至醫生可能對同一術語有不同的理解和使用方式，這給術語映射帶來了極大的困難，容易導致數據的錯誤解讀和分析。而在質控與標準化環節，人力投入占比超過 70% 。人工進行數據的質量控制和標準化工作，不僅效率低下，而且容易出現人為錯誤，難以滿足大規模醫療數據處理的需求。

環節	企業端痛點	醫院 DaaS 優勢
數據抽取	對接百余家 HIS 廠商，接口定制周期 >3 個月	預置通用適配器，接入周期 <7 天
結構化治理	術語映射錯誤率 >25%	臨床知識庫支撐下的映射錯誤率 <5%
質控與標準化	人力投入占比 >70%	自動化規則引擎降本 >90%

市場發育遲滯：低水平競爭擠壓創新

從市場角度來看，目前醫療數據治理市場發育遲滯，處于低水平競爭狀態。企業在醫療數據治理項目中，研發經費的 50% 以上都投入到了基礎治理工作中，這嚴重壓縮了核心業務的創新空間。企業為了獲取可用的數據，不得不花費大量的時間和資金進行數據的收集、整理、清洗和標準化等基礎工作，而無法將更多的資源投入到核心算法的研發和創新應用的探索中。在真實世界研究（RWS）等場景下，由于數據質量參差不齊，模型落地周期往往延長 2 - 3 倍 。低質量的數據無法為模型提供準確的訓練和驗證依據，導致模型的性能和可靠性受到影響，從而延長了模型從研發到實際應用的周期，阻礙了醫療數據的價值實現和醫療行業的創新發展。

DaaS 模式：醫療數據治理的新曙光

面對醫療數據治理的重重困境，“數據治理即服務”（DaaS）模式應運而生，為醫療數據治理帶來了新的希望和解決方案。它以一種創新的架構和服務模式，旨在打破傳統數據治理的壁壘，實現醫療數據的高效利用和價值最大化。

（一）核心定位與架構

DaaS 在醫療數據價值鏈中扮演著至關重要的 “煉油廠” 角色。它以三甲醫院的原始醫療數據為 “原油”，通過其強大的核心引擎，運用一系列先進的數據治理技術和算法，對原始數據進行深度的加工和處理。在數據抽取階段，它憑借預置的通用適配器，能夠快速與百余家 HIS 廠商對接，將接口定制周期從傳統的 3 個月以上縮短至 7 天以內 ，大大提高了數據采集的效率和速度。在結構化治理環節，借助臨床知識庫的支撐，將術語映射錯誤率從 25% 以上降低至 5% 以內 ，確保了數據的準確性和一致性。通過自動化規則引擎進行質控與標準化，使人力投入占比從 70% 以上降低 90% 以上 ，實現了成本的大幅降低和效率的顯著提升。

經過這一系列的處理，DaaS 將原始數據轉化為標準化的輸出，為科研機構提供脫敏數據集，科研人員可以基于這些高質量的脫敏數據進行各種醫學研究，探索疾病的發病機制、治療效果評估等，加速科研成果的產出。為 AI 公司提供結構化 API，AI 公司能夠利用這些結構化的數據進行算法訓練和模型開發，推動醫療 AI 技術的創新和應用，如疾病診斷輔助系統、智能影像識別等。為藥企提供 OMOP - CDM 數據模型，藥企可以基于這些標準化的數據進行藥物研發、臨床試驗數據分析等，提高藥物研發的效率和成功率。

（二）三級能力開放體系

DaaS 構建了一個全面而強大的三級能力開放體系，包括基礎層、流程層和智能層，每一層都提供了獨特的服務和價值。

基礎層是 DaaS 的基石，主要提供自動脫敏和術語映射等服務。在醫療數據中，患者的個人隱私信息必須得到嚴格的保護，自動脫敏服務通過采用先進的加密算法和脫敏規則，對患者的姓名、身份證號、聯系方式等敏感信息進行模糊化或替換處理，確保數據在使用過程中的安全性和合規性。術語映射服務則致力于解決醫療術語的不一致性問題，通過建立統一的術語庫和映射規則，將不同醫院、不同系統中對同一概念的不同表述進行標準化映射，保障了數據在不同機構和系統之間的一致性和可理解性，為后續的數據處理和分析奠定了堅實的基礎。

流程層則聚焦于 ETL 流水線和質控看板等服務，旨在替代企業端繁瑣的 “重復造輪子” 工作。ETL 流水線實現了數據抽取、轉換和加載的自動化流程，通過預設的規則和流程，能夠快速、準確地將分散在各個數據源中的醫療數據進行整合和處理，大大縮短了數據準備周期。質控看板則為數據質量監控提供了直觀的可視化界面，通過實時展示數據的質量指標、錯誤率、異常數據等信息，使數據管理者能夠及時發現和解決數據質量問題，確保數據的可靠性和可用性。

智能層是 DaaS 的核心競爭力所在，它提供專科知識庫和療效預測模型等智能服務。專科知識庫匯聚了大量的醫學專業知識和臨床經驗，涵蓋了各個專科領域的疾病診斷標準、治療方案、藥物信息等，為醫療數據的分析和應用提供了強大的知識支持。療效預測模型則利用機器學習和深度學習算法，對大量的臨床數據進行分析和建模，能夠預測疾病的治療效果、患者的康復情況等，為臨床決策提供科學依據，幫助醫生制定更加精準的治療方案。同時，醫院保留高價值衍生算法，這不僅保護了醫院的知識產權，還為醫院在醫療數據治理和應用領域保持領先地位提供了技術保障。

DaaS 提升醫療數據治理能力的實施路徑

（一）分階段穩步推進

DaaS 模式的實施是一個系統工程，需要分階段穩步推進，以確保其能夠逐步實現醫療數據治理的目標，構建起繁榮的數據生態。

在試點驗證期（1 - 2 年） ，三甲醫院應聚焦于腫瘤、心腦血管等高價值病種，這些病種具有發病率高、治療難度大、對醫療資源需求大等特點，對其數據的治理和應用具有重要的臨床和科研價值。醫院開放 10% 的脫敏臨床數據，在保障患者隱私的前提下，為企業和科研機構提供數據支持。在商業模式上，可采用按調用量計費的方式，例如設定為 1 元 / 病例治理 。這種計費方式能夠根據數據的實際使用情況進行收費，既能夠為醫院帶來一定的經濟收益，又能夠激勵企業合理使用數據，提高數據的利用效率。優先服務 3 - 5 家龍頭企業，這些龍頭企業通常具有較強的技術實力和創新能力，能夠充分利用醫院提供的數據，開展高質量的醫療 AI 研發和臨床科研項目，為后續的平臺擴展和生態建設積累經驗和案例。

進入平臺擴展期（3 - 5 年） ，聯合百家三甲醫院發布《醫療數據治理開放白皮書》成為關鍵舉措。通過白皮書的發布，能夠統一 OMOP - CDM 標準，OMOP - CDM（Observational Medical Outcomes Partnership - Common Data Model）是一種標準化的數據模型，能夠將不同醫院、不同格式的醫療數據進行統一的結構化處理，使其具有一致性和可比性。這一標準的統一將極大地促進醫療數據在不同機構之間的共享和流通，打破數據孤島，提高數據的利用效率。部署多中心隱私計算節點也是這一階段的重要任務，隱私計算技術能夠在保障數據隱私安全的前提下，實現數據的跨機構聯合分析和建模。例如，通過聯邦學習技術，不同醫院的數據可以在不離開本地的情況下，參與到聯合模型的訓練中，從而實現數據的價值挖掘和共享，支持跨院聯合建模與真實世界研究，推動醫療科研的發展。

在生態繁榮期（5 年及以后） ，通過數據使用費與知識產權分成，醫院能夠獲得持續的資金保障。隨著數據生態的不斷完善，企業和科研機構對醫療數據的需求不斷增加，醫院通過提供數據服務和技術支持，能夠獲得相應的經濟回報。預期 ROI（投資回報率）超過 150% ，這表明 DaaS 模式不僅能夠實現醫療數據的有效治理和價值挖掘，還能夠為醫院帶來顯著的經濟效益。這些收益可以進一步投入到醫院的數據治理和醫療服務提升中，形成良性循環，促進醫療數據生態的持續繁榮。

（二）關鍵成功要素

政策杠桿在 DaaS 模式的實施中起著重要的引導作用。將數據治理績效納入 DRG（Diagnosis - Related Groups，疾病診斷相關分組）支付與醫院綜合考評指標體系，DRG 支付是一種基于疾病診斷、治療方式和患者特征等因素進行分組付費的醫保支付方式。將數據治理績效與 DRG 支付掛鉤，能夠激勵醫院更加重視數據治理工作，提高數據的質量和準確性，因為高質量的數據能夠為 DRG 分組提供更準確的依據，從而影響醫院的醫保支付額度。將數據治理納入醫院綜合考評指標體系，能夠從整體上推動醫院加強數據治理工作，提升醫院的管理水平和醫療服務質量。

技術支撐是 DaaS 模式成功的關鍵保障。引入 “區塊鏈 + 可信執行環境（TEE）” 技術，區塊鏈具有去中心化、不可篡改、可追溯等特點，能夠確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性和完整性。可信執行環境（TEE）則為數據的處理提供了一個安全的隔離區域，能夠防止數據被非法訪問和篡改。通過將這兩種技術相結合，能夠確保醫療數據在 DaaS 平臺上的全生命周期安全可控，保障患者隱私和數據安全，為數據的共享和應用提供堅實的技術基礎。

合理的利益設計是 DaaS 模式可持續發展的核心。構建階梯式分成模型，例如企業產品年營收超過千萬后，支付 5% 的生態費 。這種分成模型能夠根據企業的收益情況進行合理的利益分配，在企業發展初期，減輕企業的負擔，鼓勵企業積極參與數據生態建設；當企業取得一定的經濟效益后，再支付相應的生態費，為醫院和數據生態的發展提供資金支持。通過這種方式，能夠實現醫院、企業和科研機構等各方的利益平衡，促進各方積極參與 DaaS 模式的實施，共同推動醫療數據生態的繁榮發展。

風險與應對：DaaS 實施中的挑戰與解決

風險辨識與對沖策略

風險類別	主要表現	對沖舉措
醫院動力不足	缺乏運營意愿與持續投入	將開放度納入院長及學科帶頭人 KPI；設立專項激勵基金
企業信任危機	對治理質量標準與合規性存在顧慮	引入第三方權威審計（如 CAICT）進行定期評估與認證
技術黑箱化	平臺算法與流程不透明，阻礙二次創新	開源基礎治理模塊，保留核心算法專利；建立開發者社區與沙盒環境

在 DaaS 模式的實施過程中，雖然前景廣闊，但也不可避免地會面臨一些風險和挑戰，需要我們提前識別并制定相應的應對策略，以確保其順利推進和有效運行。

（一）醫院動力不足

部分醫院可能對 DaaS 模式缺乏充分的認識和理解，擔心數據開放會帶來隱私泄露、管理難度增加等問題，從而缺乏實施 DaaS 模式的動力和意愿，也難以持續投入資源進行平臺建設和運營。將開放度納入院長及學科帶頭人 KPI 是一種有效的激勵措施。通過明確的數據開放指標和考核標準，能夠促使醫院管理層更加重視 DaaS 模式的實施，積極推動醫院的數據治理和開放工作。設立專項激勵基金也能夠為醫院提供額外的資金支持，用于數據治理技術研發、人才培養、平臺建設等方面，減輕醫院的經濟負擔，提高醫院參與 DaaS 模式的積極性。

（二）企業信任危機

企業對 DaaS 平臺的治理質量標準和合規性存在顧慮也是一個常見的問題。醫療數據的質量直接關系到企業的研發和應用效果，而合規性則涉及到企業的法律風險。如果企業對 DaaS 平臺的數據質量和合規性缺乏信任，就難以充分利用平臺的數據資源。引入第三方權威審計（如 CAICT）進行定期評估與認證是解決這一問題的關鍵。第三方權威審計機構具有專業的評估標準和方法，能夠對 DaaS 平臺的數據治理流程、質量控制體系、合規性保障措施等進行全面的評估和審查。通過定期的評估與認證，能夠向企業提供客觀、公正的評估報告，證明 DaaS 平臺的數據質量和合規性符合相關標準和要求，增強企業對平臺的信任。

（三）技術黑箱化

平臺算法與流程不透明可能會阻礙企業的二次創新。在 DaaS 模式中，平臺的算法和流程是實現數據治理和價值挖掘的核心，但如果這些算法和流程不透明，企業就難以理解數據的處理過程和結果，無法根據自身需求進行二次開發和創新。開源基礎治理模塊是解決技術黑箱化問題的有效途徑之一。通過開源基礎治理模塊，企業可以獲取平臺的部分源代碼和算法，了解其實現原理和運行機制，從而能夠根據自身的業務需求進行定制化開發和優化，提高企業的創新能力和競爭力。建立開發者社區與沙盒環境也能夠為企業提供一個交流和實踐的平臺。在開發者社區中，企業可以與其他開發者分享經驗、交流技術，共同推動 DaaS 平臺的發展和創新。沙盒環境則為企業提供了一個安全的測試和實驗空間，企業可以在其中進行各種創新嘗試，而不用擔心對實際業務造成影響。

總結與展望：DaaS 引領醫療數據治理新時代

典型案例對標

維度	云模式	智能模式	DaaS 平臺優勢
數據獲取	與醫院簽訂重資產合作	輕資產 SaaS 化	醫院主動開放，顯著降低企業成本
治理投入	早期大規模人力投入（超 10 億元）	算法驅動優先	復用醫院既有基礎設施，優化投入效率
商業瓶頸	定制化項目制，擴展性差	標準化產品滲透緩慢	批量化、標準化輸出，實現規模化運營

（一）短期與長期價值

從短期來看，DaaS 模式具有立竿見影的效果，它能夠有效破解企業端長期面臨的 “數據荒” 困境。通過 DaaS 平臺，企業能夠快速獲取經過治理的高質量醫療數據，大大縮短了 AI 產品及科研成果的市場化周期。以醫療 AI 公司為例，以往在數據獲取和治理階段需要耗費大量的時間和資源，而借助 DaaS 平臺，數據準備周期可縮短 60% 以上 ，這使得企業能夠將更多的精力和資源投入到核心算法的優化和產品的創新中，加速醫療 AI 產品的研發和推廣，為臨床醫療提供更先進的技術支持。

從長期戰略角度而言，DaaS 模式具有更為深遠的意義。它使三甲醫院成為醫療 AI 時代的 “數據規則錨點”，三甲醫院憑借其豐富的臨床數據資源和專業的醫療知識，通過 DaaS 平臺制定和輸出數據標準、治理規范等，引領整個醫療數據生態的發展方向。在這個過程中，三甲醫院能夠吸引更多的人才、技術和資本匯聚，形成多方共贏的良好格局。人才方面，優秀的數據科學家、醫學專家等會被吸引到參與到 DaaS 平臺的建設和應用中，促進知識的交流和創新；技術方面，企業和科研機構會不斷將先進的數據治理技術、AI 技術等應用于平臺，推動技術的進步；資本方面，數據生態的繁榮會吸引更多的投資，為醫療數據治理和應用提供充足的資金支持。

（二）未來應用場景展望

隨著大模型和隱私計算等新技術的不斷發展，DaaS 平臺的應用場景將更加廣闊。在專科診斷助手領域，結合大模型強大的語言理解和知識推理能力，以及 DaaS 平臺提供的高質量醫療數據，能夠開發出智能專科診斷助手。它可以快速分析患者的癥狀、病史、檢查結果等多維度數據，為醫生提供準確的診斷建議和治療方案參考，輔助醫生做出更精準的醫療決策，提高診斷的準確性和效率，減少誤診和漏診的發生。

在醫保控費模型方面，利用 DaaS 平臺整合醫保數據和醫療服務數據，通過隱私計算技術在保障數據安全和隱私的前提下進行數據分析和挖掘。可以構建精準的醫保控費模型，對醫保費用的使用情況進行實時監控和預測，識別出不合理的醫療費用支出，如過度醫療、虛假報銷等行為，從而實現醫保基金的合理使用和有效監管，提高醫保基金的使用效率，保障醫保制度的可持續發展。

（三）政策建議

為了推動 DaaS 模式的廣泛應用和醫療數據生態的健康發展，政策支持至關重要。衛健委應牽頭設立 “醫療數據治理開放示范區”，可以選擇北京、上海、廣州等醫療資源豐富、技術實力雄厚的核心城市的三甲醫院作為試點。在示范區內，先行先試各種數據治理政策和創新模式，總結經驗后向全國推廣。通過示范區的建設，能夠形成良好的示范效應，帶動其他地區的三甲醫院積極參與到醫療數據治理和開放中來。

財政部可推出 DaaS 基建專項貼息貸款，醫療數據治理平臺的建設需要大量的資金投入，對于醫院來說，初期的資金壓力較大。專項貼息貸款能夠降低醫院的融資成本，減輕醫院的經濟負擔，提高醫院建設 DaaS 平臺的積極性和能力，促進 DaaS 模式的快速落地和推廣。

推動 “醫院–企業–保險” 三方分成模式也是構建可持續生態收益閉環的關鍵。醫院提供數據資源，企業利用數據進行技術研發和產品創新，保險公司則可以基于醫療數據進行風險評估和保險產品設計。通過合理的分成機制，實現三方的利益共享，激勵各方積極參與到醫療數據生態建設中，形成一個相互協作、相互促進的良性循環，推動醫療數據生態的持續繁榮和發展。

DaaS 模式為三甲醫院醫療數據治理帶來了新的機遇和變革，通過實施 DaaS 模式，能夠有效提升醫療數據治理能力，挖掘醫療數據的潛在價值，推動醫療行業的創新發展，為患者提供更加優質、高效的醫療服務。在未來，隨著技術的不斷進步和政策的有力支持，DaaS 模式必將在醫療領域發揮更加重要的作用，引領醫療數據治理進入一個全新的時代。