摘要：推动数据持有权、使用权、经营权等分置运行，鼓励探索市场化、场景化的 “授权使用、分享收益” 新模式，可以依法依规对合法获取、持有的数据进行开发利用、流通交易，保护经营收益等合法权益。
近期，国家数据局、中央网信办等多部门联合印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》。
推动数据持有权、使用权、经营权等分置运行，鼓励探索市场化、场景化的 “授权使用、分享收益” 新模式，可以依法依规对合法获取、持有的数据进行开发利用、流通交易，保护经营收益等合法权益。
例如，企业能够采取共享开放、交换交易、资源置换等多种灵活方式流通数据，促进数据产品和服务的创新开发、高效流通与价值复用。
于药械行业而言，这是难得的发展契机。一方面，政策认可了数据作为关键生产要素的地位，为企业投入资源挖掘数据价值提供了保障；另一方面，明确的数据权益和流通规则，降低了企业在数据合作、交易中的风险与不确定性，有助于企业放心地参与数据经济的大循环，凭借数据资源开拓新业务、提升竞争力，在智慧医疗等重点场景中大展拳脚，为医疗产业的数字化变革注入澎湃动力。
在当今数字化浪潮下，数据已成为药械行业手中一座亟待深挖的 “富矿”。贯穿于产品研发、生产、营销、服务等各个环节。
在产品研发阶段，海量的临床数据就是 “指南针”。通过对大量患者的病例信息、生理指标、治疗反馈等数据进行收集与深度分析，洞察临床需求的痛点。
对于精准医疗来说，借助基因测序、影像诊断、可穿戴设备监测等多渠道收集的患者个体数据，医生可以为患者量身定制治疗方案。以癌症治疗为例，通过对患者肿瘤基因数据的分析，能够精准判断癌症的亚型，进而指导靶向药物的使用或个性化免疫疗法的制定，极大提升治疗效果，降低副作用。同时，实时收集患者治疗过程中的数据，还能动态调整治疗策略，实现医疗过程的精准 “导航”。
对于影像学来说，传统影像诊断长期面临效率低下及误诊漏诊率偏高的问题，这一挑战如今正随着数据与人工智能技术的融合创新而得到新的解决途径。企业广泛搜集了涵盖X光、CT、MRI等多种模态的海量医疗影像数据，构建了一个既庞大又多元化的影像数据库。通过深度学习算法对这些数据进行深度“喂养”与训练，AI模型得以掌握各类病症在影像中的微妙特征和表现模式。
目前，众多智能影像诊断系统已在各大医院成功部署并应用。例如肺部疾病筛查方面，AI系统能够在几秒内迅速解析CT影像，精确标记出疑似病变区域，不仅将诊断效率提高了数十倍，还使得早期肺癌的检出率提升了近30%，有效减少了因漏诊导致的病情延误。
此外，该系统在心血管疾病、脑部疾病等多个领域也展现出强大的辅助诊断能力，为医生提供精准的医疗建议，推动了精准医疗的实施，显著减轻了影像科医生的工作负担，实现了诊断的高效与精准。
数据虽然好，但是这个行业数据的多样性和复杂性超乎想象。
从来源看，涵盖医院、诊所、体检中心、科研机构等多元渠道，不同来源的数据在格式、标准、记录方式上存在显著差异。例如，影像数据有 X 光、CT、MRI 等多种类型，各自分辨率、成像原理不同；临床文本数据包含病历、检验报告、医嘱等，既有结构化数据，又有大量非结构化的自由文本，充斥着模糊表述、缩写、错别字，数据清洗与标准化难度极高。
数据标注更是横亘在面前的大山。标注需专业医生或经过严格培训的人员参与，人力成本高昂。以病理切片标注为例，要精准标注细胞类型、病变区域等，需病理专家耗费大量精力，且不同专家标注可能存在主观差异。而且，部分罕见病、疑难病症数据稀缺，难以获取足量标注样本，导致模型训练不充分，泛化能力受限。低质量、不规范的数据若流入模型训练，就像给大厦建在松软地基上，会引发模型偏差、过拟合等问题，使其在实际应用中准确性大打折扣，无法为医疗决策提供可靠支撑。
再者，医械数据深度涉及患者隐私，姓名、年龄、病历、基因信息等无一不是敏感内容，一旦泄露，患者隐私将暴露无遗，带来巨大风险。近年来，数据泄露事件时有发生，引发公众对医疗数据安全的担忧。部分医疗机构或企业因网络防护薄弱，遭受黑客攻击，患者数据被窃取、贩卖；还有内部人员违规操作，私自拷贝、传播数据。
在技术研发层面，聚焦人工智能、大数据处理、云计算等前沿技术与医械领域的深度融合。一方面，自主研发或与科研机构合作，攻克如多源异构数据融合、小样本数据学习、实时数据处理等技术难题，提升数据处理与分析的精度、速度；另一方面，积极探索新兴技术应用场景，如利用区块链技术保障数据流通的可信与安全，借助边缘计算实现设备端数据的快速处理，为产品创新与服务优化注入强大技术动力，让医械数据的价值释放更加高效、精准。
组建一支跨学科的专业人才队伍。既要有医学专家提供专业知识支撑，精准解读临床数据；又要有数据科学家、算法工程师负责数据挖掘、模型构建；还要有熟悉法规政策的专业人士，确保数据开发利用全流程合规。企业可通过校企合作 “订单式” 培养人才，提供实习与实践平台，吸引优秀毕业生；同时，内部建立完善的人才培训与晋升体系，鼓励员工持续学习新知识、新技能，为医械数据开发利用打造一支富有活力与创造力的人才梯队。
在保障患者隐私前提下，获取更丰富、精准的临床数据用于产品研发与优化；联合科技企业，优势互补，共同攻克技术难关，加速数据产品的商业化进程；参与行业联盟或开源社区，分享经验、共研标准，推动医械数据开发利用生态的良性发展，实现从数据资源到商业价值、社会价值的转化与升华，为医疗健康产业的数字化未来开拓新路径。
药械行业深度开发数据资源的前景无比广阔，个性化医疗将成为常态，借助海量数据与精准算法，医生能够为每位患者量身打造治疗方案，从药械选择到康复计划，全程精准 “导航”，极大提升治疗效果与患者生活质量。
来源：金飞鹰软件