引言：
《中国中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）,“数据要素X”三年行动计划（2024-2026）的发布，构建了中国数据基础制度的四梁八柱，数据要素X医疗健康作为重要的数据要素典型应用场景，能够激活医疗健康数据要素潜能，加强数据融合创新，有序释放健康医疗数据价值，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。
《“十四五”全民医疗保障规划》指出，鼓励商业健康保险发展，完善支持政策，按规定探索推进医疗保障信息平台与商业健康保险信息平台信息共享，支持医疗互助有序发展，加强医疗互助与职工基本医疗保险的衔接，依托全国统一的医疗保障信息平台推动医疗保障与医疗互助信息共享，充分发挥医疗保险和医疗互助的协同效应。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，做好医疗保障数据分级分类管理，探索建立医疗保障部门与卫生健康、药监等部门信息共享机制。
国家医保局同步指出：高度重视医保数据安全与共享工作，明确指出统筹医保数据安全与共享，规范数据管理和应用意义重大。
《关于印发“十四五”全民健康信息化规划的通知》指出，统筹全民健康信息化制度建设，制定与发展相匹配的医学伦理、数据确权、数据交易、网络安全等规章制度，健全全民健康信息化建设发展的政策体系，完善适应卫生健康信息化行业特点的技术创新、知识产权、数据共享、安全保障等标准规范，强化执法监督与能力建设，各地要健全投入保障机制，切实推动全民健康信息化建设可持续发展。
随着信息技术的快速发展，医疗行业正面临着巨大的变革。在医疗领域，数据已成为一种重要的资源，其流通和应用对于提高医疗服务质量、优化医疗资源配置、降低医疗成本具有重要意义。然而，医疗数据流通目前面临着诸多挑战，如数据孤岛现象、数据安全问题、数据标准化等，这些问题亟待解决。
一、医疗数据流通的背景意义
医疗数据流通可以有效促进医疗行业的可持续发展,有助于提高医疗服务质量、优化医疗资源配置、降低医疗成本，并为医疗科研和创新提供支持。目前医疗数据遇到的挑战有：
内部数据共享：非标准化数据资源，明文数据“管不住”，患者个人数据、诊疗数据、电子病历和医嘱、既往病史等个人数据，如数据不互联、数据同步不及时，对于患者随访、分级诊疗、跨院区资料调阅等应用，难以为患者提供及时准确的服务。
外部数据共享：数据要素流通交易，安全应用“放不开”，在高质量的医疗数据赋能药企/制药公司药品研发、商业保险额度和理赔标准制定、医院药方和诊疗指导赋能等应用场景，病史、医嘱、药方等作为重要数据因受到政策和安全保护要求，导致医院不敢开放、需求方无法获取高价值数据，影响医疗数据价值释放。
医疗数据流通的快速流通具有非常广泛的意义，汇总如下：
提高医疗服务质量：通过医疗数据的流通，医生可以更全面、准确地了解患者的健康状况，为患者提供个性化的诊断和治疗方案，从而提高医疗服务质量。
优化医疗资源配置：医疗数据的流通有助于实现医疗资源的精细化管理，使医疗资源得到更合理的分配和利用，提高医疗服务效率。
降低医疗成本：医疗数据流通有助于减少重复检查、避免不必要的医疗资源浪费，从而降低医疗成本。
促进医疗科研和创新：医疗数据的流通为医疗科研提供了丰富的数据资源，有助于推动医学研究的发展，促进医疗技术创新。
提升医疗服务便利性：医疗数据流通可以使患者在不同医疗机构间的就诊更加便捷，减少患者在就医过程中的时间和经济成本。
改善医疗质量和安全：医疗数据流通有助于加强医疗质量和安全监管，通过数据分析发现潜在的风险和问题，从而提高医疗质量和安全。
二、医疗数据的主要类型和特点
医疗数据是指在医疗保健过程中产生的所有形式的数据，包括患者的个人信息、病历记录、检查检验结果、诊断、治疗方案、药物使用情况、医疗设备数据等,这些数据通常来源于医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验室信息系统（LIS）、放射学信息系统（RIS）以及其他与医疗保健相关的信息系统。医疗数据的主要类型包括：
医院医疗大数据：来源于医院的临床诊治、科研和管理过程，包括门急诊记录（疾病名称、病情描述、诊断结果、治疗方案、手术、药物治疗、医嘱等），住院记录（住院号、住院天数、病房、床位、就诊医生、门诊号、就诊科室），医疗影像资料（X光片、CT扫描、MRI、超声影像等），手术信息（包括手术日期、手术名称、手术医生、麻醉方式、术后恢复情况等），患者病史（包括既往病史、家族病史、过敏史、手术史等），药物使用信息（记录患者使用的药物名称、剂量、给药方式、药物过敏史等）；
区域服务平台医疗健康大数据：通过区域健康服务平台汇集整合的医疗健康数据，具有地区人群代表性；
疾病监测大数据：针对专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测项目，如脑卒中筛查与防治项目；
自我量化大数据：基于移动物联网的个人体征和活动数据，如血压、心跳等；
网络大数据：互联网上与医学相关的数据，例如社交媒体上的讨论、在线健康咨询等；
生物信息大数据：主要包含生物标本和基因测序的信息，临床的个性化诊疗及精准医疗信息，主要有如下几类信息：
基因组学数据：基因序列（如DNA、RNA和蛋白质序列）基因组结构（如基因的位置、长度、外显子和内含子）单核苷酸多态性（SNPs）Copy Number Variations（CNVs）转录组数据（如RNA测序结果，包括编码和非编码RNA）蛋白质组数据（如蛋白质的表达水平、修饰状态等）
表达谱数据：基因表达水平（如微阵列数据、RNA-seq数据）代谢物表达谱（如代谢组学数据）蛋白质表达谱（如蛋白质组学数据）蛋白质结构和功能数据：蛋白质的三维结构、白质-蛋白质相互作用网络、蛋白质的功能分类和注释、
系统生物学数据：生物通路和网络数据、细胞信号转导途径、基因调控网络
临床和表型数据：疾病和生理状态、临床实验室测试结果、表型特征（如身高、体重、年龄等）、患者的生活方式和环境暴露信息
生态和进化数据：物种分布和多样性数据、遗传距离和亲缘关系、种群遗传结构
序列比对和同源搜索数据：序列相似性搜索（如BLAST），同源建模和结构预测
医疗数据对于医生和医疗专业人员来说至关重要，提供了关于患者健康状况的详细信息，帮助做出诊断决策和治疗计划，具有重要意义。医疗数据具有如下特点：
敏感性和隐私性：医疗数据通常包含非常隐私的信息，如患者的健康状况、遗传信息、药物使用史等，因此需要严格保护以防止隐私泄露；
真实性和准确性：医疗数据是临床决策的基础，因此必须保证其真实性和准确性；
完整性和连贯性：医疗数据应涵盖患者的整个诊疗过程，以便医生能够获得全面的病情了解；
动态性：医疗数据是随时间变化的，需要及时更新以反映患者的最新健康状况；
多样性和复杂性：医疗数据来源多样，格式复杂，需要有效的数据管理和分析工具来处理；
三、医疗数据的主要流通方式
医疗数据的流通和应用是一个复杂的过程，涉及数据治理、隐私保护、技术应用和法律法规等多个方面,我国国内医疗数据当前的流通模式主要概况总结如下：
1. 医疗数据治理与标准化：
医院开始打造医院大数据中心、科研级大数据平台，完成医疗大数据基础设施的构造，并与企业合作开发智慧化应用，例如广东省人民医院在2017年通过国家医疗健康信息互联互通化成熟的四级甲等测评，2019年至今持续推进智慧医院的建设，获得5G互联网新医院，互联互通评级，电子病历评级，首家数币医疗支付机构，目前正在推动门诊数字化流程改造，数字孪生应用，正在从新基建走向新要素。
2. 数据共享与交换：
通过建立区域全民健康信息平台，推动医疗数据的互通共享；国家全民健康信息平台已基本建成，省级统筹区域全民健康信息平台不断完善，基本实现了国家、省、市、县平台的联通全覆盖。
在卫生健康公共领域数据，构建全国统一的授权平台,深圳数据交易所推动构建公共医疗数据共享应用模式，在如下的案例中，卫健委作为数据提供方，政数局作为监督管理方，产投作为数据授权运营方，保险公司、制药公司等作为数据消费方，深圳数据交易所作为数据授权运营管理平台：