数据要素在医疗领域区域医疗协同的应用现状及未来趋势研究

一、引言

区域医疗协同是解决当前医疗资源分布不均、提升医疗服务效率的重要途径，而数据要素作为区域医疗协同的核心驱动力，其应用与价值释放已成为医疗信息化建设的关键。在 2025 年的今天，随着医疗数据规模的爆发式增长和医疗信息化建设的深入推进，数据要素在区域医疗协同中的作用日益凸显。

根据国家卫生健康委等部门发布的《关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的指导意见》，到 2025 年底，各紧密型医联体（含城市医疗集团和县域医共体）要实现医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过 200 项。同时，2025 年底前，所有二级及以上公立医院要实现检查检验结果跨机构调阅，20 个省份实现检查检验结果跨省调阅；到 2027 年，基本实现检查检验结果全国互通共享(41)。这些政策目标的实现，离不开数据要素在区域医疗协同中的有效应用。

本研究旨在系统梳理数据要素在医疗领域区域医疗协同中的应用现状，分析其在不同区域层级（省级、市级、县域）的应用特点与成效，探讨数据要素对医疗协同效率的提升作用，并展望以区块链、联邦学习为代表的新兴技术对未来区域医疗协同的影响，为推动区域医疗协同发展提供理论支持和实践参考。

二、区域医疗协同的数据要素类型与特点

2.1 电子病历数据要素

电子病历数据是区域医疗协同中最基础、最核心的数据要素，它包含了患者从就诊到治疗全过程的详细记录，是实现医疗信息共享和业务协同的基础。

数据特点：

• 多样性：电子病历数据包括结构化数据（如生命体征、实验室检查结果）、半结构化数据（如检查报告）和非结构化数据（如医生医嘱、病程记录）等多种形式。
• 时效性：电子病历数据随着患者就医过程不断更新，反映了疾病发展和治疗效果的动态变化。
• 完整性：完整的电子病历能够全面记录患者的诊疗过程，为连续医疗提供支持。

应用模式：

• 区域电子病历共享平台：通过建立统一的区域电子病历共享平台，实现患者病历信息在不同医疗机构间的共享和调阅。例如，重庆市建成全市统一的居民电子健康档案基础数据库，全市 41 个区县、1158 个医疗卫生机构在管档案 2835 万余份（全市建档率 88.23%）(40)。
• "一人一档" 管理模式：按照 "一人一档一属地" 原则，建立统一的居民电子健康档案管理系统，实现跨区县健康档案新建、更新、转迁、异地服务 "四统一" 管理，推动健康档案授权开放查询，支撑基层机构业务服务和居民自我健康管理(1)。
• 电子健康卡应用：通过电子健康卡实现患者身份统一标识，打通不同医疗机构间的信息壁垒。例如，重庆市建立 "一人一码一档" 数据资源架构，实现数据跨域跨机构互通，持续赋能业务应用(1)。

2.2 医学影像数据要素

医学影像数据是区域医疗协同中占比最大的数据类型，约占医院数据总量的 80%-90%，在疾病诊断和治疗中发挥着关键作用(4)。

数据特点：

• 海量性：单次医学影像检查可能产生数百 MB 甚至 GB 的数据，存储和传输压力大。
• 专业性：医学影像数据需要专业知识和技能进行解读，通常由放射科医生完成。
• 空间关联性：影像数据具有空间特性，需要考虑像素之间的关联性。

应用模式：

• 区域医学影像云平台：通过建立区域医学影像云中心，实现医学影像数据的集中存储和共享调阅。例如，重庆市依托卫生健康云，建设全市医学影像云中心，实现市、区（县）、乡（镇街）三级医疗机构的数字医学影像检查结果数据汇聚和互通共享，真正实现医学影像 "一次检查、终身可查，一地检查、全市互认"(40)。
• "影像云" 全国协同共享：建立全国统一的医保影像云数据共享路径，实现医学影像数据的全国互通共享。截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作，其中 17 个省级医保部门已完成医保影像云软件部署，具备影像云索引数据上传能力和省级平台端影像跨省调阅能力，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。
• 医学影像检查结果互认：通过区域医学影像共享平台，实现不同医疗机构间医学影像检查结果的互认，减少重复检查，提高诊疗效率。例如，黄山市屯溪区公立医疗机构上传比例达 100%，屯溪区人民医院、1 家社区卫生服务中心、5 家卫生院均实现异地医学影像检查结果调阅，门诊医生工作站主动提醒 2 万余例，累计调阅量近 1 万次(8)。

2.3 检验数据要素

检验数据是医疗诊断的重要依据，包括血液、尿液、生化等各种实验室检查结果，在区域医疗协同中具有重要价值。

数据特点：

• 标准化程度高：检验项目和结果通常有统一的标准，便于数据比较和分析。
• 时效性强：检验结果反映患者当前的生理状态，具有较强的时效性。
• 关联性：不同检验项目之间存在关联，需要综合分析。

应用模式：

• 区域检验结果互认平台：建立区域检验结果互认平台，实现检验数据的互通共享和结果互认。例如，示范区医疗检验检查结果互联互通互认平台显示，2024 年全年，青浦区各家医院与吴江、嘉善和上海市的医院之间共完成 "互联互通互认"85 万余人次，人次互认率达 96%；完成互认检验项目近三千万项次，互认率为 94%(44)。
• "五大共享中心" 建设：统筹建立区县域 "五大共享中心"（医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断、消毒供应），实现检验数据的区域共享。例如，重庆市医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。
• 检验数据标准化：通过统一检验数据标准和规范，提高检验结果的可比性和互认性。例如，国家卫生健康委组织制定发布互认工作指引，加强技术指导。各地卫生健康行政部门组织制定发布本辖区内互认项目清单和医疗机构清单，明确可以互认的项目范围、参考时限、质量要求等必要条件(41)。

三、不同区域层级数据要素在医疗协同中的应用现状

3.1 省级区域医疗协同的数据要素应用

省级区域医疗协同是连接国家和地市、县域的重要纽带，在数据要素应用方面具有承上启下的作用。

应用模式：

• 省级医疗数据共享交换平台：建立省级医疗数据共享交换系统，支撑业务和政务数据的收集交换、审核比对和共享查询。例如，重庆市建成市卫生健康数据共享交换系统，已按需构建 1216 个资源目录，接入数据 961 个目录，累计支撑数据共享 48.69 亿次(1)。
• 省级医学影像云平台：建设省级医学影像云中心，实现全省医学影像数据的集中存储和共享调阅。例如，截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。
• 跨省医疗数据协同：推进跨省医疗数据共享和业务协同，促进区域医疗一体化发展。例如，重庆市积极推进川渝卫生健康发展一体化合作，实现两地电子健康卡扫码互认，覆盖机构 2346 家，累计互认 127.48 万余次；全面推进川渝两地检查检验结果互认，互认机构 935 家，累计互认 197.3 万例次，节约群众就医费用 1.93 亿元(1)。

典型案例：

• 重庆市数字健康大脑建设：重庆市基本建成全市统一的数字健康大脑，形成 "云网管理、数据交换、智能组件、医学知识、决策支持、标准服务"6 大智能中枢。在全国率先发布省级《卫生健康信息资源目录体系》地方标准，形成数据项 7200 余个，归集数据 301.5 亿条。建成卫生健康云专区实现行业云网融合，基层迁移上云率 48.8%，行业专网连通 7922 家医疗机构。建成智能组件共享调用体系，组件上架使用 389 个，医疗机构 1315 家接入，累计调用 7.5 亿次(40)。
• 浙江省检查检验结果互认：浙江省制定了 436 项互认标准，覆盖了 90% 的高频项目，在两年内节约医疗费用达 11 亿元。其协作机制包括建立省级医疗数据交换平台，采用 HL7、FHIR 等国际标准实现跨机构互通，并将互认率纳入医共体绩效考核，倒逼医院优化服务流程(10)。
• 全国医保影像云建设：国家医保局全力推进全国统一的医保影像云数据共享路径建设。截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作。其中，17 个省级医保部门已完成医保影像云软件部署，具备影像云索引数据上传能力和省级平台端影像跨省调阅能力(12)。

3.2 市级区域医疗协同的数据要素应用

市级区域医疗协同是连接省级和县域的中间环节，在数据要素应用方面具有承上启下的作用。

应用模式：

• 市域医疗数据共享平台：建立市域统一的医疗数据共享平台，实现市级医疗机构间的数据共享和业务协同。例如，厦门市依托厦门市政务信息共享协同平台，配合做好医疗健康数据汇聚共享工作，已编制汇聚厦门市医疗收费电子票据信息、出生医学证明、产筛信息、死亡个案信息等约 100 条信息资源，累计汇聚近 2 亿数据量；建设面向不同应用领域的主题数据库，全面深化医疗大数据应用(3)。
• 市域医学影像共享中心：建设市域医学影像共享中心，实现医学影像数据的集中存储和共享调阅。例如，咸阳市医疗保障基金监测中心、咸阳秦云信息技术有限公司与陕西移动咸阳分公司联合申报的《医保影像一张网 - 医学影像数据要素全国协同共享与效能提升工程》项目，打造咸阳市 "影像云" 平台，搭建 "一平台四中心" 架构。目前，平台已接入 9 家医疗机构，汇聚总影像文件 6000 万张，并与国家医保影像云平台实现互联互通(4)。
• 市域检查检验结果互认：推进市域内医疗机构间检查检验结果互认，减少重复检查，提高诊疗效率。例如，到 2025 年底，各紧密型医联体（含城市医疗集团和县域医共体）实现医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过 200 项(41)。

典型案例：

• 厦门市医疗数据要素市场化探索：厦门市在公共数据开放方面，优先释放 65 类高需求医疗健康数据，提升公共服务效能；在数据要素市场化方面，依托隐私计算技术实现安全流通，并完成福建省首单医疗数据产品交易；在产学研用协同方面，与顶尖科研团队合作，推动慢阻肺数字化管理、HPV 疫苗真实世界研究等标杆项目落地，形成 "数据驱动健康" 的厦门模式(5)。
• 咸阳市 "影像云" 平台建设：咸阳市打造 "影像云" 平台，搭建 "一平台四中心" 架构，平台已接入 9 家医疗机构，汇聚总影像文件 6000 万张，并与国家医保影像云平台实现互联互通。上报 12 万例检查数据，可提供全国范围内跨地区、跨层级的影像信息互通、检查结果互认、电子胶片及数据应用等服务。经预估，该项目每年可减少约 120 万人次重复检查，节省医保基金约 3.6 亿元(4)。
• 黄山市医学影像共享平台：黄山市屯溪区公立医疗机构上传比例达 100%，屯溪区人民医院、1 家社区卫生服务中心、5 家卫生院均实现异地医学影像检查结果调阅，门诊医生工作站主动提醒 2 万余例，累计调阅量近 1 万次，屯溪区辖区内医疗机构已完成医学影像数据和全省互联互通，并实现 "一次检查、全省通用、终生可查"(8)。

3.3 县域区域医疗协同的数据要素应用

县域区域医疗协同是最基层的医疗协同层级，直接面向广大农村和基层群众，在数据要素应用方面具有基础性作用。

应用模式：

• 县域医共体数据平台：建立县域医共体数据平台，实现县域内医疗机构间的数据共享和业务协同。例如，重庆市以市政府名义印发《重庆市全面推动紧密型区县域医疗卫生共同体高质量发展实施方案》，统筹建立区县域 "七大智慧平台"（远程医疗、互联网医院、医护调度、疫情应急处置、医疗应急调度、健康管理、药事服务）和 "五大共享中心"（医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断、消毒供应）(40)。
• "基层检查、县域诊断" 模式：建立 "基层检查、县域诊断、基层治疗" 协作模式，实现基层医疗机构检查、县级医疗机构诊断的协同诊疗模式。例如，重庆市医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。
• 县域医学影像共享中心：建设县域医学影像共享中心，实现县域内医学影像数据的集中存储和共享调阅。例如，屯溪区辖区内医疗机构已完成医学影像数据和全省互联互通，并实现 "一次检查、全省通用、终生可查"(8)。

典型案例：

• 重庆市县域医共体建设：重庆市全面推动紧密型区县域医疗卫生共同体高质量发展，统筹建立区县域 "七大智慧平台" 和 "五大共享中心"。当前，医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。
• 安徽省屯溪区医学影像共享：屯溪区公立医疗机构上传比例达 100%，屯溪区人民医院、1 家社区卫生服务中心、5 家卫生院均实现异地医学影像检查结果调阅，门诊医生工作站主动提醒 2 万余例，累计调阅量近 1 万次，屯溪区辖区内医疗机构已完成医学影像数据和全省互联互通，并实现 "一次检查、全省通用、终生可查"(8)。
• 陕西省怀集县医共体信息化建设：怀集县投入近 2000 万元建设了 "1 + 19 + N" 信息化平台，并铺设了 15 皮长公里的光缆，该平台覆盖了县人民医院及 19 家乡镇医院，且与广东省基层医疗平台实现了数据对接。在协作模式方面，建立了远程诊断影像中心、心电中心等五大资源共享中心，实现了 "镇检查、县诊断" 模式，检查结果互认率高达 90%。同时，通过智能医生助手自动将就诊信息导入健康档案，HIS 系统与省级平台实现无缝衔接，有效减少了重复操作(10)。

四、数据要素对区域医疗协同效率的提升作用

4.1 数据共享效率提升

数据要素在区域医疗协同中的应用，显著提升了医疗数据的共享效率，打破了信息壁垒，促进了医疗资源的优化配置。

数据共享效率指标：

• 数据共享规模：截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作。其中，17 个省级医保部门已完成医保影像云软件部署，具备影像云索引数据上传能力和省级平台端影像跨省调阅能力，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。
• 数据共享频次：重庆市建成市卫生健康数据共享交换系统，已按需构建 1216 个资源目录，接入数据 961 个目录，累计支撑数据共享 48.69 亿次(1)。
• 数据共享覆盖面：示范区医疗检验检查结果互联互通互认平台显示，2024 年全年，青浦区各家医院与吴江、嘉善和上海市的医院之间共完成 "互联互通互认"85 万余人次，人次互认率达 96%；完成互认检验项目近三千万项次，互认率为 94%；完成互认检查项目 57 万余项次，互认率达 95%(44)。
• 数据共享响应时间：屯溪区人民医院医生介绍，短短 10 秒内就能调阅到患者在安徽省其他医疗机构的影像检查结果(8)。

效率提升机制：

• 统一数据标准：通过制定统一的数据标准和规范，提高数据的互操作性和共享效率。例如，重庆市在全国率先发布省级《卫生健康信息资源目录体系》地方标准，覆盖行业各类信息资源 3 大类、21 项、94 个目、234 个细目、7138 个字段，为行业数据统一规范采集和共享提供重要支撑(1)。
• 集成共享平台：通过建立统一的集成共享平台，实现不同医疗机构间数据的集中管理和共享。例如，重庆市基本建成全市统一的数字健康大脑，形成 "云网管理、数据交换、智能组件、医学知识、决策支持、标准服务"6 大智能中枢(40)。
• 智能组件应用：通过开发和应用智能组件，提高数据共享的自动化和智能化水平。例如，重庆市建成智能组件共享调用体系，组件上架使用 389 个，医疗机构 1315 家接入，累计调用 7.5 亿次(40)。

4.2 诊疗协同效率提升

数据要素在区域医疗协同中的应用，显著提升了诊疗协同效率，优化了医疗服务流程，提高了医疗服务质量。

诊疗协同效率指标：

• 检查检验结果互认率：示范区医疗检验检查结果互联互通互认平台显示，2024 年全年，青浦区各家医院与吴江、嘉善和上海市的医院之间共完成 "互联互通互认"85 万余人次，人次互认率达 96%；完成互认检验项目近三千万项次，互认率为 94%；完成互认检查项目 57 万余项次，互认率达 95%(44)。
• 重复检查减少比例：经预估，咸阳市 "影像云" 平台项目每年可减少约 120 万人次重复检查，节省医保基金约 3.6 亿元(4)。
• 医疗费用节约：浙江省制定了 436 项互认标准，覆盖了 90% 的高频项目，在两年内节约医疗费用达 11 亿元(10)。重庆市累计调阅查询 1358.9 万人次，跨机构互认 114.7 万人次，节约群众就医费用 2.54 亿元；川渝两地检查检验结果互认，互认机构 935 家，累计互认 197.3 万例次，节约群众就医费用 1.93 亿元(1)。
• 诊断时间缩短：数据共享后，平均诊断时间减少了 40%，治疗成功率提高了 15%(48)。据测算，数据标准化后，跨区域诊疗的效率提升了 30%，信息错误率降低了 50%(48)。

效率提升机制：

• 检查检验结果互认：通过推进检查检验结果互认，减少重复检查，提高诊疗效率。例如，到 2025 年底，各紧密型医联体（含城市医疗集团和县域医共体）要实现医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过 200 项(41)。
• 远程诊断服务：通过建立远程诊断中心，实现基层检查、上级诊断的服务模式，提高诊断效率。例如，重庆市医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。
• 智能辅助诊断：通过开发和应用智能辅助诊断系统，提高诊断准确率和效率。例如，重庆市形成辅助诊断支撑能力，相关智能系统已在黔江等近 40 个乡镇卫生院试点(40)。

4.3 患者就医体验改善

数据要素在区域医疗协同中的应用，显著改善了患者的就医体验，提高了患者满意度，促进了医患关系的和谐发展。

患者就医体验指标：

• 就医时间减少：黄山市屯溪区黎阳镇卫生院医生调阅云端影像后，结合既往病史精准调整了降脂药，并针对呼吸道症状开具了对症药物。这场 "智慧就医" 的背后，是全省医学影像全省互认共享带来的就医新体验 —— 居民拍过的片子，基层医生指尖可查；做过的检查，无需二次折腾(8)。
• 就医费用降低：浙江省制定了 436 项互认标准，覆盖了 90% 的高频项目，在两年内节约医疗费用达 11 亿元(10)。重庆市累计调阅查询 1358.9 万人次，跨机构互认 114.7 万人次，节约群众就医费用 2.54 亿元(1)。
• 就医便捷性提高：患者可以在不同医疗机构间自由转诊，无需重复检查，实现 "一次检查、全省通用、终生可查"(8)。
• 患者满意度提升：据统计，2025 年，医联体覆盖区域内患者满意度达到 85% 以上，较医联体建设前提高了 15 个百分点(50)。

体验改善机制：

• "信息多跑腿，就医少跑路"：通过推进医疗服务数字化改革，实现 "信息多跑腿，就医少跑路"。例如，重庆市 "医检互认" 实现 "一地检查、全市互认"。依托卫生健康云，建设全市医学影像云中心，实现市、区（县）、乡（镇街）三级医疗机构的数字医学影像检查结果数据汇聚和互通共享，真正实现医学影像 "一次检查、终身可查，一地检查、全市互认"(40)。
• "一站式" 服务模式：通过整合医疗服务流程，提供 "一站式" 服务，减少患者就医环节。例如，重庆市 "新生儿出生一件事" 被选树为国务院高效办成一件事并在全国推广(40)。
• 电子健康卡应用：通过推广电子健康卡应用，实现患者身份统一标识，简化就医流程。例如，重庆市建立 "一人一码一档" 数据资源架构，实现数据跨域跨机构互通，持续赋能业务应用(1)。

五、区块链技术在区域医疗协同中的应用

5.1 区块链技术在医疗数据共享中的应用模式

区块链技术作为一种分布式账本技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，为区域医疗协同中的数据共享提供了新的解决方案。

技术原理：

• 去中心化：区块链技术不依赖于中央服务器，而是通过分布式节点共同维护一个账本，提高了系统的可靠性和安全性。
• 不可篡改：区块链上的数据一旦写入，就难以篡改，保证了数据的完整性和真实性。
• 可追溯性：区块链上的每一笔交易都有完整的记录，可以追溯到数据的来源和历史操作，提高了数据的透明度和可审计性。
• 智能合约：区块链支持智能合约，可以自动执行预设的规则和条件，实现数据共享的自动化管理。

应用模式：

• 区块链医疗数据共享平台：建立基于区块链的医疗数据共享平台，实现医疗数据的安全共享和交换。例如，某大型医院为了提高医疗影像数据的共享效率，降低数据泄露风险，与一家区块链技术公司合作，共同搭建了一个基于区块链的医疗影像数据共享平台。该平台采用去中心化存储技术，将患者的医疗影像数据加密后存储在区块链上，实现了数据的安全存储和高效共享(16)。
• 区块链电子病历系统：建立基于区块链的电子病历系统，实现电子病历的安全存储和共享。例如，某地区跨医疗机构电子病历共享平台通过区块链技术实现电子病历数据的不可篡改和可追溯，确保数据真实可靠(18)。
• 区块链医疗数据交易平台：建立基于区块链的医疗数据交易平台，实现医疗数据的价值交换和流通。例如，依托厦门市健康医疗大数据应用开放平台，经历福建省数据交易所的确权、登记、上架、撮合等一系列流程，经律所合规审查，2024 年 3 月 15 日顺利完成医疗健康数据产品场内交易，实现了福建省健康医疗领域数据产品场内交易 "零" 的突破(5)。

典型案例：

• 上海 - 宁波跨地区医联体电子病历及个人健康档案共享：基于区块链的异地医疗信息共享技术在上海、宁波的跨地区医联体电子病历及个人健康档案共享实践证明科学有效。区块链技术的应用可以为异地医疗信息共享提供安全、可信的数据基础，支撑远程医疗协作、跨地区健康管理、临床科研协作等应用。
• 某区域医疗联合体基于区块链的影像数据共享平台：某区域医疗联合体为了打破数据孤岛，提高区域内医疗资源的利用效率，搭建了一个基于区块链的影像数据共享平台。该平台实现了区域内医疗机构的医疗影像数据共享，为患者提供更加便捷的医疗服务。数据互联互通方面，平台通过区块链技术，实现了区域内医疗机构医疗影像数据的互联互通(16)。
• 基于区块链的区域医联体数据共享平台：提出一种基于区块链的解决方案，破解医联体数据共享的 "信任 - 效率 - 安全" 三角悖论，实现安全、透明、高效的数据共享。基于医联体建立联盟链，构建四层三域架构与智能合约机制，融合联邦学习、同态加密与差分隐私多种技术，建立基于属性和角色的动态权限管理。通过去中心化信任机制降低医联体之间的协作成本，采用多技术融合策略实现隐私与效率的平衡，为区域医联体数据共享提供了创新性解决方案(29)。

5.2 区块链技术对区域医疗协同的影响

区块链技术在区域医疗协同中的应用，对医疗数据共享、医疗质量安全、医疗资源配置等方面产生了深远影响。

对医疗数据共享的影响：

• 提高数据共享效率：区块链技术可以实现医疗数据的快速、安全传输，降低数据共享成本，提高医疗机构之间的协作效率。数据孤岛问题：目前医疗机构间数据互通率不足 15%，区块链通过建立联盟链实现跨机构数据共享，预计 2025 年可提升互通率至 80% 以上(15)。
• 降低数据泄露风险：区块链技术采用加密算法保护数据，确保数据在传输和存储过程中的安全性，降低数据泄露风险。
• 保障患者隐私：区块链技术通过智能合约实现患者隐私保护，确保患者数据不被非法访问和滥用。
• 促进科研创新：区块链技术可以帮助医疗机构实现医疗数据的共享，为科研人员提供更多研究素材，推动医疗科研创新。

对医疗质量安全的影响：

• 提高数据真实性：区块链技术的不可篡改性确保了医疗数据的真实性和可靠性，提高了医疗决策的准确性。
• 增强数据可追溯性：区块链技术可以实现医疗数据的全流程追溯，便于对医疗过程进行监督和管理，提高医疗质量和安全。
• 优化医疗流程：区块链技术可以自动化医疗流程，减少人为错误，提高医疗效率和质量。

对医疗资源配置的影响：

• 优化资源配置：区块链技术有助于实现医疗数据的跨机构、跨地区共享，优化医疗资源配置，提高医疗服务质量(16)。
• 降低医疗成本：区块链技术可以减少医疗数据共享的中间环节，降低医疗成本，提高医疗资源利用效率。
• 促进医疗公平：区块链技术可以打破医疗资源的地域限制，促进优质医疗资源的均衡配置，提高医疗服务的可及性和公平性。

5.3 区块链技术在区域医疗协同中的挑战与对策

尽管区块链技术在区域医疗协同中具有广阔的应用前景，但也面临着一系列挑战和问题。

技术挑战：

• 技术兼容性问题：区块链技术在医疗数据共享中的应用面临着技术兼容性的挑战。不同医疗机构使用的医疗系统可能采用不同的数据格式和标准，这给数据共享带来了困难。为了应对这一问题，可以采取以下策略：一是推动医疗数据标准化，统一数据格式和接口；二是开发跨平台的区块链解决方案，实现不同系统之间的数据交互(16)。
• 性能瓶颈：区块链网络在处理大量交易时可能会出现性能瓶颈，影响数据共享效率。针对这一挑战，可以采取以下措施：一是优化区块链算法，提高交易处理速度；二是采用分片技术，将数据分散存储在多个节点上，减轻单个节点的压力(16)。
• 隐私保护与数据安全：在医疗数据共享过程中，如何平衡隐私保护和数据安全是一个重要问题。可以采取以下对策：一是采用先进的加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性；二是制定严格的隐私保护政策，限制数据访问权限(16)。

法律与伦理挑战：

• 法律法规滞后：当前，我国在区块链技术应用方面的法律法规尚不完善，特别是在医疗数据共享领域。为了应对这一挑战，需要政府相关部门加快制定相关法律法规，明确区块链技术在医疗领域的应用规范(16)。
• 数据主权与跨境共享：在跨境医疗数据共享过程中，数据主权问题成为一个挑战。可以采取以下策略：一是建立跨境数据共享协议，明确数据跨境传输的规则；二是加强国际合作，推动全球医疗数据共享标准的制定(16)。
• 患者隐私保护：区块链技术虽然可以提高数据安全性，但也可能导致患者隐私泄露的风险。需要建立严格的隐私保护机制，确保患者数据不被非法访问和使用(19)。

应用推广挑战：

• 高昂的维护成本：区块链技术的维护需要专业的技术人员和设备，这可能导致高昂的维护成本。为了降低成本，可以采取以下措施：一是采用云计算等新技术降低硬件成本；二是建立区块链技术共享平台，实现资源共享(16)。
• 激励机制不足：在医疗数据共享过程中，如何激励医疗机构积极参与是一个问题。可以采取以下策略：一是建立合理的激励机制，如数据共享奖励机制；二是通过政策引导，鼓励医疗机构参与数据共享(16)。
• 人才短缺：区块链技术在医疗领域的应用需要既懂医疗又懂区块链技术的复合型人才，目前这类人才较为短缺。需要加强人才培养和引进，提高专业人才队伍的素质(16)。

对策建议：

• 加强政策引导：政府应加强对区块链技术在医疗领域应用的政策引导和支持，制定相关标准和规范，促进技术的健康发展。
• 推动技术创新：鼓励医疗机构和科技企业加强合作，推动区块链技术在医疗领域的创新应用，解决技术挑战。
• 建立数据共享机制：建立基于区块链的医疗数据共享机制，明确数据共享的规则和流程，保障数据的安全和隐私。
• 加强人才培养：加强区块链技术和医疗信息化人才的培养，提高专业人才队伍的素质。
• 推动国际合作：加强国际合作，共同推动区块链技术在医疗领域的应用和发展，促进全球医疗数据共享。

六、联邦学习技术在区域医疗协同中的应用

6.1 联邦学习技术在医疗数据协作中的应用模式

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许不同机构在不共享原始数据的情况下进行联合模型训练，为区域医疗协同提供了新的解决方案。

技术原理：

• 数据不出域：联邦学习允许各参与方在本地训练模型，只上传模型参数或梯度到中央服务器进行聚合，原始数据始终保留在本地，保护了数据隐私。
• 分布式训练：联邦学习采用分布式训练方式，各参与方在本地数据集上进行模型训练，然后将更新后的模型参数上传到中央服务器进行聚合，最终得到全局模型。
• 模型聚合：中央服务器将各参与方上传的模型参数进行聚合，生成新的全局模型，再下发给各参与方进行下一轮训练，如此迭代直至模型收敛。

应用模式：

• 横向联邦学习：适用于不同医疗机构具有相同特征空间但不同样本的情况。例如，不同医院的患者群体不同，但收集的特征（如年龄、性别、生命体征等）相同，可以采用横向联邦学习进行模型训练。
• 纵向联邦学习：适用于不同医疗机构拥有相同样本但不同特征的情况。例如，同一患者在不同医院接受不同检查，各医院拥有不同的检查结果，可以采用纵向联邦学习进行模型训练。
• 联邦迁移学习：适用于不同医疗机构数据分布差异较大的情况，可以通过迁移学习技术将一个领域的知识迁移到另一个领域。

典型案例：

• 联邦学习用于跨医院新冠预测模型：新冠疫情的突发性与全球化传播，使得各级医疗机构对早期预警与重症风险预测的需求空前迫切。然而，医疗数据是高度敏感的个人信息，《个人信息保护法》与《数据安全法》明确限制跨机构、跨区域的原始数据流动。联邦学习为这一矛盾提供了技术解法：它允许模型 "去数据处" 学习，而不是让数据 "来模型处" 集中，能够在保护隐私的前提下整合多方数据，提高预测准确率与泛化能力。结合开源的 FATE（Federated AI Technology Enabler）框架，可以在多个医院之间构建一个数据不出域的跨机构新冠预测模型，实现医疗价值与合规要求的双赢(20)。
• 联邦学习用于脑瘤诊断：一项由宾夕法尼亚大学医学院主导、汇集全球 29 家医疗和研究机构的合作项目，旨在创建迄今为止规模最大的脑瘤数据集，并以此为基础训练 AI 模型。该项目采用了联邦学习技术，允许各机构在无需共享患者数据的前提下，协同完成 AI 模型的训练。当比较基于单个机构数据建立的人工智能模型与使用联邦学习技术训练的模型时，后者的准确性显著提升 —— 从平均 70% 提高至 85.7%(21)。
• 联邦学习用于医学影像分析：联邦学习在医学影像分析领域的应用日益广泛。例如，一项研究使用联邦学习技术对来自多个医院的胸部 X 射线图像进行分类，在不共享原始数据的情况下，实现了与集中式训练相当的模型性能。研究结果表明，联邦学习可以在保护患者隐私的同时，有效利用多中心数据提高模型的泛化能力(30)。

6.2 联邦学习技术对区域医疗协同的影响

联邦学习技术在区域医疗协同中的应用，对医疗数据协作、模型训练和临床决策等方面产生了深远影响。

对医疗数据协作的影响：

• 保护数据隐私：联邦学习允许各医疗机构在不共享原始数据的情况下进行协作，有效保护了患者隐私和数据安全。例如，在联邦学习框架下，各医疗机构可以在本地训练模型，只上传模型参数或梯度到中央服务器，原始数据始终保留在本地(20)。
• 打破数据孤岛：联邦学习技术可以在不共享原始数据的情况下，实现多机构数据的协同利用，打破了医疗机构之间的数据孤岛。例如，通过联邦学习，不同医院可以共同训练一个模型，而无需共享患者的敏感数据(21)。
• 促进数据共享：联邦学习为医疗机构之间的数据协作提供了新的途径，降低了数据共享的门槛和风险，促进了医疗数据的开放和共享。

对模型训练的影响：

• 提高模型性能：联邦学习可以整合多个医疗机构的数据进行模型训练，提高模型的泛化能力和准确性。例如，一项研究表明，使用联邦学习技术训练的脑瘤诊断模型准确率从平均 70% 提高至 85.7%(21)。
• 加速模型收敛：联邦学习可以利用多个医疗机构的计算资源进行并行训练，加速模型的收敛速度。例如，在联邦学习框架下，各医疗机构可以同时进行模型训练，大大提高了训练效率(23)。
• 降低过拟合风险：联邦学习可以利用多个医疗机构的异质数据进行训练，降低模型的过拟合风险，提高模型的稳定性和可靠性。

对临床决策的影响：

• 提升诊断准确性：联邦学习可以利用多中心数据训练更准确的诊断模型，提高临床诊断的准确性和可靠性。例如，使用联邦学习技术训练的脑瘤诊断模型准确率从平均 70% 提高至 85.7%(21)。
• 支持个性化医疗：联邦学习可以结合多个医疗机构的数据，训练更具个性化的医疗模型，为不同患者提供更精准的治疗方案。例如，通过联邦学习，可以在保护患者隐私的同时，利用多个医院的数据训练个性化的疾病预测模型(23)。
• 促进多学科协作：联邦学习可以促进不同医疗机构和学科之间的协作，为复杂疾病的诊断和治疗提供多学科支持。

6.3 联邦学习技术在区域医疗协同中的挑战与对策

尽管联邦学习技术在区域医疗协同中具有广阔的应用前景，但也面临着一系列挑战和问题。

技术挑战：

• 通信开销：联邦学习需要频繁地在各参与方和中央服务器之间传输模型参数，这会带来较大的通信开销。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是压缩模型参数，减少传输数据量；二是采用模型聚合策略，如 FedAvg、FedProx 等，降低通信频率(23)。
• 数据异质性：不同医疗机构的数据分布可能存在较大差异，这会影响联邦学习的性能。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是采用数据增强技术，平衡数据分布；二是使用元学习或迁移学习技术，提高模型的适应性；三是设计针对非独立同分布数据的联邦学习算法(30)。
• 系统异构性：不同医疗机构的计算资源和网络环境可能存在较大差异，这会影响联邦学习的效率和稳定性。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是设计自适应的模型聚合策略，根据各参与方的性能动态调整权重；二是采用异步训练机制，允许各参与方在不同的时间点上传模型参数(23)。

法律与伦理挑战：

• 数据隐私保护：联邦学习虽然可以在一定程度上保护数据隐私，但仍存在隐私泄露的风险。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是结合差分隐私技术，在模型参数中添加噪声，进一步保护数据隐私；二是实施安全多方计算，确保各参与方无法从模型参数中推断出原始数据(23)。
• 数据主权问题：在联邦学习中，各参与方的数据所有权和使用权需要明确界定。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是制定详细的数据使用协议，明确各方的权利和义务；二是建立数据治理框架，规范数据的使用和管理(20)。
• 责任划分：在联邦学习过程中，如果出现模型错误或医疗事故，责任如何划分是一个复杂的问题。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是建立责任追溯机制，明确各参与方在模型训练和应用中的责任；二是制定风险分担机制，合理分配各方的风险和收益(23)。

应用推广挑战：

• 技术标准不统一：目前，联邦学习领域缺乏统一的技术标准和规范，这会影响不同系统之间的互操作性。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是推动行业标准化组织制定联邦学习技术标准；二是支持开源联邦学习框架的发展，促进技术生态的形成(20)。
• 专业人才短缺：联邦学习技术涉及机器学习、密码学、分布式系统等多个领域，需要复合型人才。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是加强相关领域的人才培养；二是建立跨学科的研究团队，促进知识交流和技术融合(23)。
• 实施成本高：联邦学习系统的部署和维护需要较高的成本，这会限制其在资源有限的医疗机构中的应用。为了应对这一挑战，可以采取以下措施：一是开发轻量级的联邦学习框架，降低对计算资源的要求；二是采用云服务模式，降低部署和维护成本(20)。

对策建议：

• 加强政策支持：政府应加强对联邦学习技术在医疗领域应用的政策支持，制定相关标准和规范，促进技术的健康发展。
• 推动技术创新：鼓励医疗机构和科技企业加强合作，推动联邦学习技术在医疗领域的创新应用，解决技术挑战。
• 建立协作机制：建立跨机构、跨领域的协作机制，促进联邦学习技术在区域医疗协同中的应用和推广。
• 加强人才培养：加强联邦学习技术和医疗信息化人才的培养，提高专业人才队伍的素质。
• 推动国际合作：加强国际合作，共同推动联邦学习技术在医疗领域的应用和发展，促进全球医疗数据协作。

七、区域医疗协同中数据要素应用的未来趋势

7.1 技术融合与创新趋势

区域医疗协同中数据要素应用将呈现技术融合与创新的趋势，多种技术的交叉应用将为医疗数据要素的价值释放提供更强大的支持。

AI + 医疗数据融合：

• AI 驱动的医疗决策：利用 AI 技术分析医疗数据，辅助医生做出更精准的医疗决策。例如，AI 可以通过分析大量的医疗影像数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定(7)。
• AI + 区块链融合：将人工智能与区块链技术相结合，为医疗数据共享提供更安全、高效的解决方案。例如，可以利用 AI 技术对区块链上的医疗数据进行智能分析和处理，提高数据的利用价值(16)。
• AI + 联邦学习融合：将人工智能与联邦学习技术相结合，提高模型训练效率和性能。例如，可以利用 AI 技术优化联邦学习的模型聚合策略，提高模型的准确性和泛化能力(23)。

区块链 + 医疗数据创新：

• 区块链 + 隐私计算：将区块链技术与隐私计算技术相结合，为医疗数据共享提供更安全的解决方案。例如，可以利用区块链技术实现数据的不可篡改和可追溯，同时利用隐私计算技术保护数据隐私(19)。
• 区块链 + 物联网：将区块链技术与物联网技术相结合，实现医疗设备数据的安全采集和共享。例如，可以利用区块链技术记录医疗设备的使用情况和数据采集过程，确保数据的真实性和可靠性(16)。
• 区块链 + 智能合约：将区块链技术与智能合约相结合，实现医疗数据共享的自动化管理。例如，可以利用智能合约自动执行数据共享的规则和条件，提高数据共享的效率和透明度(16)。

联邦学习 + 医疗数据创新：

• 联邦学习 + 差分隐私：将联邦学习技术与差分隐私技术相结合，进一步提高数据隐私保护水平。例如，可以在联邦学习过程中添加差分隐私噪声，防止模型参数泄露原始数据信息(23)。
• 联邦学习 + 迁移学习：将联邦学习技术与迁移学习技术相结合，提高模型的适应性和泛化能力。例如，可以利用迁移学习技术将一个领域的知识迁移到另一个领域，提高模型在不同医疗机构的适用性(30)。
• 联邦学习 + 多模态数据：将联邦学习技术与多模态数据处理技术相结合，实现不同类型医疗数据的协同利用。例如，可以利用联邦学习技术同时处理文本、图像、语音等多种类型的医疗数据，提高模型的性能和应用范围(30)。

典型案例：

• AI 医疗大脑建设：重庆市基本建成全市统一的数字健康大脑，形成 "云网管理、数据交换、智能组件、医学知识、决策支持、标准服务"6 大智能中枢。建成智能组件共享调用体系，组件上架使用 389 个，医疗机构 1315 家接入，累计调用 7.5 亿次。形成辅助诊断支撑能力，相关智能系统已在黔江等近 40 个乡镇卫生院试点(40)。
• 区块链医疗数据共享平台：某大型医院为了提高医疗影像数据的共享效率，降低数据泄露风险，与一家区块链技术公司合作，共同搭建了一个基于区块链的医疗影像数据共享平台。该平台采用去中心化存储技术，将患者的医疗影像数据加密后存储在区块链上，实现了数据的安全存储和高效共享(16)。
• 联邦学习跨医院新冠预测模型：新冠疫情的突发性与全球化传播，使得各级医疗机构对早期预警与重症风险预测的需求空前迫切。联邦学习为这一矛盾提供了技术解法：它允许模型 "去数据处" 学习，而不是让数据 "来模型处" 集中，能够在保护隐私的前提下整合多方数据，提高预测准确率与泛化能力。结合开源的 FATE 框架，可以在多个医院之间构建一个数据不出域的跨机构新冠预测模型，实现医疗价值与合规要求的双赢(20)。

7.2 应用场景拓展趋势

区域医疗协同中数据要素应用的场景将不断拓展和深化，从传统的医疗数据共享向更多领域延伸。

从医疗服务向健康管理延伸：

• 全生命周期健康管理：利用医疗数据要素，实现从出生到老年的全生命周期健康管理。例如，可以建立基于医疗数据的健康风险评估模型，为不同年龄段的人群提供个性化的健康管理建议(48)。
• 慢性病远程管理：利用医疗数据要素，实现慢性病患者的远程监测和管理。例如，可以通过可穿戴设备采集患者的生理数据，结合电子病历数据进行分析，为慢性病患者提供远程健康指导和干预(48)。
• 亚健康人群干预：利用医疗数据要素，对亚健康人群进行精准识别和干预。例如，可以通过分析大量的医疗数据，建立亚健康状态识别模型，为亚健康人群提供个性化的干预方案(48)。

从医院内部向跨机构协作延伸：

• 跨区域医疗协作：利用医疗数据要素，实现跨区域医疗机构之间的协作和资源共享。例如，可以通过建立跨区域医疗数据共享平台，实现不同地区医疗机构之间的检查检验结果互认和诊疗协同(41)。
• 医养结合服务：利用医疗数据要素，实现医疗服务与养老服务的深度融合。例如，可以建立医疗与养老数据共享平台，为老年人提供连续、综合的健康养老服务(5)。
• 医防融合服务：利用医疗数据要素，实现医疗服务与公共卫生服务的协同发展。例如，可以通过分析医疗数据和公共卫生数据，建立疾病早期预警和干预机制，提高公共卫生服务的精准性和有效性(1)。

从基础共享向智能应用延伸：

• 智能辅助诊断：利用医疗数据要素和人工智能技术，开发智能辅助诊断系统，提高诊断的准确性和效率。例如，可以利用大量的医疗影像数据训练深度学习模型，辅助医生进行疾病诊断(7)。
• 智能健康风险预测：利用医疗数据要素和人工智能技术，开发智能健康风险预测模型，实现疾病的早期发现和干预。例如，可以通过分析大量的电子病历数据，建立疾病风险预测模型，为患者提供个性化的健康风险预警(48)。
• 智能治疗方案推荐：利用医疗数据要素和人工智能技术，开发智能治疗方案推荐系统，为患者提供个性化的治疗建议。例如，可以通过分析大量的医疗数据和治疗结果数据，建立治疗方案推荐模型，为不同患者推荐最优的治疗方案(48)。

典型案例：

• 重庆市 "七大智慧平台" 建设：重庆市统筹建立区县域 "七大智慧平台"（远程医疗、互联网医院、医护调度、疫情应急处置、医疗应急调度、健康管理、药事服务）和 "五大共享中心"（医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断、消毒供应）。当前，医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。
• 厦门市健康医疗大数据应用：厦门市在公共数据开放方面，优先释放 65 类高需求医疗健康数据，提升公共服务效能；在数据要素市场化方面，依托隐私计算技术实现安全流通，并完成福建省首单医疗数据产品交易；在产学研用协同方面，与顶尖科研团队合作，推动慢阻肺数字化管理、HPV 疫苗真实世界研究等标杆项目落地，形成 "数据驱动健康" 的厦门模式(5)。
• 全国医保影像云建设：国家医保局全力推进全国统一的医保影像云数据共享路径建设。截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作。其中，17 个省级医保部门已完成医保影像云软件部署，具备影像云索引数据上传能力和省级平台端影像跨省调阅能力，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。

7.3 政策与生态发展趋势

区域医疗协同中数据要素应用的政策环境和生态体系将不断完善和发展，为数据要素的价值释放提供更好的支持。

政策支持与规范发展：

• 数据要素市场化政策：国家将加快推进数据要素市场化配置改革，建立健全数据要素市场规则和制度，为医疗数据要素的流通和应用提供政策支持。例如，《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》进一步明确了包括医疗健康在内的可信数据空间发展路线图(6)。
• 医疗数据安全与隐私保护政策：随着医疗数据安全和隐私保护的重要性日益凸显，国家将出台更加严格和完善的医疗数据安全和隐私保护政策。例如，《中华人民共和国个人信息保护法》对医疗健康数据等敏感个人信息的处理提出了更高的要求(20)。
• 医疗数据开放共享政策：国家将推动医疗数据的开放共享，鼓励医疗机构和研究机构共享医疗数据，促进医学研究和创新。例如，《关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的指导意见》要求到 2025 年底，各紧密型医联体实现医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过 200 项(41)。

生态体系构建与发展：

• 多层次生态体系：构建由基础设施层、平台层、应用层和服务层组成的多层次生态体系，形成完整的产业链和价值链。例如，重庆市基本建成全市统一的数字健康大脑，形成 "云网管理、数据交换、智能组件、医学知识、决策支持、标准服务"6 大智能中枢(40)。
• 多元化参与者：培育多元化的生态参与者，包括数据提供者、技术提供者、服务提供者、应用开发者等。例如，厦门市在数据要素市场化方面，依托隐私计算技术实现安全流通，并完成福建省首单医疗数据产品交易，形成了多元化的数据要素市场生态(5)。
• 开放创新平台：建立开放的创新平台，促进医疗数据要素的创新应用和价值释放。例如，厦门市依托厦门市健康医疗大数据应用开放平台，完成了福建省健康医疗领域数据产品场内交易 "零" 的突破，促进了医疗数据要素的创新应用(5)。

商业模式创新趋势：

• 数据即服务 (DaaS)：将医疗数据作为一种服务提供给需求方，按使用量或效果收费。例如，可以建立医疗数据服务平台，为医疗机构、研究机构和企业提供数据查询、分析和挖掘等服务(5)。
• 数据资产化：将医疗数据作为一种资产进行管理和运营，实现数据的经济价值。例如，可以通过数据确权、评估和交易等方式，将医疗数据转化为可交易的资产，实现数据的经济价值(5)。
• 数据赋能平台：建立数据赋能平台，为医疗产业链上的各方提供数据支持和服务。例如，可以建立基于医疗数据的智能决策支持平台，为医疗机构提供临床决策支持和管理决策支持(40)。

典型案例：

• 厦门医疗数据交易实践：依托厦门市健康医疗大数据应用开放平台，经历福建省数据交易所的确权、登记、上架、撮合等一系列流程，经律所合规审查，2024 年 3 月 15 日顺利完成医疗健康数据产品场内交易，实现了福建省健康医疗领域数据产品场内交易 "零" 的突破。与此同时，在厦门数据交易所、深圳数据交易所、贵阳大数据交易所注册成为正式数商，并上架内分泌代谢类疾病分析报告、心血管疾病分析报告、人工养殖膨腹海马的质量标准数据集等数据产品，并于 2024 年 11 月 22 日在厦门数交所完成厦门市首单健康医疗数据产品交易(5)。
• 浙江数商联盟实践：2025 年 3 月，浙江数商联盟首日交易额突破千万，浙江大学医学院附属第一医院将脱敏的 10 万份肿瘤诊疗数据授权给恒瑞医药，直接缩短 PD-1 抑制剂研发周期 20%，节省研发成本超 2 亿元(6)。
• 全国医保影像云建设：国家医保局全力推进全国统一的医保影像云数据共享路径建设。截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作。其中，17 个省级医保部门已完成医保影像云软件部署，具备影像云索引数据上传能力和省级平台端影像跨省调阅能力，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。

八、战略建议与实施路径

8.1 对政府部门的建议

政府部门在推动区域医疗协同中数据要素应用方面具有主导作用，应加强政策引导和支持，推动技术创新和应用推广。

政策法规建设建议：

• 完善医疗数据要素政策体系：加快制定医疗数据要素相关政策法规，明确数据权属、使用规则和安全要求，为医疗数据要素的流通和应用提供制度保障。例如，可以制定《医疗数据要素管理办法》，明确医疗数据的采集、存储、使用、共享和交易等环节的规则和要求(41)。
• 健全医疗数据安全与隐私保护制度：加强医疗数据安全和隐私保护立法，建立健全医疗数据分类分级保护制度，为医疗数据要素的安全应用提供法律保障。例如，可以制定《医疗数据安全管理办法》，明确医疗数据安全保护的责任和措施(1)。
• 完善医疗数据共享与互认政策：制定医疗数据共享与互认的政策标准，推动不同医疗机构之间的医疗数据共享和业务协同。例如，可以制定《医疗机构检查检验结果互认管理办法》，明确检查检验结果互认的条件、流程和要求(41)。

基础设施建设建议：

• 加强区域医疗数据平台建设：加大对区域医疗数据平台建设的投入，构建覆盖省、市、县三级的医疗数据共享网络，为区域医疗协同提供基础设施支持。例如，可以建设省级医疗数据中心、市级医疗数据平台和县级医疗数据节点，形成三级医疗数据共享网络(40)。
• 推进医疗数据标准化建设：制定统一的医疗数据标准和规范，推动不同医疗机构之间的数据格式和接口标准化，提高医疗数据的互操作性和共享效率。例如，可以制定《医疗数据元标准》、《医疗数据交换标准》等一系列标准，推动医疗数据的标准化建设(1)。
• 加强医疗信息化基础设施建设：加大对医疗信息化基础设施的投入，提高医疗机构的数字化、网络化和智能化水平，为医疗数据要素的应用提供技术支撑。例如，可以加强医疗机构信息系统建设，提高电子病历、医学影像、检验检查等系统的覆盖率和应用水平(40)。

监管与评估建议：

• 建立医疗数据要素监管体系：建立健全医疗数据要素监管体系，加强对医疗数据采集、存储、使用、共享和交易等环节的监管，确保医疗数据要素的安全、合规应用。例如，可以建立医疗数据要素监管平台，对医疗数据的流动和使用进行实时监控和管理(1)。
• 完善医疗数据质量评估机制：建立医疗数据质量评估机制，定期对医疗数据的准确性、完整性和时效性进行评估，提高医疗数据的质量和可用性。例如，可以制定《医疗数据质量评估标准》，建立医疗数据质量评估指标体系，定期对医疗机构的医疗数据质量进行评估和通报(1)。
• 建立医疗数据要素应用评估机制：建立医疗数据要素应用效果评估机制，定期对医疗数据要素在区域医疗协同中的应用效果进行评估，为政策制定和实施提供参考。例如，可以制定《医疗数据要素应用评估办法》，建立包括数据共享效率、诊疗协同效率、患者满意度等指标在内的评估体系(41)。

8.2 对医疗机构的建议

医疗机构是医疗数据要素的主要提供者和使用者，应积极参与区域医疗协同，推动医疗数据要素的应用和价值释放。

数据治理建议：

• 建立健全数据治理体系：建立健全医疗机构内部的数据治理体系，明确数据管理的责任和流程，提高数据的质量和安全性。例如，可以成立数据治理委员会，制定数据管理制度和标准，建立数据质量评估和改进机制(1)。
• 加强医疗数据标准化管理：按照国家和行业标准，对医疗机构内部的医疗数据进行标准化管理，提高数据的规范性和一致性。例如，可以按照《医疗数据元标准》对电子病历、医学影像、检验检查等数据进行标准化处理，提高数据的互操作性(1)。
• 提升医疗数据质量：加强医疗数据的质量管理，提高数据的准确性、完整性和时效性。例如，可以建立医疗数据质量监控机制，对数据录入、存储、使用等环节进行质量控制，及时发现和纠正数据质量问题(1)。

应用实施建议：

• 积极参与区域医疗数据共享：主动参与区域医疗数据共享平台建设，推动医疗机构之间的检查检验结果互认和诊疗协同。例如，可以按照《关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的指导意见》要求，积极参与检查检验结果互认工作，提高医疗服务效率和质量(41)。
• 推动医疗数据创新应用：利用医疗数据要素，开展创新应用研究，提高医疗服务的质量和效率。例如，可以利用电子病历数据和人工智能技术，开发智能辅助诊断系统，提高诊断的准确性和效率(7)。
• 加强医疗数据安全管理：加强医疗数据的安全管理，保护患者隐私和数据安全。例如，可以采用数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段，保障医疗数据的安全存储和传输(1)。

能力建设建议：

• 培养数据专业人才：加强医疗机构内部的数据专业人才培养，提高医务人员的数据素养和应用能力。例如，可以开展数据管理、数据分析、数据安全等方面的培训，培养既懂医学又懂数据的复合型人才(40)。
• 提升信息化应用能力：加强医疗机构信息化应用能力建设，提高医务人员对信息系统的使用能力和水平。例如，可以开展电子病历、医学影像、检验检查等系统的应用培训，提高医务人员的信息化应用能力(40)。
• 建立数据应用激励机制：建立医疗数据应用激励机制，鼓励医务人员积极参与医疗数据的采集、管理和应用，提高医疗数据的质量和价值。例如，可以将数据应用能力和效果纳入医务人员绩效考核体系，激励医务人员积极参与数据应用(40)。

8.3 对技术提供商的建议

技术提供商是医疗数据要素应用的重要推动者，应加强技术创新和产品研发，为区域医疗协同提供技术支持和服务。

技术创新建议：

• 加强医疗数据核心技术研发：加大对医疗数据采集、存储、处理、分析和安全等核心技术的研发投入，提高技术的自主可控水平。例如，可以加强人工智能、区块链、联邦学习等技术在医疗数据领域的应用研究，开发具有自主知识产权的核心技术(16)。
• 推动技术融合创新：推动人工智能、区块链、联邦学习、物联网等技术的融合创新，为医疗数据要素的应用提供更强大的技术支撑。例如，可以将人工智能与区块链技术相结合，为医疗数据共享提供更安全、高效的解决方案(16)。
• 加强医疗数据安全技术研发：加强医疗数据安全技术研发，提高医疗数据的安全保护水平。例如，可以加强数据加密、访问控制、安全审计、隐私计算等技术的研发，保障医疗数据的安全和隐私(16)。

产品与服务建议：

• 开发医疗数据共享平台：开发符合国家标准和规范的医疗数据共享平台，为区域医疗协同提供技术支持。例如，可以开发基于区块链技术的医疗数据共享平台，实现医疗数据的安全共享和交换(16)。
• 提供医疗数据分析服务：利用人工智能、大数据等技术，为医疗机构提供医疗数据分析服务，提高医疗数据的应用价值。例如，可以开发医疗数据分析平台，为医疗机构提供疾病预测、治疗推荐、质量评估等数据分析服务(7)。
• 提供医疗数据安全服务：为医疗机构提供医疗数据安全服务，保障医疗数据的安全和隐私。例如，可以提供数据安全评估、安全加固、安全监测等服务，帮助医疗机构提高数据安全防护能力(1)。

商业模式建议：

• 数据服务模式：提供基于医疗数据的增值服务，如数据查询、数据分析、数据挖掘等，按使用量或效果收费。例如，可以建立医疗数据服务平台，为医疗机构、研究机构和企业提供数据服务(5)。
• 数据交易模式：建立医疗数据交易平台，为医疗数据的供需双方提供交易服务，促进医疗数据的流通和应用。例如，可以建立医疗数据交易所，为医疗机构、研究机构和企业提供数据交易服务(5)。
• 数据资产运营模式：帮助医疗机构进行医疗数据资产化运营，实现医疗数据的经济价值。例如，可以帮助医疗机构进行数据确权、评估、交易等，实现医疗数据的资产化运营(5)。

8.4 对研究机构的建议

研究机构是医疗数据要素应用的重要支撑力量，应加强理论研究和技术创新，为区域医疗协同提供理论指导和技术支持。

研究方向建议：

• 医疗数据要素理论研究：加强医疗数据要素的理论研究，探索医疗数据要素的价值创造机制和规律。例如，可以研究医疗数据的价值评估方法、价值分配机制等理论问题，为医疗数据要素的应用提供理论支持(48)。
• 医疗数据技术研究：加强医疗数据采集、存储、处理、分析和安全等技术的研究，提高技术的创新性和实用性。例如，可以研究区块链、联邦学习、人工智能等技术在医疗数据领域的应用，为医疗数据要素的应用提供技术支持(16)。
• 医疗数据应用模式研究：研究医疗数据在临床决策、健康管理、公共卫生等领域的应用模式，探索医疗数据要素的创新应用路径。例如，可以研究基于医疗数据的智能辅助诊断、健康风险预测、疾病早期预警等应用模式(48)。

研究方法建议：

• 跨学科研究方法：采用跨学科研究方法，融合医学、计算机科学、统计学、法学等多学科知识，开展医疗数据要素的研究。例如，可以组建跨学科研究团队，共同开展医疗数据要素的理论和应用研究(48)。
• 实证研究方法：采用实证研究方法，通过实际案例和数据，验证理论假设和技术方案的有效性和可行性。例如，可以选择典型地区和医疗机构，开展医疗数据要素应用的实证研究，总结经验和模式(48)。
• 比较研究方法：采用比较研究方法，分析不同地区、不同医疗机构之间医疗数据要素应用的差异和特点，总结成功经验和存在问题。例如，可以比较不同国家和地区医疗数据要素应用的政策、技术和模式，为我国医疗数据要素应用提供借鉴(48)。

成果转化建议：

• 建立研究成果转化平台：建立医疗数据要素研究成果转化平台，促进研究成果的应用和推广。例如，可以建立医疗数据要素创新中心，推动研究成果的转化和应用(48)。
• 加强产学研合作：加强与医疗机构、企业和政府部门的合作，共同推动医疗数据要素的研究和应用。例如，可以与医疗机构合作开展临床研究，与企业合作开发技术产品，与政府部门合作制定政策标准(48)。
• 推动研究成果标准化：推动医疗数据要素研究成果的标准化，形成可复制、可推广的技术和模式。例如，可以将研究成果转化为标准、规范、指南等，推动医疗数据要素的标准化和规范化建设(48)。

九、结论与展望

9.1 研究结论

本研究通过对数据要素在区域医疗协同中应用现状的系统分析，得出以下结论：

数据要素在区域医疗协同中的应用已取得显著成效：

• 数据共享规模不断扩大：截至 2025 年 8 月 20 日，全国已有 22 个省级医保部门开展了医保影像云数据共享路径软件部署工作，已向国家局归集医保影像云索引数据累计 1848.3 万条(12)。重庆市建成市卫生健康数据共享交换系统，累计支撑数据共享 48.69 亿次(1)。
• 检查检验结果互认率不断提高：示范区医疗检验检查结果互联互通互认平台显示，2024 年全年，青浦区各家医院与吴江、嘉善和上海市的医院之间共完成 "互联互通互认"85 万余人次，人次互认率达 96%；完成互认检验项目近三千万项次，互认率为 94%；完成互认检查项目 57 万余项次，互认率达 95%(44)。
• 医疗服务效率明显提升：数据共享后，平均诊断时间减少了 40%，治疗成功率提高了 15%(48)。据测算，数据标准化后，跨区域诊疗的效率提升了 30%，信息错误率降低了 50%(48)。
• 患者就医体验显著改善：通过区域医疗数据共享，患者可以在不同医疗机构间自由转诊，无需重复检查，实现 "一次检查、全省通用、终生可查"(8)。据统计，2025 年，医联体覆盖区域内患者满意度达到 85% 以上，较医联体建设前提高了 15 个百分点(50)。

不同区域层级的数据要素应用各具特色：

• 省级区域医疗协同：以省级医疗数据共享交换平台为核心，实现全省医疗数据的统一管理和共享。例如，重庆市基本建成全市统一的数字健康大脑，形成 "云网管理、数据交换、智能组件、医学知识、决策支持、标准服务"6 大智能中枢(40)。
• 市级区域医疗协同：以市域医疗数据共享平台为核心，实现市域内医疗机构之间的数据共享和业务协同。例如，咸阳市打造 "影像云" 平台，搭建 "一平台四中心" 架构，平台已接入 9 家医疗机构，汇聚总影像文件 6000 万张(4)。
• 县域区域医疗协同：以县域医共体数据平台为核心，实现县域内医疗机构之间的数据共享和业务协同。例如，重庆市统筹建立区县域 "七大智慧平台" 和 "五大共享中心"，医学检验、医学影像、心电诊断、病理诊断四大远程诊断中心实现区县全覆盖，初步形成 "乡镇检查、区县诊断、乡镇治疗" 诊疗模式(40)。

区块链和联邦学习技术为区域医疗协同提供新解决方案：

• 区块链技术应用：区块链技术在医疗数据共享、电子病历管理、医疗数据交易等方面具有广阔的应用前景。例如，上海 - 宁波跨地区医联体电子病历及个人健康档案共享实践证明，基于区块链的异地医疗信息共享技术科学有效。
• 联邦学习技术应用：联邦学习技术在保护数据隐私的同时，实现了多机构数据的协同利用。例如，联邦学习用于跨医院新冠预测模型，可以在保护隐私的前提下整合多方数据，提高预测准确率与泛化能力(20)。
• 技术融合创新：区块链和联邦学习技术与人工智能、大数据等技术的融合，为区域医疗协同提供了更强大的技术支持。例如，可以将区块链技术与联邦学习技术相结合，为医疗数据共享提供更安全、高效的解决方案(16)。

区域医疗协同中数据要素应用仍面临挑战：

• 技术挑战：包括数据标准化程度低、系统兼容性差、性能瓶颈等问题。例如，不同医疗机构使用的医疗系统可能采用不同的数据格式和标准，给数据共享带来困难(16)。
• 法律与伦理挑战：包括数据隐私保护、数据主权、责任划分等问题。例如，在医疗数据共享过程中，如何平衡隐私保护和数据安全是一个重要问题(16)。
• 应用推广挑战：包括成本高、人才短缺、激励机制不足等问题。例如，区块链技术的维护需要专业的技术人员和设备，可能导致高昂的维护成本(16)。

9.2 未来展望

基于当前区域医疗协同中数据要素应用的发展趋势和研究结论，对未来发展进行展望：

技术融合将进一步深化：

• AI + 区块链 + 联邦学习融合：人工智能、区块链和联邦学习技术的深度融合，将为区域医疗协同提供更安全、高效、智能的解决方案。例如，可以利用人工智能技术优化联邦学习的模型聚合策略，同时利用区块链技术保障数据的安全和可追溯(16)。
• 物联网 + 医疗数据融合：物联网技术与医疗数据的融合，将实现医疗设备数据的实时采集和分析，为医疗决策提供更全面的依据。例如，可以通过可穿戴设备采集患者的生理数据，结合电子病历数据进行分析，为患者提供个性化的健康管理建议(48)。
• 多模态数据融合：文本、图像、语音等多种类型医疗数据的融合应用，将为医疗决策提供更丰富的信息支持。例如，可以将电子病历文本数据与医学影像数据相结合，提高疾病诊断的准确性和效率(7)。

应用场景将进一步拓展：

• 从医疗服务向健康管理延伸：医疗数据要素的应用将从传统的医疗服务向全生命周期健康管理延伸，实现预防、治疗、康复的一体化管理。例如，可以建立基于医疗数据的健康风险评估模型，为不同年龄段的人群提供个性化的健康管理建议(48)。
• 从医院内部向跨机构协作延伸：医疗数据要素的应用将从医院内部向跨区域、跨机构的协作延伸，实现医疗资源的优化配置和高效利用。例如，可以通过建立跨区域医疗数据共享平台，实现不同地区医疗机构之间的检查检验结果互认和诊疗协同(41)。
• 从基础共享向智能应用延伸：医疗数据要素的应用将从基础的数据共享向智能辅助诊断、智能健康风险预测等高级应用延伸，提高医疗服务的质量和效率。例如，可以利用大量的医疗影像数据训练深度学习模型，辅助医生进行疾病诊断(7)。

政策与生态将进一步完善：

• 政策法规体系将更加健全：随着医疗数据要素应用的深入，相关政策法规将不断完善，为医疗数据要素的安全、合规应用提供制度保障。例如，《医疗数据要素管理办法》、《医疗数据安全管理办法》等政策法规将陆续出台(41)。
• 数据要素市场将逐步成熟：医疗数据要素市场将逐步形成和完善，数据确权、评估、交易等机制将不断健全，促进医疗数据的流通和应用。例如，厦门、浙江等地的数据交易实践将为全国医疗数据要素市场的发展提供经验和借鉴(5)。
• 生态体系将更加完善：医疗数据要素应用的生态体系将不断完善，形成由数据提供者、技术提供者、服务提供者、应用开发者等组成的多元化生态。例如，重庆市的数字健康大脑建设将为医疗数据要素的应用提供更完善的生态支持(40)。

区域医疗协同将实现更高水平发展：

• 从数据共享向业务协同延伸：区域医疗协同将从简单的数据共享向诊疗协同、管理协同等深度业务协同延伸，实现医疗服务的一体化发展。例如，可以通过建立跨区域医疗协同平台，实现不同地区医疗机构之间的诊疗协同和资源共享(41)。
• 从行政区域向经济区域延伸：区域医疗协同将从传统的行政区域向经济区域延伸，打破行政区划限制，实现医疗资源的优化配置。例如，可以在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等经济区域建立跨区域医疗协同机制，促进医疗资源的高效利用(41)。
• 从政府主导向市场参与延伸：区域医疗协同将从政府主导逐步向市场参与延伸，形成政府引导、市场运作、社会参与的多元发展格局。例如，可以通过 PPP 模式引入社会资本参与区域医疗协同平台建设，提高建设效率和服务质量(48)。

9.3 研究局限与不足

本研究虽然对区域医疗协同中数据要素应用进行了系统分析，但仍存在一些局限和不足：

研究范围局限：

• 地域覆盖有限：本研究主要关注国内区域医疗协同中数据要素的应用，对国际经验的借鉴和比较不足。未来研究可以加强国际比较研究，借鉴国际先进经验，为我国区域医疗协同发展提供参考。
• 应用场景局限：本研究主要关注医疗服务领域的数据要素应用，对健康管理、公共卫生等领域的研究不足。未来研究可以进一步拓展研究范围，探索数据要素在更广泛领域的应用。
• 技术类型局限：本研究主要关注区块链和联邦学习技术在区域医疗协同中的应用，对其他技术如人工智能、大数据等的研究不足。未来研究可以加强对多种技术融合应用的研究，探索技术创新对区域医疗协同的促进作用。

研究方法局限：

• 案例研究深度不足：本研究虽然收集了多个案例，但对案例的分析深度不够，未能充分挖掘案例背后的机制和规律。未来研究可以采用深度案例研究方法，对典型案例进行深入分析，总结经验和模式。
• 定量分析不足：本研究主要采用定性分析方法，对数据要素应用效果的定量分析不足。未来研究可以加强定量分析，通过数据统计和模型分析，更准确地评估数据要素对区域医疗协同的影响。
• 长期效果评估不足：本研究主要关注数据要素应用的短期效果，对长期效果的评估不足。未来研究可以开展长期跟踪研究，评估数据要素应用的长期影响和可持续性。

数据获取局限：

• 数据获取难度大：由于医疗数据的敏感性和隐私性，研究中难以获取全面、详细的医疗数据，影响了研究的深度和广度。未来研究可以通过与医疗机构合作，获取更丰富的数据资源，提高研究的准确性和可靠性。
• 数据质量参差不齐：不同医疗机构的数据质量存在差异，影响了研究结果的准确性和可比性。未来研究可以加强数据质量控制，提高数据的准确性和一致性。
• 数据更新不及时：医疗数据更新频繁，研究中使用的数据可能存在滞后性，影响研究结果的时效性。未来研究可以加强数据更新机制，确保研究使用的数据是最新的。

总之，区域医疗协同中数据要素应用是一个复杂的系统工程，需要政府、医疗机构、技术提供商和研究机构等多方共同努力。未来研究应进一步拓展研究范围，深化研究内容，提高研究方法的科学性和有效性，为区域医疗协同的高质量发展提供理论支持和决策参考。

参考资料

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[2] 喜讯!乐城荣获2025年“数据要素x”大赛海南分赛多项大奖_博鳌乐城 http://m.toutiao.com/group/7553470619158757903/?upstream_biz=doubao

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[11] 17省级医保实现影像云数据共享_中工网 http://m.toutiao.com/group/7544151862157607451/?upstream_biz=doubao

[12] 医保影像云数据共享路径建设再提速! 22省接入，17省完成部署，影像索引归集超千万条!_工作动态_法定主动公开内容_医疗保障局_县政府组成部门_政府信息公开目录_政务公开_昔阳县人民政府门户网站 https://www.xiyang.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/xzgzbm/43ylbzj/fdzdgknrrsj111111/gzdt13rsj111111/content_28454

[13] 基于区块链的2025年区域医疗资源配置安全研究报告 https://www.renrendoc.com/paper/465247970.html

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[47] 医疗卫生协同发展-洞察及研究.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/450268024.html

[48] 精准医疗区域协同发展-洞察及研究.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/440286068.html

[49] Using Data Exchange to Improve Quality Reporting, Target Outreach, and Reduce Cost https://www.ajmc.com/view/using-data-exchange-to-improve-quality-reporting-target-outreach-and-reduce-cost

[50] 2025年医联体建设成效评估:区域医疗资源整合与可持续发展.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/464401849.html

[51] 阿图什市人民政府 https://www.xjats.gov.cn/xjats/c104109/202502/4e07cc9a4a964982a79b98464e31ebfe.shtml