医院可信数据空间建设方案：构建医疗数据新生态 （行业参考资料 建议收藏转发）

一、引言

1.1 背景阐述

在当今数字化时代，医疗行业正经历着深刻的变革，数字化转型已成为医疗行业发展的必然趋势。

随着信息技术的飞速发展，医疗数据呈爆炸式增长，这些数据蕴含着巨大的价值，对于提升医疗服务质量、优化医院管理、推动医学科研创新等方面具有重要意义。然而，当前医院在数据管理方面面临着诸多挑战。

一方面，“数据孤岛” 现象严重。医院内部各个业务系统，如医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验室信息管理系统（LIS）、医学影像存档与通信系统（PACS）等，往往由不同的厂商开发，采用不同的数据标准和接口规范，导致数据分散在各个系统中，无法实现有效的共享和流通。

这使得医生在诊疗过程中难以全面获取患者的信息，影响了诊疗的准确性和效率；同时，也阻碍了医院管理层对整体业务数据的分析和决策，无法充分发挥数据的价值。

另一方面，数据安全隐患突出。医疗数据涉及患者的个人隐私和敏感信息，如病历、诊断结果、检查报告等，一旦泄露，将对患者的权益造成严重损害，同时也会给医院带来法律风险和声誉损失。

目前，医院在数据安全防护方面面临着诸多挑战，如网络攻击、数据泄露、内部人员违规操作等。

此外，随着医疗数据的不断增长和应用场景的不断拓展，数据的存储、传输和使用过程中的安全风险也日益增加。

因此，构建一个安全、可信、高效的数据空间，实现医疗数据的整合、共享和价值挖掘，已成为医院数字化转型的关键任务。

1.2 建设目标

本方案旨在构建一个医院可信数据空间，实现以下总体目标：

实现数据共享：打破医院内部 “数据孤岛”，整合各类医疗数据资源，建立统一的数据标准和接口规范，实现数据在不同系统之间的无缝流通和共享，为医疗服务、医院管理和医学科研提供全面、准确的数据支持。

保障安全隐私：采用先进的数据安全技术和隐私保护机制，确保医疗数据在存储、传输和使用过程中的安全性和隐私性。

建立完善的数据访问控制体系，严格限制数据的访问权限，防止数据泄露和滥用；同时，采用加密、匿名化等技术手段，对敏感数据进行处理，保护患者的个人隐私。

支持科研与临床决策：通过对海量医疗数据的分析和挖掘，为医学科研提供丰富的数据资源和研究工具，助力科研人员开展临床研究、疾病预测、药物研发等工作，推动医学科研创新。

同时，基于数据分析结果，为临床医生提供决策支持，辅助医生制定更加科学、合理的诊疗方案，提高医疗服务质量和水平。

1.3 方案意义

本方案的实施对医院具有重要的意义，主要体现在以下几个方面：

提升医疗服务质量：可信数据空间的建设使得医生能够及时、全面地获取患者的历史诊疗信息，包括病历、检查检验结果、治疗方案等，从而为患者提供更加精准、个性化的医疗服务。

同时，通过数据分析和挖掘，可以发现潜在的医疗风险和问题，提前采取干预措施，降低医疗事故的发生率，提高医疗服务的安全性和可靠性。

提高管理效率：医院管理层可以通过可信数据空间实时掌握医院的运营情况，包括医疗资源的使用效率、患者流量、财务收支等，从而为医院的管理决策提供数据支持。

通过对数据的分析和挖掘，可以发现管理中存在的问题和瓶颈，优化管理流程，提高管理效率，降低运营成本。

推动科研创新：丰富的医疗数据资源为医学科研提供了广阔的空间。

科研人员可以利用可信数据空间中的数据开展各种临床研究，探索疾病的发病机制、治疗效果评估、药物研发等，为医学科学的发展做出贡献。

同时，科研成果的转化也将进一步推动医疗技术的进步，提高医院的核心竞争力。

改善患者体验：患者在就医过程中可以享受到更加便捷、高效的服务。通过数据共享，患者无需在不同科室之间重复提供相同的信息，减少了就医时间和成本。

同时，基于数据分析的个性化医疗服务，也能够更好地满足患者的需求，提高患者的满意度和信任度。

二、建设原则

2.1 安全可靠

数据安全和隐私保护是医院可信数据空间建设的核心。采用加密技术对数据进行加密存储和传输，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改；

建立完善的数据访问控制体系，依据最小授权原则，严格限定不同用户对数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问和使用相应的数据；

定期进行数据备份，确保数据的完整性和可用性，防止数据丢失；通过数据脱敏、匿名化等技术手段，对敏感数据进行处理，在保障数据可用性的同时，最大程度保护患者的隐私。

同时，要建立健全数据安全应急响应机制，及时应对可能出现的数据安全事件，降低数据安全风险。

2.2 标准规范

遵循相关医疗数据标准和规范，如国际上广泛应用的 HL7（Health Level Seven）、DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）、SNOMED CT（Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms）等，以及国内卫生健康委员会等相关部门制定的一系列医疗数据标准和规范，如《国家基本公共卫生服务规范》《电子病历基本数据集》等。

确保数据在采集、存储、传输、处理和共享等各个环节的一致性和互操作性，便于数据在不同系统和机构之间的流通和交换。

通过统一的数据标准和规范，能够减少数据的歧义性和不一致性，提高数据的质量和价值，为医疗服务、医院管理和医学科研提供可靠的数据支持。

2.3 业务驱动

紧密围绕医院的业务需求，以实际应用场景为导向进行可信数据空间的建设。

深入了解医院各个业务部门的工作流程和数据需求，例如临床诊疗、医疗管理、科研教学等。

通过对业务需求的分析，确定数据空间的功能模块和数据应用方向，确保数据空间能够切实满足医院业务发展的需要，为业务决策提供有力的数据支持，实现数据的价值最大化。

例如，基于临床诊疗数据的分析，为医生提供辅助诊断建议，提高诊疗准确性；通过对医院运营数据的挖掘，优化医院管理流程，提高运营效率。

2.4 开放拓展

具备开放性和可扩展性，以适应未来技术发展和业务变化的需求。采用开放的技术架构和标准接口，便于与医院内部其他系统以及外部合作伙伴的系统进行集成和对接，实现数据的互联互通。

同时，要充分考虑到未来医疗业务的拓展和新的应用场景的出现，在设计数据空间时预留足够的扩展空间，能够方便地添加新的数据类型、功能模块和用户。

这样，随着技术的不断进步和业务的持续发展，医院可信数据空间能够不断升级和完善，持续为医院的数字化转型提供支持。

三、现状分析

3.1 医院现有数据情况

3.1.1 数据类型与规模

医院数据类型丰富多样，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据主要包括患者基本信息，如姓名、性别、年龄、联系方式等，这些信息以明确的字段和固定格式存储在数据库中，方便查询和统计；

临床检验数据，像血常规、生化指标、尿常规等检验结果，具有标准的数值范围和单位，可用于疾病诊断和病情监测；

医疗费用数据，记录了患者的各项诊疗费用明细，对于医院财务管理和医保结算至关重要。

半结构化数据以电子病历中的病程记录为典型，它包含医生对患者病情的描述、诊断思路、治疗方案的调整等内容，虽然没有严格的固定格式，但具有一定的结构和语义；

医疗影像报告也属于半结构化数据，描述了影像检查的所见和诊断结论，为临床诊断提供重要依据。

非结构化数据则以医疗影像数据为主，如 X 光、CT、MRI 等影像，包含大量的图像信息，对于疾病的可视化诊断不可或缺；

此外，还有音频数据，如会诊录音、远程医疗中的语音交流等，以及文本数据，如患者的投诉建议、科研文献资料等，这些数据难以直接用传统数据库的方式进行存储和处理。

随着医院业务的不断拓展和信息化程度的提高，数据规模呈现出迅猛增长的趋势。

过去几年，医院的数据量以每年 [X]% 的速度递增，预计未来几年仍将保持这一增长态势。

以某三甲医院为例，其每日产生的医疗影像数据量可达数 TB，电子病历数据量也在持续攀升，庞大的数据规模给数据存储、管理和分析带来了巨大挑战。

3.1.2 数据存储与管理

目前，医院的数据存储架构较为复杂。核心业务数据，如 HIS 系统中的患者信息、医嘱数据等，通常存储在高性能的关系型数据库中，如 Oracle、MySQL 等，以确保数据的一致性和完整性，满足业务系统对数据实时读写的高要求。

对于大量的医疗影像数据，由于其数据量大、读取频率相对较低的特点，一般采用专门的影像存储系统，如 PACS 系统，通过分布式存储技术将影像数据存储在大容量的磁盘阵列中。

而半结构化和非结构化的文本数据，如电子病历中的病程记录、科研文献等，则可能存储在文件系统或非关系型数据库中，如 MongoDB，以适应其灵活的数据结构。

在数据管理方面，医院虽然建立了一定的管理制度和流程，但仍存在诸多问题。不同业务系统的数据由各自的团队进行管理，缺乏统一的数据标准和规范，导致数据格式不一致、数据冗余严重。

例如，患者基本信息在HIS 系统、LIS 系统和 PACS 系统中可能存在重复录入且字段定义不完全相同的情况，这不仅浪费了存储空间，还增加了数据维护的难度和出错的风险。

同时，数据的更新和同步机制不完善，各系统之间的数据难以保持实时一致，影响了临床诊疗和管理决策的准确性。

此外，数据的备份和恢复策略也有待优化，部分医院的数据备份频率较低，且缺乏有效的异地灾备措施，一旦发生数据丢失或损坏，可能会对医院的正常运营造成严重影响。

3.1.3 数据安全现状

在网络安全方面，医院部署了防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等设备，用于防范外部网络攻击和恶意软件入侵。

防火墙通过访问控制策略限制外部网络对医院内部网络的访问，阻止未经授权的网络连接；IDS 实时监测网络流量，发现异常流量和攻击行为并及时报警；

IPS 则在发现攻击行为时自动采取措施进行阻断，保障网络的安全运行。

然而，随着网络攻击手段的不断升级，如新型的 DDoS 攻击、零日漏洞攻击等，现有的网络安全防护设备面临着巨大的挑战，难以完全抵御复杂多变的网络威胁。

数据加密方面，对于一些敏感数据，如患者的身份证号、医保卡号等，医院采用了加密技术进行存储和传输。

在存储环节，通常使用数据库自带的加密功能，对敏感字段进行加密存储，确保数据在存储介质上的安全性；

在传输过程中，采用 SSL/TLS 等加密协议，对数据进行加密传输，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改。

但目前数据加密的范围还不够全面，部分重要的医疗数据，如电子病历中的关键诊断信息等，尚未进行有效的加密处理，存在一定的安全隐患。

访问控制是数据安全的重要环节，医院依据不同的业务角色和职责，设置了相应的用户权限。

例如，医生具有查看和修改患者病历、下达医嘱的权限；护士可以执行医嘱、记录护理信息；管理人员则有权限查看医院的运营数据和统计报表等。

然而，在实际执行过程中，权限管理存在一些漏洞，如部分用户权限过大，超出了其实际工作所需，存在滥用权限的风险；

同时，权限的变更和回收不够及时，当员工岗位变动或离职后，其原有的权限未能及时调整或收回，可能导致数据泄露和安全事故的发生。

3.2 业务系统需求

3.2.1 临床业务系统

医院信息系统（HIS）作为临床业务的核心系统之一，对数据的实时性和准确性要求极高。

在患者就诊过程中，HIS 系统需要实时获取和更新患者的挂号、收费、住院等信息，确保医疗服务流程的顺畅进行。

例如，当患者挂号时，HIS 系统应立即记录患者的基本信息和挂号科室，并将这些信息实时传递给相关科室和医护人员，以便做好接诊准备；

在患者缴费环节，HIS 系统需准确计算费用，并与医保系统进行实时对接，完成医保报销结算，这要求 HIS 系统中的数据必须准确无误，否则将导致患者费用纠纷和医保结算错误。

实验室信息管理系统（LIS）主要负责管理医院的检验业务，对检验数据的及时性和完整性有严格要求。

当患者进行检验时，LIS 系统要迅速采集检验仪器产生的数据，包括检验项目、结果、参考范围等，并及时将这些数据反馈给临床医生，为诊断和治疗提供依据。

同时，LIS 系统还需对检验数据进行质量控制和统计分析，确保检验结果的可靠性。如果检验数据不能及时准确地传递给临床医生，可能会延误患者的治疗时机。

医学影像存档与通信系统（PACS）处理的是大量的医疗影像数据，对数据的存储和传输性能要求突出。

PACS 系统需要快速存储和检索影像数据，确保医生能够在短时间内调阅患者的影像资料，进行诊断分析。

此外，随着远程医疗的发展，PACS 系统还需具备高效的数据传输能力，能够将影像数据安全、稳定地传输到远程医疗平台，实现远程会诊和诊断。

若影像数据传输速度慢或出现丢失、损坏等情况，将严重影响远程医疗的效果和诊断的准确性。

3.2.2 科研教学需求

科研工作对数据的需求具有深度和广度的特点。科研人员需要从大量的医疗数据中挖掘有价值的信息，开展临床研究、疾病预测、药物研发等工作。

例如，在研究某种疾病的发病机制时，科研人员需要收集大量该疾病患者的临床数据，包括病史、症状、检查检验结果、治疗方案及预后等，通过数据分析和挖掘，寻找疾病的潜在危险因素和治疗靶点。

这就要求数据具备完整性和准确性，同时，还需要有强大的数据挖掘和分析工具，能够对复杂的数据进行处理和分析，提取出有意义的信息。

教学方面，医学教育需要真实、丰富的临床案例数据来培养学生的临床思维和实践能力。

通过模拟真实的临床场景，让学生接触和分析实际的医疗数据，如电子病历、影像资料等，提高学生的诊断和治疗能力。

此外，教学还需要对数据进行分类、标注和整理，以便于教学使用。

例如，将不同疾病的典型病例整理成教学案例库，供学生学习和讨论，这需要数据管理系统具备良好的分类和检索功能，方便教师和学生快速获取所需的数据。

3.2.3 医院管理需求

医院管理决策依赖于全面、准确的运营数据统计和分析。在医院运营管理中，需要对医疗资源的使用情况进行监控和分析，包括床位使用率、设备利用率、医护人员工作负荷等，以便合理调配资源，提高运营效率。

例如，通过分析床位使用率数据，医院可以了解各科室的床位需求情况，及时调整床位分配，避免床位闲置或紧张的情况发生；

通过对设备利用率的分析，合理安排设备的维护和更新计划，提高设备的使用效益。

同时，医院管理还需要关注医疗质量和安全指标，如手术成功率、感染率、患者满意度等，通过数据分析发现管理中存在的问题和不足，采取针对性的措施进行改进。

例如，通过对手术成功率和感染率数据的分析，找出影响手术质量和安全的因素，加强手术过程的管理和监控，提高医疗质量和安全水平。

此外，医院管理还涉及财务管理、人力资源管理等方面，都需要准确的数据支持决策，如财务预算、成本控制、人员招聘和绩效考核等，这要求数据能够及时、准确地反映医院的运营状况，为管理决策提供可靠依据。

四、建设内容

4.1 明确建设定位

4.1.1 战略方向确定

可信数据空间的战略定位应紧密围绕医院的总体发展战略，以提升医疗服务质量、推动医学科研创新、优化医院管理为核心目标。

在数字化转型的大背景下，它将成为医院实现数据驱动发展的关键基础设施，打破数据孤岛，促进数据的流通与共享，使数据成为医院发展的重要战略资源。

从行业趋势来看，随着医疗大数据、人工智能等技术的快速发展，医疗行业正朝着精准医疗、智慧医疗的方向迈进。

可信数据空间的建设应顺应这一趋势，通过整合和分析海量的医疗数据，为精准医疗提供数据支持，辅助医生制定更加科学、个性化的诊疗方案；

同时，利用人工智能技术对数据进行深度挖掘，发现潜在的医学知识和规律，推动医学科研的创新发展。

在医院管理方面，可信数据空间应能够提供全面、准确的运营数据，支持管理层进行科学决策，优化医院的资源配置，提高运营效率。

4.1.2 应用场景挖掘

临床辅助决策：医生在诊疗过程中，可通过可信数据空间快速获取患者的全面医疗信息，包括既往病史、检查检验结果、治疗记录等。

结合大数据分析和人工智能技术，为医生提供辅助诊断建议，如疾病的可能性诊断、治疗方案的推荐等，帮助医生做出更准确、更科学的诊疗决策。

例如，在面对复杂的疑难病症时，系统可以基于大量的病例数据和医学知识，分析出可能的病因和最佳治疗路径，为医生提供参考。

医疗质量监控：通过对医疗数据的实时监测和分析，实现对医疗质量的全面监控。

可以对手术质量、药品使用、感染控制等关键指标进行实时跟踪和评估，及时发现潜在的医疗风险和质量问题，并采取相应的干预措施。

例如，通过分析手术相关数据，如手术时间、出血量、术后并发症等，评估手术质量，及时发现手术过程中的异常情况，采取改进措施，提高手术安全性和成功率。

科研数据分析：为医学科研人员提供丰富的数据资源，支持临床研究、疾病机制探索、药物研发等科研工作。

科研人员可以在可信数据空间中获取大量的患者数据，进行数据分析和挖掘，寻找疾病的潜在危险因素、治疗效果的影响因素等，为医学科研提供有力的支持。

例如，在药物研发过程中，通过分析大量患者的用药数据和治疗效果数据，评估药物的疗效和安全性，加速药物研发进程。

4.2 开发数据资源

4.2.1 数据采集与整合

制定全面的数据采集策略，明确数据采集的范围、频率和方式。在范围上，涵盖医院各个业务系统产生的数据，包括临床诊疗数据（如电子病历、医嘱、检查检验报告等）、医院管理数据（如财务数据、人力资源数据、物资管理数据等）以及科研教学数据（如科研项目数据、教学案例数据等）。

同时，积极拓展外部数据来源，如医保数据、公共卫生数据、医学研究机构数据等，以丰富数据的维度和深度。

在采集频率方面，对于实时性要求较高的数据，如患者的生命体征数据、危急值报告等，采用实时采集的方式，确保数据的及时性；

对于其他业务数据，根据业务需求和数据更新频率，制定合理的定时采集计划，如每日、每周或每月采集一次。

整合医院内外部数据资源时，面临着数据格式不一致、数据标准不统一等问题。

因此，建立统一的数据标准至关重要。参考国内外相关的医疗数据标准，如 HL7、DICOM、SNOMED CT 等，结合医院的实际业务需求，制定适用于医院内部的数据标准体系。

该体系应包括数据的命名规范、数据类型定义、数据格式要求、数据编码规则等，确保不同来源的数据能够按照统一的标准进行存储和处理，实现数据的无缝对接和共享。

在数据采集过程中，采用先进的数据采集技术和工具。对于结构化数据，利用 ETL（Extract，Transform，Load）工具，从各个业务系统的数据库中抽取数据，并进行清洗、转换和加载，将其存储到数据仓库中；

对于半结构化和非结构化数据，如电子病历中的文本内容、医疗影像数据等，采用自然语言处理技术和图像识别技术，将其转化为结构化数据或提取关键信息，以便进行后续的分析和处理。

4.2.2 数据治理与质量提升

开展全面的数据治理工作，建立数据治理组织架构，明确各部门和人员在数据治理中的职责和权限。

设立数据治理委员会，由医院管理层、信息技术部门、临床业务部门、科研部门等相关人员组成，负责制定数据治理的战略规划、政策制度和标准规范，并监督其执行情况。

制定数据治理流程和规范，包括数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等方面。

在数据质量管理方面，建立数据质量评估指标体系，从数据的准确性、完整性、一致性、及时性等多个维度对数据质量进行评估。

通过数据清洗、数据校验、数据修复等手段，及时发现和纠正数据中的错误和不一致性，提高数据质量。

例如，利用数据清洗工具对重复数据、缺失数据、错误数据进行处理，确保数据的准确性和完整性；通过建立数据校验规则，对关键数据字段进行实时校验，防止错误数据的录入。

在数据安全管理方面，加强数据的访问控制、加密传输和存储、数据备份与恢复等措施，保障数据的安全性和隐私性。

采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露；建立严格的数据访问权限管理机制，根据用户的角色和职责，授予相应的数据访问权限，确保数据只能被授权人员访问和使用；

定期进行数据备份，并将备份数据存储在异地灾备中心，以防止数据丢失。

元数据管理是对数据的定义、来源、处理过程等信息进行管理，建立元数据仓库，记录和维护元数据信息，方便数据的理解、查找和使用。

主数据管理则是对医院核心业务数据，如患者基本信息、医护人员信息、药品信息等进行统一管理，确保主数据在不同系统中的一致性和准确性。

通过数据治理和质量提升工作，为医院可信数据空间的建设和应用提供高质量的数据支持。

4.3 构建规则机制

4.3.1 数据接入审核规则

建立严格的数据接入审核流程和标准，确保接入可信数据空间的数据来源合法、合规，且具有较高的质量和可靠性。

在数据接入申请阶段，数据提供方需提交详细的数据接入申请表，包括数据的来源、类型、规模、用途、数据安全措施等信息。

审核小组对申请材料进行初步审查，评估数据的合法性和合规性，判断其是否符合医院的数据接入政策和相关法律法规的要求。

对于符合初步审查要求的数据，审核小组进一步对数据质量进行评估。采用数据质量评估工具和方法，从数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面进行检测。

例如，通过抽样检查的方式，验证数据的准确性；检查数据是否存在缺失值、重复值等问题，评估数据的完整性；

对比不同数据源之间的数据一致性；查看数据的更新频率和时效性，判断数据的及时性。只有数据质量达到一定标准的数据才能通过审核。

在审核过程中，还需对数据提供方的数据安全措施进行审查。要求数据提供方具备完善的数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复等措施，以确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时，签订数据接入协议，明确双方的权利和义务，以及数据的使用范围、使用方式、保密责任等内容，保障数据的合法使用和数据提供方的权益。

4.3.2 数据共享利用规则

制定详细的数据共享权限管理规则，根据数据的敏感程度和使用需求，将数据分为不同的密级和访问级别。

对于高敏感数据，如涉及患者隐私的病历数据、基因数据等，设置严格的访问权限，只有经过授权的特定人员或部门才能访问，且访问过程需进行详细的日志记录，以便追溯和审计。

对于一般敏感数据和公开数据，根据业务需求和用户角色，授予相应的访问权限，确保数据的合理使用。

明确数据的使用规范，规定数据的使用目的、使用方式和使用范围。数据使用者必须在授权的范围内使用数据，不得将数据用于其他未经授权的目的。

在使用数据时，需遵循相关的法律法规和伦理准则，保护患者的隐私和权益。

例如，在进行科研数据分析时，需对患者数据进行脱敏处理，去除可识别患者身份的信息，确保患者隐私安全；

在数据共享过程中，不得将数据泄露给第三方，除非获得患者的明确授权或符合法律法规的规定。

建立数据使用的监督和审计机制，定期对数据的使用情况进行检查和审计。

通过日志分析、数据访问记录审查等方式，监控数据的使用行为，及时发现和纠正违规使用数据的情况。

对违规使用数据的人员或部门，按照相关规定进行严肃处理，保障数据共享利用的合规性和安全性。

4.3.3 收益分配规则

探讨合理的数据价值创造后的收益分配机制，以激励各方积极参与医院可信数据空间的建设和发展。

收益来源主要包括数据的共享使用、数据产品的开发与销售、基于数据的服务收费等。

在收益分配过程中，充分考虑数据提供方、数据处理方、数据使用方以及医院等各方的贡献和投入。

对于数据提供方，如医院内部的各业务部门、外部的医疗合作伙伴等，根据其提供数据的数量、质量和价值，给予相应的收益分配。

例如，对于提供大量高质量临床数据的科室，可按照一定比例从数据共享收益中获得分成，激励其积极参与数据的采集和整理工作，提高数据质量。

数据处理方，如信息技术部门或专业的数据处理公司，负责对数据进行清洗、整合、分析等处理工作，为数据的价值挖掘和应用提供支持。

根据其在数据处理过程中的技术投入、人力投入和时间成本等，确定其在收益分配中的比例。

数据使用方，如科研人员、企业等，通过使用数据获得了价值，如取得科研成果、开发出新产品或服务等，应按照一定的规则向数据提供方和处理方支付费用。

医院作为可信数据空间的建设和运营主体，承担了平台建设、维护、管理等成本，也应在收益分配中获得相应的回报，用于平台的持续发展和完善。

建立公平、透明的收益分配决策机制，由数据治理委员会或相关的收益分配小组负责制定和调整收益分配方案，并广泛征求各方的意见和建议，确保收益分配的合理性和公正性，促进数据空间生态的繁荣和可持续发展。

4.4 建设技术系统

4.4.1 技术架构设计

可信数据空间的技术架构采用分层设计理念，主要包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、应用层等，各层之间相互协作，共同实现数据的安全存储、高效处理和便捷应用。

基础设施层是整个技术架构的基础，提供计算、存储、网络等基础资源。

包括服务器、存储设备、网络设备、云计算平台等，为数据空间的运行提供稳定的硬件支撑。

采用云计算技术，实现资源的弹性扩展和灵活调配，根据业务需求动态调整计算和存储资源，提高资源利用率，降低成本。

数据存储层负责数据的持久化存储，根据数据的类型和特点，采用不同的存储方式。

对于结构化数据，如关系型数据库管理系统（如 MySQL、Oracle 等），用于存储患者基本信息、临床检验数据、医疗费用数据等，以保证数据的一致性和完整性；

对于非结构化数据，如医疗影像数据、电子病历文本数据等，采用分布式文件系统（如 Ceph、GlusterFS 等）或对象存储系统（如 MinIO、AWS S3 等）进行存储，以适应其大容量、高并发的存储需求；

同时，引入数据仓库技术（如 Hive、Greenplum 等），对海量数据进行集成、存储和管理，为数据分析和挖掘提供数据支持。

数据处理层是实现数据价值的核心层，负责对数据进行清洗、转换、分析、挖掘等处理操作。

采用大数据处理框架（如 Hadoop、Spark 等），实现对海量数据的分布式处理，提高数据处理效率。

利用数据清洗工具（如 DataCleaner、Talend 等）对数据进行去重、纠错、补齐等操作，提高数据质量；

通过数据转换工具（如 Kettle、Informatica 等），将不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续的分析和处理；

运用数据分析和挖掘算法（如聚类分析、关联规则挖掘、机器学习算法等），从数据中提取有价值的信息和知识，为临床辅助决策、医疗质量监控、科研数据分析等应用提供支持。

应用层为用户提供各种数据应用服务，包括临床辅助决策系统、医疗质量监控系统、科研数据分析平台、医院管理决策支持系统等。

通过友好的用户界面，将数据处理层的分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户，方便用户进行查询、分析和决策。

同时，应用层还提供数据共享接口，支持与外部系统的对接，实现数据的互联互通。

4.4.2 关键技术应用

隐私计算：隐私计算技术是保障医疗数据安全和隐私的关键技术之一，它能够在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和分析。

主要包括安全多方计算、联邦学习、机密计算等技术。安全多方计算允许多个参与方在不泄露各自数据的前提下，共同计算一个目标函数，例如在联合科研中，不同医院可以利用安全多方计算技术共同分析患者数据，而无需将数据集中传输和存储，从而保护患者隐私。

联邦学习则是一种分布式机器学习技术，它通过在多个参与方之间建立协作模型，实现数据的 “不动模型动”，即在不交换原始数据的情况下，各参与方利用本地数据训练模型，并通过加密机制交换模型参数，共同完成模型的训练和优化。

机密计算是利用可信执行环境（TEE）技术，在硬件层面为数据处理提供一个安全隔离的空间，保证数据在计算过程中的安全性和隐私性。

区块链：区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，在医疗数据可信流通中发挥着重要作用。

通过区块链技术，可以对医疗数据进行确权，明确数据的所有权和使用权，防止数据被非法篡改和滥用；

同时，利用区块链的智能合约功能，实现数据共享和交易的自动化执行，提高数据流通的效率和安全性。

例如，在数据共享过程中，通过智能合约规定数据的使用权限、使用期限、费用结算等规则，当满足合约条件时，自动执行数据共享和费用支付等操作，确保数据共享的合规性和可追溯性；

在医疗数据存证方面，将医疗数据的关键信息（如病历摘要、检查检验结果等）存储在区块链上，形成不可篡改的电子证据，为医疗纠纷处理、医保报销审核等提供有力支持。

加密技术：采用多种加密技术，保障医疗数据在存储、传输和使用过程中的安全性。

在数据存储环节，对敏感数据进行加密存储，如使用 AES（高级加密标准）等对称加密算法对患者病历、诊断结果等数据进行加密，将加密后的数据存储在数据库中，只有拥有正确密钥的用户才能解密和访问数据；

在数据传输过程中，使用 SSL/TLS（安全套接层 / 传输层安全协议）等加密协议，对数据进行加密传输，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改；

在数据使用环节，根据用户的权限，对数据进行细粒度的加密访问控制，确保只有授权用户能够访问和使用相应的数据。

同时，建立完善的密钥管理体系，对加密密钥进行安全的生成、存储、分发和更新，保障加密技术的有效实施。

4.4.3 系统功能模块

数据管理模块：负责数据的全生命周期管理，包括数据采集、数据存储、数据整合、数据清洗、数据转换、数据备份与恢复等功能。

在数据采集方面，提供多种数据采集接口，支持从医院内部各业务系统、外部数据源等采集数据，并对采集的数据进行实时监控和管理；

在数据存储方面，实现对不同类型数据的分类存储和管理，提供数据存储的配置和优化功能；

数据整合功能将来自不同数据源的数据进行合并和关联，形成统一的数据视图；

数据清洗和转换功能对采集到的数据进行去噪、去重、格式转换等处理，提高数据质量；

数据备份与恢复功能定期对数据进行备份，并在数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据，保障数据的安全性和完整性。

安全管控模块：是保障可信数据空间安全的核心模块，包括身份认证、访问控制、数据加密、安全审计、隐私保护等功能。

身份认证采用多种认证方式，如用户名 / 密码、指纹识别、人脸识别、数字证书等，确保用户身份的真实性和合法性；

访问控制根据用户的角色和权限，对数据的访问进行细粒度的控制，实现最小授权原则，防止非法访问和数据泄露；

数据加密对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据的机密性；安全审计对系统操作和数据访问行为进行实时监控和记录，便于事后追溯和审计，及时发现和处理安全事件；

隐私保护功能采用数据脱敏、匿名化等技术，对患者隐私数据进行处理，在保障数据可用性的同时，保护患者的隐私。

应用服务模块：为医院的临床诊疗、科研教学、医院管理等业务提供数据应用服务。

在临床辅助决策方面，通过对患者医疗数据的分析和挖掘，为医生提供诊断建议、治疗方案推荐、用药提醒等服务，辅助医生做出更准确的诊疗决策；

在医疗质量监控方面，实时监测医疗过程中的关键指标，如手术质量、感染率、医疗差错等，及时发现潜在的质量问题，并提供预警和改进建议；

在科研数据分析方面，为科研人员提供数据查询、统计分析、模型构建等工具，支持临床研究、疾病机制探索、药物研发等科研工作；

在医院管理决策支持方面，通过对医院运营数据的分析，为管理层提供财务分析、资源配置优化、绩效评估等决策支持服务，提高医院管理效率和决策的科学性。

4.5 繁荣空间生态

4.5.1 参与主体协同

促进医院内部各部门之间的协同合作，打破部门壁垒，形成数据共享和业务协同的良好氛围。

五、实施步骤

5.1 项目启动与规划

成立由医院管理层、信息技术部门、临床业务部门、科研部门等相关人员组成的项目团队。

其中，医院管理层负责项目的整体指导和决策，协调各部门之间的关系，确保项目目标与医院战略方向一致；

信息技术部门负责技术方案的设计、系统开发和技术支持，保障技术的可行性和稳定性；

临床业务部门提供业务需求和流程指导，确保系统符合实际业务操作；科研部门则从科研需求角度提出意见，使系统能满足科研数据处理和分析的要求。

制定详细的项目计划，明确各阶段的任务和时间节点。项目启动阶段，完成项目团队组建、需求调研和项目方案制定，时间预计为 [X] 周。

需求调研过程中，采用问卷调查、实地访谈、业务流程分析等方法，全面了解医院各部门的数据管理现状、业务需求和痛点问题。

项目方案制定则基于需求调研结果，结合医院的发展战略和技术趋势，确定可信数据空间的建设目标、技术架构、功能模块和实施步骤。

规划阶段，进行系统设计、数据标准制定和项目预算编制，时间预计为 [X] 周。

系统设计包括技术架构设计、数据库设计、功能模块设计等，确保系统的合理性和可扩展性；

数据标准制定参考国内外相关医疗数据标准，结合医院实际情况，制定统一的数据采集、存储、传输和使用标准；

项目预算编制根据项目计划和资源需求，详细估算项目的硬件设备采购、软件开发、人员费用、培训费用等各项成本，为项目的顺利实施提供资金保障。

5.2 系统开发与测试

根据系统设计方案，进行系统开发工作。开发过程遵循敏捷开发方法，将项目划分为多个迭代周期，每个周期包含需求分析、设计、开发、测试等环节，确保项目的高效推进和及时反馈。

在开发过程中，注重代码质量和可维护性，采用先进的开发工具和技术框架，提高开发效率和系统性能。

完成系统开发后，进行全面的测试工作。测试内容包括功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等。

功能测试主要验证系统是否满足业务需求和功能设计要求，通过编写详细的测试用例，对系统的各项功能进行逐一测试，确保功能的正确性和完整性；

性能测试评估系统在高并发、大数据量等情况下的性能表现，测试指标包括系统响应时间、吞吐量、资源利用率等，通过性能测试，发现并优化系统性能瓶颈；

安全测试重点检测系统的数据安全和隐私保护能力，包括身份认证、访问控制、数据加密、漏洞扫描等方面，确保系统在安全方面符合相关标准和法规要求；

兼容性测试确保系统与医院现有业务系统、硬件设备、操作系统等的兼容性，避免出现兼容性问题影响系统的正常使用。

测试过程中，详细记录测试结果和发现的问题，及时反馈给开发团队进行修复和优化。

修复完成后，进行回归测试，确保问题得到彻底解决，系统的稳定性和功能完整性得到保障。

5.3 上线部署与培训

在测试通过后，将系统上线部署到医院的生产环境中。上线部署前，制定详细的上线计划，包括上线时间、上线步骤、回滚方案等，确保上线过程的顺利进行和系统的平稳切换。

上线过程中，密切监控系统的运行状态，及时处理可能出现的问题，确保系统的正常运行。

上线后，对医院员工进行全面的操作培训，使其熟悉新系统的使用。

培训内容包括系统功能介绍、操作流程演示、实际操作练习等。针对不同岗位的员工，制定个性化的培训方案，满足其工作需求。

例如，为临床医生重点培训患者病历查询、诊断辅助、医嘱下达等功能的使用；

为护士培训护理记录录入、患者生命体征监测数据上传等操作；为管理人员培训医院运营数据分析、决策支持等功能的应用。

培训方式采用集中授课、现场指导、在线学习等多种形式相结合，提高培训效果。

同时，提供详细的操作手册和在线帮助文档，方便员工随时查阅和学习。

在培训过程中，收集员工的反馈意见，及时解决员工在使用过程中遇到的问题，确保员工能够熟练掌握新系统的操作。

5.4 运维与优化

建立专业的运维团队，负责系统的日常运维和管理工作。运维团队的职责包括系统监控、故障处理、性能优化、数据备份与恢复、安全管理等。通过建立完善的运维管理制度和流程，确保运维工作的规范化和标准化。

持续监控系统的运行状态，及时发现并解决系统出现的故障和问题。

利用监控工具，对系统的硬件资源、网络状态、应用程序性能等进行实时监控，设置告警阈值，当系统出现异常时及时发出告警通知运维人员。

运维人员接到告警后，迅速进行故障排查和处理，确保系统的正常运行。对于一些常见故障，建立故障知识库，方便运维人员快速查询和解决问题。

根据用户反馈和业务需求的变化，对系统进行持续优化和改进。定期收集用户的使用意见和建议，分析系统在使用过程中存在的问题和不足之处，制定优化方案。

优化内容包括系统功能的完善、性能的提升、用户界面的改进等。同时，关注医疗行业的发展趋势和新技术的应用，适时对系统进行升级和扩展，以满足医院不断发展的业务需求。

六、保障措施

6.1 组织保障

成立由医院高层领导担任组长的可信数据空间建设项目领导小组，成员包括信息技术部门负责人、各临床业务科室主任、科研部门负责人以及相关职能部门负责人。

领导小组负责项目的整体规划、决策和协调，定期召开项目推进会议，解决项目实施过程中遇到的重大问题，确保项目目标与医院战略方向保持一致。

设立项目工作小组，由信息技术部门骨干人员担任组长，成员涵盖数据治理专家、软件开发工程师、数据分析师、业务流程专家等。

工作小组负责项目的具体实施，包括需求分析、系统设计、开发测试、上线部署、运维优化等工作，按照项目计划和要求，有序推进各项任务的完成，并及时向领导小组汇报项目进展情况。

明确各部门在可信数据空间建设中的职责分工。信息技术部门负责技术方案的设计、系统开发和技术支持，保障技术的可行性和稳定性；

临床业务部门提供业务需求和流程指导，参与数据标准制定和业务功能测试，确保系统符合实际业务操作；

科研部门从科研需求角度提出意见，协助完善科研数据处理和分析功能；财务部门负责项目资金的预算编制、审批和监管，保障项目资金的合理使用；

人力资源部门负责项目团队的组建和人员调配，提供必要的人才支持；质量控制部门负责对项目实施过程进行质量监控和评估，确保项目质量符合要求。

6.2 资金投入

制定详细的项目资金预算，包括硬件设备采购费用，如服务器、存储设备、网络设备等，预计投入 [X] 万元；

软件开发费用，涵盖数据管理系统、安全管控系统、应用服务系统等的开发，预计投入 [X] 万元；数据治理和数据服务费用，用于数据采集、清洗、整合、标注等工作，预计投入 [X] 万元；

人员培训费用，包括对医院员工进行系统操作培训、数据安全培训等，预计投入 [X] 万元；项目实施过程中的其他费用，如咨询费、差旅费、会议费等，预计投入 [X] 万元。

合理安排资金来源，积极争取政府财政支持，如申请国家或地方的医疗信息化建设专项补贴；

医院自筹部分资金，从医院的业务收入中合理安排一定比例用于项目建设；探索与企业合作的模式，吸引企业投资，共同开展可信数据空间建设和运营，实现互利共赢。

建立严格的资金管理制度，加强对资金使用的监管。设立专门的项目资金账户，对项目资金进行专款专用，确保资金不被挪用；

制定资金使用审批流程，每一笔资金的支出都需经过严格的审批程序，确保资金使用的合理性和合规性；

定期对资金使用情况进行审计和评估，及时发现和纠正资金使用过程中存在的问题，提高资金使用效率。

6.3 人员保障

配备专业的技术人员和管理人员，组建一支高素质的项目团队。技术人员包括软件开发工程师、数据分析师、数据治理专家、网络安全工程师等，具备扎实的技术功底和丰富的项目经验，能够承担系统开发、数据处理、安全防护等技术工作；

管理人员包括项目负责人、项目经理、业务协调人员等，具备较强的组织协调能力和项目管理经验，能够有效地推动项目的实施和管理。

加强人员培训，提升团队的专业技能和业务水平。制定全面的培训计划，定期组织技术人员参加技术培训课程，学习最新的技术知识和技能，如大数据处理技术、人工智能技术、区块链技术等，不断提升技术能力；

针对管理人员，开展项目管理、业务流程优化等方面的培训，提高管理水平和业务协调能力；

同时，加强对全体员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全的重视程度，规范员工的数据操作行为。

注重人才储备，建立人才培养机制。与高校、科研机构合作，建立实习基地，吸引优秀的毕业生加入项目团队，为团队注入新鲜血液；

鼓励员工参加学术交流活动和行业研讨会，拓宽视野，了解行业最新发展动态；

制定员工职业发展规划，为员工提供晋升空间和发展机会，激励员工不断提升自己，为医院可信数据空间的持续发展提供人才保障。

6.4 安全保障

建立完善的数据安全管理体系，制定严格的数据安全管理制度和流程。

明确数据安全责任，将数据安全责任落实到具体的部门和人员，确保数据安全工作有人负责、有人监督；

规范数据的采集、存储、传输、使用和销毁等环节的操作流程，加强对数据全生命周期的安全管理；

建立数据安全风险评估机制，定期对数据安全状况进行评估，及时发现和处理潜在的安全风险。

加强安全监控和应急响应，部署先进的安全监控设备和软件，实时监测系统的运行状态和数据访问行为，及时发现异常情况和安全威胁；

建立应急响应预案，明确应急响应流程和责任分工，在发生安全事件时，能够迅速启动应急预案，采取有效的应急措施，降低安全事件造成的损失；

定期进行应急演练，提高团队的应急处理能力和协同作战能力，确保在面对突发安全事件时能够快速、有效地进行应对。

采用先进的数据安全技术，保障数据的安全性和隐私性。利用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露；

实施严格的访问控制策略，根据用户的角色和权限，对数据的访问进行细粒度的控制，确保只有授权人员能够访问和使用相应的数据；

运用数据脱敏、匿名化等技术，对患者隐私数据进行处理，在保障数据可用性的同时，保护患者的隐私；

建立数据备份与恢复机制，定期对重要数据进行备份，并将备份数据存储在异地灾备中心，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复数据，保障数据的完整性和可用性。

七、效益分析

7.1 经济效益

成本降低：通过可信数据空间实现数据的整合与共享，减少了数据重复录入和存储的成本。

例如，以往不同业务系统中重复存储患者基本信息和诊疗数据，造成存储资源浪费，可信数据空间建立统一的数据存储平台后，消除了数据冗余，降低了存储成本。

同时，提高了医疗资源的利用率，减少了不必要的检查和治疗，从而降低医疗成本。

以临床检验为例，通过数据共享，医生可以准确获取患者之前的检验结果，避免了重复检验，节约了检验试剂、设备损耗等成本。

效率提升：临床工作中，医生能够快速获取患者全面的医疗信息，减少了信息查询和整合的时间，提高了诊疗效率。

根据相关研究，实施数据共享后，医生平均接诊时间缩短了 [X]%，每天可多接诊 [X] 名患者，增加了医院的门诊收入。

医院管理方面，基于可信数据空间的数据分析和决策支持系统，使管理层能够及时了解医院运营状况，快速做出决策，优化管理流程，提高运营效率。

例如，通过对医院物资管理数据的分析，实现了精准采购和库存控制，降低了物资积压和缺货成本，提高了资金周转率。

新业务收入创造：可信数据空间为医院开展新的业务模式和服务提供了数据支持，如远程医疗、医疗大数据分析服务、临床科研合作等。

通过与外部机构合作，将经过脱敏和授权的数据用于医学研究、药物研发等，获取相应的合作收益。

例如，某医院与药企合作，利用医院的临床数据开展药物临床试验研究，获得了 [X] 万元的合作经费；开展远程医疗服务，扩大了医疗服务覆盖范围，吸引了更多患者，增加了医疗服务收入。

7.2 社会效益

医疗服务水平提升：医生借助可信数据空间提供的全面患者信息和辅助决策支持，能够做出更准确的诊断和制定更合理的治疗方案，提高了医疗服务质量和安全性。

患者得到更精准的治疗，疾病治愈率提高，并发症发生率降低，患者的健康状况得到更好的保障。

同时，数据共享促进了医疗资源的合理配置，使优质医疗资源能够惠及更多患者，缓解了医疗资源分布不均的问题。

例如，通过远程医疗，基层患者可以享受到上级医院专家的诊疗服务，提高了基层医疗服务水平。

医疗科研发展促进：为医学科研提供了丰富、高质量的数据资源，加速了医学科研的进程。

科研人员能够利用大量的临床数据开展各种研究，探索疾病的发病机制、治疗效果评估、药物研发等，推动医学科学的进步。

例如，某医院基于可信数据空间开展了一项关于心血管疾病的临床研究，发现了新的治疗靶点，为心血管疾病的治疗提供了新的思路和方法，相关研究成果发表在国际知名医学期刊上，提升了医院的科研影响力。

患者就医体验改善：患者在就医过程中无需重复提供相同的信息，减少了排队等待时间和就医成本，提高了就医的便捷性和满意度。

同时，基于数据分析的个性化医疗服务，使患者能够得到更符合自身病情的治疗，增强了患者对医院的信任度。

例如，通过患者行为数据分析，优化医院的挂号、就诊、缴费等流程，减少了患者的就医时间和奔波次数，提升了患者的就医体验。

八、案例借鉴

8.1 中日友好医院案例

北电数智与中日友好医院共建的 “医疗可信数据空间” 为行业树立了典范。

该项目以北电数智红湖・可信数据空间为基座，结合医疗大模型开发需求精心设计整体架构，成为实现医疗数据要素流通、共享和价值共创的新型数字经济建设基础设施。

从技术应用层面来看，此 “医疗可信数据空间” 深度融合了算力、算法、数据三要素，内置隐私计算、模型分层计算、数字沙箱和区块链存证等前沿技术。

隐私计算技术保障了数据在共享和分析过程中的隐私安全，即使多个参与方联合分析数据，也无需暴露原始数据；

模型分层计算提高了模型训练和应用的效率；数字沙箱为数据的操作和处理提供了安全隔离的环境；

区块链存证则确保了数据的不可篡改和可追溯性，使得数据的来源和使用过程清晰透明。

这些技术的协同作用，实现了医疗数据的全面纳管、集成和应用价值挖掘，同时具备数据流转全链路可控可追溯能力，真正达成了数据的 “可用不可见、可用不可存、可控可计量”，让供需双方都能安全、高效地使用数据。

在实际应用效果方面，面向院内，“医疗可信数据空间” 有力地支撑了各科室数据库原始数据的采集与治理，形成了便捷的查询检索功能服务平台，为诊疗助手、科研协作、医院管理等各种系统及 AI 大模型应用的开发和使用提供了坚实支持。

例如，医生在诊疗过程中，借助该空间能够快速获取患者全面且准确的医疗信息，包括既往病史、检查检验结果等，这不仅提高了诊疗效率，还使得诊断更加精准，从而提升了医疗服务质量。

在科研协作方面，科研人员可以方便地获取大量高质量的医疗数据，用于开展各类医学研究，加速科研进程。

面向院外，通过身份认证后，“医疗可信数据空间” 支持数据集对接、使用策略管理、数据执行控制、智能合约、元数据管理等功能，实现对外应用的综合服务管理，满足了外部医疗机构的数据要素使用需求，提升了数据应用效率，实现了院内院外医疗数据的可信、高效流通。

这种流通模式促进了医疗资源的共享和协同，使得优质医疗数据能够发挥更大的价值，为整个医疗行业的发展提供了有力推动。

九、结论与展望

9.1 项目总结

本医院可信数据空间建设方案通过明确建设定位、开发数据资源、构建规则机制、建设技术系统以及繁荣空间生态等多方面举措，致力于打破医院数据孤岛，实现数据的安全共享与高效利用。

方案涵盖了从数据采集与整合、数据治理与质量提升，到制定数据接入审核、共享利用和收益分配规则，再到采用先进技术架构和关键技术构建技术系统，以及促进各参与主体协同合作等全面且细致的内容。

通过分阶段的实施步骤，包括项目启动与规划、系统开发与测试、上线部署与培训以及运维与优化，确保方案的顺利落地。

同时，通过组织保障、资金投入、人员保障和安全保障等措施，为项目的成功实施提供坚实后盾。

从效益分析来看，该方案不仅能带来降低成本、提升效率、创造新业务收入等经济效益，还能在提升医疗服务水平、促进医疗科研发展、改善患者就医体验等方面产生显著的社会效益。

9.2 未来展望

随着医疗行业数字化进程的加速，医院可信数据空间将朝着更深度的智能化方向发展。

在临床应用方面，借助人工智能和机器学习技术，可信数据空间将为医生提供更精准、个性化的诊疗建议，实现疾病的早期预测和精准治疗，进一步提升医疗服务质量。

在科研领域，将能够支持更复杂、大规模的医学研究，加速科研成果的转化，推动医学科学的快速进步。

在数据共享方面，医院可信数据空间有望与区域医疗数据平台、医保系统等实现更广泛的互联互通，促进医疗资源的优化配置，为分级诊疗、远程医疗等新型医疗服务模式提供有力支撑。

同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，医院可信数据空间还将在健康管理、医疗大数据产业发展等方面发挥重要作用，为整个医疗健康行业的创新发展注入新的活力。

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