事件 | 7月，政策转向让"医疗数据层"成为AI医疗的竞争焦点： ●国家数据局：定调医疗数据流通利用进入"运营好各场景实践经验"阶段； ●国家医保局：将开放合规脱敏医保数据，医疗数据交易/流通即将落地。 |
一、资讯详情：新政策转向，医疗数据流通进入落地阶段
2026年7月2日至3日，国家数据局在北京召开国家数据要素综合试验区医疗数据流通利用专题现场会，国家卫健委及北京、上海、广东、浙江等多个地区的数据和卫生主管部门参加。会议明确要求围绕 [确权授权、流通交易、收益分配、安全治理] 打通堵点，并形成医疗数据流通利用闭环。这意味着政策重点已从“能否利用医疗数据”进入“谁能授权、如何使用、如何分配收益、如何追溯责任”的执行阶段。
同期，国家医保局为2026全国智慧医保大赛开放北京、天津、河北等8个省区市的脱敏医保结算、费用明细和药品追溯数据，并叠加北京市脱敏医疗、医药、养老和卫生数据。国家医保局披露，数据在可信执行环境和数据沙箱内使用，通过密态计算实现“可用不可见、可用不可取”。这提供了一个可复制的流通方式：原始数据不离开受控空间，企业在空间内训练模型和验证产品，只导出经过审核的结果。
二、背后的why：中国医疗数据长期存在“价值高、利用率低”的矛盾
中国医疗数据长期存在“价值高、利用率低”的矛盾。电子病历、医学影像、检验、医保结算和随访数据分散在不同医院和系统中，标准不统一；医疗数据又属于高度敏感信息，确权授权、脱敏程度、用途边界、收益分配和责任追溯长期缺少统一操作机制。医院担心合规风险，医生缺少贡献数据和专业标注的激励，企业则难以获得连续、可验证的真实世界数据。结果是大量数据以档案形式沉淀，却很难成为AI训练、药物研发、保险定价和医疗服务优化的生产要素。
医疗数据价值高 | vs | 医疗数据利用率低 (数据源：卫健委) |
全国医疗卫生机构总诊疗人次：～100亿人次/年 | 三级公立医院电子病历4级及以上占比：87.99% (4级代表全院信息共享、初级医疗决策支持) 三级公立医院电子病历6级占比：2.36% (6级代表全流程医疗数据闭环管理和高级医疗决策支持) |
三、行业影响/策略建议：
3.1 行业影响：医院、医生、药企、保险和AI平台之间的利益重新分配
相关方 | 利益重新分配 |
对医院和医生而言 | 医疗数据可以从成本中心转化为可治理、可授权、可计价的数据产品；但真正高价值的部分不只是脱敏病历和影像，还包括医生标注、诊疗路径、方案调整和随访结果，因此收益分配机制必须覆盖提供专业知识与过程数据的医生和科室。 |
对药企和CRO而言 | 合规数据能够用于靶点发现、患者分层、试验设计与招募、真实世界研究和上市后评价； |
对保险机构而言 | 可用于风险分层、精算定价、支付审核、疗效支付和反欺诈； |
对AI公司而言 | 可用于模型训练、临床评测、知识校准和真实世界反馈。行业竞争将从“谁能拿到一批数据”升级为“谁能建立持续授权、标准治理、场景验证和结果回流的基础设施”。 |
3.2 策略建议：可授权、可计价、可结算的数据与支付基础设施将成为关键
医疗数据大规模流通的核心影响，是AI医疗的壁垒转向合规数据闭环。 通用模型可以使用相似的公开医学知识，但谁能在可信空间内持续获得患者纵向数据、医生推理过程和诊疗结果，谁就能更快完成临床验证和迭代。数据流通并不会让原始病历自由买卖，而是把授权、用途、算法调用、收益和审计组合为一套可运营制度；未来医院、医生、药企、保险和AI平台之间的利益分配，将决定高质量医疗数据能否真正释放。可授权、可计价、可结算的数据与支付基础设施将成为关键。