一、研究背景与概述

1.1 数据可信空间在医疗行业的战略价值

医疗数据作为生物医药产业的核心战略资产，对于推动新药研发、精准医疗以及人工智能驱动的医疗解决方案等领域的创新具有不可估量的潜力。然而，医疗数据的价值释放之路并非坦途，面临着数据孤岛、监管复杂性、隐私安全以及标准化与信任缺失等多重挑战(6)。国家层面推动的 "数据要素 ×" 三年行动计划，明确将医疗健康列为优先领域，旨在充分发挥数据要素的经济和社会价值(6)。

在这一背景下，数据可信空间作为一种新型数据基础设施，正成为医疗行业数据价值释放的关键突破口。数据可信空间是一种融合技术、治理和运营的生态基础设施，旨在为多方参与者提供一个中立、安全、可信的数据交互环境(4)。它不仅提供了数据安全流通的技术支撑，还构建了数据共享的治理框架和运营机制，实现 "可用不可见、可控可追溯" 的数据使用新模式(9)。

《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》明确要求建设 100 个以上覆盖医疗等场景的空间节点，为行业提供合规基础设施(1)。2024 年国家卫健委推进医疗数据要素流通试点，首批 12 家医院采用可信数据空间技术(7)。这一成果的背后，是技术标准化与合规保障的双重支撑，使医疗机构在 "原始数据不出域" 的前提下，实现数据价值的合规释放(7)。

1.2 研究范围与方法

本研究聚焦于数据可信空间在医疗行业的应用机遇，涵盖以下几个方面：

1. 应用场景：包括多中心医学研究、区域医疗协同、患者数据共享、药物研发、医保结算等医疗行业关键场景。
2. 技术实现：分析隐私计算、联邦学习、区块链等关键技术在医疗数据可信空间中的应用方式及其带来的机遇。
3. 医疗数据类型：针对基因数据、医学影像、电子病历等特定医疗数据类型，探讨数据可信空间带来的价值释放机遇。
4. 应用案例：收集和分析国内外医疗行业数据可信空间的成功案例，提炼经验启示。

研究采用文献分析、案例研究和技术分析相结合的方法，通过对最新政策文件、学术论文、行业报告的系统梳理，深入剖析数据可信空间在医疗行业的应用机遇。

1.3 研究意义与价值

本研究的主要意义在于：

1. 理论价值：构建数据可信空间在医疗行业应用的理论框架，丰富医疗数据治理和价值释放的理论体系。
2. 实践指导：为医疗机构、医疗信息化企业和监管部门提供系统性的应用路径和实施建议，助力医疗数据要素化进程。
3. 政策参考：为政府部门制定医疗数据流通政策、标准提供决策参考，推动医疗数据可信空间的规范化发展。
4. 行业促进：促进医疗行业各参与方对数据可信空间的理解和应用，推动形成数据要素流通的良性生态。

二、数据可信空间的技术架构与核心能力

2.1 数据可信空间的概念与架构

数据可信空间并非简单的数据存储容器，而是集成 "管控 - 交互 - 共创" 能力的生态基础设施(1)。其核心架构包含三层能力：

可信管控层：通过全要素身份认证、动态访问控制及区块链存证溯源，确保数据操作全程可审计(1)。这一层面主要负责建立数据空间的信任基础，确保数据的安全和合规使用。

资源交互层：标准化接口兼容物联网设备、结构化业务系统及非结构化影像文本，解决医疗场景多源异构数据接入难题(1)。这一层面主要负责数据的接入和交互，实现不同来源、不同类型数据的互联互通。

价值共创层：支持联邦学习、TEE 等隐私计算技术，使跨医院基因研究、多中心临床试验在数据 "不落地" 前提下完成联合建模(1)。这一层面主要负责数据的价值挖掘和应用，通过隐私计算技术实现数据 "可用不可见"。

《可信数据空间技术架构》（TDS 架构）作为国家数据基础设施的重要组成部分，旨在实现跨主体的数据可信流通与利用，特别是在医疗数据合规流通方面发挥关键作用(6)。TDS 架构基于三个核心原则：可信性、数字合约和使用控制(6)。

2.2 数据可信空间的关键技术

数据可信空间的实现依赖于多种关键技术的协同应用，主要包括：

隐私计算技术：隐私计算是实现 "可用不可见" 的核心技术簇，它包含多种技术路径，适用于不同场景(4)。

• 多方安全计算 (MPC)：将数据秘密分割成多个份额，分发给多个不共谋的计算方，协同完成计算，任何一方都无法还原原始数据。安全性极高，不依赖硬件。通信开销大，计算性能相对较低。适用于金融联合风控、政府多部门数据核验等高安全等级场景(4)。
• 联邦学习 (FL)：各参与方在本地用自己的数据训练模型，只交换加密后的模型参数或梯度，而不交换原始数据，最终聚合形成一个全局模型。保护数据隐私，模型效果好。依赖中心协调方，存在模型被攻击的风险。适用于智慧医疗（多医院联合训练诊断模型）、智慧金融（联合建模）等(4)。
• 可信执行环境 (TEE)：利用硬件（如 CPU 内置的安全区域）创建一个隔离的、可信的执行环境。数据在该环境中解密、计算，外部无法访问。性能高，计算逻辑灵活。依赖特定硬件支持，存在侧信道攻击等硬件安全风险。对计算性能要求高的场景，如大规模数据分析、AI 模型推理(4)。

区块链技术：如果说隐私计算解决了 "计算过程" 的可信，那么区块链则解决了 "流转过程" 的可信(4)。

• 可信存证：数据授权、数据使用、结果返回等每一个环节的操作日志，都可以上链存储，形成不可篡改、可追溯的 "铁证"(4)。
• 智能合约：自动执行数据使用协议和清结算规则，减少人为干预，提升协作效率和透明度(4)。

数据脱敏与匿名化技术：通过数据脱敏、匿名化等技术手段，在保护患者隐私的前提下，促进数据的共享和利用。根据《健康医疗数据要素安全共享技术要求》，在群体研究中应用足够强度的去标识化或匿名化处理，并结合特定的使用场景和控制措施，寻求在严格保护个人隐私与促进医学科学进步之间的务实平衡(6)。

2.3 数据可信空间的核心优势

数据可信空间在医疗行业的应用，相比传统的数据共享方式，具有以下核心优势：

数据安全：传统方案需传输原始数据副本，存在泄露风险；可信数据空间要求原始数据不出域，仅交换加密参数(7)。这种方式从根本上降低了数据泄露的风险，确保患者隐私得到保护。

合规性：传统依赖人工脱敏，审计困难；平台自动执行 GDPR/HIPAA 规则，操作全流程上链存证(7)。数据可信空间通过技术手段确保数据使用符合法律法规要求，降低合规风险。

部署效率：传统定制化开发需 3-6 个月；标准化连接器实现 3 天快速对接(7)。数据可信空间提供标准化的接入方式，大大降低了部署和集成的难度和时间。

计算灵活性：传统仅支持集中式计算；联邦学习 + TEE 兼容分布式与集中式场景，适应复杂医疗任务(7)。数据可信空间提供了更加灵活的计算模式，能够适应不同医疗场景的需求。

数据质量：通过智能修正引擎，基于机器学习检测检验值偏离（如超出生理范围的实验室指标），结合临床知识库自动校准(1)。数据可信空间不仅关注数据的安全共享，还注重提升数据质量，确保数据的可用性。

三、医疗行业数据可信空间的应用场景机遇

3.1 多中心医学研究与临床试验

多中心医学研究是数据可信空间的典型应用场景之一，具有显著的应用价值和创新机遇。

核心机遇：

数据可信空间使多中心医学研究能够在保护患者隐私的前提下，实现跨机构数据的整合与分析。某罕见病研究项目需聚合 5 家医院的病例数据时，研究方通过平台提交数据使用申请，各医院连接器自动脱敏敏感字段（身份证号、住址），联邦学习系统在本地计算特征值后汇总统计结果，最终输出 "35-40 岁患者药物有效率 78%" 的聚合报告，原始病历数据全程未离开医院内网(7)。

具体应用价值：

1. 加速研究进程：传统多中心研究需要耗费大量时间和精力在数据收集和整合上，而数据可信空间可以实现数据的实时共享和分析，大幅缩短研究周期。例如，某临床试验平台应用区块链存证系统后，数据审计效率提升 5 倍(7)。
2. 扩大样本规模：通过数据可信空间，研究人员可以轻松获取来自不同地区、不同机构的大量样本数据，解决单一机构样本量不足的问题，提高研究结果的可靠性和普适性。
3. 提高研究质量：数据可信空间提供的数据质量控制机制，确保研究数据的准确性和一致性，避免因数据质量问题导致的研究偏差和错误。
4. 降低研究成本：相比传统的数据共享方式，数据可信空间大大降低了数据收集、整合和管理的成本，同时减少了因数据泄露而可能导致的法律风险和经济损失。

典型案例：

海南博鳌乐城数字科技发展有限公司牵头申报的国际创新药械 "三医协同" 可信数据空间项目，成功获批国家数据局 2025 年行业可信数据空间创新发展试点，这是全国卫生领域唯一获批的行业可信数据空间试点(5)。该可信数据空间将通过技术和运营模式的创新，推动数据资源交互、建立共识规则，实现多方主体价值共享，解决医疗数据 "供不出、流不动、用不好" 的行业共性痛点问题(5)。

3.2 区域医疗协同与资源共享

区域医疗协同是提升医疗服务效率和质量的重要途径，数据可信空间在这一领域具有广阔的应用前景。

核心机遇：

数据可信空间能够打破区域内医疗机构之间的数据壁垒，实现医疗资源的优化配置和高效利用。在区域医疗服务层面，可信数据空间正重构便民服务体系。以朝阳区为例，基于 "数字医疗概念验证项目" 建立的个人健康数据空间，实现了三甲医院与社区医院的诊疗数据协同，构建了覆盖双向转诊、远程会诊的全链条服务网络(3)。

具体应用价值：

1. 促进医疗资源共享：通过数据可信空间，区域内的医学影像、检验检测、病理诊断等资源可以得到高效利用，避免重复建设和资源浪费。
2. 优化转诊流程：患者在区域内不同医疗机构之间转诊时，数据可信空间可以确保患者的医疗信息实时共享，减少重复检查和信息录入，提高转诊效率。
3. 提升基层服务能力：基层医疗机构可以通过数据可信空间获取上级医院的诊疗经验和技术支持，提升自身的诊疗水平和服务能力。
4. 促进分级诊疗：数据可信空间有助于建立区域内的分级诊疗体系，实现 "小病在基层、大病到医院、康复回基层" 的就医格局。

典型案例：

浙江某医院在 DRG 医保结算中，通过数据可信空间实现了对单个患者费用明细的计算逻辑追溯，使医保拒付率下降 28%(1)。这一案例展示了数据可信空间在提升区域医疗协同效率和降低医疗成本方面的显著效果。

3.3 患者数据共享与个人健康管理

患者数据共享是医疗服务连续性和质量的重要保障，数据可信空间为患者数据共享提供了安全、合规的解决方案。

核心机遇：

数据可信空间使患者能够安全、便捷地管理和共享自己的医疗数据，实现 "我的数据我做主"。患者可以通过数据可信空间授权医疗机构访问自己的医疗数据，确保数据在安全的前提下得到合理利用。

具体应用价值：

1. 提升就医体验：患者在不同医疗机构就诊时，无需重复提供相同的医疗信息，减少了信息录入的时间和错误，提高了就医效率。
2. 保障医疗安全：医生可以全面了解患者的病史、过敏史、用药史等信息，避免因信息不全导致的误诊和用药错误，提高医疗安全性。
3. 促进患者参与：数据可信空间使患者能够更好地了解和管理自己的健康数据，提高患者的健康意识和参与度，促进自我健康管理。
4. 实现个性化医疗：通过整合患者的全生命周期健康数据，医生可以为患者提供更加个性化、精准的医疗服务和健康管理建议。

典型案例：

急诊跨院数据调阅场景直接提升救治效率。当患者跨院急诊时，急救医生提交历史病历查询请求，系统自动检索协作医院的脱敏数据（保留诊断结论、用药记录，隐去个人信息），区块链同步记录调阅行为。实际应用显示，病历获取时间从平均 6 小时缩短至 20 分钟(7)。

3.4 药物研发与创新

药物研发是一个高投入、高风险、长周期的过程，数据可信空间为药物研发提供了新的思路和方法，有望大幅提升研发效率和成功率。

核心机遇：

数据可信空间能够为药物研发提供大量高质量、多维度的真实世界数据，同时保护患者隐私和数据安全。在加速新药发现与开发方面，TDS 通过汇聚来自不同医疗机构、经过匿名化处理的大规模高质量真实世界数据（RWD），为生物医药企业提供丰富的数据资源。这些 RWD 经过深度分析，可生成强有力的真实世界证据（RWE），用于评估药物的实际疗效与安全性、发现新适应症、优化临床用药方案，甚至支持药品注册审批(6)。

具体应用价值：

1. 加速靶点发现：通过整合疾病相关的基因表达数据、蛋白质相互作用网络和临床数据，数据可信空间可以帮助研究人员更快地发现潜在的药物靶点。
2. 优化化合物设计：基于大量真实世界数据和计算模型，数据可信空间可以辅助研究人员设计具有特定生物活性的化合物，提高药物设计的成功率。
3. 提高临床前筛选效率：通过分析大量历史数据，数据可信空间可以预测化合物的生物活性和安全性，减少无效化合物的合成和测试，降低研发成本。
4. 加速临床试验：数据可信空间可以帮助研究人员更精准地筛选受试者，优化临床试验设计，提高临床试验的成功率和效率。

典型案例：

商保产品精算场景中，保险公司通过接入医保可信数据空间，获取脱敏后的医疗数据，结合自身业务数据，开发更精准的保险产品定价模型，提高产品竞争力和盈利能力。浪潮集团副总裁齐光鹏介绍，"多层次医疗保障清分结算平台" 应用场景依托可信数据空间与智能算法，汇聚医保、医药、商保、医疗机构等多方数据，聚焦群众痛点与企业难点构建了商保产品精算、商保直赔等 5 大运营场景，促进商业健康保险就医费用线上快速结算、产品研发(8)。

3.5 医保结算与支付方式改革

医保结算是医疗服务流程中的重要环节，数据可信空间在这一领域具有显著的应用价值和创新机遇。

核心机遇：

数据可信空间能够实现医保、医疗机构、商业保险等多方数据的安全共享和协同处理，优化医保结算流程，提高结算效率，降低管理成本。重庆市医保局在国家医保局和国家数据局的指导下，依托全国唯一的智慧医保实验室开展医保数据赋能医保管理服务、三医协同发展与治理、社会经济发展的重庆实践已取得重大成果。其中，通过数据分析有效支撑医保支付方式改革、医疗服务价格改革等工作；在三医协同发展和治理方面，实现就医挂号、处方流转、医保商保一站式结算就医购药全场景贯通(8)。

具体应用价值：

1. 提高结算效率：通过数据可信空间，医保结算流程可以实现自动化和智能化，大大缩短结算周期，提高结算效率。例如，医保可信数据空间和清分结算创新应用完成后，可实现三个保险同步在一个模型里面进行有效计算，让原来可能需要花 7-15 天才能完成保险结算的时间缩短至 1-3 天，大大降低老百姓的时间成本(8)。
2. 降低管理成本：数据可信空间可以减少人工干预和纸质文件的使用，降低医保管理的人力和物力成本。
3. 提高审核准确性：通过数据分析和智能算法，数据可信空间可以提高医保费用审核的准确性，减少违规支付和欺诈行为。
4. 促进医保支付方式改革：数据可信空间为 DRG/DIP 等医保支付方式改革提供了技术支持，通过分析大量医疗数据，为支付标准制定和调整提供科学依据。

典型案例：

重庆市医疗保障局发布的 "多层次医疗保障清分结算平台" 应用场景，依托可信数据空间与智能算法，汇聚医保、医药、商保、医疗机构等多方数据，聚焦群众痛点与企业难点构建了商保产品精算、商保直赔等 5 大运营场景，促进商业健康保险就医费用线上快速结算、产品研发(8)。

四、特定医疗数据类型的机遇分析

4.1 基因数据的可信共享与应用

基因数据是精准医疗的核心资源，具有高度敏感性和隐私性，数据可信空间为基因数据的安全共享和价值挖掘提供了有效途径。

核心机遇：

数据可信空间通过隐私计算技术，在保护基因数据隐私的前提下，实现多机构基因数据的联合分析，有助于推动基因诊断、基因治疗等领域的研究和应用发展(4)。基因数据的价值释放对于推动精准医疗、疾病预测和个性化治疗具有重要意义。

具体应用价值：

1. 促进基因研究与创新：通过数据可信空间，研究人员可以在不接触原始基因数据的情况下，分析大量基因样本，发现新的疾病相关基因和遗传标记，推动基因研究的创新和发展。
2. 提高基因诊断准确性：通过整合多中心、大样本的基因数据，数据可信空间可以提高基因诊断模型的准确性和可靠性，为临床诊断提供更加精准的依据。
3. 加速基因治疗发展：基因数据的安全共享有助于研究人员更好地理解基因与疾病的关系，开发更加有效的基因治疗方法和药物，加速基因治疗领域的发展。
4. 降低基因检测成本：通过数据可信空间，基因检测机构可以共享和复用基因数据分析模型和算法，避免重复开发，降低基因检测的成本。

技术实现路径：

对于必须集中处理的基因分析任务（如基因序列比对），数据可信空间采用 TEE 可信执行环境，数据在英特尔 SGX 等硬件加密区域进行计算，内存数据全程加密，操作系统无法访问，任务结束后自动清除痕迹(7)。这种方式确保了基因数据在处理过程中的安全性和隐私性。

典型案例：

上海某三甲医院联合 6 家机构开展肝癌基因研究时，通过联邦学习整合 1300 例患者特征参数，将模型准确率从 72% 提升至 89%，全程未传输任何原始基因序列(7)。这一案例展示了数据可信空间在基因研究中的应用价值和效果。

4.2 医学影像数据的高效共享与分析

医学影像数据是医疗诊断的重要依据，具有数据量大、格式复杂、专业性强等特点，数据可信空间为医学影像数据的安全共享和高效分析提供了新的解决方案。

核心机遇：

在可信数据空间中，医疗机构可以安全地共享影像数据，进行多中心影像诊断研究，提高诊断准确性和效率。同时，通过加密等技术保障影像数据的安全传输和存储(4)。医学影像数据的安全共享对于提高基层医疗机构的诊断水平、促进远程医疗发展、支持医学研究具有重要意义。

具体应用价值：

1. 提高诊断准确性：通过数据可信空间，基层医生可以获得上级医院专家对医学影像的诊断意见，提高诊断准确性和可靠性。
2. 优化资源配置：医学影像数据的共享可以使优质的影像诊断资源得到更充分的利用，避免重复投资和资源浪费。
3. 支持远程会诊：数据可信空间为远程会诊提供了安全、高效的数据传输和共享平台，促进医疗资源的均衡配置。
4. 促进医学研究：通过共享大量的医学影像数据，研究人员可以开展大规模的影像组学研究，发现新的影像学标志物和诊断特征，推动医学研究的发展。

技术实现路径：

区块链技术在医学影像数据共享中具有独特优势。区块链技术可以实现医疗影像数据的快速、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；促进科研创新，为科研人员提供更多研究素材，推动医疗科研创新；优化医疗资源配置，实现医疗影像数据的跨机构、跨地区共享，提高医疗服务质量(18)。

典型案例：

信创海河实验室建立隐私安全的智能眼科分析系统，采用区块链技术实现数据流转全程可追溯，智能合约自动执行访问控制，确保数据 "可用不可见"。同时，设计多层次特征融合模型，通过个性化特征选择提升数据利用率(10)。

4.3 电子病历数据的整合与利用

电子病历是记录患者医疗过程的核心载体，包含丰富的临床信息，数据可信空间为电子病历数据的安全共享和价值挖掘提供了新的可能性。

核心机遇：

数据可信空间为电子病历数据的流通提供了安全合规的环境，促进不同医疗机构之间电子病历数据的互通共享，有利于医生全面了解患者病情，为患者提供更精准的医疗服务。同时，通过数据分类分级等治理规则，确保电子病历数据的合理使用和隐私保护(4)。

具体应用价值：

1. 提升医疗服务连续性：通过整合患者在不同医疗机构的电子病历数据，医生可以全面了解患者的病史、治疗过程和健康状况，为患者提供更加连续、全面的医疗服务。
2. 支持临床决策支持：基于大量电子病历数据的分析和挖掘，数据可信空间可以为医生提供临床决策支持，如药物推荐、治疗方案建议等，提高医疗决策的科学性和准确性。
3. 优化医疗质量管理：通过分析电子病历数据，医疗机构可以评估和改进医疗质量，发现医疗过程中的问题和不足，提高整体医疗水平。
4. 支持医疗费用管理：电子病历数据的安全共享有助于医保机构和保险公司更准确地审核医疗费用，控制不合理医疗支出，提高医保资金使用效率。

技术实现路径：

数据可信空间通过轻量化连接器解决电子病历系统的接入难题。通过标准化 API 接口，支持医院在 3 天内完成系统对接（传统方案需 3 个月），并自动适配 HL7、FHIR 等医疗数据标准(7)。这种方式大大降低了电子病历系统接入数据可信空间的难度和成本。

典型案例：

浙江某医院在 DRG 医保结算中，通过数据可信空间实现了对单个患者费用明细的计算逻辑追溯，使医保拒付率下降 28%(1)。这一案例展示了电子病历数据在医保结算中的应用价值和效果。

4.4 临床数据的价值挖掘与应用

临床数据是医疗实践中产生的各种数据的总称，包括症状、体征、检查结果、治疗过程等，数据可信空间为临床数据的价值挖掘和应用提供了新的机遇。

核心机遇：

数据可信空间可以整合和分析大量临床数据，发现疾病发生发展的规律、治疗方法的有效性和安全性，为临床决策、疾病预防和健康管理提供科学依据。在保护患者隐私的最高前提下，汇聚多家医院的病例数据进行联合分析，对于攻克罕见病、提升诊疗水平意义重大(4)。

具体应用价值：

1. 支持临床决策：通过分析大量临床数据，数据可信空间可以为医生提供临床决策支持，如诊断建议、治疗方案推荐等，提高医疗决策的科学性和准确性。
2. 优化治疗方案：基于临床数据的分析和比较，数据可信空间可以帮助医生发现最佳治疗方案和药物，提高治疗效果，降低并发症发生率。
3. 预测疾病风险：通过分析患者的临床数据，数据可信空间可以建立疾病风险预测模型，预测患者未来可能发生的疾病或并发症，提前干预，预防疾病发生。
4. 支持健康管理：通过整合患者的临床数据和健康数据，数据可信空间可以为患者提供个性化的健康管理建议和干预措施，促进健康行为，预防疾病发生。

技术实现路径：

数据可信空间引入智能修正引擎，基于机器学习检测检验值偏离（如超出生理范围的实验室指标），结合临床知识库自动校准(1)。同时，通过语义化治理工具，利用预训练大模型解析非结构化病历文本，自动抽取关键实体（如药物剂量、手术记录）并映射至标准医学术语库(1)。这些技术手段确保了临床数据的质量和可用性。

典型案例：

重庆医保可信数据空间和清分结算创新应用完成后，可实现医保大病保险和商业健康险同步在一个模型里面进行有效计算，让原来可能需要花 7-15 天才能完成保险结算的时间缩短至 1-3 天，大大降低老百姓的时间成本(8)。

五、国内外典型案例分析

5.1 国内医疗数据可信空间典型案例

5.1.1 北京市医药健康可信数据空间

项目背景与目标：

北京市医药健康可信数据空间依托海淀区顶尖医疗资源、丰富人才储备及先进 AI 技术等综合优势，旨在构建安全可控的数据流通生态，充分释放医疗健康数据要素的潜能(2)。

技术架构与实现：

北京市医药健康可信数据空间结合高端标注中心，持续推进医保、医疗、专病、生物样本库等多元数据的采集整合，确保全生命周期合格数据在不同主体之间高效流转(2)。该空间可为药物研发、医疗器械应用、商业服务、垂类 AI 模型训练等特定场景提供强大的数据支持，探索创新机制，推动建立行业标准体系，构建基于真实世界数据的高通量和标准化数据治理方法及研究规范，打造医药健康产业创新型数据生态闭环体系(2)。

应用场景与成效：

该可信数据空间重点支持药物研发、医疗器械应用、商业服务、垂类 AI 模型训练等场景，为医药健康产业创新发展提供数据支撑。在 2025 世界数字健康论坛期间，由区域顶尖机构联合研发的生命分子微观大模型 OpenComplex-2 重磅发布，这将加速科研成果转化。该模型在蛋白质结构预测、复合物结构建模、分子间相互作用预测、分子构象预测和基于构象分布的柔性对接等核心指标上达到顶尖水平，并与清华大学、中科院北京生命科学研究所、全球健康药物研发中心（GHDDI）等科研机构深度合作(2)。

5.1.2 重庆市医保行业可信数据空间

项目背景与目标：

2025 年 4 月 10 日，医保行业可信数据空间正式发布，旨在解决医保数据流通中的安全、隐私和效率问题，促进医保数据的价值释放(11)。

技术架构与实现：

重庆市医保行业可信数据空间基于浪潮云洲行业可信数据空间服务平台，聚焦医保数据流通关键痛点，化解数据隐私保护与流通风险，畅通多方数据共享通道，破除价值挖掘堵点，驱动大健康产业创新发展(14)。

应用场景与成效：

"多层次医疗保障清分结算平台" 应用场景依托可信数据空间与智能算法，汇聚医保、医药、商保、医疗机构等多方数据，聚焦群众痛点与企业难点构建了商保产品精算、商保直赔等 5 大运营场景，促进商业健康保险就医费用线上快速结算、产品研发(8)。

重庆市医保局在国家医保局和国家数据局的指导下，依托全国唯一的智慧医保实验室开展医保数据赋能医保管理服务、三医协同发展与治理、社会经济发展的重庆实践已取得重大成果。其中，通过数据分析有效支撑医保支付方式改革、医疗服务价格改革等工作；在三医协同发展和治理方面，实现就医挂号、处方流转、医保商保一站式结算就医购药全场景贯通，在社会经济发展方面，赋能城市定制型普惠险 "渝快保" 的一站式结算(8)。

5.1.3 广西医疗大健康可信数据空间

项目背景与目标：

广西医疗大健康可信数据空间建设项目，成功获批 2025 年数字经济专项中央预算内投资，被纳入国家重大建设项目库，系全国医疗健康领域首个聚焦多学科 "专病高质量数据集" 连接的可信数据空间项目(9)。

技术架构与实现：

该项目借助区块链、隐私计算等前沿技术搭建可信数据空间，达成数据 "可用不可见、可控可追溯"，破解医疗健康领域 "数据孤岛、安全隐患、跨域协同" 等难题(9)。项目还创新融合多项技术，打造 "可信底座 + 智能赋能" 双轮驱动新模式(9)。

应用场景与成效：

项目重点建设中国 — 东盟跨境医疗、中医药壮瑶药、生物医药研发三大高质量数据集专区，立足广西、辐射东盟，助力提升诊疗效率、推动中医药数字化及加速新药研发。未来计划建成 7 大类数据集专区、超 1000 类数据标签，打造区域级数据集生产与交易中心(9)。

5.2 国际医疗数据可信空间典型案例

5.2.1 挪威奥斯陆大学医院区块链医疗数据管理

项目背景与目标：

挪威奥斯陆大学医院应用区块链技术管理患者数据，旨在提高数据安全性、透明度和可追溯性，减少数据泄露风险，提升医疗服务质量(23)。

技术架构与实现：

该项目采用区块链技术构建医疗数据管理系统，实现患者医疗数据的安全存储、传输和共享。通过区块链的分布式账本和不可篡改性，确保医疗数据的完整性和可追溯性；通过智能合约实现数据访问控制和权限管理，确保患者数据的隐私和安全。

应用场景与成效：

该项目在医疗数据管理方面取得了显著成效，安全事件减少 50%(23)。专家预测，到 2025 年将有超过 60% 的三甲医院部署区块链医疗解决方案(23)。

5.2.2 美国梅奥诊所医疗数据可信共享平台

项目背景与目标：

美国梅奥诊所建立医疗数据可信共享平台，旨在实现医疗数据的安全共享和高效利用，支持医学研究和临床决策，提高医疗服务质量和效率。

技术架构与实现：

该平台采用联邦学习和区块链技术，实现跨机构医疗数据的安全共享和联合分析。各医疗机构在本地使用自己的数据训练模型，只交换加密后的模型参数或梯度，而不交换原始数据；区块链技术用于记录数据使用和模型训练过程，确保数据的可追溯性和透明度。

应用场景与成效：

梅奥诊所利用大数据开发癌症治疗响应预测算法，成功提升治疗成功率(23)。约翰霍普金斯医院为乳腺癌患者提供个性化化疗，副作用减少 25%，生存率提高 15%(23)。这些成果部分归功于医疗数据可信共享平台的支持。

5.2.3 欧盟医疗数据空间计划

项目背景与目标：

欧盟医疗数据空间计划旨在建立一个安全、可信的数据共享环境，促进欧盟范围内医疗数据的自由流动和高效利用，支持医疗创新和研究，提高医疗服务质量和可及性。

技术架构与实现：

该计划采用隐私计算、区块链和语义互操作性等技术，确保医疗数据在共享过程中的安全性、隐私性和可理解性。通过联邦学习和安全多方计算，实现跨机构数据的联合分析；通过区块链技术确保数据使用的透明性和可追溯性；通过标准化和语义互操作性技术，确保不同系统和语言之间的数据互通。

应用场景与成效：

欧盟医疗数据空间计划支持多种应用场景，包括多中心医学研究、跨境医疗服务、公共卫生监测和个性化医疗等。该计划有望促进欧盟医疗数据的价值释放，推动医疗创新和研究，提高医疗服务的质量和可及性。

5.3 案例启示与经验借鉴

通过分析国内外医疗数据可信空间的典型案例，可以总结出以下启示和经验借鉴：

1. 政策支持是关键：成功的医疗数据可信空间项目通常得到了强有力的政策支持和引导。如中国《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》明确要求建设 100 个以上覆盖医疗等场景的空间节点(1)；欧盟医疗数据空间计划得到了欧盟委员会的大力支持。
2. 技术融合是基础：医疗数据可信空间的成功需要多种技术的融合应用，包括隐私计算、区块链、人工智能等。如挪威奥斯陆大学医院将区块链与医疗数据管理结合，实现了数据安全和可追溯(23)。
3. 多方协作是保障：医疗数据可信空间涉及医疗机构、患者、研究机构、企业等多方利益相关者，需要建立有效的协作机制和治理结构，确保各方利益得到平衡和保护。
4. 应用驱动是核心：医疗数据可信空间的建设应以应用为导向，聚焦医疗行业的实际需求和痛点，提供切实可行的解决方案。如重庆医保可信数据空间聚焦医保结算痛点，实现了医保、商保一站式结算(8)。
5. 安全合规是前提：医疗数据的敏感性和隐私性要求数据可信空间必须确保数据的安全和合规使用。通过技术手段和治理机制，实现数据 "可用不可见、可控可追溯"。
6. 标准统一是基础：数据标准的统一是实现医疗数据可信共享的基础。需要建立统一的数据标准和接口规范，确保不同系统和机构之间的数据互通和互操作。

六、数据可信空间在医疗行业的发展趋势与展望

6.1 技术融合与创新趋势

数据可信空间在医疗行业的应用将呈现技术融合与创新的趋势，多种技术的深度融合将为医疗数据的安全共享和价值挖掘提供更强大的支持。

技术融合趋势：

1. 区块链与隐私计算的融合：区块链技术与隐私计算技术的结合将成为医疗数据可信空间的主流技术路线。区块链可以确保数据使用的透明性和可追溯性，隐私计算可以确保数据的安全性和隐私性，两者的结合将为医疗数据的安全共享提供更全面的保障。
2. 人工智能与医疗数据的融合：人工智能技术与医疗数据的融合将为医疗诊断、治疗和健康管理提供更强大的支持。通过对大量医疗数据的学习和分析，人工智能可以发现疾病的规律和特征，为医生提供决策支持，提高医疗服务的质量和效率。
3. 物联网与医疗数据的融合：物联网技术与医疗数据的融合将为健康监测和疾病预防提供新的可能性。通过可穿戴设备和智能医疗设备，实时采集患者的生理数据和健康信息，结合医疗数据可信空间，可以实现对患者的实时监测和个性化健康管理。

技术创新方向：

1. 联邦学习的创新应用：联邦学习技术将在医疗数据可信空间中得到更广泛的应用和创新。未来的联邦学习将支持更复杂的模型结构和训练算法，提高模型的准确性和效率；同时，联邦学习将与其他技术如迁移学习、主动学习等结合，进一步提升模型的泛化能力和适应性。
2. 区块链技术的优化：区块链技术将在性能、安全性和可扩展性方面得到优化和提升。未来的区块链将支持更高的交易吞吐量和更低的延迟，适应医疗数据高频次、大规模的共享需求；同时，区块链将与其他技术如零知识证明、同态加密等结合，进一步提升数据的安全性和隐私性。
3. 数据治理技术的发展：数据治理技术将在医疗数据可信空间中发挥越来越重要的作用。未来的数据治理将更加智能化、自动化和精细化，通过数据治理平台实现对医疗数据的全生命周期管理和控制，确保数据的质量、安全和合规。

典型案例：

国家远程医疗与互联网医学中心正在研发的 "区块链 + 联邦学习" 联合建模标准，已完成临床试验数据联合分析场景验证，模型训练效率提升 40%(6)。这一案例展示了技术融合与创新在医疗数据可信空间中的应用前景和价值。

6.2 应用场景拓展趋势

数据可信空间在医疗行业的应用场景将不断拓展和深化，从基础的数据共享向更复杂、更高价值的应用场景延伸。

应用场景拓展方向：

1. 从数据共享向价值创造延伸：数据可信空间的应用将从简单的数据共享向数据价值创造延伸，通过数据分析、挖掘和应用，为医疗决策、健康管理、药物研发等提供支持，创造更大的经济和社会价值。
2. 从医疗服务向健康管理延伸：数据可信空间的应用将从医疗机构内的医疗服务向全生命周期的健康管理延伸，整合医疗、健康、生活方式等多维度数据，为个人提供个性化的健康管理服务。
3. 从单一机构向跨机构协同延伸：数据可信空间的应用将从单一医疗机构向跨机构、跨区域的医疗协同延伸，促进医疗资源的优化配置和高效利用，提升整体医疗服务的质量和效率。

新兴应用场景：

1. 健康保险精算与定价：保险公司可以通过数据可信空间获取脱敏后的医疗数据，结合自身业务数据，开发更精准的保险产品定价模型，提高产品竞争力和盈利能力。
2. 健康风险预测与干预：通过整合个人的医疗数据、生活方式数据和环境数据，数据可信空间可以建立健康风险预测模型，预测个人未来可能发生的疾病和健康问题，提供个性化的干预措施和健康管理建议。
3. 医疗资源预测与配置：通过分析历史医疗数据和人口统计数据，数据可信空间可以预测医疗资源的需求和使用情况，为医疗机构和政府部门提供决策支持，优化医疗资源的配置和布局。
4. 医疗质量评估与改进：通过对大量医疗数据的分析和比较，数据可信空间可以评估医疗机构的医疗质量和绩效，发现医疗过程中的问题和不足，为医疗质量改进提供依据和建议。

典型案例：

浪潮集团副总裁齐光鹏介绍，"多层次医疗保障清分结算平台" 应用场景依托可信数据空间与智能算法，汇聚医保、医药、商保、医疗机构等多方数据，聚焦群众痛点与企业难点构建了商保产品精算、商保直赔等 5 大运营场景，促进商业健康保险就医费用线上快速结算、产品研发(8)。这一案例展示了数据可信空间在健康保险领域的应用前景和价值。

6.3 商业模式创新趋势

数据可信空间在医疗行业的应用将催生新的商业模式和价值创造方式，为医疗行业的创新和发展注入新的动力。

商业模式创新方向：

1. 数据服务模式：医疗机构和数据服务提供商可以通过数据可信空间提供数据服务，如数据标注、数据分析、数据建模等，为研究机构、药企和保险公司等提供数据支持和服务。
2. 数据交易模式：通过建立数据交易平台，数据可信空间可以促进医疗数据的合规交易和流通，为数据提供者和需求者搭建桥梁，实现数据的价值变现。
3. 数据赋能模式：数据可信空间可以为医疗产业链上的各方提供数据赋能，如为药企提供真实世界数据支持药物研发，为保险公司提供风险评估数据支持产品设计，为医疗机构提供数据分析支持临床决策等。

价值创造方式：

1. 数据资产化：通过数据可信空间，医疗数据可以被视为一种资产进行管理和运营，实现数据的价值挖掘和变现。医疗机构可以通过贡献数据获得经济收益，同时提升医疗服务的质量和效率。
2. 数据服务化：医疗数据可以通过数据可信空间转化为服务，如数据分析服务、预测服务、决策支持服务等，为医疗产业链上的各方提供增值服务。
3. 数据生态化：数据可信空间将促进医疗数据生态的形成和发展，包括数据提供者、数据处理者、数据使用者、数据服务者等多方参与者，共同构建一个开放、协作、共赢的医疗数据生态系统。

典型案例：

重庆市医保局在国家医保局和国家数据局的指导下，依托全国唯一的智慧医保实验室开展医保数据赋能医保管理服务、三医协同发展与治理、社会经济发展的重庆实践已取得重大成果。其中，在社会经济发展方面，赋能城市定制型普惠险 "渝快保" 的一站式结算(8)。这一案例展示了数据可信空间在医保商保协同发展中的商业模式创新和价值创造。

6.4 政策与监管发展趋势

数据可信空间在医疗行业的应用将受到政策和监管的引导和规范，政策与监管的发展将为数据可信空间的健康发展提供保障。

政策发展趋势：

1. 数据要素市场化配置政策：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，为医疗数据的可信共享和价值挖掘提供政策支持。
2. 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，规范医疗数据的采集、存储、使用和共享。
3. 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。

监管发展方向：

1. 分类分级监管：根据医疗数据的敏感性和重要性，实施分类分级监管，对不同类型和级别的医疗数据采取不同的监管措施和要求。
2. 全生命周期监管：对医疗数据的采集、存储、使用、共享和销毁等全生命周期实施监管，确保数据的安全和合规使用。
3. 协同监管：建立跨部门、跨地区的协同监管机制，加强对医疗数据可信空间的监管和指导，防范数据安全风险和隐私泄露风险。

标准规范建设：

1. 数据标准：建立统一的医疗数据标准和接口规范，确保不同系统和机构之间的数据互通和互操作。如国家卫生健康委主导的《基于区块链的医疗健康数据共享技术规范》等 6 项行业标准已完成征求意见，计划于 2024 年全面实施(6)。
2. 技术标准：建立医疗数据可信空间的技术标准和规范，包括安全标准、性能标准、互操作性标准等，确保技术的安全性和可靠性。
3. 管理标准：建立医疗数据可信空间的管理标准和规范，包括数据治理、访问控制、审计追踪等，确保管理的规范性和有效性。

典型案例：

国家数据局发布的《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)。这一政策文件为医疗数据可信空间的发展提供了明确的方向和目标。

七、战略建议与实施路径

7.1 医疗机构实施路径与建议

医疗机构作为医疗数据的主要持有者和使用者，在数据可信空间的建设和应用中发挥着关键作用。针对医疗机构，提出以下实施路径和建议：

实施路径：

1. 评估与规划阶段：
   • 评估医院现有的信息化水平和数据管理能力，识别数据共享和利用的需求和痛点。
   • 制定数据可信空间建设规划，明确目标、路径、时间表和资源需求。
   • 建立数据治理组织和机制，明确数据管理的责任和流程。

1. 建设与实施阶段：
   • 选择合适的数据可信空间技术平台和解决方案，进行系统集成和部署。
   • 对医院内部的数据进行分类分级，制定数据安全和隐私保护策略。
   • 培训医护人员和管理人员，提高数据安全意识和操作技能。

1. 应用与推广阶段：
   • 在医院内部推广数据可信空间的应用，鼓励医护人员使用数据可信空间进行诊疗和研究。
   • 参与区域和国家的数据可信空间网络，与其他医疗机构进行数据共享和协作。
   • 持续评估和改进数据可信空间的应用效果，优化数据管理和使用流程。

战略建议：

1. 加强数据治理：建立健全的数据治理体系，明确数据的所有权、使用权和管理权，规范数据的采集、存储、使用和共享流程。
2. 提升技术能力：加强医院信息化建设，提升数据管理和分析能力，为数据可信空间的应用提供技术支持。
3. 培养专业人才：培养既懂医疗业务又懂数据分析和管理的复合型人才，为数据可信空间的建设和应用提供人才保障。
4. 参与标准制定：积极参与医疗数据标准和规范的制定，推动数据标准的统一和互操作性的提升。
5. 加强合作交流：加强与其他医疗机构、研究机构、企业和政府部门的合作交流，共同推动数据可信空间的发展和应用。

7.2 医疗企业发展策略与建议

医疗企业作为医疗数据可信空间的技术提供者和服务提供商，在推动数据可信空间的发展和应用中发挥着重要作用。针对医疗企业，提出以下发展策略和建议：

发展策略：

1. 技术创新策略：
   • 加大对区块链、隐私计算、人工智能等关键技术的研发投入，提升技术能力和竞争力。
   • 推动技术融合和创新，开发更安全、更高效、更易用的数据可信空间解决方案。
   • 关注国际前沿技术发展趋势，积极引进和吸收先进技术和经验。

1. 产品与服务策略：
   • 开发面向不同医疗场景的数据可信空间产品和服务，满足医疗机构、研究机构、保险公司等不同客户的需求。
   • 提供数据治理、数据分析、数据安全等全方位的服务，帮助客户实现医疗数据的价值挖掘和变现。
   • 建立开放的平台和生态系统，吸引更多的合作伙伴和开发者参与数据可信空间的建设和应用。

1. 市场拓展策略：
   • 聚焦重点领域和场景，打造标杆案例和示范项目，树立行业影响力和品牌形象。
   • 加强与医疗机构、政府部门、研究机构等的合作，拓展市场渠道和客户资源。
   • 关注新兴市场和应用场景，如健康保险、健康管理、远程医疗等，寻找新的业务增长点。

战略建议：

1. 加强产学研合作：与高校、研究机构建立合作关系，共同开展技术研发和应用研究，提升技术创新能力。
2. 参与标准制定：积极参与医疗数据标准和规范的制定，推动行业标准化和规范化发展。
3. 构建生态系统：构建开放共赢的生态系统，吸引更多的合作伙伴和开发者参与数据可信空间的建设和应用。
4. 提供一站式服务：提供从数据治理、安全保障到数据分析、应用开发的一站式服务，降低客户的使用门槛和成本。
5. 关注合规与安全：加强数据安全和隐私保护技术的研发和应用，确保产品和服务的合规性和安全性。

7.3 政府部门政策建议

政府部门在推动数据可信空间的发展和应用中发挥着引导和规范的作用。针对政府部门，提出以下政策建议：

政策建议：

1. 完善法律法规：
   • 加快制定数据要素市场化配置相关法律法规，明确数据的所有权、使用权和收益权。
   • 完善医疗数据安全和隐私保护法律法规，规范医疗数据的采集、存储、使用和共享。
   • 建立数据跨境流动的法律法规和管理机制，保障数据的安全流动和合规使用。

1. 加强标准制定：
   • 制定统一的医疗数据标准和接口规范，促进不同系统和机构之间的数据互通和互操作。
   • 制定数据可信空间的技术标准和规范，确保技术的安全性和可靠性。
   • 制定数据治理和安全管理标准，规范数据的管理和使用流程。

1. 加大资金支持：
   • 设立专项基金，支持数据可信空间的技术研发和应用示范。
   • 加大对医疗信息化建设的投入，提升医疗机构的数据管理和应用能力。
   • 支持医疗数据共享平台和数据中心的建设，为数据可信空间的发展提供基础设施支持。

1. 推动应用示范：
   • 组织开展数据可信空间的应用示范项目，展示技术的应用效果和价值。
   • 支持重点领域和场景的数据可信空间建设，如多中心研究、区域医疗协同、医保结算等。
   • 鼓励医疗机构和企业参与数据可信空间的建设和应用，形成示范效应和带动作用。

1. 加强监管与评估：
   • 建立健全的数据可信空间监管机制，防范数据安全风险和隐私泄露风险。
   • 建立数据可信空间的评估体系，定期评估数据可信空间的应用效果和安全状况。
   • 加强对数据可信空间建设和应用的指导和监督，促进其健康发展。

实施路径：

1. 制定行动计划：制定医疗数据可信空间发展行动计划，明确发展目标、重点任务和实施步骤。
2. 建立协调机制：建立跨部门、跨地区的协调机制，统筹推进医疗数据可信空间的建设和应用。
3. 培育人才队伍：加强数据管理和安全人才的培养和引进，为数据可信空间的发展提供人才保障。
4. 促进国际合作：加强与国际组织和国家的合作交流，借鉴国际先进经验和技术，提升我国医疗数据可信空间的国际化水平。

7.4 行业协同与生态构建建议

构建开放、协作、共赢的行业生态是推动数据可信空间健康发展的重要保障。提出以下行业协同与生态构建建议：

行业协同建议：

1. 建立行业联盟：建立医疗数据可信空间行业联盟，促进医疗机构、企业、研究机构、政府部门等多方合作，共同推动数据可信空间的发展和应用。
2. 加强信息共享：建立行业信息共享平台，促进技术、经验、案例等信息的交流和共享，推动行业的共同发展。
3. 开展联合研究：组织开展联合研究和技术攻关，共同解决数据可信空间发展中的技术和应用难题。
4. 推动跨界合作：推动医疗行业与信息技术、金融、保险等行业的跨界合作，探索数据可信空间的创新应用和商业模式。

生态构建建议：

1. 构建多层次生态体系：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。
2. 培育多元化参与者：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，形成丰富的生态系统。
3. 建立利益共享机制：建立公平合理的利益共享机制，确保数据提供者、技术提供者、服务提供者等各方在数据可信空间的建设和应用中获得合理的收益。
4. 促进开放创新：促进开放创新，鼓励各方参与数据可信空间的技术研发和应用创新，推动技术和应用的持续进步。

典型案例：

国家数据局公布的《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》明确要求建设 100 个以上覆盖医疗等场景的空间节点，为行业提供合规基础设施(1)。这一政策将促进医疗数据可信空间的生态构建和发展。

八、结论

数据可信空间作为一种新型的数据基础设施，为医疗数据的安全共享和价值挖掘提供了新的解决方案和机遇。通过隐私计算、区块链等技术的应用，数据可信空间实现了医疗数据的 "可用不可见、可控可追溯"，为多中心医学研究、区域医疗协同、患者数据共享、药物研发、医保结算等医疗行业关键场景提供了创新解决方案。

本研究通过对数据可信空间在医疗行业的应用场景、技术实现、典型案例和发展趋势的分析，得出以下结论：

1. 数据可信空间是医疗数据价值释放的关键基础设施：数据可信空间通过技术创新和治理创新，打破了医疗数据孤岛，实现了医疗数据的安全共享和高效利用，为医疗行业的创新和发展提供了重要支撑。
2. 多种技术的融合应用是数据可信空间的核心竞争力：区块链、隐私计算、人工智能等技术的融合应用，为医疗数据的安全共享和价值挖掘提供了强大的技术支持，推动了医疗数据可信空间的发展和应用。
3. 多方协作和生态构建是数据可信空间的发展方向：医疗数据可信空间的发展需要医疗机构、企业、研究机构、政府部门等多方合作，共同构建开放、协作、共赢的生态系统。
4. 应用驱动和价值创造是数据可信空间的根本目标：数据可信空间的建设应以应用为导向，聚焦医疗行业的实际需求和痛点，提供切实可行的解决方案，创造经济和社会价值。
5. 安全合规和隐私保护是数据可信空间的基本前提：医疗数据的敏感性和隐私性要求数据可信空间必须确保数据的安全和合规使用，保护患者的隐私和权益。

未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，数据可信空间将在医疗行业发挥越来越重要的作用，为医疗数据的安全共享和价值挖掘提供更强大的支持，推动医疗行业的创新和发展，为建设健康中国贡献力量。

医疗机构、医疗企业和政府部门应抓住数据可信空间带来的机遇，加强合作，共同推动数据可信空间的发展和应用，实现医疗数据的价值最大化，为提高医疗服务质量和效率、促进医学研究和创新、改善人民健康水平做出更大贡献。

参考资料

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[15] 广西医疗大健康可信数据空间项目纳入国家重大建设项目库_金台资讯 http://m.toutiao.com/group/7553597137896981007/?upstream_biz=doubao

[16] 金域医学入选国家可信数据空间试点，为“健康中国”注入数字动力_健康疗愈 http://m.toutiao.com/group/7536224012628689451/?upstream_biz=doubao

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[20] 2025至2030中国医疗保健中的区块链行业发展趋势分析与未来投资战略咨询研究报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/446866058.html

[21] 2025年区块链医疗数据共享联盟企业制定与实施新质生产力战略研究 - 豆丁网 https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4846014904

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[23] 今日产业链创新之远程医疗大数据硬核速览 AI问诊缩小医疗资源鸿沟  百万级队列数据库推动治疗策略精准化  区块链技术重构医疗数据管理信任体系  头部机构重仓AI与数据驱动型医疗创新-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7470083529745927464/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7470083430144215844®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=M4cs279OUbiahWOaO71RFHysBsvxI4amuRMyuORkok4-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758956921&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1