行业与公司 * 行业为医疗数据资产流通与交易行业 公司涉及公立医院（如北京天坛医院 宣武医院 胸科医院 上海国儿医院 阜外心血管医院 同济医院等） 民营医疗机构（检测机构 影像中心 专科医院） AI公司（如易度云 推享科技） 互联网平台（如京东健康 美团买药） 药物及器械研发机构 科研单位以及数据交易所（如北交所）[1][2][4][5][8][21] 核心观点与论据 政策推动与试点进展 * 2023年北京市卫健委和经信局启动6家市属三甲医院数据对外开放试点 2024年扩展至22家直属医院 2025年上海等国儿医院跟进[2] * 财政部2024年12月19日发布《数字资产全过程管理的试点方案》 推动国家卫健委开展数据资产管理相关工作[2] * 天坛医院和同济医院联合申报的公立医院医疗数据资产管理体系研究课题对全国三甲医院产生较大影响[2] 市场需求与交易案例 * 大模型厂商（互联网头部机构及垂直领域企业）积极购买医疗数据训练模型 例如AI公司购买胸科医院数据开发AI手术规划产品并通过欧美标准审核[1][2] * 需求方还包括科研单位 药物/器械研发机构 医药营销机构 通过合作 科研项目等方式获取数据[1][5] * 预计到2025年年底 新达成的数据交易案例将超过2024年数量 医院数据可能被多次购买 国外药企和器械厂商也将通过跨境流通购买国内三甲医院数据[1][4][14][15] 数据类型与应用潜力 * CT影像类数据需求充沛 广泛用于大模型训练以提升诊断效率[3][8] * 应用场景分为To B（服务医院）和To C（服务个人用户） 不同类型数据根据应用场景及收费模式具有不同市场潜力[3][8] * 三甲医院数据（如天坛医院 宣武医院的神经科学数据）认可度高 基层医疗机构更多作为AI诊断产品的购买方而非主要数据提供者[22][23] 合规性保障与交易机制 * 医疗数据流通需患者签署知情同意书 对外流通必须进行匿名化处理以保护患者隐私[7] * 通过第三方数据交易所（如北交所）进行交易 确保流程透明合法 北京市推动医疗健康公共数据优先进场交易[7][21] * 对于基因组学等特殊数据 需更新患者知情同意书 历史数据则通过脱敏技术处理 并与网信办沟通制定规范[9][10] 行业发展难点 * 医院信息化和数字化程度差异大 影响数据提取和治理效率[11] * 医院内部数据流通的收益机制尚未完全形成 需要建立激励措施[11] * 缺乏熟悉医疗体系的技术服务商将原始数据加工成产品[11] * 合规性考量谨慎 缺乏统一的数据标准[11][12] 市场前景与定价机制 * 行业具有巨大市场空间 政策支持 技术进步和市场需求共同驱动发展[13] * 数据定价目前依赖市场参考 例如标注胸部影像CT数据后提供给需求方 清华大学已联合发布初步定价模型 未来可能形成统一标准[18][19] * 数据标注成本涉及人力筛选（如从5000张片子中挑1000张） 详细描述特征 每个图文对成本可达几十元 医院品牌和专家经验存在溢价[19] 其他重要内容 民营机构参与度 * 民营医疗机构（检测机构 影像中心 专科医院）对数据交易表现出较高意愿 已有影像中心完成相关服务 检测中心数据逐步开放[1][5] 跨境数据流通 * 医疗数据出口若不涉及个人数据则相对顺利 涉及个人数据需遵循网信办分级管理规则 北京网信办态度积极 预计2025年下半年将出现跨境医疗数据服务案例[16] 国际比较 * 中国在数据资产化方面走在前列 率先提出"数据是第五生产要素"的概念[17] 授权运营模式 * 公共医疗数据授权运营由省市政府定义 通常由国企或有实力单位负责 实际操作以需求为导向与医院合作 交付通常限于具体项目而非全量数据[20]