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独家盘点：2026年释放医疗数据价值的七大方向

关键词： 医疗大模型

站在2026年的门槛回望，医疗行业正经历一场前所未有的“数据觉醒”。从实验室的算法模型到医院内的临床决策，从医保基金的精准守护到数据资产的价值跃迁，医疗数据已经从冰冷的存储记录，转变为驱动行业发展的核心燃料。2025年，一系列重磅政策的落地与典型案例的涌现，为2026年的全面爆发铺就了底色。CDSreport根据2025年医疗数据资产、真实世界研究、可信空间、中试等政策文件和典型案例，整理了2026年医疗数据应用的七大方向，供读者参考。

01医疗数据资产：从“入表”到“入场”的价值飞跃

医疗数据资产化，是将医疗场景中产生的电子病历、医学影像、基因组数据等原始信息，通过标准化处理、隐私脱敏、结构化整合三大步骤，赋予其可量化的经济价值，并纳入正规资产管理体系的全过程。

自2024年初国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》后，各家医疗机构相继将专病数据集、临床试验数据等进行了资产登记，并完成交易，为我国精准医疗、慢病管理、科研创新等提供核心数据支撑。

据统计，2025年有20余家医院上架了数十个高质量医疗数据集或数据资产，较上一年有了大幅上涨。在这些数据资产中，可以清晰地看到三层交易“标的”：基础层是高质量专病数据集，如神经系统疾病数据集和肿瘤队列数据，它们是科研与AI训练的基石。中间层是经过深度加工的标准化数据产品，如某专科医院标注清晰的结核病CT影像数据，其价值在于可直接用于模型开发。最高层则是面向具体业务场景的解决方案型数据服务，如湖南专区服务于商业保险核保理赔的“卫数通·智核保”，以及上海倍通的“医疗行业机构主数据匹配算法”，这类产品直接嵌入业务流程，实现了数据价值的场景化释放。

2026年，医疗数据要素与资产的界限将进一步融合。数据要素作为底层资源，通过标准化处理与隐私脱敏，最终以资产形式进入流通市场。医疗机构将不再仅仅是数据的生产者，更是数据价值的经营者，通过数据信托与DaaS（数据即服务）模式，实现科研与经济效益的双赢。

02真实世界研究：数字化技术赋能的“证据工厂”

真实世界研究（Real-World Study，RWS）指在真实世界环境中进行的研究，代表了从收集真实数据到形成真实世界证据的过程。在医疗领域，RWS通常使用现有的医疗记录、病历、保险索赔数据等，以更好地了解医疗干预的效果和安全性。这种研究方法可以提供更广泛的参与者、更长的跟踪时间、更真实的结果，并且可以更好地反映真实世界中的医疗实践。

近些年，我国各家医疗、研究等机构将真实世界数据应用到了多项工作中，包括临床诊疗、理论研究、药物研发、医疗器械研发等多个领域，呈现出多学科协作与数字化深度融合的特征。然而，目前真实世界数据使用仍缺乏管理和评价等规范性文件。在这方面，海南省在2025年踏出第一步，省医保局、卫健委和药监局三部门联合印发《三医真实世界数据使用管理暂行办法》。为规范三医真实世界数据使用管理，充分发挥“三医联动”数据支撑作用，保障真实世界数据安全有序流通和创新应用。

近期，国家医保局印发《医疗服务真实世界医保综合价值评价管理指南（试行）》，针对“以医用软件/人工智能为驱动”等六类项目，从临床、经济和社会价值三个维度，制定了医保服务真实世界医保综合价值评价完整流程和管理办法。

在研究和应用层面，如何从不同维度提升医疗数据的使用效率，是2026年各家医疗机构提升科研能力，输出研究成果的重要方式。而在管理层面，各地如何更规范地做好真实世界数据管理工作，以及更好地促进机构研究建设和产出，是卫健、医保等部门在2026年的重要工作之一。

03可信数据空间：打破“孤岛”的合规底座

可信数据空间是基于共识规则、联接多方主体、实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。在《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》等系列政策的推动下，我国2025年医疗可信空间得到迅猛发展。

2025年7月，国家数据局发布《2025年可信数据空间创新发展试点项目名单》，提出63个可信数据空间创新发展试点项目，其中包括5个医药类可信数据空间。

各地也陆续公布了可信空间发展成绩。5月，广州卫生健康行业可信数据空间成果发布会上公布了首批5个医疗数据产品和28个高质量数据集。7月，北京市政务服务和数据管理局在2025全球数字经济大会数据要素发展论坛上发布了首批16个领域的21个可信数据空间储备项目，包括医疗健康领域的4个项目。

可以看到，可信数据空间的建设打破了医疗数据“出不了院、用不上手”的堵点，也为“人工智能+生命健康”发展提供了算力和数据支撑。可以预见，2026年可信数据空间将覆盖更多医疗机构和数据项目，打通医疗、医保、医药“三医”公共数据通道，赋能医疗高质量发展。

04医疗中试：打通产业化“最后一公里”

2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，布局建设国家人工智能应用中试基地。随后，北京、上海、广州、浙江等六地相继启动医疗领域中试基地，旨在解决医疗AI产品“最后一公里”的共性难题。

各地中试基地呈现不同的重点。例如北京聚焦精准诊疗及生物医药制造，旨在打造医疗领域智能研发应用的创新范式；上海聚焦临床医学科研，重点提升智能诊疗与科研能力，推动医疗器械创新，实现精准医疗和个性化服务；浙江聚焦智能专科医生方向，建设涵盖算力保障、数据支撑、模型研发、验证评价、应用推广的“1+5+6+N”全链条中试验证平台；广州强调“人工智能+”生命健康、传染病防治方向，围绕构建“发现即控制”的传染病防治新范式，着重建设开放共享的模型训练平台，打造具备国际化特征的协同创新生态体系。

随着各地中试基地的完成建设和投入使用，相信从2026年开始，将涌现出越来越多的医疗AI产品和应用案例，全方位提升医疗质量和效率。

05临床应用场景：大模型驱动的“智慧医疗”新纪元

随着DeepSeek等大模型技术在医疗领域“遍地开花”，《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中的84项场景在2025年得到了全面激活。8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》在“人工智能+”民生福祉行动中，强调要有序推进人工智能在辅助诊疗等场景的应用。

在具体场景中，医疗大模型能够通过深度解析患者病历、影像与检查报告等，通过提升临床诊疗规范性、诊疗效率、保障医疗安全和加强风险筛查等工作，全方位提升医疗质量。以临床决策支持系统（CDSS）为例，大模型的理解能力和推理能力能够深度理解患者病历、检查检验报告等文书，并及时提醒医生鉴别诊断、治疗方案等环节中的疑点，或者基于历史信息生成病情分析、治疗方案或病历文本。以此提升医生医疗服务能力和病历书写质量，让每一位医生的身边都有一位“医学专家”协助。

2025年，通过电子病历系统应用水平分级评价6级和互联互通成熟度测评四级甲等的医院数量再创新高。2026年，随着智慧医院建设覆盖更多医院，医疗AI将进一步深入临床诊疗工作，从源头提升医疗服务质量。

06医疗质量管理：从“事后抽查”到“实时质控”

2025年5月，国家卫生健康委印发《医疗质量安全核心制度落实情况监测指标（2025年版）》，针对十八项医疗质量安全核心制度落实情况发布35个指标。同时，这些指标也纳入《三级医院评审标准（2025年版）》，成为重要监测数据之一。此外，监测指标不断融入诊疗流程，也让管理抓手更加贴近更加贴近临床实际，推动医疗质量管理由传统的事后抽查向实时质控转变。

作为监测数据的主要来源，病案质量是保障数据客观性和准确性的重要前提。大模型技术的深度开发和应用则让病历质量管理工作有了更多可能性。例如，经过垂域训练和微调，大模型能够发现病历前后文本的逻辑问题，并给出修改建议，以此提升病历内涵质量。与病历相关的“35项核心制度指标”“27项病案指标”等统计数据也能够得到客观统计和稳步提升。

这种“内涵式质控”模式，使得病案首页、医保结算清单等核心数据的质量得到了稳步提升。2026年的医疗质量管理将在此基础上进一步向全流程精细化管理升级，医院“国考”与“等评”或将逐步实现信息化转型。

07医保智能监管：守护“救命钱”的数字盾牌

2025年，医疗数据对医保基金的规范使用作出了巨大贡献。根据《2024年全国医疗保障事业发展统计公报》，2024年全国医保系统共追回医保基金275亿元，通过智能监管子系统挽回医保基金损失31亿元。

无论是病案首页还是医保结算清单，其记载着每一位患者的诊疗经过，也反映了医保基金使用和诊疗行为的合理性。通过大模型对诊疗数据的自动化分析，可精准识别不合理用药、过度检查及虚假申报等行为，提升医保基金监管效率。

2026年，随着“人工智能+”行动深入推进，医保智能审核系统将全面接入医院HIS系统，实现实时预警与动态监控。大模型基于临床逻辑与医保政策双维度校验，可自动标记疑点病例并生成审核意见，辅助监管人员高效决策，并验证诊疗行为与收费项目的匹配性，进一步筑牢基金安全防线。

参考资料：

1、对十四届全国人大三次会议第6633号建议的答复，国家卫生健康委官网

2、EHC 2025｜中国首个大规模前瞻性偏头痛真实世界研究亮相国际舞台，丁香园

3、预见未来三大趋势！2025医疗数据资产交易案例汇总，CDSreport