导语
春节以来DeepSeek引发了广泛关注与热议，相比之下，数据要素市场化改革的讨论热度似乎有所降低，这不禁让人担忧：医疗大数据的发展是否会因此遇冷？
自数实纵横建站以来，我们接触到了众多深耕数据领域的专业人士，他们中既有医疗行业的从业者，也有专注于数据技术的专家。在交流中，我们发现大家对医疗行业大数据的发展现状认知存在较大差异。
在我看来，无论是医疗数据市场化改革，还是生物医药领域的数据探索，与十年前相比是完全不同的局面。经过十年的探索、积累和沉淀，我们并非平地起波澜，而是站在了一个较高的起点上继续前行。
于是，我从尘封的记忆里翻出过去十年在医疗大数据领域的一些见闻记录在这里，并把这些优秀的人和他们前瞻的思考带给大家，希望能为医疗行业和数据领域的各位同仁提供一些有价值的参考。
零｜启航
2015年，被视为中国精准医疗计划启动的元年。
这一年，美国总统奥巴马在演讲中提及“人类基因组计划”成果，并宣布了精准医疗计划，引发全球关注。与此同时，中国也在同年提出了中国精准医疗计划，将精准医学纳入《国家“十三五”重大科技创新规划》和《“健康中国2030”规划纲要》，由此开启了中国精准医疗大数据探索与发展的辉煌篇章。
彼时，“弯道超车”的宏伟目标，让精准医疗大数据领域的每一位从业者都心潮澎湃、热血沸腾，大家满怀激情地投身到这场意义非凡的医疗变革之中。
精准医疗计划旨在通过现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术等，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类和诊断，制定个性化的疾病预防和诊疗方案。医疗大数据作为其核心支撑，为这一革新提供了丰富的数据资源。
中国工程院院士、分子肿瘤学家詹启敏教授曾经提出，所谓精准医疗，就是应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类和诊断，制定具有个性化的疾病预防和诊疗方案。
神州医疗副总裁弓孟春博士当时是这样理解的——以往传统医疗模式多依赖医生经验和通用诊疗方案，难以满足个体差异化的需求。而医疗大数据涵盖患者基因信息、临床记录、生活习惯等多维度数据，能够深入挖掘个体特征，为精准医疗提供精准依据，推动医疗从“千人一方”向“量体裁衣”转变。
中国慢性病、退行性疾病、代谢疾病、癌症等患病人群规模巨大，人民对疗效和生活质量提升需求迫切。医疗大数据在精准医疗中的应用，有助于深入了解疾病发生发展机制，发现潜在风险因素和有效治疗靶点。
以癌症治疗为例，通过对大量癌症病例数据的分析，能够更精准地预测疾病发展趋势，尽早干预，提高癌症的防治效果，降低疾病负担。
有一个真实的例子：在美国华盛顿大学 - 圣路易斯医学院，致力于癌症治疗研究的Lukas Wartman医生在校第四年时，不幸被确诊为对成人致命的急性淋巴细胞白血病。2003年确诊后经两年化疗病情缓解，但2008年复发，接受高剂量化疗与弟弟的干细胞移植后再次缓解，可2010年又再度复发。此时，Timothy Ley博士建议他参与全基因组序列研究，虽未发现现有药物可治疗的突变，但综合分析基因数据发现FLT3基因表达异常升高，经药物数据库匹配，尝试用治疗肾癌的药物后，他成功战胜病魔并存活至今，关键正是在于精准用药。
医疗大数据为科研提供了海量的样本和丰富的信息，有助于科研人员开展跨学科研究。在精准医疗领域，基于大数据的分析可以发现新的疾病相关基因、生物标志物等，为药物研发、疾病诊断和治疗方法的创新提供方向。
例如，通过对基因数据的挖掘，能够发现特定基因突变与疾病的关系，从而开发针对性的靶向药物，推动医疗科研向更高水平发展。业内专家认为，医疗大数据的广泛应用将加速医疗科研的进程，为攻克疑难病症带来新的希望。
2025年初，由济宁医学院药学院“精准把控——肿瘤靶向药物载体团队”研发的“基于肿瘤乏氧微环境和温度双重响应的多肽超分子靶向药物载体”正式获得国家知识产权局发明专利授权。
《“健康中国2030”规划纲要》的颁布，为精准医疗产业提供了明确的发展方向，使其成为国家重点发展领域。精准医疗计划被纳入国家“十三五”重大科技创新规划，彰显了国家对这一领域的高度重视。
图为：《“十三五”国家科技创新规划》摘编
《“健康中国2030”规划纲要》从两方面着手推动精准医学发展：一是推动健康科技创新，提出“推进医学科技进步，加强精准医学、智慧医疗等关键技术突破”；二是建设健康信息化服务体系，强调“到2030年，实现国家省市县四级人口健康信息平台互通共享、规范应用，人人拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡，远程医疗覆盖省市县乡四级医疗卫生机构，全面实现人口健康信息规范管理和使用，满足个性化服务和精准化医疗的需求。”
相关政策不仅为医疗大数据在精准医疗中的应用提供了资金支持，还从政策层面鼓励医疗机构、科研机构和企业开展合作，共同推动精准医疗发展，为医疗大数据的应用营造了良好的政策环境。政策专家指出，政策的引导和支持是精准医疗和医疗大数据发展的重要保障。
过去十年，中国精准医疗技术体系实现从追赶到并行的跨越式发展，形成以基因测序为起点、多组学整合为枢纽、智能分析为引擎的三级技术跃迁。
基因测序：从技术封锁到自主可控
在基因测序技术方面，2015年下半年华大推出第一代BGISEQ - 500测序仪，将人类基因组测序成本降到600美元，这是人类基因组测序价格首次下降到1000美元以内。2016年4月，华大智造正式成立，进一步推动了基因测序技术的发展。基因测序成本的降低和技术的进步，使得大规模基因数据获取成为可能，为医疗大数据在精准医疗中的应用奠定了坚实的技术基础。同时，生物信息技术、分子影像技术等也在不断发展，为多组学数据的整合分析提供了有力支持。技术专家认为，技术的不断创新是推动精准医疗和医疗大数据发展的核心动力。
生物信息学：从工具依赖到算法创新
华大基因构建Dr.Tom多组学数据挖掘系统。该系统整合了多个国际常用的基因/蛋白数据库和生物信息分析工具，并优化了数据挖掘的方式和展现形式，还结合了云计算、人工智能和机器学习技术，无需客户掌握生信分析技能，即可玩转生信分析。
智能分析：从辅助工具到决策核心
医渡科技自主研发的YiduCore“AI医疗大脑”，其核心功能是通过人工智能技术处理海量医疗数据，生成结构化、标准化的医学洞察，并为研究、诊疗及公共健康等场景提供智能化支持。2024年完成700亿参数的大模型训练，并通过中国算法备案。其模型可自主学习医生诊断思维和科研流程，输出接近真实医生的解决方案。
随着医疗信息化的发展，医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）、医学影像存档系统（PACS）等在医院得到广泛应用，积累了大量的临床数据。
医院保存病历数据的年限规定：15年起
根据国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《医疗机构病历管理规定（2013年版）》，门（急）诊病历由医疗机构保管的，保存时间自患者最后一次就诊之日起不少于15年；住院病历保存时间自患者最后一次住院出院之日起不少于30年。这些数据涵盖了患者的基本信息、诊断记录、治疗方案、检验检查结果等，为医疗大数据的应用提供了丰富的原始素材。
此外，公共卫生数据、医保数据等也在不断丰富，为从更广泛的角度开展精准医疗研究提供了可能。例如：
国家基因组科学数据中心NGDC
国家基因组科学数据中心（National Genomics Data Center，简称 NGDC）已发布了15 大数据资源体系、40 个数据库。涵盖生物项目数据、生物样本数据、组学原始数据、基因组序列、基因组变异数据、生物信息工具等，形成了重要的国际影响力。
国家人口健康科学数据中心NPHDC
国家人口健康科学数据中心（National Population Health Data Center，简称NPHDC），构建包含数据注册服务、汇交服务、长期保存服务、定制化服务、数据接口服务、专题服务、科普服务、应用示范等多维度的国家人口健康科学数据服务体系。建库至今，NPHDC 已收录 1179 个项目、1.4万多个数据集，推出青少年健康主题数据库、全人类心理健康科学数据库、中国围产期母婴健康监护与 AI 风险预警科学数据库、中国流动人口卫生计生动态监测健康数据 (2009-2017 年)、典型地区行为活动模式数据库、前列腺肿瘤预警数据集、糖尿病并发症预警数据集、2001-2020 年中国卫生健康事业发展统计数据等8 大特色资源。
图为：国家人口健康科学数据共享平台网站
丰富的数据资源是医疗大数据发挥价值的基础，为精准医疗的研究和实践提供了有力支撑。
三｜主要行动
中国精准医疗的发展之路，自起步便承载着无数期待，通过一系列有力举措，在数据驱动、多方协作、标准规范及多模态数据应用等方面不断探索前行，逐步构建起精准医疗的坚实框架，为攻克疑难病症、提升医疗服务质量带来了新的曙光。接下来，就从几个关键方面，看看中国在精准医疗领域的具体实践。
中国版的“精准医疗”计划以大数据为基础，以基因测序为工具，旨在为特殊疾病和特定病人研究出更具有针对性的治疗方法。该计划由中科院北京基因组研究所牵头、多个院所参加，计划在4年内完成4000名志愿者的DNA样本和多种表现型数据的采集，并对其中2000人进行深入的精准医学研究，包括全基因组序列分析，建立基因组健康档案，针对一些重要慢性病的遗传信号开展疾病风险和药物反应的预警和干预研究。
这一项目的启动，标志着中国在精准医疗领域迈出了实质性步伐，为医疗大数据在精准医疗中的应用提供了具体的研究方向和实践平台。项目负责人表示，该项目将整合多方面的数据资源，为精准医疗的发展提供重要的科学依据。
随着精准医疗计划启动，医疗机构、科研机构和企业之间的合作日益紧密。医疗机构积累了丰富的临床数据，科研机构具备强大的数据分析能力，企业则在技术研发和市场推广方面具有优势。各方通过合作，实现资源共享、优势互补。
国家重点研发计划精准医学研究等重点专项“罕见病临床队列研究项目”
2016年，国家重点研发计划精准医学研究等重点专项中的“罕见病临床队列研究项目”正式获批立项。这一项目是我国首次在全国范围内开展的大规模罕见病注册登记工作，标志着中国罕见病精准医学研究正式扬帆起航。
彼时，该项目负责人、时任北京协和医院副院长的张抒扬教授，在2017中美智能医疗大数据峰会上介绍道：“在表型组学、基因组学、影像组学及暴露组学等丰富数据的支撑下，罕见病的诊疗正步入一个全新的时代。通过对我国罕见病患者进行注册登记、开展临床随访、进行多生物组学检测分析，以及对融合后的多维度数据进行深入剖析，我们有望开发出适用于我国罕见病人群的检测手段、构建参比数据库、制定诊疗路径、形成个体化治疗方案，并推动价格亲民的孤儿药研发。”
时光流转，到了2025年2月16日，北京协和医院与中国科学院自动化研究所携手，经过两年的不懈努力，共同研发的“协和·太初”罕见病大模型正式投入临床应用。患者只需在对话框中输入症状，短短几秒钟，大模型就能给出初步判断，并提供就诊科室、补充检查等专业建议，甚至能精准推荐合适的医生。对于医生而言，专业版的大模型更能助力他们更加准确、快捷地识别和诊断罕见病。
上海市科委专项“上海儿童精准医学大数据工程技术研究中心”项目
2019年11月14日，由时任上海市儿童医院院长于广军教授牵头负责的上海市科学技术委员会工程技术研究中心建设专项——“上海儿童精准医学大数据工程技术研究中心”项目，顺利通过验收。
上海儿童精准医学大数据工程技术研究中心（工程中心）专注于儿科疾病精准诊疗前沿技术的研发、转化和服务，在儿童遗传/疑难病诊疗、儿童安全用药、儿童保健、儿童公共卫生以及儿科就诊流程方面形成创新性的干预、治疗和管理方案。工程中心建设期间，完成了生物医学大数据挖掘和分析平台；基于语义分析的生物医学方法及系统构建；组学数据及临床数据整合分析技术及应用示范；儿童精准医学知识库与临床决策支持系统；基于隐私保护的数据共享和数据交换服务模式。
经过为期2年的建设，工程中心开发多个系统平台，部分已应用于临床，如通过骨龄检测系统，GPS遗传病辅助诊断系统为患者提供了检测和诊断服务，通过建立个体化用药知识库及药物基因组学辅助诊断系统，为医生提供病人的用药提醒等。其次，工程中心开发的系统平台覆盖了几十种生物信息学工具，涉及了儿童遗传疾病8000多种。
为了更好地利用医疗大数据，推动精准医疗发展，数据标准化与共享成为重要行动方向。一方面，制定统一的数据标准和规范，确保不同来源的数据能够进行有效的整合和分析。例如，在基因数据、临床数据等方面，建立统一的数据格式和编码规则，提高数据的可比性和可用性。
另一方面，探索数据共享机制，在保障数据安全和隐私的前提下，促进医疗机构、科研机构和企业之间的数据流通。通过数据共享，能够汇聚更多的数据资源，为精准医疗研究提供更强大的支持。有专家建议，建立全国性的医疗大数据共享平台，将有助于推动精准医疗的发展。
本体的概念
本体(Ontology)：医疗知识结构化表达体系，实现跨系统数据语义互通。
这一概念本质上就是为了整合数据。2017年密歇根大学医学院何勇群教授曾经介绍，“本体是用于表达实体和实体之间的关系，可以自动被电脑和人类所理解，它具有支持推理和人工智能的功能。”它具有可以作为增强版的术语系统、知识库，以及也可以作为元数据的标准化表达，让不同的医院和社区共享的作用。截至2017年，生物医学领域已经有几百种生物医学本体已经被开发和报道。同时，每种本体内涵、外延以及大小也是不一样的。
OHDSI中国工作组
OHDSI (ObservationalHealth Data Sciences and Informatics)是一个面向健康数据标准化的国际组织，OHDSI中国工作组致力于推动中国电子病历标准化，构建国内的大型观察性健康医疗数据网络。
不同模态医学数据是从同一患者的不同角度和不同检查检验途径获取到的信息，这种不同模态之间的关联性和互补性使得同时使用多种模态信息可以更加全面地描述疾病的复杂特征。其中，文本模态、影像模态（包括信号和视频类型）、组学模态是最重要、最复杂、最具代表性的三大关键模态数据。
针对这一现实需求，广东省人民医院信息管理处处长、广东省医学科学院医学大数据中心梁会营主任带领团队以疾病名称、药物名称、症状体征、检查部位等家系关系最丰富的临床文本类数据为基础，基于137万份电子病历数据，耗时3年构建了4棵家系关系树，通过关系树可以为提取到的特征赋予家系关系。
为了验证家系关系对AI算法的助力效果，团队以儿童发热症候群疾病为研究方向，将家系关系作为先验知识融入AI算法，这是首次将家系关系作为先验知识融入AI算法的创新。该成果发表在《自然·医学》（Nature Medicine）。
尽管医疗信息化发展积累了大量数据，但数据质量参差不齐。不同医疗机构的数据格式、标准不一致，导致数据整合和共享困难。此外，数据的完整性、准确性和及时性也存在一定问题，部分数据可能存在缺失、错误或更新不及时的情况，给精准医疗研究带来挑战。
十年深耕，4631-2工程让医疗数据互联互通！
2014年7月，时任国家卫计委统计信息中心主任孟群在2014年卫生信息技术交流大会上发布了国家卫生、计生资源整合顶层设计规划——“4631-2工程”。十年来，各项工作有序展开。如今，这一构想正逐步成为现实。2024年，各地卫健委全面加速互联互通、结果互认。当年依托中西医协同公共卫生信息系统、基层医疗卫生管理信息系统、医疗健康公共服务系统打造的全方位、立体化的国家卫生健康资源体系构想逐步成形。
有了数据之后质量问题突显，当心喂养AI“错题王”！
在数据更加可及的同时，医疗数据质量和标准化问题再次被提上日程，尤其是在DeepSeek在医疗行业爆发之后。2025年初，苏州大学附属儿童医院信息处处长朱晨围绕医疗数据采集和质控分享过这样一个例子：D2B时间是胸痛中心的重要指标，即患者从进入医院大门到再灌注(血管打开、血流恢复）的时间。然而，每家医院进入大门的时间记录方式不统一，有些采用手工录入，也有使用挂号时间的，也有使用RFID标签记录的，不同数据采集方式导致不同医院在数据准确性上可能存在差异。
2025年春节期间，DeepSeek一亮相便势头强劲，迅速吸引了各方目光，数百家医院紧跟潮流，纷纷尝试应用。要知道，训练AI离不开大量数据的“投喂”。云南省肿瘤医院信息中心路健就此坦言：“如果不对数据加以管控，肆意生长的AI就会被劣质数据‘喂养’成一个又一个错误百出的‘错题王’。”
医疗大数据涉及患者大量敏感信息，如基因数据、疾病史等，数据安全和隐私保护至关重要。随着数据要素改革和AI的兴起，医疗数据流通和共享势必会增加，数据泄露风险也随之增大，患者隐私安全面临更加严峻的形势。
同时，在数据共享和利用过程中，如何平衡数据利用价值与隐私保护之间的关系，也是亟待解决的问题。
医疗数据隐私计算发展回顾
2000年，卡内基梅隆大学的 Latanya Sweeney 教授发布报告指出，少数个人特征组合起来，常能唯一识别出个体。以美国选举人公共注册信息为例，87%的美国人用{5 位邮编、性别、出生日期}即可被唯一识别身份。该研究曾把麻省总医院出院数据和选举投票注册数据匹配，挖出了某麻省议员的住院信息。
一边是数据带来的隐私安全“黑洞”，一边是精准医学打开的未来医疗世界大门，从技术上，可以采用去中心化的分布式分析、差分隐私、同态加密、硬件加密等方式，比如锘崴科技基于「数据安全+区块链+隐私保护计算」的核心能力，实现形式和实质合规并重，通过区块链技术，实现数据流转、使用记录可信、可追溯，确保代码行为与隐私政策描述的一致性，真正意义上实现数据匿名化，使数据“可用不可见”。2021年，锘崴科技和上海长征医院、清华大学、四川华西医院以及安徽、河南几所大学实现了跨多省的多中心全基因组关联分析，服务于风湿免疫疾病——强直性脊柱炎的研究。锘崴科技王爽教授当时介绍说，该项目支持3000余个病人、每个个体300多G基因组学数据的分析。整个分析过程中，每个数据源的数据都无需出其管理边界。
“匿名化”之后的数据面临新挑战
从法律层面来看，《个人信息保护法》对匿名化处理后的信息归属及匿名化定义作出了明确规定，但当前匿名化判断和技术标准仍存在空白，导致数据“匿名化”后是否会被重新识别存在争议。上海协力律师事务所高级合伙人江翔宇指出：《个人信息保护法》第4条规定了匿名化处理后的信息不属于个人信息，第73条将匿名化解释为“个人信息经过处理无法识别特定自然人且不能复原的过程”。但目前匿名化的判断和技术标准仍存在空白，对于数据所谓的“匿名化”后是否会重新被识别存在争议。
数据如何共享利用的问题由来已久。2017年，很多机构开始闭门研究自有数据，有些机构则空有理论、算法，找不到合适的数据去验证。
“大数据时代更要各家联手形成合力，方可加速临床医学创新的步伐。”当时张抒扬教授就对这一问题分享了观点——共享模式绝不仅仅适用于单车，医疗领域同样需要共享模式，拥有资源的机构或个人可以选择恰当的方式让渡资源使用权给他人实现双方共赢，这将有助于打破信息孤岛，加速我国医学研究的突破。举个例子，对于科研人员来说样本数据十分珍贵，他们希望自己能在更多数据上去验证假设，却不希望最早发现奥秘的人不是自己。究其原因，还是科研数据的共享机制不够完善。只有建立科学的数据共享规范让数据提供方“尝到甜头”，才能让各家自愿分享数据。由此一来，研究者有机会开展大规模样本数据研究，广泛提升研究质量、有效性，形成临床科研的规模化发展。
时间来到2024年，医院里的数据越来越多了，但大家仍然不敢分享数据。“核心原因医疗数据领域公共数据授权运营的体制机制没有建立起来，缺乏明确的制度规范和操作标准，哪些事情可以干，哪些事情又不可以干，医疗数据交易和开发利用边界在哪里，医疗数据如何定价、如何收费、收益怎么分配等系列问题，困扰着医院去推动医疗数据开发利用，所以即便一些医院院长看重数据价值想要尝试数据开放，现实一大堆问题，困扰他们不敢去尝试和行动。”北京前沿未来科技产业发展研究院院长，中国电子企业协会副秘书长兼协会产业研究和行业统计部主任陆峰认为。
这一困局正在破冰。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，构建数据基础制度。这一政策明确了数据产权归属，将为精准医疗获取高质量医疗数据提供了制度保障。
精准医疗高度依赖数据处理与分析技术，先进的数据挖掘、机器学习等技术手段是其重要支撑。然而，我国在该技术领域与国外先进水平相比仍存在一定差距，部分关键技术尚受制于人。
数据支撑疫情防控暴露人才短板
2020年，北京历经三轮疫情挑战，每一次的抗疫决策背后都离不开数据的有力支撑。时任北京市卫健委主任雷海潮曾在2020CHIMA 大会上感慨：“既懂公共卫生、临床医学，又精通信息技术的交叉学科专家，实在是太稀缺了。”
精准医疗领域对人才的需求极为特殊，既懂医学又精通数据分析的复合型人才严重短缺，这无疑给医疗大数据在精准医疗中的应用效果和发展速度带来了极大的制约。
广东医科大学数智化人才布局与思考
为应对这一挑战，不少高校积极行动。2019 年，广东医科大学敏锐捕捉行业需求，增设了智能医学工程专业；2021 年，该校又进一步增设了数据科学与大数据技术专业，致力于培养适应精准医疗发展需求的专业人才。
五｜影响当下
精准医疗探索期间，积累了涵盖患者基因信息、临床记录、疾病诊断等多维度的大量医疗数据。这些数据犹如一座富矿，为医疗数据要素市场化改革提供了充足且极具价值的数据资源。同时，丰富的数据也为医疗 AI 产业发展提供了海量训练素材，助力 AI 模型不断优化升级，提升诊断与治疗的精准度。
为在精准医疗探索中实现数据整合与共享，推动了数据标准化与规范化进程。统一的数据标准和规范，不仅提高了数据质量和可用性，还使医疗数据在市场上能够顺畅流通与交易。对于医疗 AI 产业而言，标准化的数据能让 AI 模型更好地理解和处理信息，加速 AI 技术在医疗领域的应用落地。
精准医疗探索需要既懂医学又懂数据分析的复合型人才。在这一过程中，培养了一批相关领域的专业人才，他们既具备扎实的医学知识，又掌握先进的数据分析技术。这些人才为医疗数据要素市场化改革和医疗 AI 产业发展提供了关键的人才保障，能够推动医疗数据要素的创新应用和价值实现，助力AI 技术在医疗场景中发挥更大作用。
精准医疗探索中面临的数据安全与隐私保护问题，促使人们更加重视医疗数据的安全。在医疗数据要素市场化改革和医疗 AI 产业发展中，这一意识将有助于建立健全的数据安全保障体系，保护患者的合法权益，确保数据在市场流通和 AI 应用过程中的安全性与合规性，为两者的可持续发展保驾护航。
精准医疗探索过程中，医疗机构、科研机构和企业之间形成了紧密的合作模式，实现了人才协作、资源共享、优势互补。这种合作模式为医疗数据要素市场化改革和医疗 AI 产业发展提供了范例。通过多方合作，能够打破数据壁垒，汇聚各方智慧和资源，推动医疗数据要素的创新应用和价值挖掘，激发医疗 AI 产业的创新活力，促进整个医疗行业的繁荣发展。
精准医疗的探路如同在数字荒原开凿运河。如今，这条河道不仅迎来了数据要素市场化改革的活水，也正在灌溉出医疗AI产业的绿洲。
十年拓荒，成果斐然。我们积累了应对难题的经验，锻炼出一批懂医学又懂数据的人才队伍，掌握了高效的分析方法。今天，当我们面对医疗数据要素市场化改革和医疗 AI 产业发展的新命题时，我们有人才、有经验，站在巨人的肩膀上携手共进，推动中国医疗大数据、精准医疗、医疗数据要素市场化改革及医疗 AI 等相关产业迈向新高度。
我们诚邀医疗大数据领域各方同道参与交流分享。不管您是学术大咖、临床高手，还是数据挖掘达人、管理行家，都欢迎分享您的成果、经验和见解！唯有群策群力，精准施策，才能推动中国医疗大数据、精准医疗、医疗数据要素市场化改革及医疗 AI 等产业实现新发展。
参考文献
[1] 精准医疗“燃情”大数据
[2] 中国罕见病精准医学研究正式启航
[3] 弯道超车，中国医疗大数据腾飞还有几道坎
[3] 何勇群：生物医学本体在大数据与精准医学的运用
[4] 健康医疗大数据“魔镜”出世，你的隐私谁做主？
[5] 健康医疗大数据，有望点燃研究型医院创新引擎
[6] 广东医科大学：两新融合，打造医疗AI新质人才自主培养“新引擎”
[7] 梁会营：唤醒数据，点数成金
[8] DeepSeek进军医疗：抢饭碗？抢商机？抢人才？
[9] 科普中国：医疗也可以定制了，精准医学就是给靶心用药
[10] 2024年展望白皮书：精准医疗的趋势与特点
[11]生物学霸：秒懂中国医疗，这些公开数据你了解多少
特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
凡来源注明智慧医疗网的内容为智慧医疗网原创，转载需获授权。
