一、专病数据库：概念与现状

什么是专病数据库？专病数据库是聚焦单一疾病的临床科研数据库，通过系统化、规范化管理具有科研价值的病例信息，实现对疾病既往数据的快速查询与统计分析，为临床回顾性研究、诊疗辅助及教学科研提供支撑[1]。其数据范畴覆盖诊疗全周期，包括电子病历、检查检验结果及随访信息等核心要素[2]。

我国专病数据库建设虽起步较晚，但发展势头迅猛：

• 单中心数据库方面，2016年国内某医院建立了结肠癌专病数据库，累计收录近2000例患者数据，为术后随访和诊疗优化提供支持[3]。

• 多中心协作方面，区域与国家级数据库崭露头角。紫云智能推出的创伤专病库，通过人工智能抓取院前、院中等创伤救治数据，帮助超过100家中国创伤救治联盟成员医院建立创伤专病库；上海市通过医联工程整合10家医院数据，构建了重症肺炎专病数据库，覆盖医院获得性肺炎、新冠肺炎等病种，为重症肺炎的救治和临床研究提供有效支撑[4]；国家卫健委主导的中国乳腺癌标准数据库依托多中心注册和全周期随访体系，为持续改进乳腺癌医疗服务质量提供方向，成为提升诊疗质量的重要工具[5]。这些实践表明，我国专病数据库已从“零散建设”迈向“体系化布局”阶段，在单病种管理、临床科研中展现出显著价值。

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整体普及率低

尽管部分医院走在专病库建设的前列，但整体普及率较低。调查显示，85%的医疗机构尚未建立任何专病数据库[6]，而已建成的数据库多集中在高等医学院校附属三甲医院。此外，现有数据库以单中心为主，数据规模和共享范围有限，难以支撑大规模研究[7]。

调研显示，我国专病数据库建设存在不同程度的数据质量问题。由于术语标准不统一，不同医院的数据格式、字段定义差异大，整合难度高，无法直接合并分析，部分数据库还存在关键信息缺失、逻辑校验缺失等问题。此外，数据质量控制依赖人工校验，效率较低[8]。

当前，专病数据库多为“信息孤岛”。技术层面，各机构数据架构差异显著，跨库对接难；管理层面，多数医院将数据库视为 "核心资产"，在伦理审查、成果归属、数据使用等方面存在顾虑；法律层面，《个人信息保护法》要求数据共享需单独获取患者授权，导致多中心研究数据采集周期长。

医疗数据涉及患者敏感信息，一旦泄露可能引发重大风险。尽管部分医院采用脱敏技术（如重大心脏疾病数据库的自动脱敏系统[9]）或加密传输，但整体安全标准尚未统一，管理规范也存在空白。

专病数据库建设需临床医生、数据工程师、统计学家等多方协作。然而，临床医生往往缺乏数据管理意识与数据治理能力，IT人员又对医学逻辑理解不足，欠缺医学背景，导致数据库设计偏离实际需求。

国家层面需加强顶层设计，出台专病数据库建设指南，明确数据采集、共享、安全等标准，细化数据采集、存储、共享、安全等全环节操作规范。建立差异化激励机制，对主动开放高质量数据库的医疗机构给予资金或科研项目倾斜，形成良性生态[6]。

借鉴上海医联工程等区域试点经验[4]，建立区域性数据交换平台，统一术语和模型，推动医院间数据汇聚。在国家级层面，优先针对如癌症、心脑血管病等高发疾病，整合多中心数据，形成覆盖诊疗全流程的“超级数据库”。

充分释放AI与NLP技术潜力。利用自然语言处理（NLP）将非结构化病历（如医生手写记录）转化为结构化数据，提升录入效率[10]。探索区块链在数据共享中的创新应用，实现共享过程的全程追溯与确权，确保透明可控[11]。

以国内某家医院为例，为解决创伤中心信息化建设中数据录入慢、跨科室协作难、数据库样本少等问题，部署了紫云智能创伤中心业务管理系统，通过与医院原业务系统建立接口，可完成对创伤病人数据的智能抓取，并借助ICD编码自动入组及数据智能治理，实现超90%的数据智能填写和一键自动上报，质控数据上报仅需1分钟即可完成，大大提升了填报效率。

在高校教育中推进“医学+数据科学”跨学科融合，开设医疗信息化、数据治理等联合课程，培养兼具临床思维与数据管理能力的 “双栖人才”。医疗机构需建立专职化管理体系，设立专病数据库管理岗位，负责日常维护、更新与质量控制。

在数据采集环节中明确告知患者用途，保障其知情权与自主选择权。建立独立于数据使用方的伦理委员会，严控数据滥用风险，维系数据库可持续发展[12]。

专病数据库是医疗迈向精准化、智能化的重要支撑。当前，我国已迈出关键一步，但唯有打破数据孤岛、筑牢安全防线、推动跨域协作，才能充分释放其潜力。未来，随着政策、技术与人才的持续投入，专病数据库必将成为提升诊疗水平、惠及亿万患者的“新引擎”。