近日，首都医科大年夜学宣武病院的颈动脉支架手法术据集(挂号时包含2550条数据)在北京国际大年夜数据交易所(后简称：北数所)进行了资产确权挂号，同时完成交易。

这是北京市史上第一笔公立病院健康数据交易，交易由北数所牵头，宣武病院供给数据资产，盈理律师事务所负责数据交易涉及的司法办事。

据宣武病院表示：该交易数据经由严格的匿名化、数据清洗、整合和标准化处理，严格保护患者隐私，确保了数据的精确性和可用性。将来，该数据集将应用于国产颈动脉支架产品的研发，助力医疗机构加倍精准地舆解中国人群的脑血管疾病。

首都医科大年夜学宣武病院数据资产挂号凭证

早年数字医疗的风吹起时，医疗数据隐蔽的巨大年夜价值便已为世人津津乐道，但囿于数据规范、数据互联互通、数据安然、数据开放、数据共享等问题无力解决。理论上价值千亿范围的市场，实际之中鲜有旁不雅者垂目。

本次交易的完成，似乎让这一切有了一个谜底——以前“不敢共享、不肯共享”的门槛已经跨过，一个健康数据自由流畅的时代已经光降。

公开记录中的首笔健康数据场内交易

2023年8月，山东健康医疗大年夜数据治理中间与国度健康医疗大年夜数据中间(北方)共建单位在数据交易流畅方面先行先试，凭借《人群风行病学分析申报》获得全国健康医疗数据产品首张场内交易凭证，并在同月月末成功完成首笔数据产品场内交易。

2024年10月，上海第一人平易近病院再度实现冲破，一天之内申请到了18张数据产品挂牌证书，个中包含AI帮助诊断中常用到的肺结节、糖网病变、CT-FFR、乳腺超声等多模态数据集，亦有精子产生障碍、急性白血病基因突变与移植预后等专病数据集。部分数据集的数据维度达到了512项，存储大年夜小高达100 TB。

而后半年时光，福建大年夜数据交易所亦实现“零的冲破”，依附《厦门市内渗出代谢疾病分析申报》拿下福建省内首单健康医疗数据产品场内交易。

各数据交易所上架数据集统计(非完全统计)

与上述事宜比拟，宣武病院交易一事有其特有的积极意义。一方面，查阅公开材料可见，宣武病院交易前只有挂牌，没有公开报道的场内交易(可能存在环绕科研机构展开的场交际易)，此次交易可谓开启了健康数据场内交易的先河。

另一方面，本次交易较于过往国内公开的已完成的健康数据交易有两大年夜不合之处。

其一，过往完成的健康数据交易情势平日为售卖基于医疗数据生成的定向申报，买方并不直接接触数据。而本次数据交易标的为医疗数据本身，这意味着买方有权经由过程协定商定对购买的脱敏医疗数据进行自立练习、分析。

其二，过往数据资产挂号凭证的更新频率较慢，很多资产更新时光长达一年，而宣武病院将对数据集进行每周一次的更新。当买方在实际应用中发明数据量不足时，高频率的更新将为其供给拓展数据集的可能，且能推动交易两边后续数据交易的进行。

横亘在健康数据交易面前的三大年夜难题

到今朝为止，各大年夜交易所的健康数据产品大年夜致可分为4类：一是语料数据，二是可直接应用的平台&AI模型，三是基于健康数据的分析申报，四是特定设备&专病健康数据集。四大年夜产品类型理论上已能知足市情上绝大年夜多半健康数据需求，幻想前提下的健康数据交易模型，已初步成型。

只是，在将幻想模型变为实际的过程中，健康数据交易市场还有不少体系性的问题有待解决。

尽管宣武病院交易一事为行业带来了颠覆性的意义，但健康数据交易市场还有不少体系性的问题有待解决。

在宣武病院数据交易完成前，我国的健康数据交易市场自2023年下半年开端已经颇有起色。

如宣武病院所言，它迈出了数据驱动医疗立异、推动高质量成长的极新一步，开启了经由过程数据流畅办事健康中国的全新模式，为全国医疗健康数据的合规应用建立了新的标杆。

北京瀛和(广州)律师事务所高等参谋黄迪律师正在介入广东省关于健康医疗数据资产合规挂号的处所标准的草拟制订，她认为：互联网、金融等行业数字化程度高，形成高质量数据资本的基本前提好，二是这些行业本身须要数据支撑的贸易模式和应用处景多，譬如电商平台经由过程分析用户的浏览汗青、购买行动等数据，将这些数据进行交易或共享，以实现告白投放的精准匹配，进步告白转化率;金融行业则经久应用数据来建立风险评估模型、信用评级模型等，精准评估各类信贷的风险。

相较之下，健康医疗数据在进行市场化应用时，因为涉及大年夜量小我隐私和敏感信息，须要经由过程技巧手段和合规体系确保患者小我信息权益的前提下，在高效释放数据要素价值与保护患者隐私之间找到均衡点。

其一，健康数据权属复杂，往往具备小我数据与公共数据的双重属性，所涉数据权力主体多样化，即患者、医疗机构、医疗行业主管部分、医疗仪器设备厂商都可能是健康医疗数据的持有者或控制者，若何经由过程合规体系和确权体系解决这些数据权属是市场化应用的前提。

其二，因为健康数据缺乏同一订价标准，订价艰苦，现阶段市场主如果经由过程交易两边协商订价。数据供给方会根据数据的质量、稀缺性、用处等身分综合评估一个价格区间，数据购买方则会根据自身的需乞降预算进行会谈。

最后，各医疗机构的健康医疗数据格局和标准不同一，形成高质量数据资本的整合技巧难度相对较大年夜。此外，很多病院无法供给高频的数据集更新办事，致使数据需求方的购买成本居高不下，且很难对数据集的容量进行扩充。

今朝解决上述问题的方法重要有两种路径，一是结合海外经验，一一解决上述问题。譬如在权属方面，美国根据《著作权法》对具有版权或相干权力的公共数据库，采取常识共享 COO 许可，开放数据库许可等方法，授权用户用以贸易或非贸易目标开辟应用。英国按照《当局许可框架》《自由保护法案》等，对受版权或数据库权力保护的数据采取开放当局许可，许可用于贸易或非贸易的免费复制、宣布、分发、传输及改编数据：针对跨越《公共部分信息再应用条例》规定范围的数据再应用设置收费许可。

另一方面，我国也在赓续完美相干文件。2023 年 9 月，中国资产评估协会便曾印发《数据资产评估指导看法》结合收益法、成本法和市场法等评估办法，以及影响数据质量的身分如精确性、一致性、完全性等，评估数据资产的价值并为交易订价供给必定的根据。

幻想前提下的健康数据交易模型

孤掌难鸣，健康数据价值出现还需更多机构入局

尽管数据交易仍然存在重重阻碍，但从更长远的角度来看，医疗机构、企业、交易所、监管机构均有动力将健康教导深刻地推动下去。

对于病院而言，政策指导下的医疗IT扶植虽能在经久之中晋升病院的综合竞争力，但短期之内仅以成本的情势计入损益表中。是以，尽管各类政策在后赓续助推，仍有不少病院不肯在医疗信息化扶植之中投入太多精力。

健康数据交易的实现或能改变这一局面。经由过程范围化发卖脱敏数据，病院可以将数据治理从成本转化为收入，从而激发其主动深化信息化扶植的动力。

对于AI和信息化企业来说，健康数据交易同样带来了积极影响。以往，这些企业在基于临床数据进行应用研发时，往往受限于有限数量病院的合作，可能导致算法运行时出现地区性，难以广泛应用。

健康数据交易陈范围后，这些企业有望摆脱对于病院的依附，在研发之初便综合多家病院的数据，制造鲁棒性更强的人工智能。此外，新的模式还能使他们在发卖人工智能产品时加倍自力，避免了潜在的常识产权胶葛。

问题在于：现阶段的健康数据交易市场交易品类虽较以前更为丰富，但并无替代品，健康数据的价格也会相对偏高，难以充分知足买方的对于数据数量、数据多样性的需求，亦可能致使买方练习出的模型价值不抵练习成本。是以，短期之内健康数据交易市场的交易量仍会保持低位。

不过，上述两笔数据交易的本质均是基于健康数据的申报交易，买方买到的是基于健康数据生成的成果，而非健康数据应用权本身。直至2024年5月，广东省人平易近病院在完成健康医疗数据的汇聚、治理、治理的基本上，经数据匿名化处理及安然加密后、形成“广东省医学科学院糖尿病视网膜病变诊断数据产品”“广东省医学科学院心脏疾病诊断猜测数据产品”2项健康医疗数据产品，终才正式支撑以数据集为标的的健康数据交易。

是以，当更大年夜范围、更多层次的医疗机构入局，大年夜数据交易所上架更丰富、更高质量健康数据产品后，我们或许能在充分竞争之中看到健康数据交易储藏的真正价值——它将成为推动中国医疗体系走向周全数智化的核心之力。

Tags： 健康数据能交易？一个新的千亿级医疗市场启幕