3月30日下午，神州医疗直播间——“大咖来了·数智化标杆医院实践谈”系列学术研讨会，邀请了武汉市中心医院信息中心主任左秀然，中山大学孙逸仙纪念医院乳腺肿瘤中心乳腺外科副主任、人工智能研究室副主任陈凯，以及神州医疗大数据产品与售前支持部助理副总裁张纪恒，围绕“区域医疗中心数据湖建设与应用”做精彩的专题学术分享并展开主题讨论，在线分享数智化标杆医院的实践经验，为业内提供决策参考。

现整理研讨会精彩回顾，以飨读者。

Q1 在保证患者数据隐私的前提下，如何建立院际间数据共享机制？

左秀然 武汉市中心医院信息中心主任

院际间数据共享主要包括质控中心、专科联盟和区域级平台的数据跨越共享三类场景。先说第三个场景，区域健康档案共享，其本身具有区域卫生信息共享交换的标准，可以确保在医疗卫生专网下进行跨越数据共享，共享的隐私保护具有很完善的机制。

第一、第二种场景展开来说，一些医院会承担区域的质控业务，这方面的数据共享涉及到详细的个案数据、医疗业务数据等；专科联盟更多的是在于科研探索或专科体系项目的共建共享协作机制。

上述两个场景都涉及数据脱敏保护患者个人隐私，首先，在技术层面要对数据安全进行分级分类要求，其中涉及到数据覆盖比例、共享程度和共享条件；

其次，相关数据安全法出台时间不长，对于医疗健康行业的数据分级分类的颗粒度还有待进一步探索；

第三，数据共享技术机制上，涉及到隐私安全计算的技术保障，数据可用不可见的模式可能是未来的一个趋势；

第四，在管理机制上，数据共享机制涉及患者数据隐私，前置条件是要确保各项工作本身符合伦理要求，必须要经过伦理论证，相信今后围绕患者数据相关研究的伦理验证机制会更加完善；考虑到科研本身都会涉及到个案研究数据，所以主要还是一种GCP伦理。包括一些科研学术论文，如果里面用到的数据涉及到个案数据、涉及到人的数据，对他的研究本身也是需要过伦理审核的。

第五，医院之间进行数据共享，对于数据安全做出相关承诺或者约定是非常必要的，在项目研究过程中，研究者围绕本身开展研究的需要进行使用，压实保护患者数据隐私的责任主体，无论是从技术层面，还是数据分级分类层面，确保不会造成数据泄露，为数据要素能够更好地发挥价值来提供各方面支撑。

Q2 院际之间数据共享的标准有何建议？

陈 凯 中山大学孙逸仙纪念医院乳腺肿瘤中心乳腺外科副主任、人工智能研究室副主任

作为在临床一线的外科医生，我有过类似的实践及感触。医院之间的数据共享机制，主要涉及四个方面：

第一个是管理层面，医院之间首先要建立数据共享机制，在这个机制之上是通过传统方法还是采用隐私计算等先进技术其实都无可厚非，对于具体和科研项目而言，传统的方法是将数据脱敏后进行分享，该方法性价比高，效果也好。但对于多中心的长期协作，特别是涉及疾病注册或一些队列研究时，采用隐私计算等先进技术支持的多中心协作可能更有优势。

第二个是前述提到的隐私计算等先进技术的应用。我相信，隐私计算是未来医学研究开展的入场券，但现阶段仍有许多路要走，例如联邦学习等技术在实际场景中如何应用等问题仍需要探索。

第三个是激励机制，不同医院之间需要建立合适的激励机制，才能从根源上促进多中心数据的交互共享。应用区块链技术，对多中心协作或者共享的使用次数上面记账，能够很公正地计算出每家医院的数据贡献程度，对每家医院的数据贡献进行客观地量化。

第四点是法规，近年来国家颁布了数据安全法，但在具体医疗领域落应用时或许仍需要等待一段时间。此外，在进行多中心研究的时候，伦理的审查流程以及人类遗传办公室的相关备案流程如何在多单位之间协调，分中心何时可以接受主中心的伦理审查结果等问题，不同场景下当前仍有不同的操作标准。我们期待相关管理部门或学术协会能在宏观和微观层面给予更多的政策法规引导和法律支持。

左秀然 武汉市中心医院信息中心主任

一方面目前医疗行业标准里有关于医疗信息数据共享的信息技术相关标准，也有一些行业标准和团体标准可以借鉴和参考；另一方面，国家发布了关于数据要素共享的相关文件，各城市的大数据管理部门也在规划，在医疗健康数据共享分级分类的前提下，如何让医疗健康数据能够发挥数据要素的价值，便于数据共享的时候有参考依据。

Q3 基于大数据的医学研究，如何在区域医疗中心如何有效落地？

左秀然 武汉市中心医院信息中心主任

从数据共享长久可持续的角度考虑，省市一级高度实现区域数据平台建设互联互通，首先要解决的就是数据安全共享，通过前面提到的数据可用不可见的技术，探索医疗健康大数据平台的应用，放开手脚去开展研究，不用担心数据出去可能带来的风险和隐患，或者是说让风险和隐患更低更小，确保后续研究工作本身不存在技术方面的安全风险。

张纪恒 神州医疗大数据产品与售前支持部助理副总裁

区域医疗中心里的主体单位，通过联盟单位的形式基于同一标准建立轻量级的数据共享，比如围绕数据服务进行共性化模型或规则构建的深度开发，沉淀成数据平台上的一种能力，不必为了一个课题，把数据全部迁移过去。

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