人工智能的发展和数据要素的融入加快了经验医疗到循证医疗再到精准医疗的变迁，其中，临床实践中产生的真实世界数据是实现个性化、精确化诊断和治疗的基础和关键。然而，各级医疗机构、监管部门及数据平台汇聚的数据中，80%存在无序且未经分析、治理和重构等问题，无法转化为有价值的真实世界证据，极大制约了医疗人工智能的进一步发展。东软汉枫医疗科技有限公司通过构建智能物联多模态数据资源库，打造全量实时互操作数据模型生态系统（Whole-Quantity Interoperability Resource Ecosystem（WIRE）），转化真实世界数据到真实世界证据，赋能医疗行业的精准化、智能化创新发展。
一是建立多技术手段，提升数据汇聚融合效率与准确度。一方面，基于物联网大数据、人工智能等技术，自研智能医疗设备采集终端，自动适配600种以上不同厂商、不同型号的设备协议。另一方面，通过智能物联多模态数据资源库，将来源于不同医院、不同设备、不同系统的数据整合为多源多维医疗数据，形成全面真实的数据集合。
二是异构数据统一治理，推进数据资源化。一方面，通过WIRE将原始医疗数据进行规范化医学信息结构转换，利用谱图化技术直观展现出数据的时序性、关联性，实现整体治理与资源化。另一方面，对数据采集、存储、处理和分析的全过程进行实时监测，结合自动化校验工具和算法，及时发现数据质量问题。同时，通过采用自顶向下的真实世界领域分析方法，整合数据元素与层级化设计，构建具有互操作性的医学信息数据资源模型。
三是建立多项机制，保障数据流通安全。数据通过患者知情同意授权、医院数据使用授权的“双授权”方式获取，通过多方安全计算（MPC）在可信环境中基于密文数据执行计算获得结果，实现数据的随产随用，为医院数据的授权使用提供保障。同时，数据流通中通过采取加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，进一步确保数据安全和隐私不被泄露。
图1数据空间下数据流通场景
四是多领域赋能实现数据价值释放。医院原始数据经WIRE模型标准转化为不同细分领域数据集，形成医院侧场景化应用和市场侧医学增值服务的双向驱动。例如，临床医学领域可用于支撑开展围术期预警模型临床评价；卫生经济学领域通过分析医疗费用数据、疾病发病率数据等，为医保政策的制定提供科学依据；公共卫生领域可通过医疗数据、人口流数据等建立传染病监测模型，预测疫情发展趋势。目前，项目已在全国众多医院推广实践，如中国医科大学附属盛京医院，实现医生治疗效率提高15%，医疗文书数据错误降低10%，患者诊疗风险降低15%，患者满意度提高20%。
五是构建多场景多渠道的可持续发展模式。一方面，项目通过建立数据联盟和探索数据空间，推动数据的共享开放和产品化服务。另一方面，项目可通过“3”所学术与科研机构、“2”个医疗行业学会、“N”个媒体平台、“1”个共建生态进行推广，通过提供数据产品销售、数据订阅服务、数据分析与咨询服等服务实现可持续发展。
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国脉集团是数据资产化专业服务机构，为数据资源拥有者提供专业、规范、合规的全流程数据资产化服务，包括培训、咨询和产品设计等，实现数据资源价值最大化。主要服务于政府数据管理机构、央国企数据运营企业、城市数据运营平台和数据富集型平台企业，打造数据资产网、数据资产研究院和产业专家网络等支撑体系，同时在营商环境与政务领域继续保持领先优势。 主要课程包括数据资产入表、数据经纪人、公共数据运营和政府CDO、数据精品等精品课程。 数据资产化服务：数据资产化战略布局、数据资产入表、数据产品开发及交易等关键任务； 数据要素×项目服务：政策扶持、案例奖项申报、金融支撑和市场变现； 数据产业园区和试验区咨询服务：园区规划、咨询、资源导入
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