如何安置分流人员并夯实改革基础，是决定机构改革是否可持续及改革稳定性的关键因素
此外，新的组织机构需要保持与已有组织机构的兼容和协调。比如，一些省份已经下设分管全省政务类数据资源的大数据中心，其职责也涉及相应政务类数据汇聚、加工及流转等管理规则的出台。需要兼顾逻辑一致性才能在未来跟处于数据资源要素末端的大数据交易所进行对接。
注册制改革应坚持市场化、法制化方向
在数据市场化较早的欧美地区，医疗数据的应用已有一定规模，并发展出专门的医疗数据服务行业。通过为医疗服务机构提供PaaS服务，数据服务企业将大量数据变为可用性数据后利用人工智能或机器学习提供辅助决策支持。经过多年发展，这些领域聚集了大量的创业公司和巨头公司，主要有两种商业模式。
为了解决这一问题，还需要设法打通一个个“数据孤岛”。王冰介绍了江苏经验，即通过给全省居民带来好处的、提升医疗服务质量或者提升其管理效能的大型数字化项目的实施来拉动数据的采集，从而实现全省医疗数据的快速整合。
这其中，医疗数据公认具有巨大的价值。临床诊疗、医院管理、疫情防控、医疗科技创新、医疗保险和患者等都可以从中获益良多。仅以国内医疗大数据解决方案的市场规模为例，2020年其市场规模为178亿元，估算2020-2026年的复合年增长率将达到39.3%，按此预计2022年市场规模将达到347亿元。
其次，则是数据质量差异极大。在同一区域，三级医院、二级医院和基层医院所提交的数据质量差异非常大。究其原因，除了受设备、业务质控等影响原始数据生成质量差异外，主要还包括两点：信息化企业的数据采集标准和数据采集能力不一致。
“过去的信息化系统建设没有统一的指引，大家的标准不一样，支撑业务数字化的数据库结构也不一样。所以，当实施方（比如地方卫健委）想要采集特定数据时，就会发现生成这些数据的系统建设标准与库表结构各自不同，即便按统一标准采集起来，解读和清洗也非常困难。这是第一个原因。”王冰解释道。
“第二个原因则是采集模式不一致。比如三级医院和大部分二级医院是通过直接连通数据库的方式获取数据，数据质量相对有保障。但很多基层医疗机构受限于信息化能力不足，采用手工填报的方式。本身基层医疗机构的医生就不足，数据上报工作只能委托护士或者非医疗行业的人完成。这些群体填写的数据就会参差不齐。这就会导致同一个主体采集的数据质量差异极大，根据‘木桶效应’——质量差的数据入库就会将整体的数据质量拉低，变得难以利用。”她补充道。
最后，则是经济性问题。传统生产资料需要遵循“采集-处理-产品设计-销售”的路径。这一路径的经济性计算方式采用正向模式，通过计算路径中各流程的成本，再加上利润就可以得到最终的定价。
“卫生健康、医疗服务领域改革举措跟省级部门强相关。所以，我认为由省级来统一制定相应的顶层规划，确定一个全行业和全产业的数据资源要素的组织、获取、治理、供需撮合到带动产业链发展的整个组织平台是首要的第一步。如果这件事都没有做，那各方就是零散的，没有办法去实施。”
第一，是围绕医学影像领域全面数字化目标发布统一标准。“省级影像平台的第一步一定是先统一全省医学影像数据汇聚、安全管理、应用服务等的标准，全省所有医疗机构中进行相应的统一部署实施，把标准格式的数据从医院汇聚到中心。通过跨院调阅等应用加工，患者可以在任意一家医疗机构查看自己其他区域、其他医疗机构的历史病程数据，便民惠民。”她介绍道。
第二，由于数据已经实现了标准化，因此，汇聚到中心端的数据质量很高，可以形成一系列的数据集，进而支撑一系列行业应用开发，如支撑医保进行数字化监管，利用医保支付为抓手监管医院过度治疗，患者可以减少不必要的重复影像检查，降低对身体的影响。
第三，数据资源真正汇聚到中心端后，利用数据服务对产业创新发展进行支撑的步骤就可以得到简化。比如，依托中心端的数据资源结合公共技术支撑平台、开发环境开展人工智能辅助决策、创新药的研发等。
第四，一个数字化项目的全省实施可以把链接政府、数万家医疗机构、产业链的“数字高速路”建好，为数据采集、数据汇集乃至未来的应用整合营销奠定基础。
引用地址:https://www.cha65.net/202305/25825.html
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