数据已经成为当今世界的核心经济资源和基本生产要素，中国对此也做出了相应的安排。2020年4月，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据首次作为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一起写入文件。
2021年11月25日，上海数据交易所正式成立。将围绕数据交易确认难、定价难、互信难、准入难、监管难等关键共性问题，推进数据权属界定、开放共享、交易流转、监督管理等标准制定和制度建设。
医疗健康数据的巨大价值虽然得到了行业的认可，但并未纳入首批交易的数据类型。一个原因是目前的数据交易还处于探索的初级阶段；另一方面，中国医疗卫生数据的可用性还有很大的提升空间。
为此，国内医疗健康数据相关行业正试图用实际行动挖掘数据价值。以医疗大数据的头部企业Collingbury为例。“大数据人工智能”解决方案已被用于充分发挥数据价值，为医疗机构赋能。
一般来说，医学人工智能使用深度学习来处理图像和文本数据。前者虽然在资本市场炙手可热，技术较为成熟，但在应用场景方面，电子病历、处方等基于文本的数据无处不在，并已广泛应用于医疗信息系统。
对于文本数据，行业普遍构建知识图谱，发展自然语言处理(NLP)技术，应用人工智能自动识别、填充、监督、纠正和分析文本数据。随着技术的逐渐成熟，行业也在探索利用文本数据为医生提供辅助诊断支持。
人工智能企业通过将分散在医疗信息系统中的原始数据整合处理成可供研究和临床使用的标准化结构化数据，并结合专家的宝贵知识和经验，将这些元素沉淀到算法中，创建疾病模型，甚至进一步构建专门的疾病数据库和疾病研究网络。基于此的人工智能可以支持医学研究、临床诊疗和医院运营管理。
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