中国医疗AI领域正面临一个严峻的现实——高质量的医学数据极度匮乏。尽管坐拥海量临床样本，但‘多而不优、散而不通’的数据现状已成为制约行业发展的最大瓶颈。本文将深入剖析医疗数据获取难的三大根源，揭示隐私安全、利益博弈与工程欠账背后的深层矛盾，并带来政策引导、技术创新与市场化流通的破局之道，为AI医疗产品经理指明数据战略的全新方向。

人工智能正站在医疗行业的十字路口。如果说过去的十年是算法的狂欢，那么接下来的十年将是数据的苦旅。

作为一名AI医疗产品经理，你可能已经发现，我们不再缺“聪明的脑袋”（算法模型），而是缺“高质量的燃料”（医学数据）。在大模型和生成式AI狂飙突进的今天，我们面临着一个巨大的悖论：中国拥有全球最庞大的临床样本量，却依然面临着严重的“医学数据饥渴”。

这篇文章将从一名“模型工程师搭档”的视角出发，深度拆解中国医疗AI在高质量数据获取上的现状、根源以及目前正在落地的“破局之道”。

一、现状——坐拥“数据金矿”的渴水者

在医疗AI的演进逻辑中，我们正处于从“感知智能”（1.0阶段）向“价值创造”（2.0阶段）跨越的关键期。1.0阶段的代表是影像AI，它解决的是“看图识病”的流程优化；而2.0阶段则是大语言模型（LLM）和药物研发（AIDD），它们试图切入临床决策支持和生命科学底层逻辑。

然而，在这个跨越过程中，数据的质量问题成了最坚硬的墙。

1.1 规模与质量的极端错位

从体量上看，我国确实拥有令人艳羡的“金矿”。据统计，中国每年的诊疗人次超过100亿，每天产生的医疗数据量以PB级增长。但对于模型工程师来说，这些数据大多是“不可食用的”。

目前的现状可以概括为“多而不优，散而不通”。大量的病历、化验单、病理报告仍以非结构化的文本或扫描件形式存在。即使是电子病历（EMR），不同地区、不同医院甚至同一家医院不同科室之间的术语标准、接口协议也千差万别。工程师们在训练模型前，往往要花80%的时间去做枯燥的数据清洗工作——处理那些逻辑不通、关键指标残缺、甚至是医生为了应对考核而填写的“狂草”数据。

1.2 行业壁垒演变为“数据垄断”

在当前阶段，“数据即护城河”已经取代了算法领先。头部企业由于进入市场早，通过早期与国内顶级三甲医院的科研合作，已经积累了规模可观的多模态高质量数据库。

这种先发优势正在形成事实上的准入门槛。新兴的创业公司如果拿不到与之匹敌的原始训练集，即便算法逻辑再精妙，也难逃“幻觉”和“鲁棒性差”的宿命。数据的这种“不动产”属性，使得行业竞争从技术比拼转向了资源卡位。

1.3 2.0阶段对数据的新渴求

生成式AI的崛起，对数据提出了近乎苛刻的要求。影像AI可能只需要几十万张标准标注的CT片，但医疗大模型需要的是逻辑严密、具备上下文关联的纵向全生命周期数据。它需要知道患者三年前的化验单、两年前的手术记录和今年的复查报告之间的因果联系。这种高质量、长周期的“逻辑数据”在目前的医疗数字化体系中，是极为稀缺的资产。

二、原因——为什么医学数据“拿不到、不敢拿、不好用”？

高质量医学数据难以获取，绝非单纯的技术问题，而是交织着隐私安全、利益博弈和工程负荷的深层次困局。

2.1 隐私与安全的“紧箍咒”

医疗数据具有极高的敏感性，直接关联着个人隐私和国家生物安全。在《个人信息保护法》和《数据安全法》的框架下，医疗数据的合规红线非常明确。

对于医院院长来说，共享数据的风险和收益极度不对等。一旦发生数据泄露或违规采集，责任是巨大的；而共享数据带来的算法提升，对医院当下的运营收益却并不直接。这种“多一事不如少一事”的保守心态，导致数据被锁死在各家医院的局域网内，成了名副其实的“孤岛资产”。

2.2 利益博弈下的“孤岛效应”

在医疗产业链中，每一方都把数据视为最核心的资产。医院希望利用数据产出科研成果，药企希望利用临床数据加速研发，而AI厂商则需要数据来喂养模型。

由于缺乏公允的数据确权和收益分配机制，各方往往倾向于自我封闭。药企不愿公开研发过程中的实验数据，大医院不愿将高质量专病库向外流动。这种利益的拉锯，使得跨机构的数据大规模汇聚变得举步维艰。

2.3 数字化基础的“工程欠账”

很多时候，数据不好用是因为“源头”就坏了。

中国的医生可能是世界上最辛苦的职业群体之一。在巨大的诊疗压力下，医生很难有精力去撰写一份符合科研标准的精细化病历。很多病历中充斥着“粘贴复制”的内容，关键的阴性体征缺失。

此外，由于长期以来医疗信息化（HIT）建设缺乏顶层统一标准，导致数据接口像“万国插头”一样难以互配。这种结构性的“脏数据”问题，即便通过后期的OCR（图像识别）和NLP（自然语言处理）技术处理，也无法完全弥补原始信息的逻辑裂痕。

三、解决方案——从“数据荒”到“合规林”的破局路径

面对这些顽疾，国内目前的解决思路已经从“呼吁共享”转向了“技术与政策双轮驱动”。核心逻辑可以总结为：政策立规矩、基建修坦途、技术破障碍、市场促流通。

3.1 顶层政策的“发令枪”：确权与分类

2024年发布的《医疗数据分类分级指南》是一个里程碑式的信号。它解决了医院“不敢放”的问题。

• 明确边界： 指南将数据划分为核心数据、重要数据和一般数据，并明确了匿名化后的科研数据流通规则。这给医院吃了一颗定心丸——只要按照标准进行脱敏和处理，数据的科研共享是合规且受鼓励的。
• 国家标准： “十四五”全民健康信息化规划中，明确提出了四级平台的互联互通。这种强制性的标准统一，正在从源头上减少“脏数据”的产生，让全中国的病历开始“说同一种语言”。

3.2 技术黑科技：原始数据“不出院”

作为模型工程师，我们最推崇的解决方案是隐私计算和联邦学习。

• 可用不可见： 以前训练AI是“把菜买回家煮”，现在是“厨师去各家巡回做菜”。通过联邦学习技术，原始数据留在医院服务器里，AI模型在各家医院跑一圈，只带走加密后的“学习心得”（权重参数）。这种方式在保护隐私的前提下，实现了跨机构的数据价值聚合。
• 典型案例： 华西医院推出的“睿宾2”医疗智能体，就联合了20多家医疗机构。通过联邦学习，他们在数据不搬家、隐私不泄露的前提下，完成了高质量的肿瘤和心脑血管病研究。这为行业提供了一个可复制的范式。

3.3 数字化基建：数据“高速公路”的铺设

国家正在通过“数字基建”来强行打通孤岛。

• 医保影像云： 目前已有22个省份部署了影像云平台。通过这个平台，海量的医学影像数据（如CT、MRI）实现了跨省调阅和归集。这不仅仅方便了患者，更为AI公司提供了一个“正规入口”，可以直接对接区域平台获取经过清洗和合规汇总的数据。
• 可信数据空间： 金域医学等机构承建的“医疗可信数据空间”，通过PB级的医检数据库连接产业上下游。它像一个“数据中转站”，通过标准化的API接口，向合规的AI厂商输出高质量的标准化数据产品。

3.4 市场化流通：让数据“明码标价”

解决数据获取难的最后一块拼图是“钱”。如果数据共享能带来直接收益，医院的动力就会完全不同。

• 数据交易所： 深圳和浙江的数据交易所已经开设了医疗专区。医院可以把标注好的高质量专病库、影像集作为资产上架，场内合规交易。收益不仅能支持医院的基建，还能直接分配给产出数据的临床科室。这种激励机制正在把“被动合规”变成“主动供给”。
• 辅助标注工具的普及： 现在的趋势是利用AI来清洗AI数据。通过OCR+NLP技术，自动将老旧的非结构化病历转化为标准化数据。江苏省人民医院等机构已经通过这种方式，将病历错误率降至15%以下，大幅提升了数据资产的可计算性。

结语：产品经理的数字化觉醒

作为一名AI医疗产品经理，在数据的战场上，我们需要意识到：未来的核心竞争力不再是寻找更性感的模型，而是构建更稳健的数据生态。

高质量医学数据的获取难，正在通过“数据可用不可见”这一技术哲学得到缓解。在接下来的十年里，能够穿透医疗机构的重重围墙，利用隐私计算和数据交易所等工具，合法、高效地调用那些“沉睡资产”的企业，才拥有在2.0时代生存的门票。

数据不再是你的护城河，你对数据的治理能力、合规使用能力以及在孤岛间架起桥梁的技术智慧，才是你在这个时代真正的武器。