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专家解读 | 推动“数据要素×”典型场景应用推广 共绘数据赋能智慧医保新蓝图

2026-01-19 10:06:16来源:“国家数据局”微信公众号 关键词:数据要素数据应用场景阅读量:24355

导读:《医疗保障、气象服务领域“数据要素×”典型场景指引》按照《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》有关部署和要求,梳理总结医疗保障领域3大重点方向8个重点领域共20个典型场景,为医疗保障领域数据“供得出、流得动、用得好、保安全”提供了清晰的实践样板。
  当前,数据要素已成为重塑医疗保障领域治理模式、服务形态与产业生态的重要力量。近日,国家数据局综合司、国家医保局办公室、中国气象局办公室印发《医疗保障、气象服务领域“数据要素×”典型场景指引》(以下简称《指引》),按照《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》有关部署和要求,梳理总结医疗保障领域3大重点方向8个重点领域共20个典型场景,为医疗保障领域数据“供得出、流得动、用得好、保安全”提供了清晰的实践样板。《指引》不仅展现了数据要素与医疗保障深度融合的创新图景,而且为当前医疗保障领域数据开发利用规模化提供了可借鉴路径,需要仔细研究、认真落实。
 
  一、《指引》中典型场景的优势与特征
 
  场景数据利用既重系统性,又重安全性。典型场景凸显了数据要素从汇聚、治理到应用的系统性思维,构建了有效有序的数据利用体系。在数据汇聚环节,场景明确了多源、多类数据的整合路径,有助于帮助机构形成高质量的数据资源池。比如,“个人医保云”汇聚全时、全域、全维、全生命周期健康数据,“商业健康险一站式理赔”实现了将保险数据和用户数据有机结合。在数据治理环节,场景展示了多种数据治理手段,比如,强调通过统一格式与编码标准,采用去标识化、匿名化等技术手段,搭建分级授权访问管控体系,可以有效打通多源异构数据壁垒。同时,数据安全保障贯穿场景始终,无论是“医保影像调阅”中的全生命周期安全防护体系,还是“商业健康险理赔”中的密态计算与区块链技术应用,都显示了注重安全、合规利用的理念,力求实现数据价值挖掘与隐私保护的平衡。
 
  场景横向覆盖全链条,纵向聚焦民生痛点。典型场景构建了从服务供给、结算支付到监管治理的全链条赋能体系,实现了医疗保障关键业务环节的全覆盖。《指引》中的典型场景对各环节需求精准赋能,着力解决人民群众急难愁盼的问题。智享服务层面,“个人医保云”打造个人健康画像,为参保人提供从就医便捷服务到医保智能推荐的全流程支持;“医保影像和数字病理跨省调阅”则直击转诊复诊中的数据壁垒问题,让诊疗资料跨域共享成为可能。智能结算层面,“商业健康险一站式理赔”与“医保可信支付”,破解了医保报销流程长、速度慢等民生痛点,实现了支付服务的提质增效。智慧监管层面,相关场景更是形成了全流程防控体系,从药品全链条追溯的事前、事中、事后监管,到超量用药智能监控和大数据反欺诈,再到“医保+网格化”预警监测,构建了多层次、立体化的监管网络。
 
  场景技术应用体现技术创新与产业实用融合。从创新性看,典型场景深度融合了大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术,体现了数据科技创新和医疗保障领域技术创新和产业创新深度融合的趋势。比如,“DIP大数据反欺诈监管模型”基于张量图卷积神经网络,实现了对隐蔽违规行为的穿透式识别;“超量用药智能监管”通过机器学习提取药品关键信息,建立剂量分析模型,实现实时预警。从实用性看,典型场景中的技术应用紧密围绕业务需求,实现了技术价值与实用价值的统一。比如,“医保可信支付”通过运用自动结算等数字技术,形成“可信展码”“先记后付”模式,切实解决了系统故障应急结算、门诊排队缴费等问题,让技术创新真正为民造福。
 
  场景价值释放实现多元与协同的统一。典型场景不仅聚焦医疗保障自身的提质增效,更致力于多元价值共创增量,从而打破了各单一主体的利益博弈格局,构建了多方共赢的协同发展的生态。对参保人,相关场景通过就医便捷化、服务个性化提升了就医的获得感、体验感。对医疗机构,数据互联互通优化了诊疗路径,提升了服务效率。对医保部门,智能化监管与精准化治理提高了基金使用效率,强化了风险防控能力。对相关产业,数据要素对医药研发、商业健康保险、健康管理等产业提供了要素支持,推动了产业的创新发展。
 
  二、以应用场景牵引医保数据深入开发利用
 
  《指引》中的典型场景初步解决了“有没有路径”的问题,还需要进一步解决场景“大规模推广”的问题。下一步,建议通过夯基础、促应用、强保障多种举措,进一步促进医保数据大规模开发利用,造福于民。
 
  健全数据治理体系,夯实数据利用基础。一是加快推进数据标准化建设,推动跨部门数据标准协同,加强医保与卫健、民政、金融等部门的数据对接,建立统一的“医疗+保险”的数据标准,加快实现数据互通互认。二是提升数据质量管控水平,建立统一的全流程数据质量管理制度,明确数据采集责任主体,规范数据录入、审核、清洗等环节的操作流程,建立数据质量追溯机制,确保数据质量问题可查可纠。三是完善数据治理机制,推动相关机构建立数据治理专家委员会,吸纳业务骨干、技术专家、法律专家等深度参与数据治理规则制定与重大问题决策。
 
  深化数据技术融合应用,提升场景落地实效。一是加大技术研发力度,聚焦智能监管、智能服务等关键场景,联合科研机构、企业开展技术攻关,提升医保领域人工智能模型的精准度与泛化能力。二是鼓励数据创新试点示范,选择部分地区和细分领域开展先进技术应用和数据开发利用试点,总结可复制、可推广的经验做法。三是推动技术落地与基层赋能,加大对基层医疗机构数字化转型的投入,改善基层技术设备条件,提升基层数据采集与处理能力,建立技术下沉机制,组织相关企业与基层单位开展合作,提供技术支持与培训服务,帮助基层工作人员掌握数据开发利用相关技术和模式。
 
  强化数据安全保障,筑牢安全防护屏障。一是制定完善医疗保障领域数据安全管理办法,明确数据安全责任、防护要求、应急处置等内容,引导相关机构构建多层次、立体化的安全防护体系。二是提升基层技术安全防护水平,尤其是加强医保信息系统与数据平台的安全防护水平。三是建设国家级、区域级的医保数据安全防护共享平台,部署防火墙、入侵检测、数据加密等安全防护设备,推动基层医疗机构共建共用。
 
  医疗保障领域数据要素的开发利用是一项系统性工程,既需要典型场景的方向引领,也需要破点成面的全面推动。未来随着社会各界共同努力,医疗保障领域的典型场景数量将更多,应用将更广,数据要素的乘数效应必将更充分释放,为保障人民群众健康权益、促进健康中国建设注入更加强大的动力。
 
  文 | 国家发展改革委创新驱动发展中心主任 霍福鹏
 
  国家发展改革委创新驱动发展中心数据要素制度法规处处长 杜万里
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