学习笔记③| 论文 | 案例模拟分析:东莞市某医院基于数据集与场景化的数据分类分级实践,关键产出 “职业病防治高质量专病数据集”
- 2026-02-03 12:52:35
学习笔记 | 论文 | 《基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索》_ 熊劲光
【摘要】目的：基于数据集与场景化的方法和技术,实现健康医疗数据分类分级的有效实践和高效应用。方法：分析健康医疗数据管理面临的问题和需求,探索基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法、技术和应用。结果：某三级公共卫生专科医院的电子病历和健康档案数据分类分级实践证明,基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法和技术科学有效。结论：基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法和技术可以为数据安全、数据流通和数据要素资产化提供合规、高效的基础保障。
【关键词】健康医疗数据；分类分级；数据集；场景化
案例模拟分析：东莞市某医院基于数据集与场景化的数据分类分级实践
以下是对《基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索》一文中，以“东莞市某医院”（某三级公共卫生专科医院）为研究对象的实践案例的提取与模拟分析。该案例旨在验证所述方法的科学性与实用性。
一、 案例背景：研究对象与核心挑战
研究对象：东莞市某三级公共卫生专科医院。核心业务聚焦于职业病、结核病、皮肤病防治，具有鲜明的“医防融合”特征。数据现状：积累了海量、多源的医疗临床、卫生监测和疾病预防数据，支撑着日常运营、科研及公共卫生决策。核心挑战： 数据分散：来源广泛（临床、公卫、科研），存储于不同系统，标准不一，整合困难。管理低效：在数据管理、跨系统互联互通及对外共享利用中面临巨大挑战。安全风险：数据敏感度高，蕴含患者隐私、公共卫生风险，缺乏精细化、动态化的安全管控手段。二、 实践路径：方法论的落地应用
该医院采用“基于数据集与场景化”的创新方法，其整体实践路径可模拟概括为以下关键环节：
以“数据集”为治理单元进行系统性梳理数据分类：首先对全院信息系统数据进行全面盘点。 按结构：划分为结构化（患者信息、诊断信息等）、半结构化（病程记录、调查报告）和非结构化（医学影像）。按业务域：细分为临床诊疗数据、公共卫生数据（如职业卫生学调查报告）、科研数据。工具赋能：利用自然语言处理技术开发自动化分类工具，提升效率。- 基于“应用场景”进行动态分级与保护
- 引入“模型微调”技术提升自动化与精准度
三、 研究过程：聚焦高质量专病数据集建设
本研究的一个关键产出是 “职业病防治高质量专病数据集” 的建设，其过程集中体现了该方法的价值：
- 数据汇聚：从分散的临床、公卫系统中，抽取与职业病防治相关的数据。
- 分类分级：依据上述方法，对数据集内的数据项进行精细分类和安全分级。
- 价值提炼：该数据集不再是原始数据的简单堆砌，而是经过分类分级、标注清晰的 “高价值数据资产”，可安全、合规地应用于临床诊疗优化、疾病趋势科研、公共卫生政策制定等多个场景。
四、 实践成效与启示
管理效能提升：与传统方法相比，在数据发现效率、分类分级精准性、策略适应性方面均有显著提升。安全基线筑牢：管理职责更清晰，监管流程优化，有效降低了数据泄露、篡改和丢失风险。数据价值释放：为后续数据的合规流通（如跨院协作）、要素化（如潜在的数据资产入表与交易）奠定了坚实的安全与治理基础。方法论验证：该案例成功验证了“基于数据集与场景化”的方法在复杂的真实医疗环境（特别是专科医院）中，是一条科学、实用且高效的路径。案例模拟分析总结
东莞市某医院的实践，是“基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级”方法论从理论走向落地的一个典型范本。它清晰地展示了如何通过：
- 将数据按业务逻辑打包成“数据集”来破解数据孤岛；
- 紧扣“场景”来动态管理数据安全风险；
- 利用“规则引擎”与“AI微调”来实现自动化与智能化。
最终，在保障数据安全的前提下，盘活存量数据、赋能业务应用、探索数据要素价值，为同类医疗机构提供了可借鉴的实践蓝图。
论文原文：（支持下载）
基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索_熊劲光.pdf
参考资料：（支持下载）
卫生健康行业人工智能应用场景参考指引.pdf卫生健康行业数据分类分级指南试行.pdf
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