近年来,随着医疗信息化进程 的持续推进,医疗机构内部的数据 量急剧增加,包括患者的电子健康 记录、医疗影像数据、基因测序结 果等关键医学信息,涉及医疗服务 的各个环节,这些海量且多样的数 据资源为医疗行业的决策支持、疾 病预防以及新药研发等提供了强大 的信息基础。然而,如何高效管理 和利用这些庞大的数据,进而推动 医疗服务质量与效率的全面提升, 已成为医疗机构亟待解决的一大难 题。为此,医疗机构数据资产管理 平台（以下简称平台）应运而生, 通过实现数据的标准化、资产化和 产品化,对医疗数据进行全生命周 期的精细管理,从而提供更高效、 更可靠的医疗机构数据服务。

（1）数据发现层：负责整合和 发现各种来源的医疗数据,包括临 床数据、运营管理数据等。通过数 据采集机制对收集到的数据进行清 洗、去噪和优化处理,为后续的数 据处理和分析提供基础。 （2）数据资源层：对采集到的 医疗数据进行深入清洗、整合和优 化处理,确保数据质量。数据资源 层将处理后的数据存储在数据资源 库中,进行分类和分级管理,为后 续的数据资产化过程提供了便捷、 图1　医疗机构数据资产管理平台总体架构 8   China Digital Medicine. 2025,Vol.20,No.4 专题策划——健康医疗数据资产要素研究与应用 Special Planning 高效的数据支持。 （3）数据资产层：将数据资源 转化为数据资产,进行登记、评估 和管理。数据资产层确认数据资产 的所有权和价值,并存储在数据资 产库中,为后续的数据产品开发提 供支撑。 （4）数据产品层：通过数据分 析、挖掘和应用开发,将数据资产 转化为特定用途的数据产品。数据 产品层为不同用户群体提供定制化 的数据服务,如生成详尽的报告、 构建精准的预测模型、开发直观的 可视化工具等。 （5）数据服务层：提供数据资 产目录、数据分析、数据共享和数 据交易服务。数据服务层支持数据 的使用和流通,确保数据能够被有 效利用和变现。 （6）通用支撑层：提供基础设 施支持,包括数据标准管理、隐私 计算和AI大模型等。通用支撑层 确保数据的标准化和安全性,同时 利用区块链技术保障数据的安全 性、透明性和可追溯性。平台数据 处理总体流程见图2。