医疗健康数据的标准化与高质量治理，是破除数据孤岛、释放要素价值、赋能行业智能化的关键基础。当前行业普遍面临数据格式零散、国际标准本土化适配不足、中西医数据融合困难以及跨域流通效率低下等核心挑战。针对上述痛点，浙江宁数健康大数据运营有限公司牵头构建“天一通用数据模型”，旨在兼容国际标准核心架构并深度融入中医特色，打造覆盖数据汇聚、治理、标准化输出与场景赋能的全链条解决方案，为医疗健康领域的科研创新、临床服务、民生保障与产业发展筑牢数据底座。

图1 解决方案

一是多源数据汇聚与智能化标准治理，构建高质量专病数据集。整合宁波市236家医疗机构的公共数据及行业知识库等社会数据资源。通过“AI预映射+人工校验+专家会审+动态迭代”中西医术语协同映射机制，解决中医特色数据与国际标准融合的难题，术语匹配准确率超过98%。构建覆盖糖尿病、心血管等疾病领域的高质量专病数据集，将数据完整率从75%显著提升至95%，实现数据从原始、零散到标准化、可用的根本转变。

二是技术创新构建中国特色标准化新路径，突破融合与应用瓶颈。突破国际标准模型局限，创新性新增中医体质域、中国医保适配域等特色模块，解决中西医数据融合难题。依托Transformer医学语言模型与中西医术语知识图谱，提升数据治理的AI融合能力与效率。通过构建模块化分层、双循环质量校准、弹性扩展的“四位一体”技术架构，实现模型的高效部署与灵活适配，大幅缩短了在不同场景的部署周期。

三是全场景应用落地，形成四维赋能价值体系。基于标准化数据基座，构建“科研－临床－民生－产业”四维赋能体系。在科研领域，支撑多篇高水平论文发表，大幅缩短多中心研究周期；在临床领域，智能诊疗辅助系统有效降低了基层误诊率；在民生领域，“优享照护”平台覆盖宁波多家医院，服务大量群众，降低了护理服务单价；在产业领域，为药企、保险等企业提供精准数据服务，有力推动了区域健康医疗数据产业发展。

四是构建可持续数据生态，形成可复制推广的标准化范式。构建“1+N”产业协作格局，以运营公司为核心，联合多家数商形成“供数－用数－收益”良性循环。通过融合联邦学习、区块链存证等技术，建立“原始数据不出域、数据可用不可见”的可信流通机制，确保数据全生命周期安全可控。采用“政府主导－国企搭台-民企创新”协同模式，吸引多家科技企业与高校参与。创新“AI模块订阅制”“数据服务订阅”等商业化模式，实现可持续运营，并通过学术推广使该标准实践在国际上获得认可，形成一条可复制推广的区域数据标准化路径。

（本项目获得2025年“数据要素×”大赛全国总决赛医疗健康赛道优秀奖－应用实践奖）