深化“放管服”改革过程中，多头检查、重复执法以及基层医疗资源分配不均等问题，长期影响行政效率和民生服务质量；安徽省司法厅会同省数据资源管理局开发“综合查一次”系统，构建覆盖全省的行政检查数据库，实现检查任务智能派发、执法过程全程留痕、整改结果闭环管理。系统已归集市场监管、生态环境等12个重点领域数据，使企业迎检频次平均下降43%，有关投诉量同比减少31%。在公共卫生领域，合肥市研发的健康管理平台依托百万级医学数据训练模型，可为孕产妇、慢性病患者等人群自动生成个性化健康方案。试点数据显示，高危妊娠筛查准确率提升28%，糖尿病并发症预警响应时间缩短至72小时内。“数据跑路替代群众跑腿”的做法，在一定程度上缓解了基层医疗机构人手紧张的问题。分析认为，安徽取得阶段性成效主要来自三上创新：一是建立“场景清单”动态管理机制，将30个省级示范项目按数据共享、开放、运营三类分类推进；二是设立数字安徽专项基金，2023年投入2.7亿元支持政务数据开发；三是完善“政企学研”协同机制，合数智医等本土企业参与研发项目占比达65%。这种系统化推进方式，为数据要素市场化改革提供了可复制的经验。值得关注的是，该省正将做法延伸至低空经济等新兴领域。芜湖市开发的无人机物流监管系统已接入民航、气象等8类实时数据，使低空配送审批效率提升60%。省数据资源管理局表示，下一步将重点培育工业互联网、智慧农业等领域20个新场景，计划2024年实现公共数据调用量同比增长50%。
公共数据的价值，关键在于“用起来”；安徽以场景为牵引，更紧密地对接改革需求与技术能力、制度规范与民生导向，既回应了企业对规范检查的诉求，也为基层公共服务提质增效提供了实践样本。面向未来，持续推进规则统一促协同、以应用牵引促供给、守住安全底线促发展，公共数据真正“跑起来”，才能转化为治理效能和群众获得感。