问题：大型医院专科建设进入“精细化竞争”阶段，临床质量提升、科研产出转化与运营管理协同成为关键。然而不少医院，诊疗数据分散于HIS、EMR、影像、检验等不同系统，标准不一、口径不统一，形成“数据孤岛”。大量病历文本、影像描述等非结构化信息难以直接用于统计分析与科研验证，数据长期“沉睡”，既影响临床决策的准确性，也拉长课题研究与真实世界研究的周期，制约学科能力跃升。 原因：一是历史系统建设以业务上线为目标，跨系统的数据互通与治理机制不足，导致数据难汇聚、难追溯、难复用；二是专科研究对数据颗粒度、连续性与质量要求更高，尤其乳腺疾病覆盖筛查、诊断、治疗、随访等环节，数据链条长、参与科室多，更容易出现缺失与断点；三是数据治理依赖人工抽取、手工清洗的传统方式成本高、周期长，难以支撑高频、迭代式科研与精细化管理需要。 影响：数据治理能力直接关系到专科高质量发展的“底座”。数据不清不准，将导致诊疗路径难以评估、质控指标难以闭环，学科优势难以沉淀为可量化的证据体系；科研上，真实世界研究数据提取慢、口径不一致会影响样本入组与结论可靠性，临床问题难以快速转化为研究假设并形成成果；管理层面，信息部门长期被动响应数据需求，既增加人力负担，也影响数据服务供给的及时性与可持续性。 对策：此次获奖项目以乳腺专科为切入点，探索“数据要素+医疗服务”的协同路径，围绕患者全生命周期构建乳腺癌、乳腺炎、乳腺增生等有关疾病专科数据体系。项目由医院信息网络部牵头，联合乳腺疾病诊疗中心与企业团队推进，不改变医疗业务逻辑的前提下，强化数据标准化、结构化与可计算能力。依托自然语言处理、知识图谱等技术手段，对多源异构数据进行系统性治理，将病历记录、检查报告等非结构化信息转化为可检索、可分析的数据资产，并面向临床决策、科研设计、随访管理与运营质控等场景实现联动应用。 据介绍，项目已对接院内包括HIS、EMR在内的12个核心业务系统，形成覆盖上万病例的标准化专病数据库，结构化率达到91.4%。在科研支撑上，平台已服务多项高水平课题研究，支持包括国家自然科学基金项目内的研究数据准备与管理，并协助开展多中心真实世界研究，推动科研结论更快回到临床改进与诊疗优化中。在效率提升上，数据提取平均响应时间由传统模式下的20天缩短至5天，真实世界研究的数据提取与分析效率提升80%，信息部门人工支持类数据请求工作量同比下降65%，为医院“少跑腿、快响应、可复用”的数据服务体系提供了可量化依据。 需要指出，这一目的意义不仅于单点技术突破，更在于围绕专科建设形成“技术—应用—机制”相互耦合的闭环：以标准化数据资产为底座，以专科诊疗与科研的真实需求牵引应用落地，以流程与制度保障数据持续更新与质量可控，从而减少“建库即停、应用不深”的常见风险。西安交通大学第二附属医院在医工结合与数据科研上具有较强基础，本次项目也反映了产学研医共同推进数字化转型的路径选择。 前景：随着国家推动数据要素市场化配置与医疗数据合规使用的制度体系完善，专科数据资产将成为提升医疗服务能力、支撑科研创新的重要资源。未来，类似以专病库为核心的数据治理模式有望向更多学科复制推广，并更与临床路径管理、智能随访、质控预警、科研队列管理等应用深度融合。同时，跨机构、多中心的真实世界研究需求持续增长，对数据标准、互认机制与安全合规提出更高要求。业内人士认为，围绕“可用、可信、可控”的数据治理体系建设，将成为医院数字化竞争力的重要组成部分，也将为分级诊疗、医联体协同和区域健康治理提供更坚实的数据支撑。
这个项目的成功实践表明，在医疗卫生事业高质量发展的新阶段，数据已成为驱动医学进步的关键生产要素。通过科学的数据治理和人工智能技术的应用，医院可以激活沉睡的数据资产，将其转化为支撑临床决策和科研创新的动力。随着越来越多医疗机构认识到数据要素的价值，以人工智能驱动的医疗创新必将成为推动行业智能化转型的重要路径，为群众提供更加精准、高效的医疗卫生服务。