社区慢病数据共享沟通

社区慢病数据共享沟通演讲人01社区慢病数据共享沟通02引言：社区慢病数据共享沟通的时代必然性与核心地位03社区慢病数据共享沟通的核心价值与时代背景04当前社区慢病数据共享沟通面临的关键挑战与瓶颈05构建社区慢病数据共享沟通的实施路径与机制保障06社区慢病数据共享沟通的未来发展趋势与优化方向07结论：回归“以人民健康为中心”的数据共享本质目录01社区慢病数据共享沟通02引言：社区慢病数据共享沟通的时代必然性与核心地位引言：社区慢病数据共享沟通的时代必然性与核心地位当前，我国正面临慢性非传染性疾病（以下简称“慢病”）的严峻挑战。据《中国慢性病防治中长期规划（2017-2025年）》数据显示，我国慢病导致的疾病负担占总疾病负担的70%以上，高血压、糖尿病等常见慢病患者已超过3亿人，且呈现“患病人数多、患病时间长、医疗成本高、伴发疾病多”的特点。慢病管理是一项长期、连续的系统工程，其核心在于“以患者为中心”的全周期健康管理，而数据作为慢病管理的“血液”，其共享与沟通效率直接决定了管理质量。然而，长期以来，我国社区慢病数据管理存在显著的“数据孤岛”现象：医院、社区、疾控、医保等机构数据分散存储、标准不一，导致患者转诊时重复检查、社区医生无法全面掌握患者病史、公共卫生部门难以精准制定防控策略。例如，我曾参与某社区高血压管理项目，发现部分患者因在三级医院调整降压方案后未及时同步至社区档案，导致社区医生仍按原方案随访，不仅影响血压控制效果，还增加了患者经济负担。这一案例深刻揭示了：打破数据壁垒、构建高效共享沟通机制，是提升社区慢病管理效能的必由之路。引言：社区慢病数据共享沟通的时代必然性与核心地位社区作为慢病管理的“最后一公里”，是连接医疗机构、患者与公共卫生体系的枢纽。社区慢病数据共享沟通，不仅是技术问题，更是涉及政策、机制、伦理的系统工程。本文将从核心价值、现实挑战、实施路径及未来趋势四个维度，系统阐述社区慢病数据共享沟通的内涵与实践，以期为行业从业者提供参考，推动慢病管理从“碎片化”向“一体化”、从“经验驱动”向“数据驱动”转型。03社区慢病数据共享沟通的核心价值与时代背景政策驱动：国家战略为数据共享提供根本遵循近年来，国家层面密集出台政策，明确要求推进医疗健康数据共享，为社区慢病数据共享沟通提供了坚实的制度保障。《“健康中国2030”规划纲要》明确提出“推进健康医疗大数据应用发展，建立跨部门、跨层级的数据共享机制”；《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》要求“推进全民健康信息平台建设，实现区域内医疗机构数据共享”；《基本医疗卫生与健康促进法》更是从法律层面规定“医疗卫生机构应当遵循便民、高效原则，为公民提供连续性的医疗卫生服务”。这些政策不仅明确了数据共享的方向，更强调“以基层为重点”的分级诊疗导向，而社区作为基层的核心，其数据共享能力直接关系到分级诊疗的落地效果。临床需求：连续性数据是慢病管理的基石慢病的本质是“终身管理”，其疗效评估、方案调整、并发症预防均依赖于长期、连续的健康数据。社区慢病管理的对象多为稳定期患者，其数据包括病史、用药记录、随访指标（血压、血糖等）、生活方式（饮食、运动）等，这些数据与上级医院的诊疗数据（如住院记录、检查结果）共同构成患者的“全周期健康档案”。然而，当前数据分散导致“信息断层”：社区医生无法获取患者在上级医院的最新诊疗方案，上级医生不了解患者在社区的随访情况，形成“管理脱节”。例如，某糖尿病患者在三甲医院调整胰岛素剂量后，未将方案同步至社区，社区医生仍按原剂量随访，导致患者出现低血糖反应。只有实现医院-社区数据双向共享，才能构建“诊疗-随访-管理”的闭环，确保患者在不同层级医疗机构间获得连续、一致的服务。科研创新：大数据驱动慢病防治模式变革社区慢病数据具有“样本量大、维度多、随访长”的特点，是开展慢病病因研究、疗效评价、风险预测的宝贵资源。例如，通过整合某区域10万例高血压患者的数据，可分析不同年龄、性别、地域患者的血压控制率及影响因素，为制定针对性干预措施提供依据；通过对比不同降压方案的真实世界数据，可评估其在复杂人群（如合并糖尿病、肾功能不全患者）中的有效性和安全性，为临床指南更新提供证据。近年来，国内外已有多项研究利用社区慢病数据取得突破，如英国牛津大学利用GP数据库（全科医生数据库）研究发现，他汀类药物对心血管疾病的预防效果与患者基线风险相关，为精准用药提供了依据。社区慢病数据共享，能够加速科研成果转化，推动慢病防治从“群体干预”向“个体精准”升级。公共卫生治理：数据支撑精准防控策略制定慢病防控是公共卫生体系的核心任务，而数据是制定防控策略的“眼睛”。通过社区慢病数据共享，公共卫生部门可实时掌握区域慢病流行趋势（如患病率、知晓率、控制率）、危险因素分布（如吸烟、肥胖、不合理膳食）及医疗资源利用情况，从而实现“精准施策”。例如，某市通过整合社区慢病数据发现，老年高血压患者的管理率仅为45%，主要原因是社区随访服务不足，随即启动“老年高血压健康管理项目”，为65岁以上老人建立电子档案，提供上门随访和远程监测，一年后管理率提升至78%。社区慢病数据共享，能够使公共卫生资源向高需求、低覆盖领域倾斜，提升防控效率，助力实现“健康中国”目标。04当前社区慢病数据共享沟通面临的关键挑战与瓶颈当前社区慢病数据共享沟通面临的关键挑战与瓶颈尽管社区慢病数据共享沟通的价值已形成共识，但在实际推进中，仍面临政策、技术、机制、伦理等多重挑战，这些挑战相互交织，构成了“共享难、不敢共享、不愿共享、不会共享”的复杂局面。数据标准不统一：共享的技术障碍数据标准是数据共享的“通用语言”，当前社区慢病数据标准不统一主要体现在三个层面：数据标准不统一：共享的技术障碍系统与接口标准差异不同医疗机构采用的信息系统（HIS、LIS、PACS、基本公共卫生服务信息系统）由不同厂商开发，数据格式、编码标准（如疾病诊断采用ICD-10还是SNOMEDCT）、接口协议（如HL7、FHIR）各不相同，导致数据交换需进行复杂的“翻译”工作。例如，某社区卫生服务中心与上级医院对接时，发现医院系统中的“高血压”诊断编码为I10，而社区系统编码为Z87.699，导致数据无法自动匹配，需人工核对，不仅效率低下，还易出现错误。数据标准不统一：共享的技术障碍数据元标准缺失慢病管理涉及的数据元（如血压测量时间、用药依从性、家族史）缺乏统一规范，导致不同机构记录的数据内容不一致。例如，部分社区记录患者的“吸烟情况”为“有/无”，而部分医院记录为“吸烟年数、日均支数”，导致数据无法整合分析。据《中国医疗健康数据标准化白皮书》显示，目前社区慢病数据元标准覆盖率不足60%，严重制约数据共享质量。数据标准不统一：共享的技术障碍数据质量参差不齐由于缺乏统一的数据采集规范和质控机制，社区数据存在“不准确、不完整、不及时”的问题。例如，部分社区医生为完成考核指标，随意填写随访记录（如将“未测量血压”改为“血压正常”）；部分患者因文化程度低，提供的信息模糊（如“偶尔头晕”无法描述具体频率）。这些低质量数据在共享后会影响分析结果的准确性，甚至导致决策失误。隐私安全顾虑：共享的伦理障碍医疗健康数据涉及患者隐私，其共享必须以“安全可控”为前提。当前，隐私安全顾虑是阻碍社区慢病数据共享的重要因素，具体表现为：隐私安全顾虑：共享的伦理障碍法律法规尚不完善虽然《个人信息保护法》《数据安全法》对医疗数据保护提出了原则性要求，但针对社区慢病数据共享的具体细则（如数据脱敏标准、知情同意流程、责任划分）尚未出台。例如，社区在向上级医院共享患者数据时，是否需要获得患者书面同意？共享数据用于科研时，如何界定“合理使用”范围？这些问题缺乏明确指引，导致机构因担心法律风险而“不敢共享”。隐私安全顾虑：共享的伦理障碍技术防护能力不足数据在传输、存储、使用过程中的安全风险不容忽视。部分社区因资金和技术限制，未采用加密传输、访问控制、安全审计等技术措施，数据易被非法获取或篡改。例如，某社区曾因服务器未设置密码，导致上万份居民健康档案被黑客窃取，引发严重隐私泄露事件。此外，数据“二次利用”（如用于商业营销）的风险也备受关注，部分居民担心自己的健康数据被保险公司用于调整保费，或被企业用于精准营销，从而对数据共享产生抵触情绪。隐私安全顾虑：共享的伦理障碍信任机制缺失数据共享涉及多方主体（患者、社区、医院、政府、企业），目前缺乏透明的数据使用规则和监督机制，导致“信任赤字”。例如，居民不清楚自己的数据被谁使用、用于什么目的，担心数据被“滥用”；社区担心共享数据后，自身责任边界不清，一旦出现问题需承担连带责任。这种信任缺失使得数据共享缺乏群众基础，难以持续推进。部门协同不畅：共享的机制障碍社区慢病数据共享涉及卫健、医保、民政、疾控等多个部门，当前“条块分割”的管理模式导致协同困难：部门协同不畅：共享的机制障碍数据壁垒难以打破各部门数据分散管理，缺乏统一的数据共享平台。例如，卫健部门掌握患者的诊疗数据，医保部门掌握费用数据，民政部门掌握低保慢病患者数据，但这些数据尚未实现互联互通。某省曾尝试整合各部门慢病数据，但因部门间数据权属不清、利益分配不均，最终仅实现了“数据查询”而非“数据共享”，未能发挥数据协同效应。部门协同不畅：共享的机制障碍利益分配机制缺失数据共享需要投入大量人力、物力、财力（如系统对接、数据清洗、人员培训），但共享后的收益（如科研成果、政策优化）如何分配，缺乏明确机制。例如，某医院通过社区数据发表论文后，未对社区进行任何补偿，导致社区后续参与共享的积极性下降。此外，医保支付、绩效考核等政策也未充分考虑数据共享因素，未能形成“多赢”的激励导向。部门协同不畅：共享的机制障碍职责边界模糊社区慢病数据共享涉及多个主体的职责分工，但目前缺乏明确的权责划分。例如，患者数据在共享过程中出现泄露，应由谁承担责任（社区、医院、技术提供商）？社区医生在利用共享数据管理患者时，若因数据错误导致误诊，责任如何界定？这些问题不解决，将导致机构在共享时“畏手畏脚”。居民认知偏差：共享的社会障碍居民是慢病数据的主体，其认知和态度直接影响数据共享的推进效果。当前，居民对数据共享存在以下认知偏差：居民认知偏差：共享的社会障碍健康素养不足部分居民对慢病数据的价值缺乏认识，认为“没病就不用管”“数据共享与我无关”；部分居民因担心“数据泄露影响个人声誉”（如精神疾病患者），不愿提供真实信息。据一项针对社区慢病患者的调查显示，仅35%的居民了解“数据共享有助于健康管理”，28%的居民明确表示“不愿意共享个人数据”。居民认知偏差：共享的社会障碍参与渠道不畅居民查询、管理自身数据的渠道不便捷，导致参与积极性低。目前，多数社区仍采用纸质档案或简单的电子档案，居民无法在线查看自己的健康数据，也无法对错误数据进行修改。例如，某患者发现自己的血压记录与实际测量值不符，向社区反馈后，因系统无法修改，只能重新记录，降低了居民对数据共享的信任度。居民认知偏差：共享的社会障碍数字鸿沟问题老年、农村等群体因缺乏数字技能，难以适应数据共享的数字化要求。例如，部分老年患者不会使用智能手机APP查询健康数据，也不理解“数据脱敏”的含义，对数据共享持怀疑态度。据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国60岁以上网民占比仅为14.3%，数字鸿沟加剧了居民参与数据共享的难度。05构建社区慢病数据共享沟通的实施路径与机制保障构建社区慢病数据共享沟通的实施路径与机制保障破解社区慢病数据共享沟通的挑战，需要系统思维，从政策、技术、机制、应用四个维度构建“四位一体”的实施路径，形成“顶层设计有引领、技术支撑有保障、协同推进有动力、价值释放有场景”的良性生态。强化顶层设计：完善政策法规与标准体系制定统一的数据标准体系-建立国家层面的社区慢病数据元标准：由国家卫生健康委牵头，联合国家疾控局、医保局等部门，制定《社区慢病数据共享元数据标准》，明确数据采集内容（如基本信息、病史、随访指标、生活方式）、格式（如采用HL7FHIR标准）、编码（如疾病诊断采用ICD-11）等，实现“一数一源、一源多用”。例如，上海市已出台《社区慢病管理数据标准（试行）》，规范了高血压、糖尿病等10种慢病的数据元，覆盖率达90%以上，显著提升了数据共享效率。-推广统一的数据接口标准：鼓励医疗机构采用HL7FHIR、OpenEHR等国际通用接口标准，实现系统间的“即插即用”。例如，某省建立区域医疗信息平台，要求所有接入机构使用FHIR标准，数据交换时间从原来的小时级缩短至分钟级，错误率降低至0.1%以下。强化顶层设计：完善政策法规与标准体系完善法律法规配套-出台《医疗健康数据共享管理办法》：明确数据共享的范围、条件、流程和责任，规定“患者知情同意”原则，同时简化科研数据共享的审批流程（如建立“数据使用承诺制”，替代繁琐的伦理审批）。例如，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）对医疗数据共享设置了“特殊类别数据处理”条款，在保护隐私的同时，允许为公共利益目的共享数据，值得我国借鉴。-建立数据安全责任追究机制：明确数据提供方、使用方、技术提供商的安全责任，对泄露、滥用数据的行为依法严惩。例如，《数据安全法》规定，数据处理者未履行数据安全保护义务，造成数据泄露的，可处10万元以上100万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。强化顶层设计：完善政策法规与标准体系建立统筹协调机制-成立跨部门“社区慢病数据共享领导小组”：由地方政府分管领导任组长，卫健、医保、民政、疾控等部门负责人为成员，负责统筹数据共享工作，打破部门壁垒。例如，某市成立“健康医疗数据共享中心”，由卫健部门牵头，整合医保结算数据、民政救助数据、疾控监测数据，实现了“一次采集、多方共享”。-将数据共享纳入绩效考核：将社区慢病数据共享质量（如数据完整性、准确性、共享及时性）纳入医疗机构绩效考核指标，占比不低于10%；对表现突出的机构和个人给予表彰奖励。例如，某省将“数据共享率”作为社区评优评先的“一票否决”指标，有效推动了社区参与数据共享的积极性。夯实技术支撑：构建安全高效的数据平台建设区域性数据共享平台-依托区域全民健康信息平台：以市级或县级区域全民健康信息平台为核心，建设“社区慢病数据共享中心”，整合医院、社区、疾控等部门数据，实现“汇聚-治理-共享-应用”全流程管理。平台应具备数据查询、统计分析、决策支持、隐私保护等功能，例如，某区域平台为社区医生提供“患者全周期健康档案”查询功能，可查看患者在上级医院的诊疗记录、检查结果和用药方案，帮助社区医生制定个性化随访计划。-推动“互联网+数据共享”：开发面向居民的健康数据APP或微信公众号，允许居民在线查看自己的健康数据、接收健康提醒、修改错误信息，提升居民参与度。例如，“浙里办”APP的“健康档案”模块，居民可随时查看自己的慢病随访记录、检查报告，并可向社区医生在线咨询，实现了“数据多跑路、群众少跑腿”。夯实技术支撑：构建安全高效的数据平台应用先进数据技术-区块链技术保障数据安全与溯源：利用区块链的“去中心化、不可篡改、可追溯”特性，实现数据共享的全流程追溯。例如，某社区将患者数据上传至区块链平台，每次数据访问、使用均记录在链，患者可通过区块链浏览器查看自己的数据使用记录，有效防止数据滥用。-联邦学习实现“数据可用不可见”：在不共享原始数据的情况下，通过联合建模实现数据价值挖掘。例如，某医院与社区合作开展糖尿病并发症预测研究，采用联邦学习技术，双方数据保留在本地，仅交换模型参数，既保护了患者隐私，又提升了预测模型的准确性。-AI技术提升数据治理能力：利用自然语言处理（NLP）技术清洗非结构化数据（如医生手写病历），利用机器学习技术识别异常数据（如血压值异常高），利用数据挖掘技术发现数据规律（如慢病危险因素相关性），提升数据质量和分析效率。例如，某社区引入AI数据清洗系统，自动核对随访记录与检查结果的一致性，数据错误率从15%降至3%。夯实技术支撑：构建安全高效的数据平台加强数据安全保障-建立“数据分级分类”管理制度：根据数据敏感性（如个人身份信息、诊疗数据、科研数据）进行分级，对不同级别的数据采取不同的安全措施。例如，对个人身份信息进行加密存储，对诊疗数据设置访问权限，对科研数据进行脱敏处理（如去除姓名、身份证号等敏感信息）。-完善安全技术防护体系：采用SSL/TLS加密技术保障数据传输安全，采用RBAC（基于角色的访问控制）技术保障数据访问安全，采用数据水印技术追踪数据泄露源头，定期开展安全审计和漏洞排查。例如，某社区采用“数据脱敏+动态水印”技术，即使数据泄露，也能追踪到泄露者，并追究其责任。创新协同机制：激发多方参与动力建立“医防融合”协同机制-组建“家庭医生+专科医生+公卫医生”团队：通过数据共享实现“诊疗-预防-管理”一体化。例如，上级医院的专科医生通过共享平台查看社区患者的随访数据，远程调整治疗方案；社区公卫医生根据患者的危险因素（如吸烟、肥胖），制定个性化健康干预方案；家庭医生负责具体执行和反馈，形成“上下联动、医防结合”的管理模式。-推行“双向转诊数据闭环”：明确转诊数据共享内容（如住院小结、出院带药、随访计划），通过平台实现上级医院与社区数据的自动同步。例如，某三甲医院与社区卫生服务中心签订“双向转诊协议”，患者出院后，系统自动将诊疗数据同步至社区档案，社区医生在3个工作日内完成首次随访，并将随访结果反馈给医院，形成“转诊-随访-反馈”的闭环。创新协同机制：激发多方参与动力完善激励机制-经济激励：对积极参与数据共享的机构，在医保支付、项目申报等方面给予倾斜。例如，某省将“数据共享质量”与医保支付挂钩，数据共享率高的社区，医保报销比例提高5%；对在数据共享中做出突出贡献的科研人员，给予科研经费支持。-荣誉激励：设立“社区慢病数据共享示范单位”“数据管理先进个人”等奖项，通过媒体宣传、经验交流等方式，提升机构和个人的社会认可度。例如，某市举办“数据共享创新大赛”，评选出10家示范单位和20名先进个人，激发了社区参与数据共享的积极性。-患者激励：对主动参与数据共享、配合随访的患者，给予健康积分奖励，可兑换体检服务、健康用品等。例如，某社区推出“健康积分”制度，患者每次参与随访可获得10积分，积分可兑换血压计、血糖仪或中医理疗服务，提升了患者的参与度和依从性。创新协同机制：激发多方参与动力构建多元主体参与机制-鼓励企业参与：引入科技公司参与数据平台建设和应用开发，形成“政府引导、市场运作”的格局。例如，某互联网公司与社区卫生服务中心合作，开发慢病管理APP，整合患者数据、健康资讯、在线问诊等功能，为患者提供全方位健康管理服务。-发挥社会组织作用：鼓励公益组织、志愿者参与社区慢病数据宣传和培训，提升居民健康素养和数据意识。例如，某公益组织在社区开展“数据共享与健康”讲座，用通俗易懂的语言讲解数据共享的意义和隐私保护措施，消除了居民的顾虑。深化应用场景：释放数据价值临床决策支持-开发AI辅助诊断系统：基于社区慢病数据，训练AI模型，辅助社区医生诊断慢病并发症。例如，某社区引入糖尿病视网膜病变筛查系统，通过分析患者的眼底照片和血糖数据，自动判断是否出现病变，准确率达90%以上，解决了社区医生缺乏眼科诊断设备的问题。-制定个性化管理方案：根据患者的数据（如年龄、并发症、用药史），生成个性化的饮食、运动、用药建议。例如，某高血压管理APP根据患者的血压记录、生活方式数据，推送“低盐饮食食谱”“快走运动计划”，并提醒患者按时服药，帮助患者血压控制率提升至85%。深化应用场景：释放数据价值居民健康管理-建立“个人健康档案”：居民可通过APP查看自己的全周期健康数据，包括病史、随访记录、检查结果、用药记录等，实现“我的数据我做主”。例如，“健康中国”APP的“我的档案”模块，居民可随时查看自己的慢病管理数据，并可导出PDF格式的健康报告，方便就医时提供给医生。-开展“线上+线下”健康管理服务：通过APP推送健康提醒、在线咨询、健康课程等服务，结合社区线下随访、体检服务，形成“线上管理+线下服务”的模式。例如，某社区推出“糖尿病线上管理项目”，患者通过APP记录血糖数据，医生在线查看并给出建议，每月一次线下体检，实现了“居家管理+专业指导”的结合。深化应用场景：释放数据价值科研创新应用-建立“慢病数据科研平台”：向科研机构开放脱敏数据，支持开展慢病病因研究、疗效评价、风险预测等研究。例如，某省建立“慢病科研数据共享平台”，科研机构通过申请可获得高血压、糖尿病等脱敏数据，已有多项研究成果发表在《中华流行病学杂志》等核心期刊。-推动“真实世界研究”：利用社区慢病数据开展真实世界研究，评估药物、干预措施在真实人群中的效果。例如，某药企利用社区高血压患者数据，评估某新型降压药的真实世界有效性和安全性，为药品说明书更新提供了依据。深化应用场景：释放数据价值公共卫生决策-构建“慢病监测预警系统”：通过社区慢病数据实时监测区域慢病流行趋势，及时发现异常情况并预警。例如，某市建立“慢病监测预警系统”，当某社区糖尿病发病率在短期内上升10%时，系统自动报警，公共卫生部门及时开展调查，发现与当地居民高糖饮食有关，随即开展“减糖”宣传活动。-制定精准防控策略：根据社区慢病数据分析结果，制定针对性的防控策略。例如，某区通过分析慢病数据发现，老年高血压患者的管理率低，主要原因是社区随访服务不足，随即启动“老年高血压家庭医生签约服务”，为65岁以上老人提供上门随访和远程监测，管理率提升至80%。06社区慢病数据共享沟通的未来发展趋势与优化方向社区慢病数据共享沟通的未来发展趋势与优化方向随着数字技术的快速发展和健康中国建设的深入推进，社区慢病数据共享沟通将呈现以下趋势，需要提前布局，优化方向。人工智能深度赋能：从“数据共享”到“智慧化管理”未来，人工智能技术将在社区慢病数据共享沟通中发挥更大作用，实现从“数据整合”到“智能决策”的升级。一方面，AI将用于数据分析和挖掘，通过机器学习算法识别慢病危险因素、预测并发症风险、评估干预效果，为临床决策和公共卫生决策提供精准支持。例如，某社区利用AI模型分析高血压患者的数据，发现“睡眠不足”是导致血压控制不佳的重要因素，随即开展“睡眠健康管理”项目，帮助患者改善睡眠，血压控制率提升15%。另一方面，AI将用于个性化健康管理，根据患者的基因数据、生活习惯、慢病病史等，生成个性化的健康干预方案，并通过智能设备（如智能手环、智能药盒）实时监测和提醒，实现“精准化、智能化”管理。数据要素市场化：从“公益属性”到“价值化转化”随着数据要素市场化改革的推进，社区慢病数据将从“公益属性”向“价值化转化”延伸。一方面，数据确权机制将逐步完善，明确患者对数据的所有权、使用权和收益权，患者可通过数据交易获得收益。例如，某平台允许患者将脱敏的健康数据授权给科研机构使用，并获得相应的经济补偿。另一方面，数据资产化运营将成为趋势，社区慢病数据作为重要资产，可用于开发慢病管理保险产品、健康服务产品等，实现“数据变现”。例如，某保险公司基于社区慢病数据开发“糖尿病管理保险”，为糖尿病患者提供保费优惠和健康管理服务，既降低了保险风险，又提升了患者健康管理水平。居民主动参与：从“被动管理”到“共治共享”未来，居民将从“数据管理的对象”转变为“数据治理的主体”，实现“共治共享”。一方面，个人健康档案管理权将下放给居民，居民可通过区块链技术拥有和管理自己的数据，自主决定数据的使用范围和授权期限。例如，某平台采用“数据钱包”模式，居民可将自己的健康数据存储在“钱包”中，需要时授权给医疗机构或科研机构，授权结束后数据自动