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突发公卫事件中AI医疗数据共享的激励机制演讲人01引言：突发公卫事件与AI医疗数据共享的时代命题02AI医疗数据共享的价值困境：共享必要性与现实梗阻的矛盾目录突发公卫事件中AI医疗数据共享的激励机制01引言：突发公卫事件与AI医疗数据共享的时代命题引言：突发公卫事件与AI医疗数据共享的时代命题作为一名长期关注公共卫生信息化建设的从业者，我在2020年新冠疫情初期参与过多地医疗数据整合的应急支援工作。当武汉封城的消息传来，我目睹了临床一线医生因缺乏早期病例数据而难以快速识别病原体的困境，也见证了科研团队因跨机构数据壁垒导致病毒溯源模型反复迭代的低效。那一刻，我深刻意识到：在突发公卫事件中，医疗数据不仅是临床诊疗的“病历本”，更是疫情防控的“情报源”，而人工智能（AI）技术要真正成为公卫应对的“加速器”，前提是打破数据孤岛、实现高效共享。然而，现实中的AI医疗数据共享却面临多重梗阻：医院担心数据泄露引发信任危机，企业顾虑投入产出不成正比，科研人员苦于数据质量参差不齐……这些问题的核心，在于缺乏一套能够平衡各方利益、激发共享动力的机制。正如世界卫生组织在《全球卫生数据战略》中强调：“没有有效的激励机制，数据共享将永远停留在‘道德呼吁’层面。引言：突发公卫事件与AI医疗数据共享的时代命题”因此，构建适应突发公卫事件特性的AI医疗数据共享激励机制，不仅是技术问题，更是关乎公卫治理能力现代化的系统性工程。本文将从价值困境、构建原则、多元体系、实施挑战及未来展望五个维度，对这一命题展开系统性论述。02AI医疗数据共享的价值困境：共享必要性与现实梗阻的矛盾突发公卫事件中AI医疗数据共享的核心价值提升疫情预警与响应的“敏锐度”突发公卫事件的早期预警高度依赖对异常数据的实时监测。AI模型通过对多源医疗数据（如门诊病历、检验报告、影像学特征）的动态分析，可识别传统监测手段难

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