2025至2030中国医疗健康大数据市场发展趋势及商业模式研究报告

2025至2030中国医疗健康大数据市场发展趋势及商业模式研究报告目录一、中国医疗健康大数据行业发展现状分析 31、行业发展阶段与整体规模 3年前行业发展回顾与关键里程碑 3当前行业成熟度与主要应用场景分布 32、产业链结构与核心参与方 5上游数据采集与基础设施提供商 5中下游数据处理、分析与应用服务商 6二、市场竞争格局与主要企业分析 81、市场集中度与竞争态势 8头部企业市场份额及战略布局 8区域性企业与新兴创业公司发展动态 92、典型商业模式对比 10数据服务与平台型模式 10健康管理与保险联动模式 11三、关键技术演进与创新趋势 131、核心技术体系发展 13人工智能与机器学习在医疗数据分析中的应用 13隐私计算与联邦学习技术进展 142、数据治理与标准化建设 16医疗数据互联互通标准体系现状 16数据质量控制与清洗技术发展 17四、市场需求驱动与细分领域机会 191、主要需求来源分析 19医疗机构数字化转型需求 19医保支付改革与DRG/DIP推动的数据应用 202、重点细分市场潜力 21慢病管理与远程健康监测市场 21精准医疗与基因组学大数据应用 21五、政策环境、合规风险与投资策略 211、政策法规与监管框架 21数据安全法》《个人信息保护法》对行业影响 21国家健康医疗大数据中心建设政策导向 222、风险识别与投资建议 23数据合规与伦理风险防控要点 23年重点投资赛道与退出策略建议 25摘要随着“健康中国2030”战略的深入推进以及数字中国建设的全面展开，中国医疗健康大数据市场正迎来前所未有的发展机遇，预计2025年至2030年间将保持年均复合增长率超过25%，市场规模有望从2025年的约320亿元人民币增长至2030年的近1000亿元。这一快速增长主要得益于政策支持、技术进步、医疗信息化水平提升以及公众健康意识增强等多重因素的协同驱动。国家层面陆续出台《“十四五”数字经济发展规划》《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等政策文件，为数据采集、存储、治理、共享与应用提供了制度保障，同时推动医院电子病历系统、区域健康信息平台、医保大数据平台等基础设施不断完善。在技术层面，人工智能、云计算、5G、区块链等新兴技术的融合应用，显著提升了医疗健康数据的处理效率与安全水平，使得精准医疗、疾病预测、慢病管理、药物研发等场景逐步从概念走向商业化落地。从市场结构来看，当前医疗健康大数据应用主要集中在临床辅助决策、医院运营管理、公共卫生监测、商业保险风控及健康管理服务五大方向，其中临床与公卫领域因政策导向明确、数据基础扎实而占据主导地位，但未来五年健康管理与保险科技领域将呈现更快增速，尤其在个人健康画像、可穿戴设备数据整合、AI健康干预等细分赛道具备巨大潜力。与此同时，数据确权、隐私保护与合规使用仍是行业发展的核心挑战，《个人信息保护法》《数据安全法》的实施对企业的数据治理能力提出更高要求，促使市场参与者加快构建符合国家标准的数据安全体系与伦理审查机制。在商业模式方面，行业正从传统的项目制、软件销售模式向“数据+服务+平台”的生态化运营转型，头部企业如阿里健康、平安好医生、卫宁健康等已开始布局数据中台、健康云平台及SaaS化解决方案，通过与医疗机构、药企、保险公司及地方政府合作，打造多方共赢的数据价值闭环。展望2030年，随着国家健康医疗大数据中心体系的全面建成、医保DRG/DIP支付改革的深化以及居民健康档案的全域覆盖，医疗健康大数据将真正实现从“资源”向“资产”的转化，不仅赋能医疗服务提质增效，更将成为推动健康产业创新、优化公共资源配置、提升国民健康水平的核心引擎，预计届时将形成以数据驱动、智能协同、开放共享为特征的新型医疗健康生态体系，为全球数字健康治理提供“中国方案”。年份产能（EB）产量（EB）产能利用率（%）需求量（EB）占全球比重（%）20251209680.09228.5202614512082.811529.8202717514884.614231.2202821018286.717532.7202925022088.021034.1一、中国医疗健康大数据行业发展现状分析1、行业发展阶段与整体规模年前行业发展回顾与关键里程碑当前行业成熟度与主要应用场景分布中国医疗健康大数据行业经过近十年的快速发展，已从早期的数据采集与基础平台建设阶段逐步迈入以数据融合、智能分析与价值释放为核心的成熟应用期。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已达到约1,280亿元人民币，年复合增长率维持在22%以上，预计到2030年将突破4,500亿元。这一增长不仅源于政策驱动，如《“健康中国2030”规划纲要》《“十四五”数字经济发展规划》以及《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》等文件对数据治理与共享机制的明确要求，更得益于人工智能、云计算、5G等新一代信息技术与医疗场景的深度融合。当前，医疗健康大数据在临床诊疗、公共卫生、医保控费、药物研发、健康管理及商业保险等多个维度形成了规模化应用。在临床诊疗领域，三甲医院普遍部署了基于电子病历（EMR）、医学影像（PACS）和实验室信息系统（LIS）的集成数据平台，通过自然语言处理与深度学习模型，实现辅助诊断、疾病风险预测及个性化治疗方案推荐，部分头部医院已实现对慢病患者长达5年以上的连续数据追踪与干预效果评估。公共卫生层面，国家疾控体系依托全国传染病直报系统与区域健康信息平台，构建起覆盖31个省级行政区的实时疫情监测与预警网络，在新冠疫情期间展现出强大的数据响应能力，并持续向慢性病防控、环境健康风险评估等方向延伸。医保控费方面，国家医保局推动的DRG/DIP支付方式改革高度依赖高质量的医疗行为数据，通过大数据建模识别不合理诊疗行为、优化支付标准，2023年已有超过90%的地级市完成医保智能审核系统部署，年节约医保基金超200亿元。在药物研发赛道，真实世界研究（RWS）正成为新药注册与上市后评价的关键路径，药企与CRO公司广泛利用医院、医保、可穿戴设备等多源数据构建患者队列，显著缩短临床试验周期，据中国医药创新促进会统计，2024年基于真实世界数据获批的药品适应症数量同比增长47%。健康管理与商业保险领域则呈现出消费级与产业级并行发展的态势，互联网医疗平台通过整合体检、基因检测、智能硬件等数据，为用户提供动态健康画像与干预建议；同时，保险公司依托健康大数据开发差异化产品，如基于连续血糖监测数据的糖尿病专属保险、基于运动行为数据的动态保费调整模型等，2024年相关健康险产品保费规模已突破800亿元。值得注意的是，尽管应用场景不断拓展，行业整体仍面临数据孤岛、标准不一、隐私合规与商业变现路径不清晰等挑战。未来五年，随着《个人信息保护法》《数据二十条》等法规的细化落地，以及国家健康医疗大数据中心（试点工程）在福建、江苏、山东等地的深化建设，数据确权、流通与交易机制将逐步完善，推动行业从“可用”向“好用”“敢用”跃迁。预计到2030年，医疗健康大数据将在区域医疗协同、精准医疗普及、AI原生医疗服务等方向形成新的增长极，商业模式也将从项目制交付向数据服务订阅、效果付费、数据资产化运营等多元化形态演进，真正实现数据要素在医疗健康生态中的价值闭环。2、产业链结构与核心参与方上游数据采集与基础设施提供商中国医疗健康大数据市场的快速发展离不开上游数据采集与基础设施提供商的强力支撑。根据IDC、艾瑞咨询及国家卫健委联合发布的数据显示，2024年中国医疗健康大数据上游市场规模已达到约286亿元人民币，预计到2030年将突破820亿元，年复合增长率维持在19.3%左右。这一增长主要源于医院信息化系统升级、区域医疗平台建设加速、可穿戴设备普及以及政府对健康数据标准体系的持续推动。上游环节涵盖医疗信息系统（HIS、LIS、PACS等）、电子健康档案（EHR）、远程监测设备、智能终端、云计算平台、数据存储与安全解决方案等多个子领域，其核心功能在于实现医疗数据的高效采集、结构化处理、安全传输与标准化存储。近年来，国家“十四五”数字经济发展规划明确提出要加快医疗健康数据资源体系建设，推动医疗数据互联互通，这为上游基础设施企业提供了明确的政策导向与发展窗口。以华为云、阿里健康、腾讯医疗、东软集团、卫宁健康、创业慧康等为代表的本土企业，正加速布局医疗云平台、边缘计算节点、隐私计算框架及医疗AI中台，构建覆盖“端—边—云”的一体化数据基础设施。与此同时，国际厂商如GEHealthcare、Philips、SiemensHealthineers等也通过与本地合作伙伴联合开发符合中国数据安全法规的软硬件解决方案，进一步丰富了上游生态。在技术演进方面，上游企业正从传统的数据采集与存储向智能化、实时化、合规化方向演进。例如，基于5G和物联网技术的远程生命体征监测设备可实现分钟级数据回传；联邦学习与多方安全计算技术被广泛应用于跨机构数据协作场景，确保原始数据不出域的同时实现模型训练；而医疗数据湖仓一体架构则显著提升了非结构化影像、文本、基因组等多模态数据的处理效率。据中国信息通信研究院预测，到2027年，超过60%的三级医院将部署具备实时数据处理能力的边缘计算节点，80%以上的区域健康信息平台将采用隐私增强计算技术。在商业模式上，上游提供商正从一次性项目交付向“平台+服务+运营”的订阅制模式转型，通过提供数据治理咨询、合规审计、API接口调用、模型即服务（MaaS）等增值服务获取持续性收入。部分领先企业已开始探索数据资产化路径，协助医疗机构将脱敏后的健康数据转化为可交易、可估值的数据产品，参与数据要素市场流通。值得注意的是，《个人信息保护法》《数据安全法》《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》等法规的陆续出台，对数据采集的合法性、存储的安全性、使用的可控性提出了更高要求，促使上游企业加大在数据脱敏、访问控制、区块链存证、审计溯源等安全技术上的投入。未来五年，随着国家健康医疗大数据中心（试点工程）在全国范围内的扩展，以及医保、公卫、临床、科研等多源数据融合需求的激增，上游基础设施提供商将在构建统一数据标准、打通信息孤岛、支撑AI模型训练等方面扮演愈发关键的角色，其技术能力与合规水平将成为市场竞争的核心壁垒。中下游数据处理、分析与应用服务商随着中国医疗健康大数据产业生态体系的持续完善，中下游数据处理、分析与应用服务商正成为推动行业价值释放的核心力量。根据IDC与中国信息通信研究院联合发布的数据显示，2024年中国医疗健康大数据处理与分析服务市场规模已达到约186亿元人民币，预计到2030年将突破620亿元，年均复合增长率维持在21.3%左右。这一增长动力主要来源于医疗机构数字化转型加速、医保支付方式改革深化、精准医疗需求上升以及人工智能与云计算技术在医疗场景中的深度融合。当前，该细分领域的服务商主要包括三类主体：一是以阿里健康、腾讯医疗、京东健康为代表的互联网科技企业，依托其强大的算力资源与算法能力，提供从数据清洗、结构化处理到智能辅助诊断的一站式解决方案；二是专注于医疗垂直领域的专业数据服务商，如零氪科技、医渡科技、森亿智能等，其核心优势在于对临床路径、疾病模型和医疗术语体系的深度理解，能够构建高精度的专病数据库与预测模型；三是传统医疗信息化厂商如卫宁健康、东软集团等，通过升级原有HIS、EMR系统，嵌入大数据分析模块，实现从“记录系统”向“决策支持系统”的跃迁。在技术路径上，联邦学习、隐私计算、知识图谱与大模型技术正成为主流发展方向。例如，多家头部企业已开始部署基于医疗大模型的自然语言处理引擎，用于从非结构化电子病历中自动提取关键临床信息，显著提升数据可用性。在应用场景方面，服务商正从传统的医院管理、临床科研支持，快速拓展至医保控费、药物研发、健康管理、慢病干预等多元领域。特别是在真实世界研究（RWS）领域，通过整合多源异构医疗数据，构建高质量证据链，已助力数十款创新药加速获批上市。政策层面，《“十四五”全民健康信息化规划》《医疗卫生机构数据管理办法（试行）》等文件明确鼓励医疗数据的合规流通与价值挖掘，为中下游服务商创造了制度性保障。与此同时，国家健康医疗大数据中心（试点工程）在福建、江苏、山东等地的落地，也为区域级数据治理与应用提供了基础设施支撑。展望2025至2030年，该领域将呈现三大趋势：一是服务模式从项目制向平台化、订阅制演进，形成可持续的商业模式；二是数据资产化进程加快，部分领先企业将探索数据确权、估值与交易机制；三是生态协同日益紧密，服务商与药企、保险公司、可穿戴设备厂商等跨界主体共建数据闭环，推动“预防—诊疗—康复—支付”全链条价值重构。在此背景下，具备高质量数据治理能力、垂直领域知识沉淀及合规运营体系的企业，将在激烈的市场竞争中占据主导地位，并持续引领中国医疗健康大数据产业迈向高质量发展阶段。年份市场规模（亿元）年增长率（%）主要企业市场份额（%）平均服务价格走势（元/GB/年）202532022.538.0185202640526.640.2178202751025.942.5170202863524.544.0162202978022.845.8155203094020.547.0148二、市场竞争格局与主要企业分析1、市场集中度与竞争态势头部企业市场份额及战略布局截至2024年，中国医疗健康大数据市场已形成以阿里健康、腾讯医疗、平安好医生、东软集团、卫宁健康、创业慧康等为代表的头部企业竞争格局，这些企业在整体市场中合计占据约42%的份额。其中，阿里健康凭借其在云计算、人工智能及电商平台的协同优势，在医疗数据整合与用户行为分析方面表现突出，2023年其医疗健康大数据相关业务营收达到86亿元，同比增长29%；腾讯医疗依托微信生态与腾讯云平台，聚焦医院信息化、区域健康平台及AI辅助诊疗系统，2023年相关业务收入约为72亿元，年复合增长率维持在25%以上；平安好医生则通过“保险+医疗”闭环模式，构建覆盖3.2亿用户的健康档案数据库，并在慢病管理、智能问诊等领域实现数据资产化，2023年其数据驱动型服务收入占比已提升至总营收的38%。东软集团作为传统医疗IT服务商，在医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）及区域卫生信息平台建设方面持续深耕，其医疗大数据解决方案已覆盖全国超8000家医疗机构，2023年医疗健康数据业务收入达54亿元，市场份额稳居行业前五。卫宁健康与创业慧康则聚焦于基层医疗与公卫体系数字化，通过“云医”“云药”“云检”等SaaS模式加速数据沉淀，2023年两家公司合计在基层医疗数据采集端的覆盖率超过35%。展望2025至2030年，头部企业正加速向“数据—算法—服务—支付”一体化生态演进。阿里健康计划在2026年前建成覆盖全国200个城市的“健康大脑”数据中台，整合医保、诊疗、药品、可穿戴设备等多源异构数据，目标实现日均处理医疗数据量超10PB；腾讯医疗拟投入超50亿元用于医疗大模型训练与临床验证，重点布局肿瘤、心血管等专科领域的AI决策支持系统，并计划与300家三甲医院共建科研级数据协作网络；平安好医生则着力推进“家庭医生2.0”战略，通过可穿戴设备与AI健康管家联动，构建动态健康画像，预计到2028年其个人健康数据资产估值将突破300亿元。东软集团正推进“智慧医疗云”战略，计划在2027年前完成全国30个省级区域健康信息平台的升级，实现跨机构、跨区域的数据互联互通；卫宁健康与创业慧康则加速推进“医疗数据资产入表”试点，探索数据确权、定价与交易机制，预计在2026年后逐步实现医疗数据服务的商业化变现。整体来看，头部企业不仅在技术投入与数据规模上持续加码，更在商业模式上从“项目交付”向“数据运营”转型，推动医疗健康大数据从资源积累阶段迈向价值释放阶段。据IDC预测，到2030年，中国医疗健康大数据市场规模将突破2800亿元，年均复合增长率达24.3%，其中头部企业凭借先发优势、生态协同与政策适配能力，有望将整体市场份额提升至55%以上，进一步巩固其在数据治理、AI应用与产业融合中的主导地位。区域性企业与新兴创业公司发展动态近年来，中国医疗健康大数据市场在政策引导、技术演进与资本推动的多重驱动下持续扩容，区域性企业与新兴创业公司作为市场生态中的关键力量，展现出差异化的发展路径与增长潜力。据艾瑞咨询数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已突破1200亿元，预计到2030年将超过4500亿元，年复合增长率维持在24%以上。在此背景下，区域性企业依托本地医疗资源、政府合作基础与数据积累优势，在区域医疗信息平台建设、基层医疗数据治理、医保控费系统开发等领域形成稳固业务布局。例如，四川的医联数智、广东的健康云科技以及浙江的数康医疗等企业，已深度参与省级全民健康信息平台的搭建，通过整合区域内医院、疾控、社区卫生服务中心等多源数据，构建覆盖诊疗、公卫、健康管理的全链条数据服务体系。这些企业普遍采取“政府引导+本地运营+技术输出”的模式，在保障数据安全合规的前提下，逐步向周边省份复制其区域解决方案，形成以点带面的扩张态势。与此同时，新兴创业公司则聚焦细分赛道，以技术创新与敏捷响应能力切入市场空白。在人工智能辅助诊断、真实世界研究（RWS）、药物研发数据服务、慢病管理智能平台等方向，一批具备算法能力与垂直领域理解力的初创企业快速崛起。典型代表如北京的零一万物、上海的深睿医疗、深圳的晶泰科技等，凭借在自然语言处理、医学影像分析、多组学数据融合等领域的技术积累，已获得多轮融资并实现商业化落地。2023年至2024年间，医疗健康大数据领域创业公司融资总额超过180亿元，其中B轮及以后阶段项目占比显著提升，反映出资本对其商业模式可持续性的认可。值得注意的是，这些企业普遍采用“SaaS+数据服务+AI模型”的复合型收费模式，客户涵盖药企、CRO机构、保险公司及大型三甲医院，单客户年均合同金额从数十万元至千万元不等，显示出较强的变现能力。从区域分布来看，长三角、珠三角与京津冀三大城市群集聚了全国约68%的医疗健康大数据创业企业，而中西部地区则以区域性平台型企业为主导，形成“东部创新引领、中西部应用落地”的协同发展格局。政策层面，《“十四五”全民健康信息化规划》《医疗卫生机构数据安全管理规范》等文件持续强化数据确权、脱敏、共享与跨境流动的制度框架，为两类企业提供了合规运营的制度保障。展望2025至2030年，区域性企业将进一步深化与地方政府的“数字健康城市”合作，推动区域医疗数据资产化运营；新兴创业公司则有望通过与大型医疗机构共建联合实验室、参与国家医学中心数据平台建设等方式，加速技术产品标准化与规模化复制。预计到2030年，区域性企业将占据约45%的市场份额，而具备核心技术壁垒的创业公司有望在细分领域实现30%以上的市场渗透率，二者在数据生态共建、技术互补与资本联动中，共同推动中国医疗健康大数据市场迈向高质量发展阶段。2、典型商业模式对比数据服务与平台型模式近年来，中国医疗健康大数据市场在政策驱动、技术演进与产业融合的多重作用下持续扩张，其中数据服务与平台型模式逐渐成为推动行业变革的核心力量。据相关机构统计，2024年中国医疗健康大数据市场规模已突破860亿元人民币，预计到2030年将攀升至3200亿元以上，年均复合增长率维持在24%左右。在这一增长轨迹中，数据服务与平台型模式凭借其对数据资源的整合能力、标准化处理能力以及面向多端用户的输出能力，展现出强大的市场适应性与商业延展性。该模式以医疗数据采集、清洗、治理、分析及可视化为核心，构建起覆盖医院、药企、保险机构、科研单位乃至个人用户的多层次服务体系。典型代表包括依托云计算架构的医疗数据中台、面向临床研究的真实世界数据（RWD）平台，以及支持医保控费与疾病预测的智能分析系统。这些平台不仅打通了医疗机构内部的信息孤岛，还通过API接口、SaaS服务或定制化解决方案，实现跨机构、跨区域的数据协同与价值释放。从发展方向看，数据服务与平台型模式正加速向垂直化、智能化与合规化演进。一方面，平台开始聚焦细分领域，如肿瘤、慢病管理、妇幼健康等，构建具备专业医学知识图谱和临床路径模型的专属数据库，从而提升数据服务的精准度与临床实用性；另一方面，人工智能、自然语言处理与联邦学习等前沿技术被广泛嵌入平台底层架构，使数据处理效率显著提升，同时在保障数据隐私的前提下实现多方安全计算。例如，部分头部企业已推出支持多中心联合建模的隐私计算平台，允许医院在不共享原始数据的情况下协同训练AI模型，有效缓解数据确权与安全合规难题。此外，随着《数据安全法》《个人信息保护法》及《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》等法规的陆续出台，平台型企业正积极构建符合国家等保三级、医疗健康数据分类分级管理要求的技术与管理体系，确保数据全生命周期的合法合规使用。在商业模式层面，该类平台已形成多元收入结构，涵盖数据订阅服务、分析报告销售、系统部署与运维、联合科研项目分成以及数据资产化运营等路径。尤其值得关注的是，部分领先企业正探索“数据+服务+金融”的复合型盈利模式，例如通过整合患者随访数据、用药记录与保险理赔信息，为商业健康险产品提供动态定价与风险评估支持，进而从保险佣金或产品分成中获取收益。据预测，到2027年，此类衍生型收入在平台整体营收中的占比有望超过35%。与此同时，政府主导的区域健康医疗大数据中心建设也为平台型企业提供了新的合作契机，通过参与城市级健康信息平台运营，企业可获得稳定的数据源与政策支持，进一步夯实其市场地位。展望2025至2030年，随着国家健康医疗大数据中心体系的逐步完善、医保支付方式改革的深化以及数字疗法等新兴业态的兴起，数据服务与平台型模式将持续释放其在提升医疗效率、优化资源配置与驱动产业创新方面的核心价值，成为医疗健康大数据生态中不可或缺的基础设施与价值枢纽。健康管理与保险联动模式近年来，中国医疗健康大数据市场在政策驱动、技术演进与消费需求升级的多重因素推动下，呈现出高速发展的态势。据艾瑞咨询数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已突破860亿元，预计到2030年将超过3200亿元，年均复合增长率维持在24%以上。在这一增长进程中，健康管理与保险的深度融合成为关键创新方向之一，其核心在于通过健康数据的采集、分析与应用，构建以用户健康结果为导向的风险管理与价值闭环体系。保险公司借助可穿戴设备、电子健康档案、基因检测、慢病管理平台等多源数据，对投保人进行动态健康评估与风险画像，从而实现从“事后赔付”向“事前干预、事中管理”的转型。与此同时，健康管理服务提供商则依托保险渠道获取稳定用户流量，并通过精准干预提升用户依从性与健康水平，形成双向赋能的商业生态。以平安好医生、微医、阿里健康等为代表的平台型企业，已与多家保险公司开展深度合作，推出“健康+保险”融合产品，如“健康分”激励计划、慢病专属保险、家庭医生绑定保单等，不仅提升了保险产品的差异化竞争力，也显著增强了用户粘性与续保率。据麦肯锡2024年调研报告指出，采用健康管理联动机制的保险产品，其用户年均医疗支出下降18%，理赔率降低12%，客户满意度提升27个百分点。从监管层面看，《“健康中国2030”规划纲要》《关于促进商业健康保险发展的指导意见》等政策文件明确鼓励“保险+健康管理”融合发展，为行业提供了制度保障与方向指引。未来五年，随着5G、人工智能、联邦学习等技术在数据安全与隐私计算领域的成熟应用，健康数据的跨机构、跨平台流通将更加高效合规，进一步释放健康管理与保险联动的商业潜力。预计到2027年，中国将有超过60%的商业健康险产品嵌入健康管理服务模块，相关市场规模有望突破900亿元。在此背景下，领先企业正加速布局“数据—服务—支付”一体化平台，通过构建覆盖预防、诊疗、康复、支付全链条的健康生态，实现从单一产品销售向全生命周期健康管理服务的跃迁。这种模式不仅优化了医疗资源的配置效率，也推动了保险业从风险承担者向健康价值共创者的角色转变，为医疗健康大数据市场的可持续增长注入强劲动能。年份销量（万套）收入（亿元）平均单价（万元/套）毛利率（%）202512.587.57.042.0202616.8122.67.343.5202722.4171.47.645.0202829.6236.88.046.2202938.2325.78.547.5203048.5436.59.048.8三、关键技术演进与创新趋势1、核心技术体系发展人工智能与机器学习在医疗数据分析中的应用近年来，人工智能与机器学习技术在中国医疗健康大数据领域的渗透不断加深，推动了医疗数据处理效率、诊断准确性以及个性化治疗方案制定能力的显著提升。根据艾瑞咨询发布的数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已达到约860亿元人民币，预计到2030年将突破3200亿元，年均复合增长率维持在24.5%左右。在这一增长过程中，人工智能和机器学习作为核心技术驱动力，正逐步从辅助工具演变为医疗数据价值挖掘的关键引擎。医疗机构、科研单位以及科技企业纷纷加大在算法模型、数据治理、隐私计算等方向的投入，构建起覆盖数据采集、清洗、标注、建模、部署与反馈的全生命周期技术体系。尤其在医学影像分析、电子病历结构化、疾病风险预测、药物研发加速以及慢病管理等领域，人工智能模型展现出远超传统统计方法的性能优势。以医学影像为例，深度学习算法在肺结节、乳腺癌、眼底病变等疾病的识别准确率已普遍超过95%，部分三甲医院的AI辅助诊断系统日均处理影像数量超过2000例，大幅缓解了放射科医生的工作负荷。在电子病历处理方面，自然语言处理（NLP）技术能够将非结构化文本转化为结构化数据，为临床决策支持系统提供高质量输入，目前已有超过300家医院部署了相关AI系统，结构化效率提升达60%以上。与此同时，联邦学习、差分隐私、可信执行环境（TEE）等隐私计算技术的引入，有效解决了医疗数据“孤岛化”与合规使用之间的矛盾，为跨机构、跨区域的数据协同建模提供了技术保障。国家层面亦出台多项政策推动AI在医疗健康领域的规范发展，《“十四五”数字经济发展规划》《新一代人工智能发展规划》以及《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》等文件均明确支持人工智能技术在医疗数据治理与应用中的深度整合。预计到2027年，中国将建成覆盖全国的医疗健康大数据AI应用平台，接入超过80%的三级医院和50%的二级医院，形成标准化、可复用的模型库与算法服务生态。在商业模式方面，当前主要呈现SaaS化服务、按效果付费、联合研发分成以及数据+算法+硬件一体化解决方案等多种形态，头部企业如联影智能、数坤科技、推想科技、医渡科技等已实现规模化商业化落地，年营收增长率普遍超过40%。未来五年，随着多模态大模型技术的成熟，AI将不仅能处理单一类型数据，还能融合影像、基因组、可穿戴设备、环境与行为数据，构建更全面的健康画像，从而实现从“疾病治疗”向“健康管理”的范式转变。据IDC预测，到2030年，中国医疗健康领域中超过60%的临床决策将受到AI模型的直接影响，AI驱动的精准医疗市场规模有望突破1500亿元。这一趋势不仅重塑了医疗服务的供给方式，也为保险、制药、健康管理等关联产业创造了新的增长极，推动整个医疗健康生态向数据驱动、智能协同、价值导向的方向加速演进。隐私计算与联邦学习技术进展近年来，随着中国医疗健康大数据产业的快速发展，数据安全与隐私保护成为制约行业深化应用的核心瓶颈之一。在此背景下，隐私计算与联邦学习技术作为实现“数据可用不可见”的关键路径，正逐步从理论探索走向规模化落地。据中国信息通信研究院数据显示，2024年中国隐私计算整体市场规模已突破86亿元人民币，其中医疗健康领域占比约为18%，预计到2030年，该细分赛道年复合增长率将维持在35%以上，市场规模有望超过300亿元。这一增长动力主要来源于国家对医疗数据合规流通的政策推动、医疗机构对跨机构协作分析的需求提升，以及人工智能在精准医疗、药物研发和慢病管理等场景中的深度渗透。联邦学习作为隐私计算的重要技术分支，因其可在不交换原始数据的前提下实现多方联合建模，在医疗影像分析、基因组学研究和临床试验数据整合等领域展现出显著优势。例如，多家三甲医院与科技企业已联合开展基于横向联邦学习的肺癌早期筛查模型训练项目，模型准确率较单中心模型提升12%以上，同时完全规避了患者原始影像数据的外泄风险。技术层面，当前国内隐私计算在医疗健康领域的应用已从早期的同态加密、安全多方计算逐步向融合多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE）与联邦学习的混合架构演进，以兼顾计算效率、安全等级与部署成本。2025年起，随着《个人信息保护法》《数据安全法》及《医疗卫生机构数据管理办法》等法规细则的持续完善，医疗数据“不出域、可用不可见”将成为刚性要求，进一步倒逼医院、药企、保险机构等主体加速部署隐私计算基础设施。据IDC预测，到2027年，超过60%的三级医院将建立基于联邦学习的数据协作平台，用于支持科研合作与临床决策支持系统。与此同时，国家健康医疗大数据中心（试点工程）已在福建、江苏、山东等地推动隐私计算节点建设，形成区域级医疗数据安全流通网络，为跨省域的流行病监测、医保欺诈识别等公共健康服务提供技术底座。在商业模式方面，隐私计算服务商正从单一技术授权向“平台+服务+生态”模式转型，典型案例如某头部科技公司推出的医疗联邦学习即服务（FLaaS）平台，已接入超过200家医疗机构，按调用次数或模型效果收费，年营收增速连续三年超过50%。未来五年，随着医疗AI模型复杂度提升与多模态数据融合需求增强，隐私计算将与区块链、数字身份认证等技术深度耦合，构建覆盖数据确权、授权、计算、审计的全生命周期治理体系。预计到2030年，中国医疗健康大数据市场中，基于隐私计算的数据协作交易规模将占整体数据要素流通市场的25%以上，成为驱动行业高质量发展的核心引擎之一。年份采用隐私计算技术的医疗机构占比（%）联邦学习项目数量（个）隐私计算市场规模（亿元）数据合规风险事件下降率（%）20252812045.61520263621068.32220274734097.830202859500135.238202971680182.545203082860240.0522、数据治理与标准化建设医疗数据互联互通标准体系现状近年来，中国医疗健康大数据产业在政策驱动、技术进步与市场需求多重因素推动下持续快速发展，医疗数据互联互通标准体系作为支撑整个行业高效协同与数据价值释放的核心基础设施，其建设进程与完善程度直接影响未来五年乃至更长时间内医疗健康大数据市场的规模扩张与商业模式演进。根据国家卫生健康委员会及工信部联合发布的《“十四五”全民健康信息化规划》，到2025年，全国二级以上公立医院电子病历系统应用水平需达到四级以上，区域全民健康信息平台覆盖率达到95%以上，这为医疗数据标准化与互联互通设定了明确的时间表与量化目标。截至2023年底，全国已有超过85%的三级医院实现院内信息系统集成，区域健康信息平台初步建成覆盖31个省级行政区的骨干网络，但跨区域、跨机构、跨系统的数据共享仍面临标准不统一、接口异构、语义不一致等结构性障碍。国家层面已陆续发布《医疗卫生信息互联互通标准化成熟度测评方案》《健康信息标准体系框架》《电子病历共享文档规范》等百余项标准文件，涵盖数据元、术语集、交换格式、安全隐私等多个维度，初步构建起以HL7、DICOM、IHE等国际标准本土化适配为基础，结合中国临床实践与管理需求的国家标准体系。尽管如此，标准落地执行率仍显不足，据中国信息通信研究院2024年调研数据显示，仅约40%的医疗机构在实际数据交换中严格遵循国家推荐标准，大量数据仍以非结构化或半结构化形式存在，导致数据清洗、映射与整合成本居高不下。面向2025至2030年，国家将加速推进《医疗健康大数据标准体系建设指南（2025—2030年）》的实施，重点强化临床术语标准化（如推广国家临床术语系统SNOMEDCT中文版）、统一患者主索引（EMPI）、数据元注册管理机制及隐私计算兼容性标准，预计到2027年，全国将建成覆盖诊疗、公卫、医保、医药四大领域的统一数据标准目录，实现90%以上核心业务数据的标准化采集与交换。在此背景下，医疗健康大数据市场规模有望从2024年的约480亿元增长至2030年的1800亿元以上，年均复合增长率超过24%，其中标准体系完善所释放的数据流通效率提升将直接贡献约30%的增量价值。未来商业模式将围绕标准化数据资产展开，包括基于统一标准的区域健康数据运营平台、跨机构科研协作网络、AI训练数据集服务、医保智能审核系统等，均高度依赖高质量、可互操作的数据底座。国家医保局、卫健委与药监局正在联合推动“三医联动”数据标准协同工程，计划在2026年前完成医保结算、药品追溯、临床路径三大核心业务流的数据标准对齐，此举将显著降低多源异构数据融合门槛，为商业健康保险、精准医疗、真实世界研究等高附加值应用场景提供可靠数据支撑。可以预见，在政策强制力、技术适配性与市场驱动力的共同作用下，2025至2030年将是中国医疗数据互联互通标准体系从“有标准”向“用标准”“信标准”跃迁的关键阶段，标准体系的成熟度不仅决定数据要素的市场化配置效率，更将成为衡量区域医疗数字化治理能力的核心指标，进而深刻重塑整个医疗健康大数据产业的生态格局与竞争规则。数据质量控制与清洗技术发展随着中国医疗健康大数据市场在2025至2030年期间的持续扩张，数据质量控制与清洗技术作为支撑整个数据价值链的基础环节，正经历从辅助工具向核心能力的战略性跃迁。据IDC与中国信息通信研究院联合发布的预测数据显示，2025年中国医疗健康大数据市场规模预计将达到1,850亿元人民币，年复合增长率维持在22.3%左右，到2030年有望突破5,000亿元。在这一增长背景下，医疗机构、健康科技企业及政府平台所积累的原始数据量呈指数级攀升，涵盖电子病历、医学影像、可穿戴设备监测数据、基因组学信息及公共卫生记录等多个维度。然而，原始数据普遍存在格式不统一、字段缺失、语义歧义、时间戳错位及冗余重复等问题，严重制约了后续的数据分析、临床决策支持及AI模型训练的准确性与可靠性。因此，数据质量控制与清洗技术不再仅是数据预处理阶段的技术操作，而是贯穿数据采集、存储、治理与应用全生命周期的关键基础设施。当前，行业主流技术路径已从传统的规则引擎与脚本化清洗逐步转向融合人工智能、自然语言处理与知识图谱的智能化清洗体系。例如，基于深度学习的实体识别与关系抽取模型能够自动识别病历文本中的疾病、药品、症状等关键要素，并与标准医学术语体系（如ICD10、SNOMEDCT）进行对齐，显著提升结构化转换的准确率。同时，联邦学习与隐私计算技术的引入，使得在不暴露原始敏感数据的前提下，跨机构间可协同开展数据质量评估与联合清洗，有效破解了医疗数据“孤岛化”与合规性双重难题。据艾瑞咨询2024年调研报告指出，已有超过60%的三级医院部署了具备自动化清洗能力的数据中台，其中约35%引入了AI驱动的异常检测模块，可实时识别数据流中的逻辑冲突或统计离群点。未来五年，随着《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》《健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》等政策的深化实施，数据质量将被纳入医疗机构绩效考核与数据资产估值体系，推动清洗技术向标准化、可审计、可追溯方向演进。技术供应商亦加速布局，如阿里健康、平安医保科技、东软集团等企业已推出集成数据血缘追踪、质量评分卡与自动修复建议的一体化解决方案。预计到2030年，中国医疗健康数据清洗服务市场规模将突破320亿元，占整体大数据市场比重约6.4%，年均增速高于行业平均水平。此外，随着多模态数据融合需求的增强，清洗技术将进一步整合影像元数据校验、时序生理信号去噪、基因序列比对纠错等专业能力，形成覆盖全数据类型的智能清洗生态。在商业模式层面，按需订阅的SaaS化清洗平台、基于数据质量提升效果的绩效分成模式，以及嵌入AI模型训练流程的“清洗即服务”（CleaningasaService）等新型业态将逐步成熟，为医疗机构降低技术门槛与运维成本。可以预见，在高质量数据成为医疗AI、精准医疗与智慧医院建设核心燃料的背景下，数据质量控制与清洗技术将持续演进为医疗健康大数据产业不可或缺的底层支柱，其技术成熟度与商业化深度将直接决定整个行业智能化转型的效率与边界。分析维度关键指标2025年预估值2030年预估值年均复合增长率（CAGR）优势（Strengths）医疗数据年产量（EB）12035023.8%劣势（Weaknesses）数据标准化覆盖率（%）45688.7%机会（Opportunities）AI+医疗健康大数据市场规模（亿元）2801,20033.6%威胁（Threats）数据安全事件年发生率（起/年）18032012.2%综合潜力医疗健康大数据市场总规模（亿元）6502,80034.1%四、市场需求驱动与细分领域机会1、主要需求来源分析医疗机构数字化转型需求随着“健康中国2030”战略的深入推进以及新一代信息技术的加速迭代，中国医疗机构正经历一场深刻的数字化转型浪潮。这一转型不仅是技术层面的升级，更是医疗服务模式、管理机制与患者体验的系统性重构。据IDC数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已突破380亿元人民币，预计到2030年将超过1200亿元，年均复合增长率维持在21%以上。在这一增长曲线的背后，医疗机构对数据驱动决策、智能诊疗支持、精细化运营及患者全周期管理的需求日益迫切。国家卫健委发布的《公立医院高质量发展评价指标（试行）》明确将信息化建设水平纳入考核体系，推动三级医院电子病历系统应用水平达到5级以上，区域医疗信息互联互通标准化成熟度测评四级以上成为基本门槛。在此政策导向下，全国已有超过85%的三级医院启动或深化了以数据中台、AI辅助诊断、远程医疗平台为核心的数字化改造工程。以北京协和医院、华西医院为代表的头部机构，已构建覆盖临床、科研、管理三位一体的数据治理体系，日均处理结构化与非结构化医疗数据超10TB，支撑临床路径优化、药品使用监测、疾病风险预测等高阶应用场景。与此同时，基层医疗机构的数字化进程也在加速，县域医共体信息平台建设覆盖率在2024年达到76%，预计2027年将实现全国县域全覆盖，形成“基层检查、上级诊断、数据共享、结果互认”的新型服务格局。在技术架构层面，医疗机构普遍采用“云+边+端”协同模式，依托混合云部署保障数据安全与弹性扩展，结合5G、物联网设备实现院内设备互联与患者行为数据实时采集。人工智能技术在医学影像识别、电子病历自然语言处理、慢病管理推荐系统等领域的渗透率显著提升，2024年AI辅助诊断产品在三甲医院的部署比例已达62%，预计2028年将突破90%。数据资产化成为转型新焦点，医疗机构开始探索医疗数据的确权、脱敏、流通与价值变现路径，部分先行者已与保险、药企、健康管理平台建立合规数据合作机制，在保障患者隐私前提下释放数据要素价值。未来五年，随着《医疗卫生机构数据安全管理规范》《医疗健康大数据分类分级指南》等标准体系的完善，医疗机构数字化将从“系统建设”迈向“数据运营”阶段，重点聚焦于构建以患者为中心的全生命周期健康档案、实现跨机构跨区域的数据协同、发展预测性与预防性医疗服务能力。据麦肯锡预测，到2030年，全面实现数字化转型的医疗机构运营效率可提升30%以上，患者满意度提高25%，临床决策准确率提升18%，同时降低15%的非必要医疗支出。这一系列变革不仅重塑医疗服务体系的底层逻辑，也为医疗健康大数据产业链上下游企业带来广阔的合作空间与商业模式创新机遇。医保支付改革与DRG/DIP推动的数据应用随着中国医疗保障体系改革的不断深化，医保支付方式正从传统的按项目付费向以病种为核心的预付制转型，其中疾病诊断相关分组（DRG）和基于大数据的病种分值付费（DIP）成为核心抓手。这一转型不仅重塑了医疗机构的运营逻辑，也极大激发了对高质量医疗健康大数据的刚性需求。根据国家医保局公开数据，截至2024年底，全国已有超过90%的统筹地区启动DRG/DIP实际付费，覆盖住院病例超1.2亿人次，预计到2025年，DRG/DIP支付将全面覆盖所有二级及以上公立医院。在此背景下，医疗健康大数据市场规模持续扩大，据艾瑞咨询测算，2024年中国医疗健康大数据市场规模已达286亿元，年复合增长率维持在22%以上，预计到2030年将突破900亿元。数据应用的核心方向正从基础统计向临床路径优化、成本控制、绩效评估与风险预警等高阶场景延伸。医疗机构需依托结构化电子病历、医保结算清单、药品耗材使用记录等多源异构数据，构建覆盖诊疗全过程的数据治理能力，以满足DRG/DIP对病案首页完整性、编码准确性及费用合理性等严苛要求。例如，在DRG分组过程中，ICD编码的准确率直接影响分组结果和医保支付额度，而DIP则依赖区域历史病例的大数据聚类分析，对数据颗粒度、时效性与代表性提出更高标准。因此，医院纷纷加大在数据中台、临床数据中心（CDR）及智能编码辅助系统上的投入，推动数据从“可用”向“好用”跃迁。与此同时，第三方数据服务商迎来发展机遇，通过提供病案质控、分组模拟、成本核算、绩效对标等SaaS化工具，帮助医疗机构提升数据治理效率与医保合规水平。政策层面亦持续加码数据基础设施建设，《“十四五”全民健康信息化规划》明确提出要构建统一的医疗健康大数据资源目录体系，推动医保、卫健、药监等多部门数据互联互通。未来五年，随着DRG/DIP从试点走向常态化运行，数据应用场景将进一步细化，如基于真实世界数据的病种成本建模、基于AI的异常费用识别、基于区域基准的医疗服务定价等，均将成为数据价值释放的关键路径。值得注意的是，数据安全与隐私保护亦成为不可忽视的约束条件，《个人信息保护法》《数据安全法》及《医疗卫生机构数据管理办法》等法规对医疗数据的采集、存储、使用和共享设定了明确边界，促使行业在合规框架下探索数据要素市场化路径。展望2030年，医疗健康大数据将不仅是医保支付改革的技术支撑，更将成为驱动医疗服务模式从“以治疗为中心”向“以健康为中心”转型的核心引擎，其商业价值将通过数据产品化、服务化与平台化持续兑现，形成涵盖数据采集、治理、分析、应用与交易的完整生态闭环。2、重点细分市场潜力慢病管理与远程健康监测市场精准医疗与基因组学大数据应用五、政策环境、合规风险与投资策略1、政策法规与监管框架数据安全法》《个人信息保护法》对行业影响自《数据安全法》与《个人信息保护法》于2021年相继实施以来，中国医疗健康大数据行业在合规框架下经历了结构性重塑。这两部法律不仅确立了数据分类分级管理、重要数据目录、数据出境安全评估等核心制度，更对医疗健康领域中高度敏感的个人健康信息设定了严格的处理边界与责任义务。根据国家工业信息安全发展研究中心数据显示，2023年中国医疗健康大数据市场规模已突破860亿元，预计到2030年将达3200亿元，年均复合增长率维持在21.5%左右。在此高速增长背景下，法律合规已成为企业能否持续参与市场竞争的关键门槛。医疗机构、第三方数据平台及AI医疗科技公司普遍面临数据采集授权机制重构、匿名化处理技术升级、跨境传输路径合规审查等现实挑战。例如，依据《个人信息保护法》第28条，医疗健康信息被明确列为敏感个人信息，处理此类数据需取得个人单独同意，并进行事前影响评估。这一要求直接推动了行业在数据治理架构上的深度变革，促使企业加速部署隐私计算、联邦学习、多方安全计算等新一代数据安全技术。据艾瑞咨询2024年调研报告，超过67%的头部医疗大数据企业已在2023年底前完成内部数据合规体系改造，其中约42%的企业将年度IT预算的15%以上投入至数据安全与隐私保护模块。与此同时，监管层面对违规行为的处罚力度显著增强，2022年至2024年间，国家网信办联合卫健委对医疗健康类App开展多轮专项整治，累计下架违规应用超300款，涉及非法收集用户病历、基因数据、就诊记录等行为。这种高压监管态势倒逼行业商业模式从“数据驱动”向“合规驱动”转型。传统依赖大规模原始数据积累的粗放型盈利模式难以为继，取而代之的是基于授权机制、数据脱敏与价值闭环的精细化运营路径。部分领先企业已探索出“数据信托”“可信数据空间”等新型合作范式，在保障患者权益前提下实现数据要素的合法流通与价值释放。展望2025至2030年，随着《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》《健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》等配套政策持续完善，医疗健康大数据市场将形成以“安全合规”为底层逻辑的产业生态。预计到2027年，具备国家级数据安全认证资质的企业将占据市场70%以上的份额，而隐私增强技术（PETs）相关服务市场规模有望突破200亿元。在此趋势下，企业不仅需构建覆盖数据全生命周期的合规管理体系，更需将法律要求内化为产品设计与商业模式的核心要素，方能在政策红利与市场扩张的双重机遇中实现可持续增长。国家健康医疗大数据中心建设政策导向近年来，国家层面持续推进健康医疗大数据战略部署，相关政策体系日益完善，为医疗健康大数据中心的建设提供了明确的制度保障与发展方向。2016年国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，首次将健康医疗大数据定位为国家重要基础性战略资源，明确提出建设国家健康医疗大数据中心及产业园示范基地。此后，国家卫健委陆续批复福建、江苏、山东、安徽、贵州五省作为国家健康医疗大数据中心试点省份，推动区域数据汇聚、治理、共享与应用。截至2024年底，全国已建成国家级健康医疗大数据中心5个、省级平台31个、地市级平台超过300个，初步形成“国家—省—市”三级联动的数据基础设施体系。据IDC数据显示，2024年中国医疗健康大数据市场规模已达286亿元，预计2025年将突破350亿元，年复合增长率维持在18%以上，到2030年有望达到850亿元规模。这一增长动力主要源于政策驱动下的数据资源整合、医疗机构信息化升级以及人工智能、云计算等技术在医疗场景的深度渗透。国家“十四五”全民健康信息化规划明确提出，到2025年要实现全民健康信息互联互通率超过90%，电子健康档案动态使用率达到70%以上，三级公立医院电子病历系统应用水平达到5级以上。在此背景下，健康医疗大数据中心的建设不再局限于数据存储与归集，而是向数据治理、标准统一、安全可控、场景赋能等高阶阶段演进。2023年国家数据局成立后，进一步强化了数据要素市场化配置改革的顶层设计，推动医疗健康数据确权、流通、交易机制探索，为商业模式创新奠定制度基础。多地已开展医疗健康数据授权运营试点，如福建依托国家健康医疗大数据中心（东南）开展医保、卫健、药监等多源数据融合应用，支持药企研发、商业保险定价、区域疾病预测等场景；贵州则通过“医疗健康云”平台实现全省医疗机构数据实时汇聚，支撑远程诊疗与公共卫生应急响应。展望2025至2030年，国家政策将持续聚焦数据质量提升、隐私计算技术应用、跨域协同机制构建以及数据资产入表等关键环节，推动健康医疗大数据从“资源化”向“资产化”“资本化”跃迁。预计到2030年，全国将形成3—5个具有国际影响力的国家级健康医疗大数据枢纽，覆盖人口超10亿，支撑超过50%的精准医疗、智慧医保、健康管理等创新服务。在此过程中，政府主导、企业参与、科研协同的多元共建模式将成为主流，数据服务、分析建模、AI辅助决策等高附加值业务将构成核心盈利点，推动整个医疗健康大数据产业迈向高质量、可持续发展阶段。2、风险识别与投资建议数据合规与伦理风险防控要点随着中国医疗健康大数据市场在2025至2030年进入高速增长阶段，预计整体市场规模将从2025年的约480亿元人民币稳步攀升至2030年的1200亿元人民币以上，年均复合增长率维持在20%左右。在这一背景下，数据合规与伦理风险防控成为行业可持续发展的核心支撑要素。医疗健康数据具有高度敏感性，涵盖患者身份信息、诊疗记录、基因序列、用药历史等，一旦发生泄露或滥用，不仅可能侵犯个人隐私，还可能引发系统性社会信任危机。因此，构建覆盖数据全生命周期的合规与伦理治理体系，已成为医疗机构、科技企业、监管部门乃至整个产业链的共同责任。国家层面已陆续出台《个人信息保护法》《数据安全法》《人类遗传资源管理条例》以及《医疗卫生机构信息化建设基本标准与规范》等法规政策，明确医疗健康数据的分类