医疗健康已然成为数据要素市场培育的重要应用场景之一。2024年1月，国家数据局等17部门发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确医疗健康为12项重点行动之一。2024年5月24日，在第七届数字中国峰会上，国家数据局联合多个部门发布了首批20个“数据要素×”典型案例，涵盖12个行业和领域，其中讯飞医疗的医疗数据智能化分析辅助系统和北京市计算中心的高质量药物数据集作为医疗健康领域的代表，入选首批案例，为医疗健康领域的数据要素价值挖掘展示了典型经验。
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数据要素是指为参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源，是与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素之一。构建数据基础制度、培育数据要素市场、推动数据开发应用等一系列政策举措，其最终目的均是为了实现和释放数据要素价值，通过激活数据要素潜能，利用数据要素规模报酬递增、非竞争性、低成本复用等特点，充分发挥数据要素乘数效应，从而提高各类生产要素协同效率，最终赋能经济社会发展。按照数据价值开发的阶段性目标，数据要素价值化主要包括了三个阶段，即数据资源化、数据资产化、数据资本化。
数据资源化：数据资源化可以看做是使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量，形成数据使用价值的过程。
数据资产化：数据资产化可以看做是将数据资源转变为数据资产的过程，是围绕数据价值而开展的一系列活动。数据资产化是实现数据要素价值的核心，其本质是使数据具备交换价值。
数据资本化：数据资本化是将数据资产转化为资本的过程，赋予了数据资产金融属性，主要包括数据信贷融资和数据证券化两种方式，数据资本化是拓展数据价值的途径，其本质是实现数据要素社会化配置。
在数字技术作用下，数据要素通过深加工、处理、分析和应用，与传统生产要素深度融合，一方面可以实现传统要素的靶向集聚和配置优化，提升经济整体运行质效；另一方面又可产生新的效能特性，催生新的生产能力。在健康医疗领域，通过健康医疗数据的合规交易，推动健康医疗数据产品和服务开发，最终实现健康医疗生产力提升（见图2）。
关于数据要素价值化的三个阶段，imit发布的往期白皮书中已经围绕数据资源化相关内容进行了讨论，涵盖的主题包括数据质量、数据治理、数据标准化、数据的隐私安全保护等。随着数据要素市场化建设不断推进，目前数据要素价值化已经发展到数据资产化这一核心阶段。数据资产化的关键内容包括数据产权制度、数据资产“入表”、数据资产价值评估、数据流通交易等。
数据分类分级
数据分类分级不仅是完善数据产权、规范数据交易的前提条件，也是维护数据安全的必要手段。在使用数据过程中，不同类别的数据面临着不同的问题，将数据进行分类后探索不同的开发利用路径，已经成为目前数据要素价值化的主要方式。在进行数据分类时，可根据数据管理和使用需求，结合已有数据分类基础，灵活选择业务属性将数据细化分类。例如基于数据主体分类分级，“数据二十条”中根据数据主体将数据分为公共数据、企业数据、个人数据三种类型；基于健康医疗数据分类分级，健康医疗数据可以分为个人属性数据、健康状况数据、医疗应用数据、医疗支付数据、卫生资源数据以及公共卫生数据等类别。
数据产权制度
“数据二十条”以解决市场主体遇到的实际问题为导向，创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，创造性地提出探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。这一制度框架对不同使用阶段、不同应用场景的数据的权利人和权利范围进行了区分，能够切实推动数据的合理利用和流通。在数据分类分级和产权制度框架下，“数据二十条”还提出了不同类型数据的确权授权机制，如推进实施公共数据确权授权机制、推动建立企业数据确权授权机制、建立健全个人信息数据确权授权机制。
数据资产“入表”
数据资产“入表”指将数据资源作为一种资产进行会计核算和信息披露的制度安排，即将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。在医疗健康领域，公立医疗机构目前尚没有相应的数据资产“入表”的依据。厦门大学附属第一医院财务处白晓洪认为，公立医疗机构在进行数据登记入表过程中，主要涉及数据盘点、确权认定、资产确认、成本计量、披露等步骤。在三权分置的框架下，公立医疗机构作为数据的产生与管理方，对数据拥有持有控制权。同时，在对入表数据进行后续的价值化操作（例如加工使用、经营等），应逐条经相关数据产生源授权同意，且探索共同受益模式。
数据资产评估
《数据资产评估指导意见》将数据资产评估定义为资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。收益法是指通过估测被评估资产未来预期收益的现值来判断资产价值的各种评估方法的总称。成本法是指首先估测被评估资产的重置成本，然后估测被评估资产已存在的各种贬损因素，并将其从重置成本中予以扣除而得到被评估资产价值的各种评估方法的总称。成本法可以看做是数据资产价值的“下限”。市场法是利用市场上同样或类似资产的近期交易价格，经过直接比较或类比分析以估测资产价值的各种评估技术方法的总称。
数据交易
1）数据流通形式
数据流通是实现数据交换价值的方式,《数据要素白皮书（2022年）》指出，数据流通主要包括数据开放、数据共享、数据交易3种形式。由于数据开放和数据共享是不基于货币交换的数据流通形式，因此其适用对象通常是公共数据，“十四五”规划明确提出要开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。医疗健康场景是各地在探索公共数据授权运营过程中的重点发展方向。2023年杭州市人民政府印发的《杭州市公共数据授权运营实施方案（试行）》提出优先支持医疗、卫生等领域开展公共数据授权运营，市卫生健康委员会牵头指导，融合诊疗、医保、健康等数据，鼓励突发公共卫生事件监测预警、慢性病筛查、普惠健康保险、健康管理、中医药传承创新、信用医疗等场景建设，提升医疗健康服务水平。
2）数据交易市场建设
数据交易机构是数据交易参与方提供资源整合、信息发布、交易撮合等服务的场所。近年来，我国一批数据交易所、数据交易中心、数据交易平台等数据交易机构相继涌现，数量已经超过80家。上海数据交易所发布的《2023年中国数据交易市场研究分析报告》指出，2022 年中国数据交易行业市场规模为876.8亿元，预测至2030年中国数据行业市场规模有望达到5,155.9亿元。2022年中国医疗健康行业数据交易规模达到约52.6亿元，占据市场整体规模约6.0%，乐观预测如医保数据要素市场先行先试，将带动医疗健康行业数据交易市场规模增长，至2030年其规模占比有望上升至约8.0%。
全国数据资源调查工作组编制的《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2023年我国数据生产总量达32.85泽字节（ZB），其中仅2.9%数据被保存，目前存储的数据中，一年未使用的数据占比约4成。另外，数据交易场内活跃度较低，数据交易所需求方是供给方的1.75倍，数据产品成交率为17.9%，说明数据场内交易供需匹配率低。
以上为imit白皮书第二十八期《健康医疗数据要素价值开发行业观察》部分内容节选，白皮书完整框架如下。点击文末“阅读原文”，立即免费下载白皮书全文。
目录
一、数字时代医疗健康发展新态势
（一）全面迎接数字时代，加快数字化发展
（二）医疗健康领域探索推进“数据要素×医疗健康行动”
二、健康医疗数据要素如何充分释放价值
（一）健康医疗数据要素价值
（二）健康医疗数据要素价值开发关键要点
三、我国健康医疗数据要素价值开发探索实践
（一）场景驱动医疗健康领域数据要素价值探索
（二）国内健康医疗数据要素价值开发实践案例
四、国外健康医疗数据要素价值开发探索实践
（一）欧盟公共数据流通-共同数据空间
（二）基于公共数据推动真实世界研究的方式——数据关联（data linkage）
（三）医疗健康领域数据流通平台
（四）小结
五、健康医疗数据要素价值开发展望
浙江数字医疗卫生技术研究院
浙江数字医疗卫生技术研究院（简称“数研院”，imit）是中国首家致力于数字与信息化技术在医疗卫生健康服务领域研发与应用的专业性非营利研究机构（NPO/NGO），现任理事长为叶全富先生，院长为郑杰先生。
数研院聚集众多业内的资深院士和专家学者、全球著名的医疗保健设备厂商、国内外领先的行业软件企业来共同从事该领域的研究开发、顾问咨询、认证评估、国际合作、成果转化等工作，并引领政、产、学、研、用、资六位一体的公益事业公共服务支撑平台，进而营造出可生存可持续发展的数字医疗卫生产业链生态环境。
HIT创新基础设施（HiTA）
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