de.wedoany.com-Bericht: Die Förderung des Aufbaus hochwertiger Datensätze ist eine wichtige Maßnahme zur Umsetzung des nationalen Aufbaus der Dateninfrastruktur, der marktorientierten Reform der Datenfaktorallokation und der digitalen und intelligenten Transformation des Gesundheitswesens. Gemäß dem „Aktionsplan zur Förderung des Aufbaus hochwertiger Datensätze in Branchen“ (Guo Shu Ke Ji [2026] Nr. 25) der Nationalen Datenbehörde, der sich auf die Förderung des Aufbaus hochwertiger Datensätze in Bereichen wie wissenschaftlicher Forschung und Gesundheitswesen sowie die Stärkung der Qualitätsbewertung und gegenseitigen Anerkennung von Ergebnissen konzentriert, beschleunigt die Chinesische Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie (CAICT) den Aufbau hochwertiger Datensätze im Gesundheitswesen und die Arbeiten an der nationalen Dateninfrastruktur. Durch vielfältige Maßnahmen wird die wichtige Rolle hochwertiger Datensätze bei der Modellbildung, der Entwicklung intelligenter Agenten und der klinischen Entscheidungsunterstützung im Gesundheitswesen gestärkt, wodurch ein zentraler Hebel zur Verbesserung der Datenqualität, zur Freisetzung des Datenfaktorwerts und zur Stärkung der öffentlichen Dienstleistungsfähigkeit im Gesundheitswesen entsteht.
Derzeit bestehen im Gesundheitswesen weit verbreitet Kernprobleme wie uneinheitliche Standards für Fachgebietsdaten, uneinheitliche Qualität und schwer realisierbarer Wert, was die Umwandlung medizinischer Daten in hochwertige Vermögenswerte erheblich behindert. Vor diesem Hintergrund startet die CAICT offiziell den Aufbau einer Serie von Standards und die Qualitätsbewertung für „hochwertige Datensätze medizinischer Fachgebiete und spezifischer Erkrankungen“. Gestützt auf ihre langjährige Erfahrung in den Bereichen Datenverwaltung und -bewertung, widmet sich die CAICT der Bereitstellung hochwertiger Datenunterstützung für den Aufbau medizinischer Fachgebiets-Künstliche Intelligenz und die Erforschung realer klinischer Szenarien, um die rechtskonforme und sichere Umwandlung medizinischer Daten in hochwertige Datenvermögenswerte zu fördern.
I. Gestaffelter Aufbau eines Standardsystems „24 Fachgebiete + 18 spezifische Erkrankungen“
Basierend auf den allgemeinen Anforderungen an den Aufbau von Datensätzen und unter Berücksichtigung der klinischen Praxis im Gesundheitswesen, hat die CAICT ein Standardsystem für hochwertige Datensätze aufgebaut, das 24 klinische Schwerpunktfachgebiete und 18 häufige spezifische Erkrankungen abdeckt. Nach dem Prinzip der prioritären Umsetzung dringender industrieller Anforderungen wird die Standardisierung und Entwicklung schrittweise vorangetrieben.
Erste Standardisierungsprojekte: In Zusammenarbeit mit dem Team von Akademiemitglied Zhong Nanshan wurde das Standardisierungsprojekt für hochwertige Datensätze in der Pneumologie abgeschlossen und die Entwicklung von Spezifikationen für den Aufbau hochwertiger Datensätze in medizinischen Fachgebieten gestartet. Gleichzeitig wurden in Zusammenarbeit mit den Vorsitzenden mehrerer Facharztverbände/-ausschüsse der Chinesischen Ärztevereinigung nacheinander Standardisierungsprojekte für hochwertige Datensätze in Bereichen mit großer Anwendungsbasis und starkem Bedarf an KI-Anwendungen, wie Schlaganfall, Herzinsuffizienz und koronare Herzkrankheit, initiiert.
Geplante Fortschritte im Jahr 2026: Beschleunigung des Aufbaus von Datensatzstandards in Bereichen mit hohem Bedarf, wie Innere Medizin der Traditionellen Chinesischen Medizin, Infektionskrankheiten, Verbrennungschirurgie sowie Hautkrankheiten und plötzlicher Herztod.
Langfristige Fortschritte: Kontinuierliche Abdeckung wichtiger Fachgebiete und spezifischer Erkrankungen wie Pädiatrie, Onkologie, Lungenkrebs und Brustkrebs, um letztendlich eine fein abgestimmte Datensatzmatrix zu schaffen, die die Kernbereiche der klinischen Praxis abdeckt.
Rahmen des Standardsystems für hochwertige Datensätze in Fachgebieten und spezifischen Erkrankungen
II. Start der ersten Qualitätsbewertung für hochwertige Datensätze medizinischer Fachgebiete und spezifischer Erkrankungen
Die Qualitätsbewertung basiert auf dem „Technischen Dokument zur Qualitätsbewertungsspezifikation für hochwertige Datensätze“ und der Serie von Standards für Fachgebiete und spezifische Erkrankungen. Sie umfasst eine umfassende Bewertung anhand von 17 Indikatoren in drei Kerndimensionen: Begleitdokumentation, Datenqualität und Modellanwendung. Zudem werden fachspezifische Indikatoren einer eingehenden Prüfung und Compliance-Überprüfung unterzogen.
Bewertungsindikatoren des „Technischen Dokuments zur Qualitätsbewertungsspezifikation für hochwertige Datensätze“
Die erste Qualitätsbewertung für hochwertige Datensätze medizinischer Fachgebiete und spezifischer Erkrankungen startet ab sofort, mit Schwerpunkt auf den Bereichen Pneumologie, Schlaganfall, Herzinsuffizienz und koronare Herzkrankheit. Die Prüfung von Unterlagen, die Überprüfung fachspezifischer technischer Indikatoren, die Compliance-Prüfung und die Erstellung von Berichten sind voraussichtlich für Juli bis August 2026 geplant.
Für hochwertige Datensätze, die die Bewertung bestehen, stellt die CAICT einen umfassenden Bewertungsbericht aus und stellt ein Bewertungszertifikat aus. Es wird empfohlen, diese Datensätze in die nationalen KI-Basen (Gesundheitswesen) mehrerer Regionen für praktische Anwendungen aufzunehmen. Gleichzeitig unterstützt die CAICT die bewertenden Einheiten aktiv bei der Kontaktaufnahme mit lokalen Datenbörsen, um die Listung, den Verkauf und den Handel hochwertiger medizinischer Datensätze zu fördern. Darüber hinaus baut die CAICT kontinuierlich Brücken zwischen Industrie, Wissenschaft, Forschung und Anwendung, organisiert Austauschaktivitäten zur Praxis des Datensatzaufbaus für die bewertenden Einheiten und fördert gemeinsam die florierende Entwicklung des Ökosystems medizinischer Datenfaktoren.
In den nächsten Schritten wird die CAICT die Standardmatrix und das Qualitätsbewertungssystem für hochwertige Datensätze medizinischer Fachgebiete und spezifischer Erkrankungen kontinuierlich vertiefen und verbessern. Wir laden alle interessierten Einheiten ein, sich am Aufbau zu beteiligen, um eine solide und zuverlässige Datenbasis für die Anwendung medizinischer großer Modelle und die digitale und intelligente Transformation der Branche zu schaffen.
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