健康医疗大数据健康管理与服务平台构建

健康医疗大数据健康管理与服务平台构建TOC\o"1-2"\h\u1937第一章引言 3210661.1健康医疗大数据概述 3238061.2健康管理与服务平台构建意义 326425第二章健康医疗大数据资源整合 4186132.1数据来源及分类 4261502.1.1数据来源 4165932.1.2数据分类 4281072.2数据整合方法与技术 5281912.2.1数据清洗 5237562.2.2数据转换 5290512.2.3数据关联 5169512.2.4数据融合 5206952.2.5数据存储与管理 5232792.3数据质量控制与安全 5126612.3.1数据质量控制 5193042.3.2数据安全 528975第三章平台架构设计与实现 61043.1系统架构设计 6324473.1.1架构设计原则 6139913.1.2系统架构组成 644393.2关键技术与应用 7267493.2.1分布式数据库技术 787293.2.2数据清洗与转换 766633.2.3数据挖掘与分析 7241083.2.4可视化技术 7326123.3平台功能模块划分 7159903.3.1数据采集模块 756323.3.2数据存储模块 767373.3.3数据处理模块 7207393.3.4数据展示模块 7298703.3.5业务应用模块 7149383.3.6用户管理模块 732641第四章健康医疗大数据分析与应用 8135624.1数据分析方法 8285314.2应用场景与案例 8128764.3创新性与挑战 918979第五章用户需求分析与产品设计 9317155.1用户需求调研与分析 9275265.1.1调研目的与意义 9317185.1.2调研对象与范围 989915.1.3调研方法与手段 94725.1.4调研结果分析 1041385.2产品设计原则与方法 10119485.2.1设计原则 10235375.2.2设计方法 10189985.3用户体验优化策略 10112265.3.1个性化推荐 1055085.3.2交互设计优化 10125405.3.3反馈机制完善 1022095.3.4持续迭代与更新 10105515.3.5营销推广策略 108146第六章平台运营与管理 1015686.1运营模式摸索 11151776.1.1主导模式 11205486.1.2企业主导模式 11281296.1.3合作共赢模式 11208786.2管理体系构建 11149556.2.1组织架构 11101976.2.2制度建设 12318776.2.3人员配置 12104596.3风险防范与应对 12248586.3.1数据安全风险 1228856.3.2法律法规风险 12133106.3.3市场竞争风险 129300第七章政策法规与标准体系 13131197.1政策法规概述 13185367.2标准体系构建 13240967.3政策法规与标准体系的实施与监管 133218第八章健康医疗大数据产业发展 1494398.1产业链分析 14229768.2市场前景与投资分析 14183538.3产业政策与发展策略 151614第九章国际合作与交流 15262689.1国际合作现状与趋势 1543409.1.1国际合作现状 1543719.1.2国际合作趋势 16124069.2国际交流与合作机制 16234239.2.1国际交流与合作平台 16177899.2.2国际交流与合作机制 16292189.3我国在国际合作中的定位与角色 16267519.3.1定位 1671569.3.2角色 1623459第十章未来发展趋势与展望 173004810.1技术发展趋势 171049410.1.1数据挖掘与分析技术的深化 171077410.1.2云计算与边缘计算的结合 171424810.1.3生物信息学与基因技术的应用 172824010.2行业发展趋势 171393810.2.1政策支持的加强 171514910.2.2行业融合与跨界合作 172899510.2.3市场需求的扩大 181206310.3健康管理与服务平台的发展前景 18368410.3.1提高医疗服务质量 181496510.3.2促进医疗资源优化配置 182337610.3.3推动医疗健康产业发展 181677710.3.4提升全民健康水平 18第一章引言信息技术的飞速发展，健康医疗领域的数据呈现出爆炸性增长，大数据技术在医疗健康中的应用日益广泛。本章将从健康医疗大数据的概述入手，探讨健康管理与服务平台构建的意义。1.1健康医疗大数据概述健康医疗大数据是指在一定时间范围内，通过医疗信息系统、移动医疗设备、互联网医疗平台等多种途径收集的海量、动态、异构的健康医疗数据。这些数据包括患者的就诊记录、检查检验结果、药物使用情况、电子病历等，涵盖了医疗机构的运营管理、临床科研、公共卫生等多个方面。健康医疗大数据具有以下几个特点：（1）数据量大：医疗信息化建设的推进，健康医疗数据的积累速度不断加快，数据量日益庞大。（2）数据类型多样：健康医疗数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，涵盖了文本、图片、音频、视频等多种类型。（3）数据价值高：健康医疗数据具有很高的价值，可以为临床决策、疾病预防、公共卫生管理等方面提供重要支持。（4）数据隐私敏感：健康医疗数据涉及个人隐私，对数据的安全性和隐私保护提出了较高要求。1.2健康管理与服务平台构建意义构建健康管理与服务平台，对健康医疗大数据进行有效整合和应用，具有以下几个方面的意义：（1）提高医疗服务质量：通过分析健康医疗大数据，可以为临床决策提供有力支持，提高医疗服务的质量和效率。（2）促进疾病预防和控制：健康医疗大数据可以帮助卫生部门更好地了解疾病分布和流行趋势，制定有针对性的防控策略。（3）优化医疗资源配置：健康医疗大数据可以为医疗机构提供运营管理决策支持，优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。（4）提升公共卫生管理水平：通过健康医疗大数据分析，可以及时发觉公共卫生问题，为制定相关政策和措施提供科学依据。（5）推动医疗科技创新：健康医疗大数据为医疗科研提供了丰富的数据资源，有助于推动医疗科技创新，提升我国在国际医疗领域的竞争力。构建健康管理与服务平台，对健康医疗大数据进行有效应用，有助于提高医疗服务质量，促进公共卫生事业发展，为人民群众提供更加便捷、高效的医疗服务。第二章健康医疗大数据资源整合2.1数据来源及分类健康医疗大数据的来源广泛，涉及多个领域。以下为主要的健康医疗大数据来源及分类：2.1.1数据来源（1）医疗机构：包括各级各类医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院等，提供患者就诊记录、检查检验结果、用药记录等。（2）公共卫生机构：包括疾控中心、卫生监督所、妇幼保健院等，提供疫苗接种、传染病防控、环境卫生监测等数据。（3）药品企业：提供药品研发、生产、销售、使用等数据。（4）医疗器械企业：提供医疗器械研发、生产、销售、使用等数据。（5）互联网医疗平台：提供在线咨询、预约挂号、健康管理等服务数据。（6）第三方医学检验机构：提供医学检验数据。2.1.2数据分类（1）结构化数据：如电子病历、检验检查结果、处方等，易于计算机处理。（2）非结构化数据：如医学影像、文本病历、医学文献等，需要通过自然语言处理等技术进行预处理。（3）实时数据：如患者生命体征、医疗设备监测数据等，具有时效性。（4）历史数据：如患者历史病历、疾病发展趋势等，可用于疾病预测和趋势分析。2.2数据整合方法与技术数据整合是健康医疗大数据资源整合的核心环节，主要包括以下几个步骤：2.2.1数据清洗对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等，保证数据质量。2.2.2数据转换将不同来源、格式和结构的数据转换为统一的格式，便于后续分析。2.2.3数据关联通过患者ID、病案号等关联字段，将不同数据源中的患者信息进行合并。2.2.4数据融合采用数据挖掘、机器学习等技术，对多个数据源中的信息进行融合，形成完整的健康医疗大数据。2.2.5数据存储与管理采用大数据技术，如分布式存储、云计算等，实现数据的存储、查询、分析等功能。2.3数据质量控制与安全数据质量控制与安全是健康医疗大数据资源整合的重要保障。2.3.1数据质量控制（1）数据源质量控制：对数据源的可靠性和真实性进行评估，保证数据来源的合法性。（2）数据清洗与预处理：对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等，提高数据质量。（3）数据校验与审核：对整合后的数据进行校验和审核，保证数据的一致性和准确性。2.3.2数据安全（1）数据加密：对敏感数据进行加密存储，防止数据泄露。（2）权限管理：对数据访问权限进行严格控制，保证数据安全。（3）安全审计：对数据访问和使用情况进行实时监控和审计，防止非法操作。（4）数据备份与恢复：定期进行数据备份，保证数据在意外情况下可恢复。（5）合规性评估：对数据整合过程中的合规性进行评估，保证符合相关法规和政策要求。第三章平台架构设计与实现3.1系统架构设计本节主要阐述健康医疗大数据健康管理与服务平台的整体系统架构设计，保证平台的高效性、稳定性和扩展性。3.1.1架构设计原则（1）模块化：将系统划分为多个独立的模块，降低模块间的耦合度，便于维护和扩展。（2）高可用性：采用分布式架构，实现系统的高可用性，保证数据的安全和稳定。（3）可扩展性：通过采用微服务架构，实现系统的可扩展性，适应不断增长的数据量和业务需求。（4）安全性：保证数据传输和存储的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。3.1.2系统架构组成系统架构主要包括以下几个部分：（1）数据采集层：负责收集各类健康医疗数据，如医疗设备数据、患者病历数据等。（2）数据存储层：采用分布式数据库存储技术，实现对大量数据的存储和管理。（3）数据处理层：对原始数据进行清洗、转换和计算，为后续分析和应用提供支持。（4）数据展示层：通过可视化技术，展示数据分析和应用结果。（5）业务应用层：实现健康医疗大数据健康管理与服务平台的核心功能。（6）用户管理层：负责用户权限管理、系统监控和运维。3.2关键技术与应用本节主要介绍平台架构设计与实现中的关键技术与应用。3.2.1分布式数据库技术采用分布式数据库技术，实现对大量数据的存储和管理，提高数据读写速度和系统扩展性。3.2.2数据清洗与转换通过数据清洗与转换技术，对原始数据进行预处理，提高数据质量，为后续分析和应用提供准确的基础数据。3.2.3数据挖掘与分析利用数据挖掘与分析技术，从大量数据中挖掘出有价值的信息，为用户提供个性化的健康管理建议。3.2.4可视化技术通过可视化技术，将数据分析和应用结果以图形、报表等形式展示给用户，提高用户体验。3.3平台功能模块划分本节主要对健康医疗大数据健康管理与服务平台的各个功能模块进行划分。3.3.1数据采集模块负责收集各类健康医疗数据，包括医疗设备数据、患者病历数据等。3.3.2数据存储模块采用分布式数据库技术，实现对大量数据的存储和管理。3.3.3数据处理模块对原始数据进行清洗、转换和计算，为后续分析和应用提供支持。3.3.4数据展示模块通过可视化技术，展示数据分析和应用结果。3.3.5业务应用模块实现健康医疗大数据健康管理与服务平台的核心功能，包括用户健康管理、疾病预测、医疗资源优化等。3.3.6用户管理模块负责用户权限管理、系统监控和运维。第四章健康医疗大数据分析与应用4.1数据分析方法在健康医疗大数据的健康管理与服务平台构建中，数据分析方法是关键环节。常见的数据分析方法主要包括以下几种：（1）描述性统计分析：对数据进行整理、概括和描述，以揭示数据的基本特征和分布规律。描述性统计分析方法包括频数分析、均值、标准差、方差、偏度和峰度等。（2）相关性分析：研究两个或多个变量之间的关联程度。相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数等。（3）回归分析：研究变量之间的依存关系，通过建立数学模型来预测因变量的取值。回归分析方法包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等。（4）聚类分析：将大量数据分为若干类，使得同类别中的数据具有较高相似度，不同类别中的数据具有较低相似度。聚类分析方法包括Kmeans、层次聚类、DBSCAN等。（5）主成分分析：通过线性变换将原始数据投影到新的坐标轴上，降低数据的维度，同时保留大部分信息。主成分分析方法有助于揭示数据的内在结构。4.2应用场景与案例健康医疗大数据在以下场景中具有广泛的应用：（1）疾病预测与风险评估：通过对患者的历史病历、检查结果和生活方式等数据进行挖掘，预测患者未来可能患病的风险，为患者提供个性化的健康管理建议。案例：某医疗机构利用健康医疗大数据，对患者的心血管疾病风险进行预测，帮助患者提前采取预防措施。（2）医疗资源优化配置：根据患者的需求、地理位置和医疗资源状况，为患者提供最合适的医疗服务。案例：某地区卫生部门利用健康医疗大数据，分析患者就诊行为，优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。（3）个性化诊疗方案：根据患者的病历、基因检测结果和生活方式等数据，为患者制定个性化的诊疗方案。案例：某医疗机构利用健康医疗大数据，为患者提供个性化的肿瘤治疗方案，提高治疗效果。（4）医疗质量控制：通过分析医疗过程中的数据，发觉潜在的问题和风险，提高医疗服务质量。案例：某医疗机构利用健康医疗大数据，对手术并发症进行监测和分析，降低手术风险。4.3创新性与挑战健康医疗大数据在分析与应用过程中，面临以下创新性与挑战：（1）数据挖掘算法的创新：为提高数据分析的准确性和效率，需要不断研究新的数据挖掘算法，以满足健康医疗领域的需求。（2）数据安全与隐私保护：在利用健康医疗大数据进行分析时，需保证患者隐私不受侵犯，同时遵守相关法律法规。（3）跨领域融合：健康医疗大数据涉及多个领域，如医学、生物信息学、计算机科学等。跨领域融合有助于挖掘更多有价值的信息。（4）实时性与动态性：健康医疗大数据具有实时性和动态性，如何在数据快速变化的情况下保持分析的准确性和有效性，是一个挑战。（5）个性化与普适性：在满足个性化需求的同时如何兼顾普适性，使健康医疗大数据分析成果具有广泛的应用价值，也是一个需要解决的问题。第五章用户需求分析与产品设计5.1用户需求调研与分析5.1.1调研目的与意义在构建健康医疗大数据健康管理与服务平台过程中，深入了解用户需求。本节旨在阐述用户需求调研的目的与意义，为后续产品设计提供有力支持。5.1.2调研对象与范围调研对象主要包括平台潜在用户、现有用户以及相关医疗行业从业者。调研范围涉及用户的基本信息、需求特征、使用习惯等方面。5.1.3调研方法与手段采用问卷调查、访谈、数据分析等方法进行用户需求调研。问卷调查用于收集大量用户的意见与建议；访谈则针对特定人群进行深入探讨；数据分析则基于现有数据挖掘用户需求规律。5.1.4调研结果分析根据调研数据，分析用户在健康医疗大数据健康管理与服务平台中的需求特点，为产品设计提供依据。5.2产品设计原则与方法5.2.1设计原则（1）用户至上：产品设计应以满足用户需求为核心，关注用户的使用体验。（2）简洁易用：界面设计应简洁明了，操作流程简单易懂。（3）功能完善：产品功能需全面，满足用户多样化需求。（4）数据安全：保证用户数据安全，严格遵守相关法律法规。5.2.2设计方法（1）需求导向：以用户需求为导向，进行产品设计。（2）迭代优化：通过不断迭代，优化产品功能与界面。（3）原型设计：在设计过程中，制作原型进行验证与修改。（4）数据分析：基于用户数据，持续优化产品功能。5.3用户体验优化策略5.3.1个性化推荐根据用户行为数据，为用户提供个性化的健康管理与服务平台内容，提高用户满意度。5.3.2交互设计优化优化界面布局与交互逻辑，提高用户操作便捷性。5.3.3反馈机制完善建立有效的用户反馈机制，及时收集用户意见与建议，持续改进产品。5.3.4持续迭代与更新紧跟行业发展趋势，不断更新产品功能与界面，满足用户持续变化的需求。5.3.5营销推广策略制定有针对性的营销推广策略，提高用户粘性与平台知名度。第六章平台运营与管理6.1运营模式摸索健康医疗大数据健康管理与服务平台的构建，运营模式的摸索成为关键环节。以下为几种可行的运营模式：6.1.1主导模式作为健康医疗大数据健康管理与服务平台的主要投资者和推动者，可以整合各类医疗机构、医药企业、科研院所等资源，实现数据资源的共享与利用。主导模式具有以下特点：强调公平性和公益性，保障全民健康；政策支持力度大，有利于平台快速成长；以信用为背书，提高平台可信度。6.1.2企业主导模式企业作为市场经济的主体，具备较强的创新能力和市场竞争力。企业主导模式具有以下特点：以市场需求为导向，提高服务质量和用户体验；创新能力强，有利于平台技术的持续优化；具有较强的盈利能力，为平台持续发展提供资金支持。6.1.3合作共赢模式企业、医疗机构等多方共同参与，实现资源整合与共享。合作共赢模式具有以下特点：资源互补，实现各方利益最大化；提高平台运营效率，降低成本；促进产业链上下游企业协同发展。6.2管理体系构建健康医疗大数据健康管理与服务平台的管理体系构建，应遵循以下原则：6.2.1组织架构建立高效、协同的组织架构，保证平台运营管理的顺利进行。包括：设立专门的运营管理部门；明确各部门职责和权限；加强内部沟通与协作。6.2.2制度建设制定完善的制度体系，规范平台运营管理。包括：制定平台运营管理制度；制定数据安全管理制度；制定服务质量管理制度。6.2.3人员配置合理配置人员，提高平台运营管理能力。包括：招聘具有相关专业背景的运营管理人员；加强员工培训，提高业务素质；建立激励机制，激发员工积极性。6.3风险防范与应对在健康医疗大数据健康管理与服务平台的运营过程中，可能面临以下风险：6.3.1数据安全风险数据安全是平台运营的核心问题。为防范数据安全风险，应采取以下措施：建立完善的数据安全防护体系；加强数据加密和访问控制；定期进行数据安全审计。6.3.2法律法规风险健康医疗大数据涉及众多法律法规，平台运营需严格遵守相关法规。为应对法律法规风险，应采取以下措施：及时了解和掌握国家法律法规动态；加强内部法律法规培训；建立法律法规合规审查机制。6.3.3市场竞争风险在市场竞争日益激烈的环境下，平台需不断提升自身竞争力。为应对市场竞争风险，应采取以下措施：持续优化平台功能和服务；加强品牌建设，提高知名度；拓展市场渠道，增加用户黏性。第七章政策法规与标准体系7.1政策法规概述健康医疗大数据在健康管理与服务领域的广泛应用，政策法规的制定成为保障数据安全、规范行业发展的重要环节。我国高度重视健康医疗大数据的发展，陆续出台了一系列政策法规，旨在推动健康医疗大数据健康管理与服务平台的构建。政策法规主要包括以下几个方面：（1）数据安全与隐私保护：为保障个人隐私和数据安全，政策法规明确了数据采集、存储、处理、传输、使用和销毁等环节的规范要求。（2）数据资源共享与开放：政策法规鼓励数据资源共享与开放，推动不同医疗机构、部门之间的数据交换与整合，提高数据利用效率。（3）数据质量管理：政策法规要求建立健全数据质量控制体系，保证数据的真实性、准确性和完整性。（4）平台建设与运营管理：政策法规明确了健康医疗大数据健康管理与服务平台的建设、运营和管理要求，保障平台稳定、高效运行。7.2标准体系构建标准体系是健康医疗大数据健康管理与服务平台建设的基础，对于保障数据质量、促进数据交换与共享具有重要意义。以下是标准体系构建的主要内容：（1）数据元标准：明确各类数据元的定义、数据类型、数据长度等属性，为数据采集、存储和处理提供统一规范。（2）数据接口标准：规定不同系统、平台之间数据交换的接口规范，实现数据互联互通。（3）数据安全标准：包括数据加密、访问控制、身份认证等安全措施，保证数据在传输、存储和使用过程中的安全。（4）数据质量标准：明确数据质量要求，包括数据完整性、准确性、一致性、时效性等方面的标准。（5）数据应用标准：针对不同应用场景，制定数据挖掘、分析、展示等应用标准，提高数据利用价值。7.3政策法规与标准体系的实施与监管为保证政策法规与标准体系的贯彻落实，以下措施应予以实施与监管：（1）建立健全政策法规宣传与培训机制：通过多种渠道宣传政策法规，提高相关人员的法律意识和业务水平。（2）加强监管力度：部门应加强对健康医疗大数据健康管理与服务平台建设的监管，保证政策法规的执行。（3）建立评估与反馈机制：定期对政策法规的实施效果进行评估，根据评估结果调整和完善政策法规。（4）推动行业自律：鼓励行业协会、企业等社会力量参与健康医疗大数据健康管理与服务平台的建设和运营，推动行业自律。（5）加强国际合作与交流：借鉴国际先进经验，加强与国际组织的合作与交流，提升我国健康医疗大数据健康管理与服务平台的发展水平。第八章健康医疗大数据产业发展8.1产业链分析健康医疗大数据产业链主要涵盖数据采集、数据存储与处理、数据分析与应用、数据服务四大环节。具体来看：（1）数据采集环节：主要包括医疗机构、公共卫生部门、药店等在内的各类数据来源，以及数据采集的技术手段。（2）数据存储与处理环节：涉及数据存储、备份、清洗、转换等过程，为后续数据分析与应用奠定基础。（3）数据分析与应用环节：通过对采集到的健康医疗大数据进行挖掘、分析与整合，为政策制定、临床决策、健康管理等领域提供支持。（4）数据服务环节：主要包括面向医疗机构、企业、公众等的服务，如医疗信息化解决方案、健康管理等。8.2市场前景与投资分析健康医疗大数据在政策、技术、市场等方面的不断成熟，我国健康医疗大数据产业呈现出良好的发展态势。以下是对市场前景与投资的分析：（1）市场前景：我国人口老龄化趋势加剧，医疗需求不断增长，健康医疗大数据在提高医疗服务质量、降低医疗成本等方面具有重要作用。预计未来市场规模将持续扩大，产业链各环节将得到快速发展。（2）投资分析：健康医疗大数据产业具有高风险、高投入、高回报的特点。当前，国内外投资者纷纷关注该领域，投资规模逐年上升。从投资领域来看，数据采集、存储与处理、数据分析与应用等环节均具有较高的投资价值。8.3产业政策与发展策略为推动健康医疗大数据产业发展，我国出台了一系列政策，以下是对产业政策与发展策略的梳理：（1）产业政策：国家层面制定了一系列政策，如《关于促进健康医疗大数据应用发展的指导意见》、《健康医疗大数据应用发展行动计划（20182020年）》等，为产业发展提供了政策支持。（2）发展策略：（1）加强数据采集与整合：提高数据采集质量，推动数据资源整合，为产业发展奠定基础。（2）技术创新：加大研发投入，推动数据存储、处理、分析等领域的技术创新。（3）应用推广：积极开展健康医疗大数据在临床决策、健康管理、政策制定等领域的应用。（4）人才培养：加强健康医疗大数据相关人才培养，提高产业整体竞争力。（5）产业链协同发展：推动产业链上下游企业合作，实现产业共赢。（6）国际合作：积极参与国际交流与合作，引进国外先进技术与管理经验，提升我国健康医疗大数据产业国际竞争力。第九章国际合作与交流9.1国际合作现状与趋势9.1.1国际合作现状全球健康医疗大数据的快速发展，国际合作在健康管理与服务平台构建中日益显现出其重要性。目前各国在健康医疗大数据领域的国际合作主要体现在以下方面：（1）跨国数据共享与交换：国际间通过建立数据共享平台，促进医疗信息的跨国交流，提高疾病预防、诊断和治疗效果。（2）国际研究合作：各国科研机构、医疗机构开展合作研究，共同解决健康医疗大数据领域的难题。（3）技术交流与培训：各国通过举办研讨会、培训班等形式，加强技术交流与人才培养。9.1.2国际合作趋势（1）逐渐深化：全球健康医疗大数据的发展，国际合作将逐步深化，从数据共享、研究合作到政策法规、标准制定等层面。（2）跨领域融合：国际合作将不仅限于健康医疗领域，还将与人工智能、物联网、云计算等新兴技术相结合，形成跨领域的合作模式。（3）区域合作加强：在区域范围内，各国将加强合作，共同推动健康医疗大数据的发展与应用。9.2国际交流与合作机制9.2.1国际交流与合作平台（1）国际会议：通过举办国际会议，邀请各国专家、学者、企业家等参与，加强交流与合作。（2）国际组织：积极参与国际组织，如世界卫生组织（WHO）、国际医疗信息学会（IMIA）等，推动国际交流与合作。（3）国际合作项目：开展国际合作项目，如跨国研究、技术培训等，促进资源共享与能力提升。9.2.2国际交流与合作机制（1）政策沟通：建立政策沟通机制，加强各国政策法规的交流与对接。（2）技术交流：建立技术交流机制，促进各国在健康医疗大数据领域的先进技术、经验共享。（3）人才培养：建立人才培养机制，加强各国在健康医疗大数据领域的人才培训与交流。9.3我国在国际合作中的