数据掘金时代，谁为“医保版”个人健康档案买单？

日期：2026-01-18 13:03:25 / 人气：8

对大多数患者而言，使用医保支付往往意味着就医行为的落幕——亮出医保码、完成结算，诊疗和用药信息随之录入系统、妥善存档。此后，这些与个人健康密切相关的数据便陷入“沉睡”。即便被业内视作亟待开采的“数据金矿”，受限于制度设计缺失，这些宝贵资源长期无法被政府部门高效利用、被医疗信息化企业合规开发。正是在这样的背景下，“个人医保云”试点的启动，被视作医保信息化进程中的一次关键转向。

近日，国家医保局发布通知，明确2026年2月至12月在部分地区试点建设个人医保云，探索构建覆盖全人群、全周期、全场景的智慧医保管理模式。文件提出，平台将基于医保数据为参保人构建动态多维画像，形成个人医保健康档案，进而提供风险提示和就医参考；同时在合法合规、安全可控、严格脱敏的前提下，为医工结合、AI赋能、医药研发、商业健康保险等产业提供匿名化、群体性数据洞察与分析服务，推动产业链协同创新。这是官方首次明确医保数据可围绕“个人”主体持续组织再利用，也以“试点”形式为地方划定数据使用边界、划分责任提供了清晰制度框架。

国家医保局大数据中心主任付超奇曾在公开采访中表示，通过医保信息平台后台整合个人就诊信息，能形成更完整规范的健康画像，在个人授权前提下辅助医生全面掌握病情、精准判断。例如，慢病患者跨院就诊时，系统可连续识别既往用药与检查结果；当高风险用药反复出现时，系统能及时发出安全提醒。据业内人士透露，文件发布后，多地医保部门已启动试点申报准备，但具体落地路径、第三方合作机构甄选、合规前提下的数据价值最大化等问题，仍需决策者破解。

从“算账”到“画像”：医保数据的角色重构

要理解这一变革，首先需厘清核心概念：个人医保云并非全新系统，而是建立在全国统一医保信息平台之上的“个人视角”重构。在试点地区，医保部门将以省（市）为单位，把分散在医院、药店、结算系统中的医保数据，围绕“个人”重新归集至专属数据空间，打破过往“按机构存放”的割裂状态——住院记录留存于医院、购药信息存储于药店、体检报告分散在各类机构，即便患者本人也需跨平台查询才能拼凑完整就医轨迹。

个人医保云的核心价值，不仅在于数据“收得更全”，更在于对医保数据角色的重新定义。这份动态档案将突破院内数据边界，逐步对接可穿戴设备、家庭健康监测设备接口，智能手表的心率数据、家庭血糖仪的血糖记录、体检机构的检查报告等，都将纳入统一体系成为可分析数据源。在这一框架下，医保数据首次被允许在结算完成后持续流动重组，用于个人健康状况的管理、评估与预测，彻底跳出过往“仅判断费用是否可报”的单一功能定位。

这一转变并非偶然，而是医保信息化长期迭代的必然结果。早期医保信息化以“顺畅报销”为核心，聚焦医院与医保端的结算通畅性，对个人而言更像“后台机器”，仅在缴费报销时短暂现身；随着参保人跨区域流动加剧、异地就医需求攀升，医保信息化重心转向“全国大一统”，通过统一平台、编码与规则实现跨区域数据互认互通。而当全国统一医保信息平台成型后，政策制定者敏锐意识到，分散数据的集中化管理为连续再利用创造了条件，也为个人医保云试点奠定了坚实基础。“医疗服务的本质始终是‘人’，只有围绕个体形成连续健康数据视角，健康管理与风险干预才有现实根基。”长期关注医保信息化的行业专家张宇（化名）指出。

但制度放行不代表现实成熟。从参保人视角看，个人医保云的短期价值集中在流程优化：跨机构就医信息连贯、重复检查减少、就医路径更顺畅；对医保部门而言，其价值体现在长期治理层面，如精准风险识别、前置费用预测、精细化基金管理。这些改进虽提升体验与治理效能，却难以形成明确付费意愿，也无法直接量化社会价值。有了顶层设计，谁来承接落地、如何打通产业闭环，仍是待解之谜。

谁能挖到金矿？多元主体的协同与博弈

若说参保人侧的价值仍停留在体验优化，对产业侧而言，个人医保云试点本身就是难得的机会窗口。围绕个人画像、风险预测、健康管理的数据能力，早已是医疗信息化企业、健康科技公司、AI企业的长期布局方向，而此次制度层面的明确认可，让企业从“外围试探”获得进入核心领域的契机，有望成为医保数据价值的挖掘者与获益者。

从实践逻辑看，个人医保云注定是政企协同工程。医保部门擅长规则制定、平台搭建与支付管理，却缺乏算法训练、模型迭代、产品优化所需的持续算力与技术投入。这种禀赋差异催生了“政府搭台、企业唱戏”的协作模式：医保部门提供原始数据“水源”与平台“空地”，企业投入算力、算法与工程能力，在平台内训练模型、生成动态个人健康画像，再通过精准健康服务撮合消费场景（如健康保险、慢病管理），从交易收益中覆盖成本。

在这一生态中，不同主体的付费逻辑与价值诉求各有侧重。头部互联网与AI企业是核心潜在买单方，医保数据作为高质量训练样本，是医疗大模型竞争的稀缺资源。目前全国医保影像云已归集2.5亿条数据，这些脱敏后的影像索引数据，能为AI辅助诊断模型研发提供核心支撑，推动医疗设备迭代升级。湖南湘潭已通过医保数据专区串联135家医院、188家诊所信息，借助AI筛查慢特病人群，将待遇申请办理时限压缩至5至10个工作日，印证了技术与数据结合的落地价值。

商业保险机构则是数据价值的直接受益者与付费实践者。长期以来，商保精算缺乏精准数据支撑，普惠型保险与带病体保险产品开发受限。而个人医保云的落地，为“医保+商保”深度融合提供了可能。北京已启动全国首个医保商保清分结算中心，实现跨省长者医保商保一站式直赔，保司通过授权获取医保数据，将理赔周期从数日缩短至30分钟，部分肺癌靶向药保险还依托数据分析推出用药提醒服务，提升患者生存率。上海也在12家三甲医院推行“秒赔”服务，医保数据的开放让商保产品创新与服务升级有了支撑，这类需求将驱动保司为数据服务付费。

药企与医疗设备厂商的付费意愿同样明确。医保数据形成的真实世界证据，能为药物疗效评估、适应症拓展、市场决策提供依据，降低研发与推广成本。此外，慢病管理机构、体检机构等也可借助医保数据优化服务方案，通过精准对接用户需求实现商业变现，间接为健康档案的维护与迭代买单。

隐私合规：买单逻辑的前提与边界

值得注意的是，所有付费逻辑都建立在严格的隐私保护基础之上。医保健康档案涵盖病史、过敏史、缴费记录等敏感信息，暗网数据显示完整电子健康记录售价可达250美元/条，是信用卡信息的50倍，隐私泄露风险不容小觑。《医疗保障数据安全管理暂行办法》明确“数据不出省”，但不同机构加密标准不一、可穿戴设备隐私协议模糊等问题仍存隐患。

国家医保局强调，数据调用必须经参保人通过医保码授权，参保人可在国家医保服务平台APP实时查看、终止第三方访问权限。但目前仍缺乏“分级授权”机制，无法像设置信用卡额度那样精准开放部分数据。未来，隐私保护技术的投入（如数据脱敏、区块链存证）将成为政企协作的必要成本，也会纳入各主体的付费考量。只有在安全可控的前提下，医保数据的“金矿”价值才能持续释放。

个人医保云并非立竿见影的工程，它或许不会立刻改变单次就医体验，却将长期重塑医保系统的服务逻辑——从孤立的费用判断，转向对个体全生命周期健康轨迹的持续守护。在这场变革中，政府以制度铺路，企业以技术与资金买单，最终通过健康服务消费实现价值闭环，而参保人将以更便捷、精准的健康服务形式，成为最终受益者。随着试点推进，医保数据的商业价值与社会价值将逐步平衡，为健康中国建设注入数字动能。

作者：耀世娱乐