在AI医疗的探索中，一个底层逻辑越来越清晰——数据是决定一切的基础。树兰医疗集团创始人兼总裁郑杰认为，未来AI医疗的重点在于“深度”，而这种深度正来自严肃医疗场景下的高质量临床数据与AI大模型底层平台的闭环结合。

　　树兰医疗的“飞轮”正在加速转动。所谓飞轮，即“真实世界的高质量临床数据加上AI的结构化闭环，用于指导精准、个性医疗，并推动生命科学科研提速”——郑杰表示，这个飞轮会比以前转得更快。

　　然而，医疗数据的全链条打通远非易事。从EMR（电子病历）到EHR（跨机构健康记录），再到PHR（个人健康档案，纳入穿戴设备、体检等数据），最终走向PLC（个人生命云）和PDT（个人数字孪生），每一步都面临重重挑战。

　　郑杰坦言，当前至少存在四大数据难题：数据的确权——数据在哪里产生、访问权和使用权如何界定，需要行业主管部门和国家逐步完善；数据的标准化、可交换性和融合性——不同机构、不同系统之间的数据格式各异，难以互通；数据的结构化——是一张图片，还是已按结构化字段标注好、机器可读，直接影响AI应用的效率；数据的隐私保护和加密——数据不能篡改，要经过隐私保护和脱敏处理。

　　为了推动数据标准化，早在2015年，郑杰就发起成立了非营利组织OMAHA（开放医疗与健康联盟），致力于推动医疗健康数据的标准化与互操作。该组织构建的“七巧板”医学术语集，已集纳了总量达百万级的医学概念、术语、关系和不同版本的行业资源库。

　　但跨机构、跨区域的数据共享至今仍是行业级难题。“医疗健康数据是整个行业最核心的事情，但目前，相关的数据交换、数字化、电子化、标准化、隐私保护，还在发展中。”郑杰说。

　　在国际对标上，郑杰提到英国生物样本数据库UK Biobank，该库招募了约50万名参与者，计划进行至少30年的长期健康数据追踪，如今已成为全球知名的科研数据平台。这也印证了“坚持去做，一定会慢慢积累出价值”的逻辑。

　　在树兰医疗内部，目前正在做一些局部数字孪生测试。“只有把用户的历史数据管理起来，进而从深度的数据管理上升到以数字人形式的管理，才能为用户提供更精准的健康管理服务。”郑杰说。

　　从更宏观的产业视角来看，医疗数据的价值释放是一个系统工程，需要政策法规、技术标准、行业生态多方协同推进。树兰医疗的探索表明，医疗数据的深度挖掘和智能应用，正在从概念走向实践。而数据壁垒的突破，不仅关乎一家医疗机构的发展，更关乎整个中国医疗健康产业能否在AI时代占据全球竞争的先机。