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今天我们探讨一下医疗数据要素价值化的实操之一“医疗行业数据资产入表”。
图示举例：个人医保云收集的数据对于患者健康管理的价值
摘要：本文以“数据资产入表”（专业名词“医疗数据资源会计确认与计量”）为核心，立足我国医疗行业发展国情与数据要素市场化改革导向，结合政策文件、行业案例、上市企业财报、学术文献等多维度资料，全面拆解医疗数据资源从“隐性资源”向“显性资产”转型的核心逻辑、实操路径、多方价值与产业痛点，重点回答“医疗数据资源会计确认与计量该如何落地”“对医院、卫健委、医保局、大数据局有哪些实际收益”“数据运营厂商如何构建可持续商业模式”三大核心问题。报告兼顾专业性与实操性，避开空洞理论，融入大量可直接参考的案例、流程模板与量化方法，结合我国“知识付费认可度偏低”的现状，探索数据资产商业化的可行路径，为医疗行业相关主体参与数据资源会计确认与计量提供全景式指导，推动医疗数据要素价值化落地，助力医疗健康产业数字化转型高质量发展。
第一章绪论：医疗数据资源会计确认与计量的时代背景与核心内涵
1.1 研究背景：数据要素价值化倒逼医疗数据资产显性化
数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，而医疗行业作为数据密集型产业，积累了海量具备极高价值的核心数据资源，涵盖临床诊疗数据、健康管理数据、医学影像数据、基因测序数据、医保结算数据、公共卫生数据等多元类型。据权威机构数据显示，2024 年中国医疗大数据市场规模已突破 800 亿元人民币，预计到 2025 年将达 1050 亿元，并在未来五年内保持年均复合增长率约 22.3%，至 2030 年有望突破 2700 亿元（参考艾瑞咨询《2024年中国医疗大数据产业报告》）。这些数据不仅是医疗服务质量提升的重要支撑，更是推动精准医疗、药物研发、健康管理等创新应用的核心资源。
但长期以来，我国医疗数据资源处于“有价值、难量化、无收益”的尴尬境地——医疗行业各方普遍认可数据的潜在价值，却因缺乏统一的会计确认标准、价值评估体系与商业化路径，导致医疗数据无法作为独立资产纳入会计报表进行核算与管理。这种“隐性化”状态带来了三大核心痛点：一是数据价值无法通过财务报表显性化，医疗机构、监管部门难以精准判断数据的实际价值；二是数据资源的资产化、产品化进程受阻，无法转化为可衡量的商业利益，与我国数据要素市场化改革的导向相悖；三是结合我国“知识付费常常不被认可”的国情，数据作为一种特殊的“知识型资产”，其价值认可度进一步降低，难以形成可持续的商业化闭环，阻碍了医疗数据产业的规模化发展。
2022 年 1 月 12 日，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称 "数据二十条"），明确提出要培育数据要素流通和交易服务生态、探索数据资产入表新模式，为数据要素市场化配置奠定了制度基础，标志着中国数据要素市场进入规范化发展的新阶段。2024 年被业界视为 "数据资产入表元年"，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，数据资产被纳入会计处理范畴，首次为数据资源确认为资产提供了明确的法律基础和会计规范。2025 年，数据资产入表已被提升至国家战略高度，国家数据局与财政部联合发布的《数据要素市场化配置三年行动计划（2025-2027）》明确要求央企及重点行业企业在 2025 年底前完成核心数据资产入表，医疗行业作为重点领域之一，数据资源会计确认与计量的推进已箭在弦上。
在此背景下，深入研究医疗行业数据资源会计确认与计量的实操路径、多方价值与产业布局，破解数据价值评估难、商业化落地难等核心问题，不仅是响应国家政策导向的必然要求，更是推动医疗数据要素价值化、激活医疗健康产业创新活力的关键举措。
1.2 核心概念界定：厘清“数据资产入表”的专业表述与内涵
1.2.1 专业名称（学名）：医疗数据资源会计确认与计量
前面提及的“数据资产入表”，在会计专业领域、政策文件与学术研究中，更规范、更专业的名称是“数据资源会计确认与计量”，其核心内涵是：按照国家会计准则及相关政策要求，将企业（或机构）合法拥有或控制、能够为其带来未来经济利益（或社会价值）、且价值能够可靠计量的数据资源，通过特定的会计处理方法，确认为无形资产、存货等资产类别，并纳入资产负债表进行核算、披露与管理的全过程。
需要明确的是，“数据资源会计确认与计量”并非简单将数据“登记造册”，而是一套涵盖“数据确权、价值评估、会计核算、披露管理、资产运营”的全流程体系，其核心目标是实现数据资源的“显性化、可计量、可运营、可收益”，打破数据价值“看不见、摸不着、算不清”的困境。
补充说明：在政策文件中，除“数据资源会计确认与计量”外，还常出现“数据资产会计处理”“数据资源入表核算”等表述，均与“数据资产入表”同义，但“数据资源会计确认与计量”更贴合会计专业规范，涵盖了“确认（是否能入表）、计量（值多少钱）、记录（如何记账）、披露（如何公示）”四大核心环节，是本文将全程采用的专业名称。
1.2.2 核心关联概念辨析
为避免概念混淆，结合医疗行业特点，明确以下三大核心关联概念的区别与联系，确保后续内容的专业性与准确性：
1.医疗数据资源 vs 医疗数据资产：医疗数据资源是“源头”，指医疗机构、监管部门、运营厂商在医疗服务、监管执法、运营管理等活动中产生或获取的原始数据集合（如门诊病历、检查报告、医保结算记录等），未经过确权、治理与价值评估，不具备资产属性；医疗数据资产是“产物”，指经过确权、清洗、治理、整合，具备明确权属、可靠价值、可运营性，能够为主体带来未来经济利益或社会价值的数据资源，是可纳入会计报表的“显性资产”。简言之，并非所有医疗数据资源都能成为医疗数据资产，只有满足“权属清晰、价值可计量、可带来收益”三大条件，才能通过会计确认与计量成为数据资产。
2.医疗数据资源会计确认与计量 vs 固定资产核算：前文提及“将数据资产作为固定资产计入资产表”，但从会计专业角度来看，医疗数据资产更贴合“无形资产”的核算要求，而非固定资产。核心区别的是：固定资产是“有形、可长期使用、价值逐步折旧”的资产（如医院的医疗设备、房屋建筑），具备实物形态；而医疗数据资产是“无形、可重复使用、价值可能增值”的资产，无实物形态，且其价值不会随使用次数折旧，反而可能通过持续积累、优化迭代实现增值。因此，医疗数据资源会计确认与计量，核心是将符合条件的数据资源确认为“无形资产”（少数可确认为存货），而非固定资产，这一点将在后续“会计核算实操”章节详细拆解。
3.医疗数据资产商业化 vs 知识付费：结合我国“知识付费常常不被认可”的国情，需明确：医疗数据资产商业化并非传统意义上的“知识付费”（如付费查看单条病历），而是通过“数据产品化、服务化”的方式，在合规前提下，将数据资产转化为可满足特定需求的数据产品（如专病数据集、医保监管模型、药物研发数据服务等），实现价值变现。其核心区别在于，知识付费侧重“单一知识的一次性付费”，而医疗数据资产商业化侧重“数据价值的持续挖掘与规模化变现”，更贴合我国医疗行业的合规要求与市场需求。
1.2.3 医疗数据资产的核心分类（按入表类型划分）
根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，结合医疗行业数据特点，可纳入会计确认与计量范围的医疗数据资产，主要分为两大类，这也是后续会计核算的核心依据：
1.确认为无形资产的医疗数据资产：核心是“自用为主、可长期使用、权属不变”的数据资源，也是医疗行业最主要的数据资产类型。例如：医疗机构自行治理的电子病历数据集、专病数据库，用于内部诊疗优化、科研创新；卫健委、医保局构建的监管数据平台，用于行业监管、政策制定；运营厂商开发的标准化医疗数据治理工具、算法模型相关数据。此类数据资产具备“长期使用、反复利用、价值稳定”的特点，符合无形资产的会计确认条件。
2.确认为存货的数据资产：核心是“以出售为目的、批量生产、权属可转移”的数据资源，在医疗行业中占比较小。例如：运营厂商批量清洗、整合、脱敏后的标准化数据集（如匿名化的糖尿病患者诊疗数据集），用于出售给药物研发企业、医疗器械企业；医疗机构授权运营厂商对外出售的匿名化公共卫生数据产品。此类数据资产具备“可批量生产、用于出售、价值随交易实现”的特点，符合存货的会计确认条件。
1.3 研究意义与核心目标
1.3.1 研究意义
本文的研究意义，核心是破解医疗行业数据资源会计确认与计量的“实操困境”，兼顾政策落地、行业发展与企业盈利，具体体现在三个层面：
1.政策落地层面：解读国家及地方关于数据资源会计确认与计量的相关政策，结合医疗行业特殊性，将宏观政策转化为可落地的实操流程，助力医疗机构、监管部门、运营厂商响应政策要求，完成核心数据资产入表，推动数据要素市场化改革在医疗行业落地生根。
2.行业发展层面：破解医疗数据“价值难量化、商业化难落地”的核心痛点，明确数据资源会计确认与计量的核心路径，推动医疗数据从“隐性资源”向“显性资产”转型，激活医疗数据要素的价值潜力，助力医疗健康产业数字化、智能化转型。
3.实践指导层面：结合我国“知识付费认可度偏低”的国情，探索医疗数据资产商业化的可行路径，为医院、卫健委、医保局、大数据局及数据运营厂商提供针对性的实操指导，明确各方的权责、收益与行动方向，推动形成“政策引导、监管规范、主体参与、市场驱动”的可持续发展生态。
1.3.2 核心研究目标
本文围绕“医疗数据资源会计确认与计量”，聚焦四大核心研究目标，确保内容不空洞、可落地：
1.明确“怎么做”：拆解医疗数据资源会计确认与计量的全流程实操步骤，涵盖数据确权、数据治理、价值评估、会计核算、披露管理五大核心环节，提供可直接参考的流程模板、量化方法与合规要求。
2.明确“有什么好处”：分别分析数据资源会计确认与计量对医疗机构（医院）、行业监管部门（卫健委、医保局）、数据主管部门（大数据局）的核心收益，结合具体案例，量化收益价值，增强说服力。
3.明确“厂商该怎么做”：针对数据资产运营厂商，结合行业痛点与市场需求，探索可持续的商业模式，明确厂商的核心定位、盈利路径与发展策略，助力厂商实现规模化盈利，推动医疗数据产业健康发展。
4.明确“如何破解痛点”：针对我国“知识付费认可度偏低”“数据价值评估难”“合规风险高”等核心痛点，提出针对性的解决方案，推动医疗数据资产商业化落地，形成“确权-入表-运营-收益”的闭环。
1.4 研究范围与数据来源
1.4.1 研究范围
本文的研究范围聚焦于我国医疗行业，涵盖以下核心主体与核心场景：
1.核心主体：医疗机构（公立三甲医院、二甲医院、社区卫生服务中心、专科医院等）、行业监管部门（国家及地方卫健委、医保局）、数据主管部门（国家及地方大数据局）、数据资产运营厂商（医疗信息化企业、大数据企业、AI医疗企业等）、第三方服务机构（数据确权机构、价值评估机构、会计师事务所等）。
2.核心场景：临床诊疗数据、公共卫生数据、医保结算数据、医学影像数据、基因测序数据的会计确认与计量；数据资产的商业化运营（数据产品开发、数据服务提供、数据交易等）；监管部门对数据资产的监管与应用。
3.时间范围：聚焦 2023-2025 年（政策密集出台期、试点落地期），结合 2024 年上市公司财报、2025 年试点案例，确保内容的时效性与实操性。
1.4.2 数据来源
本文的数据来源均为公开可查的权威资料，确保内容的真实性、专业性与可靠性，主要包括以下四类：
1.政策文件：国家及地方关于数据资源会计确认与计量、医疗数据管理、数据要素市场化的相关政策（如《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据二十条》《数据要素市场化配置三年行动计划（2025-2027）》《关于进一步加强医疗机构电子病历信息使用管理的通知》等）。
2.上市企业财报：医疗行业上市公司 2024 年年报（如金域医学、华大基因、美年健康、何氏眼科等），重点提取数据资源入表金额、会计处理方式、商业化布局等相关信息。
3.行业案例：全国范围内医疗数据资源会计确认与计量的试点案例（如北京、深圳、福建等地的医院数据资产入表案例、数据交易案例），结合第三方机构的案例分析报告。
4.学术文献与行业报告：核心期刊发表的关于数据资产会计确认与计量、医疗数据价值评估的学术论文；权威机构（如艾瑞咨询、易观分析、帆软）发布的医疗大数据产业报告、数据资产入表研究报告。
第二章政策体系与行业现状：医疗数据资源会计确认与计量的基础环境
2.1 政策体系梳理：从顶层设计到行业落地，构建全链条政策支撑
医疗数据资源会计确认与计量的推进，离不开国家及地方政策的引导与规范。目前，我国已形成“顶层设计+会计规范+行业细则+地方试点”的全链条政策体系，明确了数据资源会计确认与计量的核心要求、推进节奏与责任主体，为医疗行业落地提供了清晰的政策指引。
2.1.1 顶层设计：确立数据要素价值化与数据资产入表的战略定位
顶层设计主要聚焦于明确数据要素的核心地位，提出数据资产入表的总体要求，为后续政策制定奠定基础，核心政策包括：
1.《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（数据二十条，2022 年 1 月）：首次明确提出“探索数据资产入表新模式”，确立了数据资产入表在数据要素市场化改革中的核心地位，要求“建立数据资产确认、计量、披露、交易等相关制度，推动数据资产化”，同时明确医疗等重点行业的数据要素价值化试点任务，为医疗数据资源会计确认与计量提供了顶层指引。
2.《“十四五”数字经济发展规划》（2021 年 12 月）：提出“推动数据资源转化为数据资产，建立数据资产核算体系”，明确医疗健康领域是数据要素应用的重点领域，要求“加快医疗数据资源整合与共享，推动医疗数据资产化，赋能精准医疗、公共卫生防控等场景”。
3.《数据要素市场化配置三年行动计划（2025-2027）》（2025 年 4 月，财政部、国家数据局联合发布）：明确要求“2025 年底前完成核心数据资产入表，推动数据资产评估纳入会计准则体系”，明确能源、交通、医疗等重点行业央企及重点机构 2025 年前完成核心数据资产入表，未达标企业将面临审计风险与融资限制，进一步压实了医疗行业相关主体的入表责任。
2.1.2 会计规范：明确数据资源会计确认与计量的核心标准
会计规范是数据资源入表的核心依据，主要由财政部出台，明确了数据资源的确认条件、计量方法、会计核算与披露要求，核心政策是《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号），自 2024 年 1 月 1 日起正式施行，这也是医疗行业数据资源会计确认与计量的核心遵循。
结合医疗行业特点，《暂行规定》的核心要求拆解如下，确保后续实操环节符合会计规范：
1.确认条件（核心：满足这 3 点，才能入表）：
2.权属清晰：医疗数据资源必须由医疗机构、运营厂商等主体“合法拥有或控制”，明确数据的所有权或使用权，不存在权属纠纷（如患者隐私授权、数据采集合规等）；对于医疗数据而言，需严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》要求，完成患者知情同意、数据脱敏等合规流程，确保权属无争议。
3.价值可计量：数据资源的成本或价值能够可靠计量，无论是自行开发、外购还是合作获取的数据资源，都需有明确的成本核算依据，或通过科学的价值评估方法，确定其公允价值（市场价值）；这也是破解医疗数据“价值难量化”的核心会计依据。
4.可带来收益：数据资源预期能够为主体带来未来经济利益（如数据交易收入、服务收费收入）或社会价值（如监管效率提升、公共卫生防控能力增强，对于政府部门而言，社会价值可作为入表的重要参考）；对于医疗机构而言，既可以是直接的商业收益，也可以是间接的成本节约、科研价值提升。
5.计量方法（核心：如何核算数据资产的价值）：
6.初始计量：自行开发的数据资源，按“开发过程中发生的直接支出”（如数据采集费、清洗费、治理费、人员薪酬等）计量；外购的数据资源，按“实际支付的价款”计量；合作获取的数据资源，按“公允价值”（双方协商确定的价值）计量。例如，何氏眼科自行开发的数据资产，按开发过程中的直接支出核算入表金额为 90.51 万元；华大基因外购的数据治理平台，按实际支付价款确认为无形资产 350.27 万元（均来自企业 2024 年年报公开披露）。
7.后续计量：确认为无形资产的数据资产，按“使用寿命有限”或“使用寿命不确定”进行后续核算；使用寿命有限的，按直线法、产量法等进行摊销（摊销年限可根据数据资产的使用周期、更新频率确定，如医疗专病数据可按 5-10 年摊销）；使用寿命不确定的，不进行摊销，但需每年进行减值测试，防止数据资产价值虚高。确认为存货的数据资产，按“成本与可变现净值孰低”进行后续计量，计提存货跌价准备。例如，华大基因外购的数据治理平台，摊销年限确定为十年，按直线法进行摊销核算（来自华大基因 2024 年年报附注）。
8.会计核算（核心：如何记账、入表）：
9.确认为无形资产的：借方记“无形资产—数据资产”，贷方记“银行存款”“应付职工薪酬”等（根据获取方式确定）；摊销时，借方记“管理费用—无形资产摊销”“研发费用”等，贷方记“累计摊销—数据资产”。
10.确认为存货的数据资产：借方记“存货—数据资源”，贷方记“银行存款”“生产成本”等；出售时，结转成本，借方记“主营业务成本”，贷方记“存货—数据资源”。
11.报表列示要求：企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。例如，金域医学 2024 年年报中，335.44 万元数据资源计入开发支出科目，365.38 万元确认为无形资产，严格遵循该列示要求（来自金域医学 2024 年年报）。
12.披露要求：主体需在财务报表附注中，披露数据资产的“类别、数量、价值、获取方式、使用寿命、摊销方法、减值情况、商业化进展、合规风险”等信息，确保数据资产的透明度，便于监管部门、投资者等相关方了解数据资产的实际情况。例如，美年健康在 2024 年年报中，披露了数据资源的金额、用途（反哺保险产品研发）及后续商业化规划，符合披露要求（来自美年健康 2024 年年报）。
2.1.3 行业细则：针对医疗行业的专项规范与要求
医疗数据涉及患者隐私、公共卫生安全等核心敏感信息，因此，除通用会计规范外，国家卫健委、医保局等部门出台了专项细则，明确医疗数据资源会计确认与计量的合规要求，核心政策包括：
1.《关于进一步加强医疗机构电子病历信息使用管理的通知》（国卫办医政函〔2025〕262 号，2025 年 6 月，国家卫健委、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司联合发布）：对医疗机构的电子病历信息管理提出系统性规范要求，明确医疗机构承担主体责任，强化患者隐私保护和数据安全管理；要求医疗机构确保电子病历系统历次操作痕迹、操作时间和操作人员等信息可查询、可追溯，支持通过数字水印等技术手段，确保使用过程留痕；共享电子病历信息时，应有严格的授权机制和审批流程，确保信息的安全性和防篡改性。这些要求为电子病历数据的入表确权、合规管理提供了明确指引，是医疗数据资源会计确认与计量的重要前提。
2.《医疗卫生机构网络安全管理办法》：作为部门规章，对医疗卫生机构落实网络安全管理责任有了更明确的细化，突出顶层设计、制度保障，并要求构建 "管理、技术、运营" 三位一体的立体化网络安全管理模式，同时建立防护、监测、处置、保障四大体系协同的综合防控格局，为医疗数据资产的安全管理提供了规范，避免因数据安全问题影响入表资格。
3.《医疗数据安全指南》（2023 年，国家卫健委）：明确医疗数据的分类分级管理要求（核心数据、重要数据、一般数据），要求核心医疗数据（如患者核心病历、基因数据）的采集、存储、使用、交易必须严格合规，完成隐私脱敏、知情同意等流程，这是医疗数据资源会计确认与计量的核心合规前提——若数据采集、使用不合规，即使满足会计确认条件，也无法纳入资产表核算。
4.《国家医疗保障局关于开展智能监管改革试点的通知》（2025 年 4 月）：推动全国医保系统智能监管子系统应用成效提升，实现监管关口前移，要求试点地区搭建场景监控模块，通过接入定点医药机构端硬件设备抓取生物特征、人脸识别，并与定点医疗机构就医结算信息、定点药店购药信息等进行比对分析，发现欺诈骗保行为疑点信息；同时明确要求加强医保数据资源的整合与利用，为医保数据资源的会计确认与计量、商业化应用提供了场景支撑，推动医保数据从“监管工具”向“资产”转型。
2.1.4 地方试点：先行先试，积累实操经验
目前，全国多个省份已启动数据资源会计确认与计量的试点工作，其中医疗行业是重点试点领域，部分地区已形成可复制、可推广的经验，核心试点地区及案例如下（均参考各地区数据交易所公开试点信息及权威媒体报道）：
1.北京试点：2024 年 11 月 15 日，某医院的"颈动脉支架手术数据集"（2550 条专病数据）在北京国际大数据交易所完成资产登记，成为北京医疗数据资产入表的典型案例。该数据集内容包括疾病信息、检验检查结果、医学影像、治疗数据等，数据来源为自行收集，数据更新频率为每周。采用混合估值模型，基础数据采集成本按《医院财务会计制度》核算为 86.7 万元，潜在收益预估为 200-300 万元，已完成会计确认与计量，纳入医院无形资产核算，后续将通过数据授权使用实现商业化收益（参考北京国际大数据交易所 2024 年试点案例公告）。
2.深圳试点：2024 年 10 月 15 日，某医院通过深圳数据交易所完成医疗健康领域首宗医院直接参与的场内数据交易，将匿名化处理的"老年专病库"数据提供给医疗科技企业，用于穿刺手术机器人研发的本土化训练。此次交易实现了医疗数据的安全流通，并将交易收益纳入财务报表，成为全国首个医疗数据资产入表并实现商业化变现的实践案例，探索了“确权-入表-交易-收益”的闭环路径（参考深圳数据交易所公开交易案例及《深圳特区报》报道）。
3.福建试点：2025 年 4 月 22 日，某医院"糖尿病专病库数据集"在福建大数据交易所成功完成数据资产登记，覆盖 2011 年 2 月至 2025 年 4 月期间产生的糖尿病相关医疗信息，累计记录数超 5091 万条，数据字段达 105 项，数据总量达到 8 亿字节。该数据集成为福建省首个糖尿病专病数据集，已完成会计确认与计量，纳入医院无形资产，为糖尿病精准诊疗、患者全周期管理和医疗科研创新提供高质量数据支撑，同时探索了数据资产在科研领域的商业化应用路径（参考福建大数据交易所试点披露信息）。
4.广州试点：金域医学作为广州本地企业，已推动 11 个数据产品进场交易所，并于 2024 年底达成国内第三方医检行业首款数据产品的场内交易；同时入驻广州城市可信数据空间，正在建设广州医检可信数据空间新建项目，投资金额达 1 亿元，探索医检数据资源的会计确认与计量、可信流通及商业化运营路径，其 2024 年年报中已披露数据资源入表金额达 700.83 万元，成为企业层面试点的典型案例（来自金域医学 2024 年年报及广州数据交易所公告）。
2.2 医疗行业数据资源会计确认与计量的现状分析
结合政策落地情况、行业实践案例与上市公司财报，目前我国医疗行业数据资源会计确认与计量的发展现状可概括为“政策驱动提速、试点成效初显、痛点仍较突出”，具体拆解如下：
2.2.1 现状亮点：政策红利释放，试点稳步推进
1.政策体系逐步完善，入表有了明确遵循：随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据要素市场化配置三年行动计划（2025-2027）》等政策的落地，医疗行业数据资源会计确认与计量的会计规范、合规要求已基本明确，打破了以往“无政策可依、无标准可循”的困境，越来越多的医疗机构、运营厂商开始主动布局数据资产入表工作。
2.试点案例不断涌现，实操经验逐步积累：北京、深圳、福建、广州等地的试点案例，已探索出数据确权、价值评估、会计核算、商业化变现的初步路径，为全国医疗行业提供了可参考的经验。例如，深圳试点的“医院直接参与数据交易”模式，破解了医疗机构数据商业化的合规难题；福建试点的“专病库数据入表”模式，贴合医疗机构的核心数据资源特点，具备较强的可复制性。
3.企业主动布局，入表披露逐步常态化：截至 2024 年底，已有多家医疗行业上市公司在年报中披露了数据资源入表相关信息，形成了初步的会计处理实践。据统计，金域医学、华大基因、美年健康、何氏眼科四家企业合计披露数据资源入表金额达 2688.7 万元（此处修正：原文“2688.7 亿元”应为笔误，结合单家企业披露金额，修正为 2688.7 万元），其中华大基因以 962.17 万元的入表规模居行业首位，确认为无形资产的数据资源均为外部购入的数据治理平台；美年健康披露 935.2 万元数据资源，其中 882 万元转入无形资产项，53 万元计入开发支出；何氏眼科披露 90.51 万元数据资源，均为自行开发的无形资产；金域医学披露 700.83 万元数据资源，其中 335.44 万元计入开发支出科目，365.38 万元确认为无形资产（数据均来自四家企业 2024 年年报公开披露，经汇总核算）。这些企业的实践，推动了医疗数据资源会计确认与计量的常态化、规范化，为行业整体推进数据资产入表提供了宝贵的企业实践参考。
2.2.2 现状痛点：核心难题未破，落地阻力仍存
尽管政策推动、试点破冰，但从行业整体来看，医疗数据资源会计确认与计量仍处于“初级阶段”，多数医疗机构、运营厂商尚未启动入表工作，核心痛点集中在“确权难、评估难、合规难、变现难”四大层面，具体拆解如下：
1.数据确权环节：权属界定模糊，责任划分不清。医疗数据的产生涉及患者、医疗机构、医护人员、运营厂商等多方主体，形成“多方贡献、权属交叉”的复杂格局——患者是原始数据的产生者，享有隐私权益；医疗机构是数据的采集、存储、管理者，投入了人力、物力成本；运营厂商可能参与数据治理、整合，增加了数据价值。目前，我国尚未出台针对医疗数据确权的专项细则，无法明确“谁拥有数据所有权、谁享有使用权、谁可获得收益权”，导致多数医疗数据因权属纠纷无法满足入表的“权属清晰”要求，成为入表落地的首要堵点。例如，医疗机构的电子病历数据，患者隐私权益与医疗机构的数据管理权边界模糊，一旦涉及商业化应用，极易引发权属争议，影响数据资产入表进程。
2.价值评估环节：标准不统一，计量难度大。医疗数据资产的价值具有“隐蔽性、复杂性、增值性”特点，与传统资产（固定资产、无形资产）的价值评估逻辑差异较大，目前行业内尚未形成统一的价值评估标准与量化方法。一方面，不同类型的医疗数据（如临床数据、医保数据、基因数据）价值差异显著，难以用统一模型核算；另一方面，医疗数据的价值不仅包括采集、治理的直接成本，还包括其潜在的科研价值、商业价值、社会价值，而这些潜在价值难以精准量化。此外，多数医疗机构、评估机构缺乏专业的医疗数据价值评估团队，导致即使完成数据治理，也无法可靠计量其价值，无法满足入表的“价值可计量”要求。
3.合规管理环节：隐私保护与数据利用平衡难度大。医疗数据包含大量患者个人隐私信息（如病历、基因数据、诊疗记录），受《个人信息保护法》《数据安全法》《医疗数据安全指南》等法律法规严格约束，合规是数据资产入表的前提。但在实际操作中，部分医疗机构为降低合规成本，简化数据脱敏、知情同意流程，导致数据合规性不足，无法入表；而过度脱敏又会降低数据的可用性与价值，影响其商业化变现。同时，部分运营厂商在数据采集、交易过程中，存在违规获取、滥用医疗数据的行为，不仅影响自身数据资产入表，还扰乱了行业生态，进一步加剧了合规风险。
4.商业化落地环节：盈利模式单一，可持续性不足。结合我国“知识付费认可度偏低”的国情，医疗数据资产商业化变现仍面临诸多阻碍。目前，行业内的商业化模式主要集中在“数据交易”“简单数据服务”，模式较为单一，且多以一次性交易为主，缺乏持续盈利能力。此外，多数医疗机构受公益属性限制，对数据商业化变现的积极性不高，更注重数据的内部应用（如诊疗优化、科研创新），导致数据资产的商业价值无法充分释放；而数据运营厂商因缺乏优质合规的数据资源、成熟的盈利模式，难以实现规模化盈利，无法形成“确权-入表-运营-收益”的闭环，影响了数据资产入表的积极性。
2.2.3 核心挑战：主体能力不足，生态协同不够
除上述四大痛点外，医疗数据资源会计确认与计量的推进，还面临“主体能力不足、生态协同不够”的核心挑战，进一步制约了落地进程：
1.相关主体专业能力不足。医疗数据资源会计确认与计量是“医疗+会计+大数据”的交叉领域，对相关主体的专业能力提出了较高要求。但目前，多数医疗机构的财务人员缺乏大数据、医疗数据相关知识，无法准确完成数据资产的会计核算、披露工作；医护人员缺乏数据资产意识，不重视数据的规范化采集、治理，导致原始数据质量参差不齐，无法满足入表要求；数据运营厂商、评估机构缺乏兼具医疗、会计、大数据知识的复合型人才，难以提供专业的入表咨询、价值评估、数据治理服务。
2.行业生态协同不足。数据资产入表的全流程涉及医疗机构、监管部门、运营厂商、评估机构、会计师事务所等多方主体，但目前各方缺乏有效的协同机制，形成“各自为战”的局面。例如，监管部门出台的政策与医疗机构的实际需求脱节，部分政策要求难以落地；医疗机构与运营厂商之间缺乏规范的数据合作模式，数据共享、授权使用的流程不清晰；评估机构与会计师事务所之间缺乏协同，价值评估结果与会计核算要求不匹配，导致数据资产入表流程繁琐、效率低下。
3.技术支撑体系不完善。数据资产入表离不开数据治理、安全存储、价值评估、会计核算等相关技术的支撑，但目前医疗行业的技术支撑体系仍不完善。一方面，多数医疗机构的数据治理技术较为落后，原始数据存在重复、缺失、错误等问题，需要投入大量人力、物力进行清洗、整合，增加了入表成本；另一方面，缺乏专业的医疗数据资产会计核算系统、价值评估工具，无法实现数据资产入表的标准化、自动化处理，导致入表效率低下，难以适应大规模入表的需求。
第三章全流程实操路径与多方价值拆解：破解核心疑问，激活数据价值
3.1 医疗数据资源会计确认与计量全流程实操：“五步法”落地，步步合规可落地
结合财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》、医疗行业专项规范及地方试点经验，医疗数据资源会计确认与计量无需“盲目跟风”，核心遵循“确权→治理→评估→核算→披露”五步法，每个环节紧扣医疗行业特殊性（隐私保护、多方权属、数据类型多样），避开“重形式、轻实效”的误区，确保每一步都符合政策要求、贴合实操场景，具体拆解如下：
3.1.1 第一步：数据确权（核心前提）—— 明确权属，破解“谁来主导”难题
确权是数据资产入表的首要前提，核心是解决“权属清晰”问题，结合医疗数据“多方贡献、交叉权属”的特点，无需追求“绝对所有权”，重点明确“使用权、收益权、管理权”的归属，遵循“合规优先、权责对等”原则，实操步骤如下：
1.筛选可确权数据：优先筛选“合规可追溯、用途明确”的数据，排除“来源不明、隐私违规、无法追溯”的数据（如未获得知情同意的患者病历、违规采集的医保数据），重点聚焦三大类数据：医疗机构自主采集的临床数据（电子病历、专病库）、监管部门依法归集的监管数据（医保结算、公共卫生数据）、运营厂商合法开发的标准化数据（脱敏后的数据集、治理工具相关数据）。
2.明确权属划分标准：结合医疗行业特点，明确三类核心数据的权属边界（可直接参考地方试点经验）：临床数据（电子病历、专病库、医学影像等）：患者享有“隐私权益”，医疗机构享有“管理权、使用权”，可依法享有“合规前提下的收益权”（如授权运营厂商开发数据产品的收益分成），需完成患者知情同意（可采用“批量告知+自愿退出”模式，贴合医院实操）、数据脱敏（核心隐私信息加密处理），留存合规证明材料。
3.监管数据（医保结算、公共卫生、行业监管数据）：由卫健委、医保局、大数据局等监管部门享有“管理权、使用权”，可用于行业监管、政策制定，若用于商业化应用，需经上级主管部门审批，收益归监管部门统筹用于行业发展（如医保数据优化监管模型的服务收益）。
4.运营厂商相关数据：厂商自主开发的数据治理工具、标准化数据集（已脱敏），享有完整的“所有权、使用权、收益权”；与医疗机构、监管部门合作开发的数据，按合作协议划分权属，明确收益分成比例、使用范围，避免后续纠纷。
5.留存确权证明材料：完成权属划分后，需留存三类核心材料，作为入表备查依据：合规采集证明（知情同意书、采集流程记录）、权属划分协议（多方合作需签订正式协议）、隐私脱敏报告（第三方机构出具或医院、厂商自行出具，明确脱敏标准、范围）。
实操提示：目前医疗数据确权无专项细则，可参考深圳、福建试点的“权属声明+合规备案”模式，由确权主体（医院、监管部门、厂商）出具《数据权属声明书》，明确权属边界、使用范围、责任划分，报当地大数据局、卫健委备案，降低权属纠纷风险（参考深圳、福建大数据交易所试点确权流程）。
3.1.2 第二步：数据治理（基础保障）—— 提质增效，满足“价值可计量”前提
未经治理的原始医疗数据（重复、缺失、错误、格式不统一），无法满足入表要求，数据治理的核心是“去粗取精、标准化处理”，将“数据资源”转化为“可利用、可计量”的数据，贴合医疗行业数据特点，重点做好三件事：
1.数据清洗与标准化：聚焦医疗数据“格式杂乱、口径不一”的痛点，统一数据格式（如电子病历按HL7标准梳理）、规范数据口径（如医保结算数据统一诊疗项目编码、疾病编码），删除重复数据、补充缺失数据、修正错误数据（如门诊病历中的姓名、性别录入错误），确保数据“真实、准确、完整”。
2.数据分类分级与脱敏：按《医疗数据安全指南》要求，将数据分为核心数据、重要数据、一般数据，核心数据（患者核心病历、基因数据）采用“不可逆脱敏”（如隐藏身份证号、手机号中间位数），重要数据（医保结算明细）采用“可逆脱敏”（用于内部监管可还原），一般数据（诊疗项目统计数据）可简化脱敏，兼顾合规性与数据可用性。
3.数据归档与追溯：建立医疗数据资产归档体系，明确数据的采集时间、来源、治理过程、使用记录，实现“全流程可追溯”（如电子病历的修改痕迹、数据治理的操作人员、时间节点），可采用区块链、数字水印等技术，留存追溯记录，作为入表及合规检查的依据。
实操提示：医疗机构可依托现有电子病历系统、数据中台，无需重复建设，重点补充“数据治理模块”；中小医院可委托第三方医疗数据治理厂商，降低治理成本，核心是留存“数据治理报告”，明确治理流程、方法、成果，确保治理后的数据符合入表要求（参考艾瑞咨询《2024医疗数据治理行业实践报告》）。
3.1.3 第三步：价值评估（核心难点）—— 三类方法适配，破解“值多少钱”难题
价值评估是数据资产入表的核心难点，结合医疗数据“价值隐蔽、类型多样”的特点，无需追求“绝对精准”，重点遵循“贴合医疗场景、方法科学、有据可依”原则，优先采用“成本法+收益法”结合的混合评估模式，三类评估方法的适配场景及实操要点如下（可直接参考试点案例）：
1.成本法（基础方法，优先适配自用数据）：核心是“核算数据从采集到治理的全部直接成本”，适合医疗机构自用的临床数据、监管部门的监管数据，公式为：数据资产价值=采集成本+清洗治理成本+存储成本+人员薪酬成本。 实操示例：福建某医院的糖尿病专病库数据，采集成本（医护人员录入、设备采集）280万元，清洗治理成本（第三方厂商服务费）120万元，存储成本（服务器、云存储）50万元，人员薪酬成本（专职管理人员）80万元，采用成本法评估，数据资产价值=280+120+50+80=530万元，纳入无形资产核算（参考福建大数据交易所试点案例披露的成本核算标准，结合行业平均成本水平测算）。
2.收益法（增值方法，适配可商业化数据）：核心是“预估数据未来可带来的经济收益或社会价值”，适合可商业化的标准化数据、运营厂商的数据产品，公式为：数据资产价值=未来各年度预期收益×折现系数（折现率按医疗行业平均收益率确定，一般为8%-12%）。实操要点需重点关注三点：一是合理预估收益期限，医疗数据资产收益期限可结合数据更新频率确定（如专病数据按5-8年、基因测序数据按8-10年）；二是区分经济收益与社会价值，企业类主体（运营厂商、营利性医院）重点核算经济收益（数据交易收入、服务收费等），政府类主体（卫健委、医保局）可将社会价值（监管效率提升、公共卫生成本节约）纳入预估范围；三是留存收益预估依据，需结合数据交易合同、行业平均收益水平、试点案例收益数据佐证，避免主观臆断。实操示例：深圳某医院的“老年专病库”数据，用于医疗科技企业手术机器人研发授权，预估未来5年年度平均收益为45万元，采用10%的折现率计算，数据资产价值=45×（P/A，10%，5）=45×3.7908≈170.59万元（参考深圳数据交易所公开交易案例的收益预估逻辑，折现系数参考《资产评估准则——无形资产》医疗行业相关规定）。
3.市场法（参考方法，适配有交易案例的数据）：核心是“参考同类医疗数据资产的市场交易价格，调整差异后确定自身价值”，适合有公开交易案例的标准化数据（如匿名化诊疗数据集、医保监管基础数据），公式为：数据资产价值=可比交易案例价格×差异调整系数（差异调整因素包括数据规模、数据质量、脱敏程度、交易模式等，调整系数范围为0.7-1.3）。实操要点：一是筛选可比案例，需优先选择同地区、同类型、同用途的医疗数据交易案例（如参考广州数据交易所医检数据交易价格）；二是合理调整差异，例如某匿名化糖尿病诊疗数据集（规模50万条），可比案例为同交易所同类型数据集（规模40万条，交易价80万元），结合数据规模差异，调整系数确定为1.2，测算自身价值=80×1.2=96万元；三是明确局限性，目前医疗数据交易市场尚不成熟，可比案例较少，因此市场法仅作为辅助评估方法，需结合成本法或收益法使用，避免单一方法导致评估偏差（参考艾瑞咨询《2024医疗数据资产价值评估报告》相关建议）。
