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采集、脏数据处理、多款大数标注、据产架省究院合成、品上质检……在南京汉卫公共卫生研究院有限公司，数交所汉一批批来自疾控机构的卫研卫生健康“脏数据”，正通过AI治理技术被转化成高质量数据集。让开这里不仅沉淀了跨场景、口说高标准的脏数据高质量数据集，更具备全流程定制、多款大数构建高质量数据集的据产架省究院能力。不久前，品上公司多项数据产品在江苏省数据交易所正式上架，数交所汉成为卫生健康数据领域率先挂牌的卫研重要数据产品之一。

卫生健康数据长期面临错项、让开漏项、标准不一、影响因子复杂等问题。“错项和漏项同样致命。”汉卫研究院总经理闫艳说。针对这些痛点，汉卫研究院定向、精准地收集与构建多源数据，借助隐私计算、联邦学习、多模态对齐与融合、时序轨迹预测、语义认知与结构化等核心技术，从海量数据中剔除并修正异常值，使数据能够直接匹配临床科研、产品研发等专业需求，确保用于训练模型的数据既量大又质优。

目前，汉卫研究院已构建覆盖智慧疾控、慢病管理等领域的高质量数据治理方案，相关产品在多个垂直模型中落地应用。公司累计获得国家数据局、国家卫生健康统计信息中心、工信部、中华预防医学会等部门颁发的11项国家级奖项荣誉以及50项省市级荣誉。

“高质量数据集不是简单的数据堆积，而是要通过专业处理让数据‘说话’。”闫艳表示。聚焦“三医”协同，汉卫研究院具备区域数据项目顶层设计、治理实施与场景落地的全流程服务能力。针对不同区域，研究院梳理本地数据资源，面向临床、科研和产业转化需求，提供高质量数据集建设方案。

在科研应用层面，汉卫研究院依托自持专病高质量数据，自研AI大模型驱动临床前肿瘤药物研发一体化平台，开展靶点发现研究。目前已筛选出多个潜在成药靶点并锁定核心靶点，相关科研成果正联合医院与专家团队推进临床验证。同时，研究院携手阿里巴巴AIData团队、江苏省数据集团开展慢病领域的多模态大模型评测合作，搭建标准化评测体系，推动模型临床规模化、标准化应用。2025年，该平台在细分赛道的市场占有率达15.18%，位居行业前列。“在高质量数据集与AI工具双轮驱动下，正成为提升项目效率瓶颈的关键变量。”闫艳说。

作为江苏省数据标准化技术委员会副主任委员单位，汉卫研究院深度参与省级数据标准化顶层设计与实践落地。2026年4月，在江苏省数据标准化技术委员会主办的“标准周”活动上，汉卫研究院受邀分享了实践经验，为高质量数据集建设提供可复制的参考。（通讯员：韩轩）

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