和敏感性，其采集需遵循严格的伦理与法规，导致高质量、标准化、大规模且连续的数据集尤为稀缺。这种稀缺性主要体现在：数据多沉淀于各医疗机构内部，形成“数据孤岛”；跨部门如医疗、医保、医药数据难以互通；以及针对 AI 训练的标注数据成本高昂、专业人才匮乏。国家政策中将丰富医疗数据供给列为夯实应用基础的核心举措，进一步印证了医疗数据的稀缺性。只有在数据供给这一基础层实现突破，上层的人工智能算力、算法模型及应用中试才有价值依托。因此，对于企业而言，构建合法合规的数据获取与治理能力，已成为其在 AI医疗赛道构建长期竞争壁垒的绝对核心。
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