二是创新治理与可信流通机制，确保数据质量与安全合规。一方面，过“两标一审”数据标注与质控机制，有效保障数据标注的准确性与可信度，构建形成包含 46 万例高质量训练数据与 4.4 万例金标准测试数据的标准化数据集。另一方面，搭建“线上数据沙箱+线下安全空间+区块链存证”的可信流通体系，遵循“数据不出域、模型可进来”原则，实现医疗数据在安全可控、合规可监管环境下的授权使用与价值流通。 

        三是支撑AI 研发全流程与多场景应用，显著提升研发效能。打造“高质量数据集+一体化训练平台”双支撑体系。依托集成算力、工具与算法的一体化AI 研发平台，实现从开发、训练到验证的全流程统一管理与协同。通过数据沙箱调用数据资源，并结合深度学习、影像分割等技术，已在放疗靶区自动勾画、冠脉血流计算、肺栓塞智能分诊、乳腺癌早筛等多个核心临床场景中实现AI 模型的应用验证与落地。

        四是形成可复制的要素化模式，经济社会效益显著。降低AI研发成本约60%，缩短研发周期50%，整体研发效率提升3 倍以上，并推动多款医学影像AI 产品在多家三甲医院投入应用。通过构建可持续、可监管的医疗数据要素化模式，不仅带动产业链上下游企业的协同创新，更为我国医疗健康产业的智能化发展提供了“上海经验”与实践支撑。