国内医疗大模型与国际领先模型在数据质量与规模上的差距主要体现在数据来源单一、开放度低、标注标准不统一及规模不足四个方面。要改变这一现状，一是亟需从政策层面推动医疗数据要素市场建设，建立跨机构、跨地域的数据共享机制；同时加强国际合作，拓展数据来源的多样性。二是亟需建立符合国情的医疗数据分级开放制度，在保障隐私的前提下提升数据流动性。三是亟需建立国家级的医疗数据标注标准体系，并加强专业医学人才的培养和参与。四是亟需建立国家级医疗数据资源池，通过政策创新打破数据孤岛，同时加强国际数据合作，快速提升数据规模和质量。
从数据来源的广度来看，国际领先医疗模型普遍采用全球化数据战略。以IBM Watson Health为例，其数据网络覆盖了北美、欧洲和亚洲的300多家顶级医疗机构。这种全球化布局使其能够获取不同人种、地域和环境下的多样化医疗数据。而国内医疗大模型的数据主要来源于合作的三甲医院，且集中在国内少数发达地区。
数据类型的多样性，国际模型展现出明显优势。Google的Med-PaLM2整合了包括电子病历、医学影像、基因组学、穿戴设备数据、医学文献和患者自述等六大类数据源。而国内主流医疗大模型的数据构成中，电子病历占比超过70%，医学影像约占20%，其他类型数据合计不足10%。
数据来源的单一性还体现在机构类型的局限性上。国际模型往往能整合医院、药企、保险机构、科研院所等多方数据。而国内模型的数据90%以上来自公立三甲医院，导致模型对分级诊疗、基层医疗等中国特色场景的适应性不足。
从数据的时间跨度来看，国际模型通常能获取长期追踪数据。英国UK Biobank包含长达15年的健康数据追踪。而国内医疗数据多以单次就诊记录为主，连续性较差。
这种数据来源的单一性直接影响了模型的性能表现。在一项跨国测试中，国内头部模型在罕见病诊断上的准确率比国际模型低15个百分点，在多模态数据分析任务上的差距更是达到20个百分点以上。
从数据共享机制来看，美国通过HIPAA法案建立了成熟的去标识化数据共享体系。如MIT开发的MIMIC-III数据库，包含4万多名ICU患者的完整诊疗数据，开放给全球2000多家研究机构使用。而我国虽在2016年就提出健康医疗大数据战略，但实际开放程度有限，全国三甲医院中仅15%参与了区域性数据共享平台，且共享数据量平均不足院内数据的5%。
政策法规的差异尤为明显。如欧盟通过GDPR第89条为科研用途的数据处理开辟了特殊通道。反观我国，《个人信息保护法》和《数据安全法》对医疗数据的使用设置了严格限制。某省级卫健委2022年的报告指出，因合规要求，辖区内医院AI项目平均需要6-8个月完成数据脱敏审批，而美国同类项目仅需2-4周。
在实际应用层面，开放度差距更为显著。国际机构如美国国立卫生研究院开放的ChestX-ray数据集包含超过100万张胸部X光片，而国内最大的同类开放数据集仅10万张。国际开放数据往往附带详细标注，且标注一致性达0.85；而国内开放数据集多由非专业人员标注，其开放数据集的标注错误率达12-15%。
从标注规范来看，国际顶级医疗数据集普遍采用严格统一的标注标准。以斯坦福大学CheXpert胸部X光数据集为例，其详细规定了14种肺部异常的判定标准，并由3位放射科专家进行交叉验证，确保标注一致性(Cohens Kappa系数达0.85)。而国内某三甲医院的内部审计显示，其标注手册对“磨玻璃影”等关键征象的定义存在5种不同解释，导致不同标注员间的判定一致率仅为0.61。
在质量控制流程方面，国际标准更为系统化。美国国立卫生研究院的肺结节检测数据集采用“AI预标注+放射科医生复核+第三方质检”的三级质量控制体系，最终标注错误率控制在1.2%以下。而国内由于采用单一的“标注员标注+随机抽查”模式，其数据集的平均错误率达到8.7%。
专业人员参与度的差距尤为显著。国际知名数据集如英国的UK Biobank，其基因组数据标注由经过认证的生物信息学专家团队完成，每人需通过为期6周的专业培训。而国内标注团队中具有医学背景的人员占比不足20%，大部分标注员仅接受过2周速成培训。
这种标注标准的不统一已造成实质性影响。如某三甲医院的对比试验显示，使用国际标准重标数据后，其AI模型的准确率提升了11个百分点。
从训练数据量级来看，国际领先模型的训练数据普遍达到亿级规模。Google的Med-PaLM2训练使用了超过100亿token的医学文本数据，涵盖3000万篇PubMed论文和数十万份电子病历。而国内同类模型的训练数据量约为其1/10。这种量级差距直接反映在模型表现上：在国际医学000516）问答基准测试中，Med-PaLM2的准确率达到85%，而国内同类模型平均仅为72%。
在数据覆盖维度上，国际数据集展现出更完整的医疗全场景覆盖。美国NIH的临床数据仓库包含超过5000万患者的全周期诊疗记录，覆盖门诊、住院、检查、用药等全流程数据。而国内某知名医疗大数据平台的核心数据库仅包含约200万患者的诊疗数据，且80%为单次就诊记录。这种局限性导致国内某糖尿病预测模型准确率比国际标杆低18个百分点。