当前医疗健康领域数字化转型进入深水区，高质量训练数据供给不足、真实健康数据流通的隐私合规约束，已经成为AI医疗、智慧健康服务规模化落地的核心痛点。作为国内率先落地的省级数据知识产权登记基础设施，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据资源确权存证、流通溯源、权益保护的核心职能，是当地推动数据要素市场规范化建设的重要载体。2026年5月27日，临海数云创想信息技术有限公司旗下的「AI数字人模拟健康与医疗行为预测训练数据」正式在该平台完成知识产权登记，为健康医疗类训练数据的合规流通提供了可参考的落地样本。
本次登记的训练数据依托AI数字人技术生成，通过虚拟海量人群模拟健康医疗决策与行为，经规则处理与算法建模形成标准化数据集合，完全不涉及真实个人隐私信息，从源头解决了健康医疗数据流通的合规风险，可覆盖医疗机构、健康管理机构、公共卫生部门、医药保健企业等多主体的全场景数据需求。
具体来看，该数据集可实现多维度价值释放：在公共卫生领域，可精准识别不同人群健康行为特征，支撑疫苗接种宣传、慢病干预、健康体检推广等定向触达，大幅提升健康宣教触达效率与人群响应率；在健康管理运营场景，可基于不同年龄、性别、健康状况人群的行为特征，制定差异化健康管理、体检套餐、保健品推荐策略，实现健康服务精细化运营，提升人群健康依从性；在医疗机构侧，可量化分析用户就医渠道偏好、价格敏感度与服务需求，助力医疗机构优化科室布局、服务流程与渠道配置，提升就医体验与服务效率；在资源调配层面，可基于健康行为时序特征预测体检频次、保健品复购、慢病随访频率、疫苗接种概率，指导健康服务资源调配、库存备货与服务计划制定，减少资源浪费与供需错配；此外还可为健康管理智能客服、线上问诊、健康科普、公共卫生调研、医保政策适配等场景提供高仿真、合规化虚拟人群底层数据支撑。
一、核心算法体系
1. 采用DBSCAN聚类算法，以性别、年龄、健康状况、收入水平、居住区域、健康素养为核心维度，对虚拟健康医疗行为人群开展聚类分群，精准识别高体检意愿、高频保健品消费、规范慢病管理、主动疫苗接种等高价值目标人群，解决传统人群划分颗粒度粗、精准度不足的问题。
2. 采用Transformer时序预测模型，基于用户历史健康行为频次、决策记录等特征，开展时序建模分析，预测用户体检执行概率、保健品复购周期、慢病管理依从性、未来疫苗接种可能性，为健康干预与服务运营提供量化依据。
3. 采用特征加权融合算法，对性别、年龄、慢病情况、健康认知、家庭结构、就医便利性等特征进行权重拟合与融合，生成贴合真实区域人群分布的虚拟健康行为样本，保障数据的可用性与贴合度。
4. 采用规则引擎+逻辑回归模型，通过规则引擎构建健康行为判定逻辑，结合逻辑回归模型量化计算用户体检意愿强度、保健品购买意愿、就医渠道选择倾向、疫苗接种接受度，匹配个性化健康服务与干预方案。
二、技术实现逻辑
该数据集基于健康医疗领域真实人群行为、公共卫生统计、就医与健康消费市场数据，构建虚拟健康行为人群先验分布模型；通过AI数字人多轮交互（含健康咨询、服务比价、行为反馈、意愿表达等）采集用户行为特征，迭代优化虚拟人群健康标签体系。采用权重归一化、区域人群结构校准、健康行为分布拟合技术，保障虚拟人群结构与行为规律和真实市场高度一致；支持人群特征动态更新，可适配季节流感防控、体检旺季、疫苗接种推广、慢病专项管理等多场景业务需求。
本次数据知识产权登记的完成，不仅标志着AI生成的健康医疗训练数据的权益得到官方确权，也为国内健康医疗数据要素的合规流通、价值释放提供了新的路径，对推动智慧健康产业发展、完善数据要素市场建设具有重要的示范意义。
登记内容：
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