您所在机构/单位的主要类型是？
公立医院
私立医院/诊所
康养/养老机构
社区卫生服务中心
医疗科技/信息化公司
科研院校
政府/监管部门
其他
您的工作角色与数据的关联程度是？
直接负责数据管理（如信息科、数据部门）
业务部门，日常使用数据
决策层，依赖数据制定策略
技术支持/研发
其他
在数据采集阶段，您认为当前最大的挑战是什么？
数据标准不统一，难以整合
数据来源分散，采集效率低
患者/用户依从性差，数据不全
设备/系统接口不兼容
缺乏有效的实时采集手段
其他
您所在机构目前主要采集哪些类型的医疗康养数据？（可多选）
电子病历（EMR）
医学影像数据
检验检查报告
可穿戴设备/物联网健康数据
基因/组学数据
康养行为与生活数据
医保/费用数据
患者满意度/随访数据
其他
目前，机构内不同系统（如HIS, LIS, PACS等）的数据整合程度如何？
完全整合，数据互通无障碍
部分整合，通过接口或中间平台
基本独立，数据交换困难
完全独立，无数据交换
在数据存储方面，您最关注的问题是？
存储成本与扩容压力
数据长期保存与归档策略
存储性能（读写速度、并发）
数据备份与灾难恢复能力
存储架构的灵活性（云/混合/本地）
其他
您认为当前数据存储是否符合相关安全与隐私法规（如《个人信息保护法》、《数据安全法》、HIPAA等）的要求？
完全符合，并有定期审计
基本符合，但部分细节待完善
正在努力向合规要求靠拢
合规压力大，存在明显差距
不清楚具体法规要求
在数据应用层面，机构内数据最主要的用途是？
临床诊疗支持与决策
机构运营管理与绩效分析
科研与临床研究
患者健康管理与远程监护
对外数据服务或商业化探索
其他
在数据应用过程中，常遇到哪些障碍？（可多选）
数据质量差（不准、不全、不一致）
缺乏有效的数据分析工具与人才
数据访问权限管理复杂
伦理与隐私限制，数据无法充分使用
业务部门需求不明确
计算资源不足
其他
对于人工智能（AI）模型训练等深度数据应用，贵机构的数据准备情况如何？
已有高质量、标注好的数据集
有原始数据，但缺乏清洗和标注
数据分散，难以形成有效数据集
暂未考虑此类深度应用
受法规限制，无法用于AI训练
在数据安全与隐私保护方面，您最担忧的风险是？
内部人员非授权访问或泄露
外部黑客攻击与数据窃取
数据共享/流转过程中的失控
第三方合作方的安全风险
合规性风险与法律诉讼
其他
贵机构已部署了哪些主要的数据安全防护措施？（可多选）
数据加密（传输/存储）
严格的访问控制与权限管理
数据脱敏/匿名化技术
安全审计与日志追踪
员工安全意识培训
部署防火墙、入侵检测系统
定期安全漏洞评估与渗透测试
其他
当发生数据泄露事件时，贵机构的应急响应能力如何？
有完备预案，可快速定位、隔离并上报
有基本预案，但执行效率有待提高
预案不完善，主要依赖临时处置
缺乏明确预案
未发生过，未做专门准备
您认为“数据全生命周期管理”中，哪个环节最需要加强投入或引入新技术？
采集（物联网、自动化）
存储（低成本、高可靠）
治理（质量、标准化）
应用（分析、AI）
安全（隐私计算、区块链）
销毁（安全擦除）
请对您所在机构当前数据管理的整体成熟度进行评分（1分非常初级，5分非常成熟）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
展望未来1-2年，您认为医疗康养数据领域最大的发展机遇在于？
互联互通与区域医疗信息平台
基于AI的精准医疗与健康预测
个人健康数据主权与患者赋能
医保支付改革驱动的数据应用
居家养老/远程康养的数据支撑
其他
您希望通过哪些方式提升机构的数据管理能力？（可多选）
采购更先进的集成平台或数据中台
引入专业的数据治理咨询与服务
加强内部数据人才培养与团队建设
加强与高校、科研机构的合作
学习借鉴行业最佳实践与标准
争取更多的政策与资金支持
其他
您认为在推动医疗康养数据价值释放的过程中，谁应发挥主导作用？
政府与监管部门
大型医院与龙头机构
医疗科技公司
学术与研究机构
患者/消费者群体
需要多方协同，缺一不可
对于完善医疗康养数据全生命周期管理（采集、存储、应用、安全），您还有哪些具体的意见或建议？