然而，檢視國際發展趨勢，數據治理正面臨四大挑戰：數據品質、隱私安全、信任程度與協作機制。
鑑於健康數據對公共衛生、經濟福祉發展至關重要，本文嘗試以「數據共享」為核心，分析三個國際案例：從美國醫療業界攜手學研導入數據力，詮釋產學合作模式；再看芬蘭於歐盟數據治理法案基礎下調適自身法規，進而驅動生醫新創發展；最後透過法國產官學重塑健康產業生態系的經驗，探索數位時代下，台灣在健康促進的嶄新可能。
案例一：美國—TriNetX創新研究模式
美國醫療數據公司TriNetX在2013年創建時，便以打造數據合作平台為核心；旗下的全球健康研究社群（global health research network）透過彙整跨機構、跨國界的真實世界健康數據，及去識別化的資料共享機制，加速真實世界證據的產出，節省研發成本及時間，驅動健康領域前瞻研究。
英國牛津大學與美國國家衛生研究院，2021年便運用TriNeTX健康研究數據，追蹤27萬名COVID-19康復者，發現留下的併發症以焦慮、抑鬱最多，占15％；老人和男性康復者更常出現呼吸困難及認知障礙（又稱腦霧）；年輕人及女性則有更多頭痛症狀，以及類似創傷壓力症候群衍生的焦慮、憂鬱、失眠等。
中山醫學大學附設醫院與TriNetX合作，打造醫療數據平台。圖片來源：截自中山醫學大學附設醫院醫學研究部YouTube
同時，台灣中山醫學大學附設醫院智慧醫療平台也與TriNetX合作，透過資料探勘、分析等，使新舊醫療數據能以加值運用在品質管理、行政管理、學術研究、預測與診斷輔助，提升醫療照護的效益。
案例二：芬蘭—Findata數據再利用模式
Findata成立於2020年，法源基礎為2019年生效的《健康與社會數據二次使用法》，屬「社會和健康數據許可機構」。它的「Re-Use」（數據二次使用）模式，便是希望藉由釋出公部門數據，驅動新的健康照護產業型態。
舉例來說，肺癌是芬蘭第三大癌症，每年約有2,800人罹病。日本武田製藥便委託芬蘭醫藥研究團隊MedEngine彙整巨量臨床數據（如電腦斷層掃描影像），透過數位運算，重塑癌症製藥研究，揉合醫學與商學，促進醫療產業數位升級。（延伸閱讀｜楊泮池：精準醫療已過時，用大數據讓人不生病才是藍海）
案例三：法國—健康資訊中心（French Health Data Hub）治理模式
數據治理牽涉複雜的跨境數據交換，如數據共享機制、協議、統一格式和技術標準等；數據共享的架構與程序，亦須具備安全性與驗證性（如透過受信任的第三方或倫理道德委員會，進行公益判斷）。
法國政府將健康議題設定為人工智慧科技發展的重要領域，並援引《歐盟開放數據指引》（Open Data Directive），打造健康資訊中心（Health Data Hub），驅動公私協力。
舉例來說，法國醫療新創公司DAMAE Medical即藉由法國健康數據中心，進行數據再利用，改善了光學同調斷層掃描（Optical Coherence Tomography）臨床應用，讓非侵入式的光學影像技術，提供皮膚內部結構到真皮層的高解析度細胞立體影像；亦藉由即時數據訓練，大幅提升分辨率及成像品質，改善皮膚癌影像診斷能力。
由於法國國家健康資訊系統涵蓋99%人口及其相關醫療服務資訊，因此也面臨健康數據蒐集的關鍵挑戰——健康數據涉及大眾隱私，數據安全應列為優先考慮項目。為建置健康資訊中心，法國採行以下幾種法規及政策調適：
- 建立科技平台以整合健康資訊
- 整合科技技術，協助健康數據提供者蒐集數據並提升數據品質
- 強化使用者支援服務，如數據讀取及確認數據是否妥善利用
- 協助行政及制度面相關程序的標準化等
由法國案例可見，健康數據交換與蒐集，將衍生許多法規與政策調適等數據治理問題。法國健康資訊中心已與芬蘭Findata、比利時Sciensano研究所，及克羅埃西亞公共衛生研究所等跨國合作；法國健康數據中心，也被歐盟執委會選為未來歐洲健康數據的領導者，作為促進健康與公共利益組織。
環視歐美推動健康數據的發展軌跡，可發現驅動跨域創新的關鍵在於兼備公益力、產業力、治理力的運作模式。他山之石，可以攻錯，值得台灣邁入數位健康發展時借鏡。（延伸閱讀｜全民健保資料可做學術利用嗎？國內爭議與國外趨勢分析）
