2018医疗大数据产业报告-动脉网_蛋壳研究院-2018.09-41页_8mb

医疗大数据产业报告总结

核心内容

本报告《2018医疗大数据产业报告》围绕医疗大数据的定义、特征、采集来源、治理与应用展开，全面分析了医疗大数据在医疗行业中的价值输出路径与市场发展现状。报告指出，医疗大数据正逐步从数据采集阶段向价值输出阶段过渡，其应用覆盖临床辅助、医院管理、慢病管理、保险、医药研发等多个领域。

主要观点

• 医疗大数据定义：医疗大数据是个人从出生到死亡全生命周期中，因健康活动产生的各类数据集合，包括疾病数据、健康数据、行为数据等。
• 数据特征：医疗大数据具有数据量大、种类多、产生与处理速度快、缺乏统一标准等特征，且其价值远高于垃圾数据。
• 数据采集来源：涵盖电子病历、检验数据、影像数据、费用数据、基因测序数据、医药研发数据、药品流通数据、智能穿戴数据、移动问诊数据、体检数据等。
• 数据治理挑战：数据标准化程度低、质量参差不齐、多源异构数据整合困难、数据孤岛问题严重。
• 价值输出方向：医疗大数据通过治理形成知识，再通过知识指导医疗行为，实现价值输出。具体应用包括临床诊断辅助、医生辅助工具、慢病管理、保险、医药研发、医院管理、健康管理、智慧养老、药企市场营销、基因大数据等。
• 政策支持：国家层面出台多项政策，如“互联网+”行动计划、《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等，推动医疗大数据发展。
• 行业现状：医疗大数据行业处于发展的第二阶段，部分企业已形成较为成熟的解决方案，但整体仍面临数据壁垒、权属不清、安全隐私等问题。

关键信息

医疗大数据来源详解

1. 电子病历数据：涵盖患者基本信息、诊断、治疗等，是医疗数据的主要来源，但非结构化数据占比高，需结构化处理。
2. 检验数据：通过LIS系统收集，用于疾病诊断和预测。
3. 影像数据：由DR、CT、MR等设备产生，标准化程度高，是早期应用较多的类型。
4. 费用数据：涵盖医院收入与成本数据，用于DRGs支付方式改革。
5. 基因测序数据：用于疾病预测和个性化治疗，数据量大且增长迅速。
6. 医药研发数据：包括临床试验、药物研发情报等。
7. 药品流通数据：用于药品流向、用户健康分析。
8. 智能穿戴数据：涵盖生命体征、行为数据等，具有一定的数据价值。
9. 移动问诊数据：用于分析医生行为、疾病分布等。
10. 体检数据：用于健康风险评估与慢病管理。

数据治理与应用

• 治理难点：数据标准化、质量控制、系统整合、数据隐私与安全等。
• 应用方向：
  • 临床诊断辅助系统：利用AI技术辅助医生诊断与治疗。
  • 医生辅助工具：提升医生效率与科研能力。
  • 慢病管理：通过智能设备与数据分析，实现患者院外管理。
  • 保险：基于大数据优化保险模型与风险管理。
  • 医药研发：利用大数据预测药物效果与副作用。
  • 医院管理决策辅助：优化资源配置与运营效率。
  • 健康管理：关注健康人群，实现预防与干预。
  • 智慧养老：通过数据实现健康监测与干预。
  • 药企市场营销：整合全产业链数据，提升市场决策能力。
  • 基因大数据：用于疾病筛查、精准治疗与健康管理。

行业现状与市场分析

• 企业数量：561家，其中243家为基因测序企业。
• 融资情况：融资企业不到50%，其中8家已上市；基因领域融资金额最大，达209亿2083万人民币。
• 市场布局：临床数据应用最广泛，占37%；临床数据管理占25%；医生辅助工具与医院管理方向融资较多，具有较高的市场价值。
• 发展难点：
  • 数据壁垒：医院间数据共享困难，形成数据孤岛。
  • 数据权属：数据归属问题模糊，影响商业化开发。
  • 数据安全：需建立完善的安全机制与隐私保护体系。
  • 隐私保护：需通过脱敏处理保障患者隐私。

结论

医疗大数据正在成为推动医疗行业变革的重要力量，其应用不仅提升了医疗服务的精准性，还推动了医院管理、保险、医药研发等领域的转型升级。然而，数据治理、权属问题、安全隐私仍是行业发展的主要瓶颈。未来，随着技术的不断进步与政策的持续完善，医疗大数据将更广泛地服务于临床、科研与公众健康，成为健康医疗产业发展的核心驱动力。