2018医疗大数据产业报告_41页-9mb

医疗大数据产业报告总结

核心内容概述

本报告《2018医疗大数据产业报告》由蛋壳研究院发布，旨在分析医疗大数据的发展现状、行业趋势、应用场景以及企业市场布局。报告指出，医疗大数据已经成为国家大数据战略的重要组成部分，其价值输出时代已经到来。医疗大数据涵盖从患者全生命周期的健康数据，包括电子病历、检验数据、影像数据、费用数据、基因数据、医药研发数据、药品流通数据、智能穿戴数据、移动问诊数据和体检数据等。

主要观点与关键信息

一、医疗大数据的定义与特征

• 定义：医疗大数据是指个人从出生到死亡的全生命周期中因健康活动产生的数据，包括疾病、体检、门诊、住院等。
• 特征：
  1. 高容量：医疗数据量以48%的年增长率快速增长，预计到2020年将达到2314EB。
  2. 多样性：包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、日志、图片、视频等。
  3. 快速性：数据的产生和处理速度不断提升，支持实时或准实时分析。
  4. 缺乏标准：不同医院、医生、地区的数据格式和标准不统一，导致数据整合困难。

二、政策支持与行业发展趋势

• 国家在2014年启动“46312”工程，推动医疗信息化平台建设。
• 2015年至今，国家陆续出台多项政策，如《“互联网+”行动计划》、《关于促进大数据发展的行动纲要》、《健康中国2030规划纲要》等，从顶层设计、数据标准、隐私保护等方面推动医疗大数据发展。
• 2018年《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》发布，标志着医疗大数据进入规范管理和价值输出阶段。

三、医疗大数据的采集

• 医疗大数据来源广泛，包括电子病历、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、移动问诊数据和体检数据。
• 电子病历数据：占比最大，但处理难度高，需结构化和标准化。
• 影像数据：标准化程度高，是医疗大数据应用最早、最成熟的领域之一。
• 基因测序数据：数据量大、价值高，但目前处于初级利用阶段。
• 智能穿戴数据：虽然采集难度较低，但数据价值有限。

四、医疗大数据治理与价值输出

• 治理挑战：数据集成难、标准化程度低、数据质量参差不齐、非结构化数据处理复杂。
• 治理手段：数据清洗、校验、脱敏、结构化处理等。
• 价值输出：医疗大数据在多个领域发挥作用，包括临床诊断辅助系统、医生辅助工具、慢病管理、保险、医药研发、医院管理决策辅助、健康管理、智慧养老和药企市场营销等。

五、医疗大数据企业市场分析

• 企业数量：共有561家与医疗大数据相关的企业，其中243家属于基因行业。
• 融资情况：融资比例不足50%，其中约8家企业已上市，包括创业软件、卫宁健康等传统医疗信息化企业，以及华大基因、贝瑞基因等基因测序企业。
• 融资金额：基因领域融资金额最高，达209亿2083万元人民币，其次是健康数据和影像数据。
• 应用方向：医疗大数据应用最多的是疾病诊断与治疗，占比37%；临床数据管理占比25%；医生辅助工具和医院管理方向获得较高融资金额和估值。

关键挑战

1. 数据壁垒：医疗机构间数据互通困难，形成数据孤岛，影响数据共享和利用。
2. 数据权属：医疗数据的所有权归属存在争议，通常由医院掌握。
3. 数据安全：需建立数据安全管理责任制度，加强隐私保护和安全审查。
4. 数据隐私：随着《民法总则》草案和《网络安全法》的实施，个人信息保护逐步加强。

行业现状与未来展望

• 医疗大数据行业目前处于发展的第二阶段，数据采集和治理能力逐步提升。
• 企业主要集中在数据采集、治理、分析和应用四个环节，各环节均有相应的盈利模式。
• 未来，医疗大数据将更多地与人工智能、物联网等技术结合，提升诊疗效率和精准度。
• 随着数据治理和标准化的推进，医疗大数据将在疾病预防、个性化治疗、健康管理和智慧养老等方面发挥更大作用。

总结

医疗大数据已成为推动医疗行业变革的重要力量，其应用涵盖临床诊断、医院管理、保险、慢病管理、医药研发等多个领域。尽管存在数据壁垒、权属不清、安全和隐私等挑战，但国家政策支持和技术进步正在逐步解决这些问题。随着数据治理和标准化的推进，医疗大数据将在未来发挥更大的价值，推动医疗行业向智能化、精准化发展。