2019中国医疗大数据研究报告_52页_2mb

2019中国医疗大数据研究报告总结

核心内容

本报告全面分析了中国医疗大数据的发展现状、政策布局、技术环节及未来趋势，指出医疗大数据在提升医疗效率、优化资源配置、推动精准医疗等方面具有巨大潜力。然而，医疗大数据治理仍处于初级阶段，面临数据合规性、标准化、隐私保护、技术能力等多重挑战。

主要观点

• 医疗大数据的价值出口：数据互联互通与新技术结合的产品是主要价值出口，通过构建价值闭环可推动医疗大数据应用。
• 应用场景：慢病管理、辅助诊疗（结构化电子病历、医学影像、智能问诊）及医学研究是当前最先落地的场景。
• 政策引导：国家政策7年演变历程从“信息化”切入，以“大数据”落脚；从“治病”出发，以“治未病”为先；数据安全与数据共享并重。
• 企业与技术：企业需提升数据采集、存储、分析及合规能力；技术环节包括数据采集、清洗、脱敏、结构化、知识图谱、深度学习等。
• 挑战与趋势：合规性、数据标准化、隐私保护、技术能力是主要挑战；未来趋势包括云计算、人工智能技术的融合应用，以及多方协作推动医疗大数据落地。

关键信息

1. 医疗大数据定义与分类

• 定义：医疗大数据是指在人们健康管理及医疗行为过程中产生的与健康医疗相关的数据。
• 分类：按数据发生场所分为医疗数据、移动医疗健康数据、基因数据。
  • 医疗数据：包括病历、医学影像、随访记录、支付信息等。
  • 移动医疗健康数据：涵盖可穿戴设备量化数据、互联网医疗平台数据等。
  • 基因数据：包括基因测序结果、基因检测结果等。

2. 国家政策与顶层设计

• 政策布局：2013-2019年共发布68项相关政策，2016年为政策集中爆发年。
• 组织架构：设立“1+7+X”数据中心，包括1个国家中心、7个区域中心及若干应用和发展中心。
• 国家集团：三大集团（中国健康医疗大数据产业发展集团公司、科技发展集团公司、股份有限公司）承担推动医疗大数据发展的重要任务，政府主导、市场运作、联合创新、共建共赢是其发展模式。
• 学会职能：中国卫生信息与健康医疗大数据学会由国家卫健委主管，下设56个专业委员会，覆盖健康统计、电子病历、公共卫生、医保管理、人工智能等多个领域。

3. 医疗大数据治理技术环节

• 数据采集与管理：需打破数据壁垒，实现标准化集成采集，包括多源异构数据融合、数据清洗转换、数据脱敏。
• 数据结构化：通过自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术实现医疗文本的结构化处理，提高数据分析效率。
• 医学影像分析：借助深度学习、卷积神经网络等技术实现医学影像特征提取，提升疾病早筛与诊断能力。
• 知识图谱构建：通过医学知识抽取、融合与计算，为医疗决策提供支持。

4. 医疗大数据应用场景

• 健康管理：通过结构化数据与个性化干预，实现“治未病”目标。
• 辅助诊疗：包括结构化电子病历、医学影像分析、智能问诊等，提升诊疗效率与准确性。
• 医学研究：通过数据挖掘与生物信息学，加速科研进展与临床试验设计。
• 医院管理：优化信息整合与可视化看板，提升医院运营效率。
• 医保管理：通过大数据分析，实现医保基金平衡、违规行为监控等目标。
• 基因检测与测序：面临隐私与伦理问题，尚未形成成熟商业模式。

5. 未来趋势与挑战

• 未来趋势：
  • 优质数据与医院资源是企业成功的关键。
  • 政府、医院、企业三方协作推动医疗大数据落地。
  • 云计算与人工智能技术将成为医疗大数据发展的重要支撑。
• 可能挑战：
  • 合规性：医疗数据采集、管理、分析等环节均需符合相关法律法规。
  • 标准化缺失：数据融合与共享面临标准化问题，需推动统一标准。
  • 隐私与数据安全：数据壁垒与隐私保护之间的矛盾需谨慎处理。
  • 技术能力不足：企业需加强技术能力，以应对复杂的数据处理需求。

结论

医疗大数据是推动医疗行业数字化转型的重要力量，其发展需要政策引导、技术支撑与多方协作。尽管面临诸多挑战，但随着技术进步与政策完善，医疗大数据将在未来发挥更大的作用，尤其是在慢病管理、辅助诊疗与医学研究等场景中，有望成为医疗行业的重要突破口。