2016年-数据局_36kr：医疗大数据研究报告_49页_2mb

全景数据浪潮，智能医疗曙光 - 医疗大数据行业研究报告总结

核心内容概览

医疗大数据行业正处于快速发展阶段，受到老龄化加剧、慢性病患者增多、医疗资源浪费、支付体系压力大以及政策和技术的推动。医疗大数据具备大数据的“4V”特性（Volume, Variety, Velocity, Value）和医疗性特征（多态性、时序性、隐私性、不完整性、冗余性），其应用潜力巨大，涵盖临床决策支持、医药研发、医疗支付、慢病及健康管理、公共卫生管理等多个领域。

主要观点

1. 医疗需求与资源浪费

• 医疗需求攀升：我国老龄化及慢病人群增加，导致医疗需求持续上升，需要提升医疗服务效率。
• 资源浪费严重：我国存在过度医疗、过度检查、资源配置不合理等问题，浪费现象严重，医疗大数据有助于优化资源配置和减少浪费。

2. 医疗大数据的潜力

• 应用场景丰富：医疗大数据在临床决策支持、医药研发、医疗支付、慢病及健康管理、公共卫生管理等方面具有广泛应用。
• 市场规模巨大：预计我国医疗大数据市场规模至少达到千亿级，远高于美国的3000亿-4500亿美元预测。

3. 技术进步与数据采集

• 技术推动：可穿戴设备、生物检测技术、IT技术（如数据融合、图像识别、机器学习等）的进步为医疗大数据应用提供了可能。
• 数据来源多样化：数据主要来源于医疗服务机构（约90%）、研发机构（约4%）、互联网医疗公司（约6%）。

4. 政策与资本支持

• 政策推动：国家自2009年起出台多项政策促进医疗信息化和大数据应用，2016年《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》正式将医疗大数据纳入国家战略。
• 资本流入：医疗数据相关领域的资本流入显著，2014-2016年发生42笔投融资事件，融资额度多在千万级别和亿级。

关键信息

1. 医疗大数据特性

• 大数据性：数据量大、类型多样、增长快、价值高。
• 医疗性：多态性、时序性、隐私性、不完整性、冗余性。

2. 医疗大数据应用场景

• 临床决策支持：帮助医生提高诊疗速度和准确度，实现精准医疗。
• 慢病及健康管理：通过数据追踪和分析，实现个性化健康管理。
• 医疗支付：优化医保控费，开发新产品，降低赔付成本。
• 医药研发：提升药物研发效率，优化临床试验设计。
• 公共卫生管理：实现疾病防控、资源合理配置等。

3. 医疗大数据产业链

• 数据采集基础设施：包括医院信息系统（HIS）、可穿戴设备、基因测序等。
• 数据管理：包括数据整合、标准化、存储、安全管理等。
• 数据分析应用：包括临床决策支持、药物研发辅助、医保控费、健康预防等。

4. 企业与市场分析

• 一级市场公司：如雕龙数据、华大基因、太美医疗、快马医疗等。
• 二级市场公司：如万达信息、卫宁软件、海虹控股、IBM等。
• 市场集中度低：医疗信息化行业集中度低，存在并购趋势。
• 数据融合是趋势：数据整合与标准化技术是推动医疗大数据应用的关键。

5. 医疗大数据的价值

• 精准诊疗：通过大数据模型预测疾病发展，实现早预警和早干预。
• 药物研发：提高研发效率，减少无效试验，优化药物设计。
• 医保控费：通过数据分析降低医保欺诈，优化支付体系。

未来展望

• 数据融合：随着政策推进，医疗数据的融合与标准化将成为重要趋势。
• 技术驱动：IT技术进步将推动医疗大数据的存储、分析和应用。
• 市场潜力：医疗大数据在医药研发、医保控费、慢病管理等领域具有巨大市场潜力，相关企业有望获得快速发展。

总结

医疗大数据行业正处于快速发展的关键阶段，受到技术进步、政策支持和资本涌入的多重推动。其核心价值在于提升医疗服务效率、减少资源浪费、优化支付体系、推动精准医疗和医药研发。随着数据融合、标准化和安全管理技术的发展，医疗大数据的潜在应用场景将更加丰富，市场规模有望持续扩大。