2018医疗大数据产业报告动脉网蛋壳研究院20180941页9mb

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》全面分析了医疗大数据的发展现状、应用方向及行业趋势。报告指出，随着国家政策的不断出台和信息技术的迅速发展，医疗大数据已进入价值输出时代，成为推动医疗健康行业变革的重要力量。

主要观点

1. 医疗大数据定义：医疗大数据是指个人从出生到死亡的全生命周期中，因健康活动产生的大数据，包括疾病、健康、费用、行为等数据。
2. 大数据特性：医疗大数据具有高容量、多样性、快速性、易变性、准确性和复杂性等六大特征。
3. 政策支持：国家高度重视医疗大数据发展，自2014年起陆续出台多项政策，包括“46312”工程、《“互联网+”行动计划》、《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》等，为行业提供了顶层设计支持。
4. 数据来源：医疗大数据来源于电子病历、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。
5. 数据治理：医疗大数据治理是实现数据价值的关键，包括数据清洗、标准化、结构化等，以提升数据质量和可用性。
6. 应用场景：医疗大数据在临床诊断辅助、医生辅助工具、慢病管理、保险、医药研发、医院管理决策、健康管理、智慧养老、药企市场营销、基因大数据等十个方面发挥价值。
7. 行业现状：目前医疗大数据行业处于发展的第二阶段，企业数量达561家，融资情况多样，基因大数据企业数量最多，但临床数据应用仍处于起步阶段。

关键信息

一、医疗大数据的采集

• 电子病历数据：占比最大，价值最高，但结构化处理难度大。
• 检验数据：辅助疾病诊断，价值较高，但数据采集难度较低。
• 影像数据：标准化程度高，价值大，是医疗大数据应用的重要部分。
• 费用数据：用于成本核算和DRGs支付方式改革。
• 基因测序数据：数据量大，价值高，但应用仍处于初级阶段。
• 医药研发数据：用于药物研发和临床试验，提升研发效率。
• 药品流通数据：用于药品流向分析和用户健康数据挖掘。
• 智能穿戴数据：提供健康行为数据，但价值较低。
• 移动问诊数据：用于分析医生行为和区域医疗状况。
• 体检数据：用于健康风险评估和慢病管理。

二、医疗大数据治理与挑战

• 主要挑战：数据集成困难、数据标准化程度低、数据质量参差不齐、数据处理复杂、数据权属不明确、数据安全与隐私保护问题突出。
• 治理手段：包括数据清洗、校验、脱敏、结构化处理等，以提升数据质量。

三、医疗大数据应用方向

1. 临床诊断辅助系统：提升诊疗效率和准确性。
2. 医生辅助工具：优化处方、病历管理，提高工作效率。
3. 慢病管理：通过智能设备和数据分析实现患者长期跟踪和干预。
4. 保险：用于保险产品设计、欺诈识别和药物经济学分析。
5. 医药研发：提升药物研发效率，降低成本。
6. 医院管理决策辅助：优化资源配置，提高运营效率。
7. 健康管理：关注健康人群，实现预防和健康干预。
8. 智慧养老：结合慢病管理，实现对老年人的健康监护。
9. 药企市场营销：通过数据整合，提供精准营销方案。
10. 基因大数据：用于疾病筛查、精准治疗、个性化用药等。

四、医疗大数据企业市场分析

• 企业数量：共561家企业，其中243家为基因行业。
• 融资情况：融资企业不到50%，融资金额主要集中在基因大数据领域，达209亿2083万元；医疗大数据和健康管理融资金额相近，均在70亿元左右。
• 行业趋势：基因大数据应用较多，但临床需求尚未完全释放；医疗大数据企业中，临床数据集成和挖掘是主要方向。

总结

医疗大数据已成为推动医疗行业智能化、精准化的重要工具。尽管其应用前景广阔，但在数据采集、治理、安全与隐私等方面仍面临诸多挑战。随着政策支持和技术进步，医疗大数据行业将持续发展，为医疗服务、科研、管理等提供更加精准、高效的支持。