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2019中國醫療大數據研究報告2019-07-09 14:53:46 | 編輯︰hely | 查看︰ | 評論︰0

醫療產業已經沉澱海量數據,且數據類型及數據量還將持續增加,但醫療數據在過去並未得到有效處理;另一方面,我國面臨著慢病發病率提升、臨床決策失準及醫療資源配置不均衡、重復診療等問題。

導語

醫療產業已經沉澱海量數據,且數據類型及數據量還將持續增加,但醫療數據在過去並未得到有效處理;另一方面,我國面臨著慢病發病率提升、臨床決策失準及醫療資源配置不均衡、重復診療等問題。

醫療大數據治理可以在“海量數據”與“醫療問題”之間架起一條通路。大數據與機器學習、深度學習等技術和循證醫學、影像組學等學科的結合,可以為健康管理、輔助診療等場景提供解決方案;打通底層數據,構建互聯互通的數據平台,可以優化診療流程、提升醫療行為的效率。數據互通可以優化各應用場景的體驗,各應用場景產生的數據又可以進一步豐富數據——由此形成一個價值閉環。

從政策角度出發,醫療是關系國計民生的高監管行業,政策對于大數據賦能這一行業的態度尤為謹慎。從企業角度出發,與以往一呼百應的“大數據+產業”不同,企業對于這一領域的動作顯得有些保守,此時談論“應用場景”似乎操之過急。

本報告主要采用桌面研究和專家訪談的研究方法,深入分析中國醫療大數據頂層設計思路,並對醫療大數據治理的技術環節及未來可能的主要應用場景進行了梳理,最後對醫療大數據未來的發展趨勢做出了預判。

主要研究發現

◆ 國家政策7年演變歷程︰從“信息化”切入,以“大數據”落腳;從“治病”出發,以“治未病”為先;數據安全與數據共享兩手抓;以監管性政策為主。

◆ 醫療大數據主要有兩大價值出口︰數據互聯互通、與新技術結合的產品。價值閉環的構建還需各環節夯實基礎。

◆ 醫療大數據正處于打通底層數據、探索商業模式的初步階段。

◆ 醫療大數據的分析要求響應速度、響應能力以及結果準確性,企業仍需提升技術能力。

◆ 合規性是醫療大數據領域的重要問題︰醫療大數據采集及管理、分析的任一環節都存在合規性問題,相關主體需要根據從事的業務領域關注相應的合規義務。

◆ 從投資端來說,國家資本具有引領作用,鼓勵社會資本共同參與;從企業端來說,醫療大數據創業門檻較高、需符合渠道打通、數據收集能力強、技術能力過硬、合規性四個要求。

◆ 慢病管理、輔助診療及醫學研究或成最先落地場景︰“慢病管理”和“輔助診療(包括結構化電子病歷、醫學影像、智能問診)”將成為最先落地的應用場景;“電子病歷”、“健康管理”、“疾病早篩”等名詞在國家政策中出現頻率有所提高,企業在這三個場景內實現商業化的自由度也相對較高;醫學研究在科研經費的支持下則是醫療大數據天然的落地場景;但各應用場景的商業模式仍需探索。
 




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