洞见:中国医疗大数据产业 痛点与展望并存

洞见:中国医疗大数据产业 痛点与展望并存
洞见:中国医疗大数据产业 痛点与展望并存

洞见:中国医疗大数据产业痛点与展望并存责任周刊责任周刊今天

中国医疗大数据产业痛点与展望并存

自从《“健康中国2030”规划纲要》作为推进健康中国建设的蓝图和行动纲领发布以来,中国医疗健康产业正在发生翻天覆地的变化和革新,近几年,包括新药研发、社会医保、健康管理等多个领域内,更加完善的体系制度和全新的市场规则正在逐步成型。

与此同时,中国医疗大数据行业也迎来了大量行业规范和政策意见的发布利好。事实上,国内的医疗大数据产业正处于快速建设阶段,医疗信息化市场规模逐年递增,项目建设成果陆续落地,大量资本及企业参与者涌入市场,并随着行业的逐步壮大和渗透,显著推动了国内包括医药研发、公共卫生监测、个人健康管理、医学诊断诊疗等多个领域的生产前进步伐,被认为已进入初步利好期。然而,相较其他获得互联网技术助推的行业而言,中国医疗大数据产业的整体建设速度仍略显乏力。

纵观行业历史,国内的医疗大数据发展可向上追溯至2009年新一轮医改中将电子病历等医疗信息化的建设划为重点任务,目

前为止行业内已然拥有了10年的海量数据积累。其实,国内医疗大数据的未来发展空间巨大,特别是在国产创新药崛起的时代背景下市场需求旺盛。然而,由于医疗数据的在流通共享环节和其他方面的诸多问题,即使已经打下了十年的医疗信息化建设基础,却仍然出现了一个又一个信息孤岛,掣肘着行业的发展。

数据收集工作的三大难点

医疗大数据从流程来看,囊括了数据产出,数据收集,数据储存,数据加工,数据分析和数据应用等多个环节,每个环节都

拥有一个完整的供需场景,由市场参与者共同构筑起一条畅通的产业价值链条,比较特殊的是,由于同时涉及到医疗和互联网信息安全问题,多个监管机构也交错式得对该行业行使监管权力。

从数据的来源和产出环节来看,医院及诊所等医疗机构每日产生海量的医疗数据,是原始数据最主要的产出方,但由于传统观念难以打破以及长久以来缺乏法律法规的制约和市场的激励机制等多种因素,大量数据沉冗于医疗机构难以“归并入库”。首先是医疗机构复杂医疗信息系统,一直以来,国内医疗机构信息化系统的开发成本高昂,并且各家医院系统相互独立,接口不同,标准不同,行业内有用“蜂窝煤”一词来形容各家医疗机构的数据难以互通,共享困难等特征。

虽然早在2002年,卫生部出台的《医院信息系统基本功能规范》里就已经明确提出了商品化医院信息系统必须达到的基本要求,但现实中面对巨大的操作成本,很少有医院能满足这一要求。

其次,由于各种数据标准差异、录入时的操作性问题、存储数据丢失等各种因素造成的数据缺漏和数据错误,也导致了后续医疗大数据企业在面对质量、颗粒等各方面维度都参差不齐的医疗数据时,难以进行有效的数据处理和开发工作。

值得欣慰的是无论国家监管方还是各大医疗机构都已经开始深刻得认识到这个问题,并逐步着手从范围内力求改善这一情况,国家相继出台了多项政策支持医疗大数据的发展:

同时,越来越多的医疗卫生机构不仅意识到了数据的巨大价值,也开始从内部逐步建立起规范的数据接入接出标准和流程,亦或是主动寻求第三方企业的合作,对现有系统进行升级和改造。目前,国内多家医疗卫生机构在这方面的建设已经领先一步获得成效,部分机构甚至已经通过了国家医疗健康信息互联互通五级测评。

在整个数据采集的过程中,企业在此担当着更加重要的角色。国内企业主要集中于数据采集、存储、加工、分析这几个环节。依目前的发展情况来看,数据采集市场相较于其他市场发展得更加成熟,相关参与者多为软硬件厂商、医疗器械或可穿戴设备厂商等,其企业规模更大,并不乏有多家上市公司。但对于这些企业而言,仅仅从原始数据收集工作上就面临三个难点:

1. 数据收集难度较大

医疗领域本身具有极强专业性和敏感性,且医疗行业一直以来受政府高度监管,行业参与壁垒较高,相关的各方的利益关系也是错综复杂,对企业的行业资源有着极高的要求。此外,数据的输出规格和采集工具都缺乏统一的标准和规范导致数据质量难以把握,企业想要得到高质量的医疗数据往往需要付出更高的成本。

2. 数据收集的合规性风险较高

医疗数据的专业性和敏感性高,尤其是用户数据隐私涉及到伦理和法规的双重保护。即使是医院也不知道什么样的数据可以进行共享,以及对外共享数据后的风险在哪里。并且,由于长期以来行业法律法规建设的滞后,数据归属权和使用权不清晰,数据共享缺乏管理,数据应用缺少准入和准出机制等,部分数据存在合规性问题。

3. 时刻面临数据安全挑战

互联网的大规模应用也带来了公众的隐私数据泄露的巨大风险,当前全球网络数据安全形式严峻,数据泄露事件数量持续增长,造成的危害日趋严重,尤其是大数据因其蕴藏的巨大价值和集中化的存储管理模式成为网络攻击的重点目标。因此企业不仅要保障自身基础组件安全,还要为运行其上的数据和应用提供安全保障,以及为业务应用中的数据流动过程提供安全防护手段。这对企业的数据安全防护技术提出了极高的要求。

市场需求催生医疗大数据行业快速发展

从某种意义上来说,市场的激励机制可能是推动产业链上下游参与者建设数据交互标准最重要的助力因素之一。在供给端,医疗机构也希望能将那么多年积累的“沉睡”数据转换为价值,获得更多经营利润。需求端上,包括药企、保险公司等企业则迫切需要大数据进入应用场景来降低自己的研发成本或运营成本,甚至医生、专家也希望能获得病人治疗后的随访数据以支持自己的学术研究。

因此企业拥有大量的市场合作机会。例如在一些行业发展相较成熟的美、日等国家中,许多创业公司的商业模式是:一方面,为医疗机构提供价格更加低廉的服务,借此不断得采集和积淀数据;另一方面,将数据出售给其他专注于技术应用层面的创业公司或者经过加工分析后提供给具有数据应用场景需求的其他企业等,在这一链条中最大的需求方就是各大制药公司。

国内已经有相当一部分企业通过搭建完善的产品后台汇总了大量数据,也有部分企业会针对一些冗余的非结构化数据做一些转化的工作,而行业最近讨论的风向也从如何积攒数据、沉淀数据逐步变成数据的产业应用落地等话题中来。也表明了企业在数据收集这块的工作正越来越畅通。

安全规范是行业发展基础

至于合规方面的问题,细数任何行业的发展轨迹,法律法规体系的建设不可避免都是滞后的。《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》,做了详细的条款。但目前的《办法》依然是重导向意义的法规,实际中仍欠缺具体的操作细节规范和流程引导这样的“临门一脚”。

所以目前医院和企业都有顾虑,甚至在所有权方面,还有部分公司提出“数据壁垒”这一概念,认为这些医疗大数据是公司的核心资产。因此,要彻底解决这个问题还需要“隐私保护”和“产业发展”两方不断的平衡和博弈。从行业当前的实际情况来看,民资企业通过与医疗机构科研合作的方式获得数据。

“国家队”企业则是通过政府主导的合作授权获得一个地方的医疗数据,例如中电数据由政府主导并授权其对一个区域的医院数据进行汇聚治理。从这一层面来讲,中电数据这种“国家队”在数据的合规安全性上会更加可靠。

“国家队”是解决医疗数据问题的主力军

目前,国内在医疗大数据产业的当前建设情况仍处于前期阶段。庆幸的是,在国家和企业的努力下,我国的医疗大数据产业正在踏实的快速发展。

2017年上半年,在三个月内,医疗大数据产业“国家队”——中国健康医疗大数据产业发展集团公司、中国健康医疗大数据科技发展集团公司、中国健康医疗大数据股份有限公司相继宣布筹建,三大集团的格局迅速奠定。

三大集团由原国家卫计委统一组织牵头筹建,以国有资本为主,背后有三大电信运营商、几大国有银行等国字头企业,这意味着央企组团进入健康医疗大数据产业。

同时,位于山东、江苏、贵州、福建、山东和安徽的五大医疗健康大数据区域中心,相继建立,他们分别承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设等国家试点工程任务,并且承担着促进产业整体建设和行业生态培育的任务而继续深入职责,积极推动市场合作或引入民企成立合资公司。

原国家卫生计生委副主任、中国卫生信息技术与健康医疗大数据学会会长金小桃曾强调医疗数据“国家队”的运行原则是“政府主导、市场运作”。在大数据办的监管下,“国家队”将要承担投资运营国家健康医疗大数据中心及产业园。以确保健康医疗大数据安全为目标,投资行业内骨干企业,突破核心技术;以金融手段,促进健康产业的孵化和培育,构建健康医疗大数据产业生态系统,推动国家基础性健康医疗大数据建设。

“三大集团、五大区域中心”的建立,相当于是从国家的层面,开始着手挖掘医疗数据这座“金矿”。

大数据赋能各类医疗企业

“金矿”挖掘出来之后如何加工成产品,

这就需要企业、资本的参与,并为医疗企业发展提供助力。

近日,在疫情肆虐的情况下,浪潮健康宣布完成A轮1亿元融资,加强数据增值服务能力和互联网服务产品提供,与更多区域和大型医疗机构合作,加快打造个人全生命周期健康管理平台化服务。这真的是实属不易,也证明资本对于医疗大数据产业的看好。因为这种数据和科技赋能是看得到效果的,近日,晶泰科技联手众生药业发布重要进展,氯喹或成新冠肺炎破局之药。这是利用大数据和人工智能加速新药研发的实证。

再比如中电数据对医联、森亿智能、药明康德的合作。作为健康医疗大数据产业发展“国家队”中电数据,如何发挥各股东优势,培育国家健康医疗大数据产业发展集团的安全+智能的核心能力是重中之重。

2018年,中电数据参与了医联(现在的企业杏仁集团)D轮融资,该论融资总额10亿元人民币。当时企业杏仁集团已经在医生环节里扎得很深了,但是往两侧,无论往患者端还是药厂端扩展的可能性都很低,如果有中电数据的战略投资,与中电数

据进行合作,企业杏仁集团就可以进行横向扩展,格局一下子就打开了。

企鹅杏仁集团在最恰当的时机毫不犹豫地接入了中电数据这个合作伙伴。截止目前,企鹅杏仁集团已经在医生出转诊的“飞刀”,服务药企的E-Marketing以及互联网医院多线布局,而随着医联与红杉中国、腾讯打造的企鹅医生诊所全面落地,再与中电数据签约,整体上,企鹅杏仁集团CEO王仕锐多年追求的HMO(健康维护组织)终于备齐了拼图。

同样的,成立于2016年4月的森亿智能核心业务就是解决医疗大数据的痛点,通过数据治理将低价值数据转换成为高质量数据,推动数据驱动的面向医疗科研、医务管理、患者服务的人工智能应用。作为一家技术公司,森亿智能本就是做科研平台和做自然语言分词处理、数据结构化。与中电数据合作后,转型成了一个数据服务公司。通过科研平台进入医院后,利用中电的数据可以直接给药厂做活跃性分析。它从一家技术性公司摇身一变成为了运营型公司。

除此之外,值得关注的是,中电数据与药明康德强强联合,中电药明应运而生。其依托中电数据构建的国家健康医疗大数据服务平台和国家健康医疗大数据安全平台,又整合了药明康德在新药研发和大健康产业的专业能力和丰富经验,为合作伙伴

提供从药品研发、上市后药效评估,到流通销售的全产业链、一体化健康医疗大数据分析产品和解决方案。

其实在医疗行业,类似于零氪科技、医渡云、太美医疗很早就开始利用医疗大数据来做服务。比如作为人工智能与医疗大数据解决方案提供者零氪科技,他们会成立于2014年,凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术和能力,为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供医疗大数据整体解决方案,以及AI辅助决策系统、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。公司2018年D轮融资已经达到10亿元。

整体而言,虽然国内健康医疗大数据行业当前仍然存在许多问题和基于行业本身的特殊性导致的各种发展障碍,但长远来看,这个产业的发展存在着巨大的想象空间,在健康中国上升为国家战略的背景下,各个相关领域内的应用前景广阔。未来,随着行业相关服务的深化,人类或能够预测流行疾病的爆发趋势、降低医疗成本,患者也将享受到更加便利的服务,传统公共健康管理和医疗模式必定迎来颠覆性的变革。

大数据IT产业链和生态环境调研报告

大数据IT产业链和生态环境 调研报告

1目录 1 概述 (1) 2国内外大数据产业链现状 (1) 2.1 大数据产业链全景图 (1) 2.2 产业链上中下游 (3) 2.3 大数据产业链发展趋势 (4) 3产业链和生态环境的瓶颈和建议 (10) 3.1 大数据发展产业链和生态环境的瓶颈 (10) 3.2 大数据产业链和生态环境发展建议 (13) 4大数据人才与教育 (15) 4.1 教育与科研机构 (15) 4.2 课程体系 (21) 5国内外大数据政策与法规 (22) 5.1 国内外数据共享的政策与法规 (22) 5.2 国内外数据跨境的政策与法规 (27) 5.3 国内外隐私保护的政策与法规 (30)

2概述 马云曾经说过“人类正从IT时代走向DT时代。”随着大数据、云计算、移动互联网技术的不断发展,我们已经从信息社会已经进入了大数据(Big Data)时代。 大数据是继互联网、云计算、移动互联网之后的又一个新热点,是新一代通信技术的代表。大数据在推动技术创新、改善公共服务等方面有着重大前景,各国政府纷纷布局大数据战略,推动大数据产业的发展。 随着我国信息产业宏观环境的不断改善,各地方政府纷纷出台大数据发展计划,各高校和科研组织开始培养专业的大数据人才,而以BAT为代表的科技企业也开始涉足大数据产业。通过各方努力,目前我国已具备加快发展大数据产业发展的基础和态度,大数据产业链正在加速形成。 然而,我国的大数据产业发展还处于起步阶段,大数据产业还存在一些问题,如大数据相关法律法规有待进一步完善,对于信息安全保护还需提高重视等。因此,我国大数据产业还需要在国家宏观指导下进一步发展。 3国内外大数据产业链现状 3.1大数据产业链全景图 大数据产业包括一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的所有活动。数据产业链按照数据价值实现流程,包括生产与集聚层、组织与管理层、分析与发现层、数据应用与服务层四大层级,每一层都包含相应的IT技术设施、软件与信息服务。 全球互联网公司纷纷进入大数据产业,希望瓜分这一市场。据电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右。可见大数据巨大的产业价值已经逐渐被企业重视。

医学大数据重塑整个精准医疗体系

医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势 市场需求是重要驱动 去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据 医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素 整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出()新理念,旨在整合、联网一个地区的医疗资源,可善医疗服务。(5.0分) A.“科学时 代” B.“模式转 变” C.“联网健 康” D.“健康监 测” 我的答案:C答对 2.2016年10月份,“健康中国()规划”得以发布,在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。(5.0分) A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案:B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开,预计未来几年公共卫生信息化将保持在()的高速增长。(5.0分) A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案:A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是()。( 5.0分) A.互联 互通

B.标准 规范 C.政策 支撑 D.应用 创新 我的答案:D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。(10.0分)) A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据 我的答案:ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是()(10.0分)) A.行业复杂,极难标准化 B.医院资源有限,利用有 限 C.个人信息缺乏,信息不 对称 D.真正的健康医疗大数据 我的答案:ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括()。(10.0分)) A.数据规模 大 B.数据结构 多样 C.数据增长 快 D.数据价值 高 我的答案:ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是()。(10.0分)) A.医疗领域内数据

大数据+精准医疗

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万,占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因,占总死亡的79.4%,其中心脑血管病死亡率为271.8/10万,癌症死亡率为144.3/10万(前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌),慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后,除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外,多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面,随着人们生活质量和保健水平不断提高,人均预期寿命不断增长,老年人口数量不断增加,我国慢性病患者的基数也在不断扩大;另一方面,随着深化医药卫生体制改革的不断推进,城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长,公共卫生和医疗服务水平不断提升,慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降,反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展,是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然,我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响,综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势,我国慢性病的总体防控形势依然严峻,防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面,有5个主要场景的大数据应用: 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research, CER)。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式),以及治疗不足。从长远来看,不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响,以及产生更高的医疗费用。 2.临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。通过部署这些系统,医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”:从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中,医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据,医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率,还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途,包括商业运作和健康管理: 1.分析电子病历:医生共享电子病历可以收集和分析数据,寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据,能够减少重复检查,改善患者体验。但目前,大部分的电子病历都无法共享,这在很大程度上是出于安全和合规的考虑,但找到一个安全的方法来挖掘患者数据,这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词:患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统:不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如,对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者,再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据,医院可以知道,医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词:入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究:医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据,但没有大数据的话,这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合,用以充实公共健康记录,而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规,并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学:大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”,也就是说,医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学,医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对,从而更快地做出准确诊断。在这里,大数据扮演的角色是从不同来源采集信息,并对数据实施标准化。在这种情况下,带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词:循证、患者数据库

(整理)《中国产业链大数据白皮书》全文.

《中国产业链大数据白皮书》 2014年

一、引言 (3) 二、迎接金融大数据时代到来 (5) 1、大数据起源 (5) 2、产业链大数据由来 (7) 三、产业链大数据的外部环境 (8) 1、产业链大数据的产业环境 (8) 2、产业链大数据的政策环境 (9) 3、产业链大数据的生态圈 (10) 四、产业链大数据的应用 (10) 1、大数据对能源产业链的变革 (10) 2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革 (12) 3、大数据对食品饮料产业链的变革 (15) 4、大数据对物流供应链服务的变革 (16) 5、大数据对大健康产业链的变革 (17) 6、大数据对大文化领域的变革 (19) 7、大数据对纺织服装产业链的变革 (20) 8、大数据对家电及配套产业链的变革 (22) 9、大数据加快智能交通的推广 (22) 10、大数据对连锁经营贸易服务的变革 (24) 五、产业链大数据的未来及方向 (25) 1、产业链大数据的未来价值分析 (25) 2、产业链大数据的发展方向 (27) 六、结束语 (28)

一、引言 伴随着我国经济结构体制改革的逐步深化,在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力,在新的经济浪潮中占领先机。 在新经济时代,互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒,“未来数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。”因此如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。 大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效传统,这样产业链变得更加紧密,使产业链的各环节数据的互通,可以大大降低交易成本,提高产业链效率。此外,大数据使得产业链的结构变得更加稳固,有助于将原有的一些产业链过度环节省去,重新打造更高效的产业链结构。 九次方大数据: 企业大数据+金融互联网+企业征信+智慧城市+产业链社交 创建于2010年的九次方大数据(JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的企业大数据服务平台,九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。每家企业设定了200多项指标,可以进行交叉分析。 基于企业大数据平台,九次方开发出来了八类大数据服务平台,服务覆盖了25个客户群,比如商业银行、P2P公司、省市区政府、

洞见:中国医疗大数据产业 痛点与展望并存

洞见:中国医疗大数据产业痛点与展望并存责任周刊责任周刊今天 中国医疗大数据产业痛点与展望并存 自从《“健康中国2030”规划纲要》作为推进健康中国建设的蓝图和行动纲领发布以来,中国医疗健康产业正在发生翻天覆地的变化和革新,近几年,包括新药研发、社会医保、健康管理等多个领域内,更加完善的体系制度和全新的市场规则正在逐步成型。

与此同时,中国医疗大数据行业也迎来了大量行业规范和政策意见的发布利好。事实上,国内的医疗大数据产业正处于快速建设阶段,医疗信息化市场规模逐年递增,项目建设成果陆续落地,大量资本及企业参与者涌入市场,并随着行业的逐步壮大和渗透,显著推动了国内包括医药研发、公共卫生监测、个人健康管理、医学诊断诊疗等多个领域的生产前进步伐,被认为已进入初步利好期。然而,相较其他获得互联网技术助推的行业而言,中国医疗大数据产业的整体建设速度仍略显乏力。 纵观行业历史,国内的医疗大数据发展可向上追溯至2009年新一轮医改中将电子病历等医疗信息化的建设划为重点任务,目

前为止行业内已然拥有了10年的海量数据积累。其实,国内医疗大数据的未来发展空间巨大,特别是在国产创新药崛起的时代背景下市场需求旺盛。然而,由于医疗数据的在流通共享环节和其他方面的诸多问题,即使已经打下了十年的医疗信息化建设基础,却仍然出现了一个又一个信息孤岛,掣肘着行业的发展。 数据收集工作的三大难点 医疗大数据从流程来看,囊括了数据产出,数据收集,数据储存,数据加工,数据分析和数据应用等多个环节,每个环节都

拥有一个完整的供需场景,由市场参与者共同构筑起一条畅通的产业价值链条,比较特殊的是,由于同时涉及到医疗和互联网信息安全问题,多个监管机构也交错式得对该行业行使监管权力。 从数据的来源和产出环节来看,医院及诊所等医疗机构每日产生海量的医疗数据,是原始数据最主要的产出方,但由于传统观念难以打破以及长久以来缺乏法律法规的制约和市场的激励机制等多种因素,大量数据沉冗于医疗机构难以“归并入库”。首先是医疗机构复杂医疗信息系统,一直以来,国内医疗机构信息化系统的开发成本高昂,并且各家医院系统相互独立,接口不同,标准不同,行业内有用“蜂窝煤”一词来形容各家医疗机构的数据难以互通,共享困难等特征。 虽然早在2002年,卫生部出台的《医院信息系统基本功能规范》里就已经明确提出了商品化医院信息系统必须达到的基本要求,但现实中面对巨大的操作成本,很少有医院能满足这一要求。 其次,由于各种数据标准差异、录入时的操作性问题、存储数据丢失等各种因素造成的数据缺漏和数据错误,也导致了后续医疗大数据企业在面对质量、颗粒等各方面维度都参差不齐的医疗数据时,难以进行有效的数据处理和开发工作。

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下,大圣众包威客平台为你解读,作为一个行业的流行语,互联网+医疗的个性化服务,能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢? 据相关专项研究指出,如果能排除体制障碍,大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值,重点集中于医疗服务业4大领域:临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康,涵盖了十多项应用场景。 领域一:临床操作 1.比较效果研究:大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式),以及治疗不足。 2.临床决策支持系统:提高准确性,减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目,比较其与医学指引不同地方,提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库,从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度:实现高效管理,降低成本

提高医疗过程数据的透明度,可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明,间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简,通过精益生产降低成本,找到符合需求的工作更高效的员工,从而提高护理质量并给病人带来更好的体验,也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定,这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效,从而更具竞争力。 4.远程病人监控:慢性病患者高效照护 根据统计,中国各类慢性病患者超过3亿人,尤其是我国进入老龄化时代以后,将存在非常大的照护缺口,远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片,芯片药片被患者摄入后,实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是,通过对远

山东省健康医疗大数据管理办法

山东省健康医疗大数据管理办法 第一条为了促进和规范健康医疗大数据应用发展,提升健康医疗服务水平,满足公众健康医疗需求,培育经济发展新动能,根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规,结合本省实际,制定本办法。 第二条本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动,适用本办法。 本办法所称健康医疗大数据,是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的,以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合,以及对其开发应用形成的新技术、新业态。 第三条健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则,严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规,依法保守国家秘密、商业秘密,保护个人隐私以及维护信息安全。 第四条县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划,组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施,构建健康医疗大数据产业链,探索“互联网+医疗健康”服务新模式,推动健康医疗产业规范有序发展。 第五条县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作,网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。

健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权,承担健康医疗大数据的日常管理等工作,并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。 第六条政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范,依法开展数据采集。 健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制,报省人民政府大数据主管部门备案。 健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。 第七条政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业,应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。 鼓励前款规定之外的数据生产单位,将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。 法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的,依照其规定执行。 第八条省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门,建立健康医疗大数据共享开放机制,明确共享开放的具体规定和评估机制。 县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施,推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。

医疗行业大数据方案

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景 在过去的30年间,我国的医疗行业经历了医改、新医改,医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段,信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数 据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机,本文将从大数据的角度进行分 析,探讨医疗信息化的发展方向。 如何把医疗大数据转换为经济价值,“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗 行业的大数据集量大且繁杂,其中蕴含的信息价值也多样且丰富,如果能够对其进行有效的存 储、处理、查询和分析,那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用 药决策,或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务,大到帮助相关研 究机构突破医疗方法和药物革新,或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务 配置,提供前所未有的强力支持。 然而,如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低,同时还能对此进行实 时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析,推出针对医疗行业大数据设计和优 化的智能管理、分析、查询及存储平台,来替代传统关系型数据库平台,顺利帮助用户跨迈大 数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析 根据医疗数据的所属部门,通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构,不同机构的应用系统各不相同,其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下: 数据来源:数据通常来源于诸如公共卫生系统(妇幼、防疫、血站等)、院内系统、及对 两种系统融合的区域卫生平台。 数据规模:由于公卫系统相对独立,其数据量相对较小,通常情况下,单一公卫系统中一 年的数据规模约为10T;院内系统的应用类型繁多,诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据,普通三甲医院的数据规模约为几十T;区域平台是基于EMR(个人健康档案)及EHR(个人电子病历)建立的,其数据量比上述两种系统的总和还要庞大,通常的市级区域卫生平台的一年 的数据规模约为上百T。

漫谈健康医疗大数据发展现状

漫谈健康医疗大数据发展现状 1、年均增速超过20% 根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,2010年我国健康医疗大数据行业市场规模约为171亿元,到2015年市场规模快速增长到466亿元,年均复合增长率超过20%,行业增速较快,发展势头较为迅猛。 图表1:2010-2015年中国健康医疗大数据行业市场规模变化情况(单位:亿元,%) 资料来源:前瞻产业研究院整理 2、技术不断更新换代 技术的进步进一步丰富了健康医疗大数据的内容,并使健康医疗大数据的存储、分析、应用成为可能。支撑健康医疗大数据技术进步的三大因素为:(1)可穿戴智能设备的普及 可穿戴智能设备的普及,可以实现大规模、实时、持续收集患者数据,从而助力医疗大数据的发展。2010年我国可穿戴智能设备的市场规模仅为0.9亿元,到2015年市场规模就迅速增加到了107.9亿元,由此可见可穿戴智能设备的普及速度极为惊人。 (2)生物检测技术的进步 二代基因测序(高通量)技术使测序成本降至1000美金,且二代测序的通

量远高于一代测序,自此大范围的基因组测序加速生物组数据的积累,逐步为临床操作和基础研发带来价值。与此同时,第三代和第四代基因测序技术已经处于研发进程中。 图表2:基因测序技术对比 资料来源:前瞻产业研究院整理 (3)IT技术的进步 数据融合、数据挖掘、图像处理识别、机器学习、自然语言处理、数据可视化、人工智能等技术取得进步。例如,数据融合可将多个医疗子行业的数据整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息,且有效地降低了成本。 3、竞争格局雏形已现 目前来看,国内市场健康医疗大数据内企业大体可以分为三个梯队,第一梯队主要以Microsoft、Intel、Dell、IBM、Cisco等公司为代表,其目标客户是国内大型医院;第二梯队是以东软集团、荣科科技、易联众、华为、万达信息为代表,其目标客户是国内大中型医院;第三梯队则是一些小型的医疗IT供应商,行业竞争格局雏形已经初步形成。 图表3:国内健康医疗大数据行业竞争格局

数字经济的全产业链

深圳市工业和信息化局关于发布2020年 第一批数字经济产业扶持计划申请指南的通知 各有关单位: 为贯彻落实《深圳市战略性新兴产业发展政策》,我局决定组织实施2020年第一批数字经济产业扶持计划,现将有关事项通知如下: 一、支持领域 (一)数字经济产业链关键环节提升扶持项目。 支持申报单位围绕产业链关键环节,以创新集聚优势资源和提升产业层级为战略任务,以重点领域服务和模式创新、重大战略布局、规模化示范应用推广、关键技术工艺提升、生产环节核心技术掌握为目标,实施对经济或社会经济效益显著、产业发展起到支撑引领作用或主要性能指标取得突破的新产品应用推广的项目。 1.互联网方向:支持申报单位围绕产业链关键环节,实施对实现我市互联网产业跨越式发展具有全局性影响和关键性推动作用,夯实产业基础、完善支撑条件、强化产业链上下游配套能力,突破关键核心技术、提升创新能力的项目。重点支持互联网平台服务、互联网信息服务等领域。 2.大数据和云计算方向:大数据重点支持数据采集、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、大数据行业应用等领域。云计算重点支持基础设施即服务(IaaS)、平台即服务

(PaaS)和软件即服务(SaaS)等领域。 3.软件服务业方向:鼓励企业坚持技术创新与市场应用紧密结合,强化产业链协同创新,支持软件产品或服务在公共服务和重点行业领域的应用示范,促进市场培育,推动产业规模化发展。支持领域包括:(1)首套软件类:工业、金融、移动互联网、新型显示、北斗时空信息服务、虚拟现实/增强现实/混合现实、人工智能、物联网等行业应用软件;(2)高端软件类:以操作系统、数据库、中间件、通用办公软件等为代表的基础核心软件,以区块链、信息安全、工业控制、智能制造及人工智能引擎、新兴信息服务软件为代表的关键行业应用软件,以及软件开发过程中的支撑软件、平台软件等。 (二)数字经济产业服务体系扶持项目。 包括公共服务、高端展会等扶持计划。公共服务:支持申报单位以降低企业研发成本和风险、提升产业共性技术及公共服务水平、完善产业发展支撑环境为目标,开展共性技术研究、成果转化服务、技术交流、资源数据共享、产品推广服务、决策咨询、产学研合作、科技成果转化、标准制定、认证测试等服务,通过整合现有资源,打造和打通各类公共服务平台,建设产业服务体系,提升产业公共服务能力。高端展会:支持高校、企业、行业协会等机构主办或承办数字经济产业领域的国内外知名展会、高端论坛等活动。

医药行业大数据

2016年中国医药行业大数据: 慢性病患者超过2.6亿人 中国产品供应链面临质量标准的全面提升:1)药品、审评审批标准全面向欧美最高标准看齐,创新药、市场亟需产品有望获得加速审批;2)仿一致性再评价势在必行,推动已上市药品质量快速提升;3)“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度,行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。未来几年,医疗产品供给端质量标准全面提升,唯有创新型企业强者恒强。 在注射剂、辅助用药、抗生素等品种的驱动下,我国行业经过近10年的快速增长,当前国内医药行业增速逐步开始显现出下滑趋势,不少者对医疗行业的发展前景产生疑问。我国医疗行业真的饱和了吗? 我们认为国内的医疗环境没有发生实质改变,中国有庞大的消费人群,与之对应的庞大临受试群体;中国拥有全球具竞争力的中间体和原料药制造和低成本;随着中国企业实力提升,未来中国制造中会出现中国创造,我们坚定看好行业发展前景。 我国终端药品销售情况 我国终端市场药物销售构成 我国医疗支出GDP占比、人均卫生费用、医师密度、病床数等都落后于中等发达国家,提升空间大。 部分国家医疗卫生费用占GDP比例 部分国家人均医疗卫生费用对比

医药的需求按照消费层次划分可以分为:①刚性需求和弹性需求;按照种类划分可以分为:②医药产品需求和需求。 医药的刚性需求是指满足大部分国民基础救治的医疗保障,刚性需求不是一成不变的,与人口结构的变化,疾病谱的变迁密切相关。我国人口老年化加剧,肥胖人群增多等都将驱动医药刚性需求的上升。到2040年我国60岁以上人口的比例预计将达到28%,65岁以上老年人的年均医疗开销是青壮年的3倍,老年化社会对医疗资源的需求十分巨大。 我国人口老龄化趋势 不同年龄段的年均医疗费用 随着经济发展,生活节奏的加快,中国与世界都将面对慢性病负担比率逐渐增高的问题。目前中国明确诊断的慢性病患者超过2.6亿人。影响慢病的主要社会决定因素包括工业化、城镇化和老龄化。 我国终端药品销售情况 除了人口老龄化,疾病谱的迁移导致的刚性用药需求外,随着国民收入水平的提高以及消费观念的改变,人们追求的是用疗效更好、副作用更小的高端药物、创新技术,我们将其定义为对医药的弹性需求。最具代表性的领域是抗体生物药、精准医疗、等。 精准医疗市场规模预测 全球医疗投资额 我国制药企业数量过多 制药工业集中度依然偏低

大数据产业链

南京邮电大学盐城大数据研究院成立于2015年5月,是由盐城市城南新区管委会和南京邮电大学共建的自收自支事业单位。位处城南新区智慧谷科技创新大厦。研究院将建成盐城发展大数据产业发展的智库,政府决策的智囊;大数据人才的培养基地;大数据相关产业的孵化基地,最终建成一个开放式的、涵盖不同产业领域的、产业化的研发平台、公共服务平台、人才聚集平台和产业孵化平台。 大数据产业链: 近些年,大数据已经和云计算一样,成为时代的话题。大数据是怎么产生的,商业机会在哪?研究机会在哪?这个概念孕育着一个怎样的未来?昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动,就这些问题进行了一些讨论,我结合自己的一些理解做一个总结。首先,大数据是怎么产生的? 1)物理世界的信息大量数字化产生的例如刘江老师指出的好大夫网,将医生的信息,门诊的信息等数字化。其实还有很多,比如新浪微博将茶馆聊天的行为(弱关系产生信息数字化),朋友聊天的行为数字化(强关系产生信息数字化)。视频监控探头将图像数字化。 2)社交网络产生的在雅虎时代,大量的都是读操作,只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。进入web2.0时代,用户数大量增加,用户主动提交了自己的行为。进入了社交时代,移动时代。大量移动终端设备的出现,用户不仅主动提交自己的行为,还和自己的社交圈进行了实时的互动,因此数据大量的产生出来,并且具有了极其强烈的传播性。

数据都要保存所产生的一位嘉宾指出,旧金山大桥保留了百年的历史数据,在时间跨度上产生了价值,很多网站在早期对数据的重视程度不够,保存数据的代价很大,存储设备的价格昂贵,但是时代变了,存储设备便宜了,用户自己产生的数据得到了重视,数据的价值被重视了。因此越来越多的数据被持续保存。其次,大数据和大规模数据的区别?big data之前学术界叫very large data,大数据和大规模数据的差距是什么?我认为在英文中large的含义只是体积上的,而big 的含义还包含重量上的,价值量上的。 因此我认为: 1)大数据首先不是数量上的堆砌,而是具有很强的关联性结构性。比如有一种数据,记录了世界上每一颗大树每年长高的程度,这样的数据不具有价值,因为只是简单堆砌。如果数据变成,每一个大树记录它的,地点,气候条件,树种,树龄,周边动植物生态,每年长高的高度,那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值,其次极强的商业价值。在比如,淘宝的数据,如果只记录一个交易的买家,卖家,成交物品,价格等信息,那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了,买家间的社交关系,购物前后的其他行为,那么这个数据将非常有价值。因此,只有立体的,结构性强的数据,才能叫大数据,才有价值,否则只能叫大规模数据。 2)大数据的规模一定要大,而且比大规模数据的规模还要大。要做一些预测模型需要很多数据,训练语料,如果数据不够大,很多挖掘工作很难做,比如点击率预测。最直白的例子,如果你能知道一

2020年形成健康医疗大数据产业链

2020年形成健康医疗大数据产业链邮件群发 国务院办公厅日前印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(以下简称《意见》),部署通过“互联网+健康医疗”探索服务新模式、培育发展新业态,努力建设人民满意的医疗卫生事业,为打造健康中国提供有力支撑。意见提出,到2017年年底,实现国家和省级人口健康信息平台以及全国各级药品招标采购业务应用平台互联互通,基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年,建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台,依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心,基本实现城乡居民拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡,适应国情的健康医疗大数据应用发展模式基本建立,健康医疗大数据产业体系初步形成,人民群众得到更多实惠。 意见首次对“健康医疗大数据”做出解释:健康医疗大数据是涵盖人的全生命周期,既包括个人健康,又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。利用健康医疗大数据,不仅对改进健康医疗服务模式,而且对经济社会发展都有着重要的促进作用,是国家重要的基础性战略资源。

在重点任务和重大工程方面,意见主要从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强保障体系建设四个方面,部署了建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台、集成医学大数据资源、发展智慧健康医疗便民惠民服务、制定完善法律法规和标准等14项任务。 《指导意见》中已经明确提出,要建立统一权威、互联互通的人口健康信息平台。据媒体报道,目前,已经有16个省级人口健康信息平台基本建成。下一步,就是充分依托平台进行服务,依托平台为老百姓办事,为企业服务,也为政府管理决策服务。 专家指出,意见提出的一系列政策措施,将会进一步有利于改善人民群众的健康医疗服务,加快推动形成健康医疗大数据产品体系,进一步激发市场主体参与创新发展的动力和活力,培育形成经济增长的新动能。发展健康医疗大数据的应用,将在三方面改善民生:一是让健康数据“多跑路”,让人民群众“少跑腿”,预约就诊、预约挂号、诊间结算、医保联网异地结算、移动支付等方面,都给老百姓带来更加便捷的应用服务。二是大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用,能够使优势资源“下得去”,更好地推动分级诊疗落地,加快远程医疗普及,推动精准医疗发展。三是“整合型”健康医疗服务模式探索的新业态,将给老百姓带来看病就医的更多好处。

智慧畜牧业全产业链追溯体系整体解决方案

智慧畜牧业全产业链追溯体系解决方案一、前言 古往今来,养殖业一直都是人类与自然界进行物资交换的重要环节。从原始社会的简单圈养,到现代化的养殖场,可以这么说,养殖业的发展史几乎与人类历史一样悠久。在国民经济体系中,养殖业是农业的主要组成部分之一,与种植业并列为农业生产的两大支柱。 基于国家改革和完善商品安全监管体制机制以及物联网产业发展规划,以成熟技术兼容已有局部应用,以“安全、方便、幸福、安居”为宗旨,打造基于大数据、云计算和物联网技术的“智慧溯源协同平台”体系,以追溯平台为核心,建立追溯应用系统,覆盖产品的生产加工、仓储物流、终端销售、检验检测、政府监管、企业管理、查询验证等全生命周期各环节。在建立产品流通信息追溯体系标准的基础上,为政府、企业、消费者提供产品流通追溯相关信息、定制应用服务、及数据增值服务。 二、建设背景 我国是一个畜牧大国,在实现畜牧业发展的过程中,面临着企业生产管理水平低、政府监管薄弱、环境污染、行业数据资源分散等问题,阻碍了现代畜牧业的快速发展。如今人们的生活水平不断提高,消费者对牛、羊肉产品的需求已由“量变”转为“质变”,对牛、羊

肉产品质量安全提出了更高的要求。与发达国家相比,我国肉牛业实际上还处于初级阶段,特别是在生产水平、疫病控制、肉产品安全方面以及高效牧场管理方面还存在很大差距,成为中国肉牛业发展以及打入国际市场的瓶颈。 三、建设依据 《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号) 《畜牧业发展“十三五”规划》的通知 自治区牛羊屠宰管理办法(自治区人民政府令第218号) 《自治区当前产业发展序列》政办发〔1998〕57号 《关于“十三五”期间加快肉类蔬菜流通追溯体系建设的指导意见》《自治区牛羊屠宰管理办法》 《农产品质量安全检测机构考核办法》 《国家大数据综合试验区建设实施方案》 《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》 《自治区促进大数据发展应用的若干政策》 四、建设意义 1、社会效益 追溯系统能让消费者通过手机查询,知道餐桌上每一块肉的源产地,能对羊的饲养、屠宰及产品加工、储藏、销售等环节进行实时监督和

大数据产业链构成分析

大数据产业链构成分析 大数据的产业链构成分析如下图所示,大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用几个环节,覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。 (一)数据标准与规范 大数据标准体系是开展大数据应用的前提条件,没有统一的标准体系,数据共享、分析、挖掘、决策支持将无从谈起。大数据标准包括体系结构标准、数据格式与表示标准、组织管理标准、安全标准和评测标准。在标准化建设方面,参与单位主要包括中国电子技术标准化研究院、各个数据库公司、数据拥有部门以及各个行业的标准化组织。 (二)数据安全 随着海量数据的不断增加,对数据存储和访问的安全性要求越来越高,从而对数据的访问控制技术、加密保护技术以及多副本与容灾机制等提出了更高的要求。 另外,由于大数据服务器处理主要采用分布式计算方法,这必然面临着数据传输、信息交互等环节,如何在这些环节中保护数据价值不泄露、信息不丢失,保护所有站点的安全是大数据发展面对的重大挑战。 在大数据时代,传统的隐私数据内涵与外延有了巨大突破和延伸,数据的多元化与彼此的关联性进一步发展,使得对单一数据的隐私保护方法变得极其脆弱,需要针对多元数据融合的安全提出。 在数据安全环节上主要参与单位包括中国电子科技集团公司第30研究所以及奇虎360、瑞星等杀毒软件公司。 (三)数据采集 政府部门、以BAT为代表的互联网企业、运营商是当前大数据的主要拥有者。除此之外,利用网络爬虫或网站公开API等途径对网络数据进行采集也是大数据的主要来源。

现实世界中的数据大多不完整或不一致,无法直接进行数据挖掘或挖掘结果不理想,需要对采集的数据进行填补、平滑、合并、规格化、检查一致性等数据预处理操作,并且往往需要大量的人工参与,因此数据采集和清洗成为大数据产业链的一个重要环节。 (四)数据存储与管理 大数据存储与管理的主要参与者以传统数据库企业为主,国际上主要有IBM、Oracle、Intel、Green-plum、infor Matri Cloudera等;国内主要有中兴、华为、用友、浪潮ai服务器、托尔思、数据堂、九次方、亿赞普、达梦等。各家企业针对大数据应用开展各具特色的数据库架构和数据组织管理研究,形成针对具体领域的产品。 (五)数据分析与挖掘 大数据分析与挖掘的意图主要集中在两方面: 一是从大量的机构结构化和半结构化数据中分析出超级计算机可以理解的语义信息或知识; 二是对隐性的知识,如关联情况、意图等进行挖掘。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析预测等。 数据分析与挖掘的核心算法与软件主要掌握在大型数据库公司及高校的手里,国际上主要参与者包括IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook等,国内主要参与单位包括数据库企业、高校、以BAT为代表的大型互联网企业等。数据分析与挖掘的能力直接决定了大数据的应用推广程度和范围,是大数据产业的核心。 (六)数据运维 由于数据的重要性得到普遍认可,除政府部门不具备数据运维服务条件外,数据的采集者通常就是数据运维者。各地政府方面则通常利用大数据平台建设来推动政府大数据的公开与共享,如云上贵州,吸引个人和企业用户开展创新与创业,积极推动大数据的增值服务。 (七)数据应用 大数据对传统信息技术带来革命性挑战,正在重构信息技术体系和产业格局。国内以阿里巴巴、百度、腾讯、人大金仓、浪潮服务器、曙光、南大通用为代表的互联网企业、云计算和数据库厂商纷纷加大应用推广力度,在国际先进的开源大数据技术基础上,形成独自的大数据平台构建和应用服务解决方案,以支撑不同行业不同领域的专业化应用。 虽然这些企业在平台构建上有着得天独厚的优势,但是在某些具体业务领域,并不擅长或者关切。传统企业以及从事大数据的微型企业是具体业务领域上大数据应用的主力军。应用是大数据价值的体现,是大数据发展的原始推动力。 当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变,在转变思维过程中需要积极转变思维,明确出数据共享的方式是什么,数据拥有者的利益如何平衡,商业模式如何开展等。

健康医疗大数据研究分析报告

健康医疗大数据研 究 分 析 报 告

目录 第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1 国家——保障数据安全,促进数据开放 (3) 1.1.2 政府——转变理念,集成信息,抓住机遇 (5) 1.1.3 学术——科学的研究数据,用数据来研究科学 (6) 1.1.4 产业——产业需要变革,行业需要互融互通 (7) 1.1.5 公司——平台化竞争,特色应用化生存 (8) 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1 国外大数据发展动态 (10) 1.2.2 我国大数据发展动态 (15) 1.2.3 大数据相关社区 (18) 1.2.4 我国大数据行业协会 (22) 第二章健康医疗大数据分析 (24) 2.1 健康医疗大数据应用现状 (24) 2.2 国外健康医疗大数据分析的应用 (26) 2.3 大数据技术提升传统医疗信息系统效率 (27) 2.4 大数据在区域化医疗卫生管理分析应用 (29) 2.5 基于互联网大数据的疾病指数预测应用 (32) 2.6 健康医疗大数据发展趋势 (35)

第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看,“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,大范围的消除信息不对称的现象,释放巨大的生产力,深刻改变社会的面貌,提升国家治理,革新科学研究的思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介,现在都已经退出了舞台;留声机、磁带机也曾经风靡一时,也已难觅踪影;现在当红的信息技术,像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据,虽然不断的变换表现形态,将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术,从大数据的视角而言,是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革,并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸,依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后,引发的质变。大数据超越信息技术,使人们重新界定国家竞争的主战场,重新审视政府治理水平,重新认识科学研究的新范式,重新审视产业变迁的驱动因素,重新理解投资的决策依据,重新思考公司的战略和组织。 综上所述,大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题! 1.1.1 国家——保障数据安全,促进数据开放 2012年3月份,奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》,通过这个计划,可以看出:国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志,落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。

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