洞见：中国医疗大数据产业 痛点与展望并存
医疗大数据行业的机遇与挑战
医疗大数据行业的机遇与挑战近年来，医疗大数据行业备受关注，成为了医疗领域的热门发展方向。
医疗大数据的兴起为医疗行业带来了许多机遇，同时也面临着一些挑战。
本文将探讨医疗大数据行业的机遇与挑战，并分析其对医疗领域的影响。
一、机遇1. 提升医疗效率：医疗大数据的广泛应用可以实现医疗信息的共享与交流，加快了医疗过程中的决策和治疗速度。
通过大数据的分析，医生可以更准确地诊断和治疗疾病，提高医疗效果。
2. 深化医学研究：医疗大数据的积累与分析可以为科研人员提供大量的实验数据，加速医学研究的进程。
基于医疗大数据进行研究，可以更好地理解疾病的发展规律，为新药研发和治疗方法的改进提供科学依据。
3. 个性化医疗：通过医疗大数据的分析，医生可以更好地了解患者的病情和生理特征，从而为每个患者量身定制个性化的诊疗方案。
个性化医疗可以提高治疗效果，并减少患者的不适和副作用。
4. 预防和监测疾病：医疗大数据可以为公共卫生工作提供重要支持。
通过分析大数据，可以监测疾病的传播趋势和风险，及时采取预防和控制措施。
同时，可以通过大数据的分析预测患者的疾病风险，提前采取干预措施，减少疾病的发生。
二、挑战1. 数据隐私和安全：医疗大数据涵盖了大量的个人隐私信息，如患者的病历、疾病诊断结果等。
如何保护患者的隐私和数据安全成为了一个重要的挑战。
医疗机构和企业需要建立完善的数据安全保护机制，确保患者数据不被滥用和泄露。
2. 数据质量和准确性：医疗大数据的质量和准确性对于分析结果和应用的可靠性至关重要。
然而，由于医疗数据的多样性和复杂性，数据的质量和准确性常常受到影响。
医疗机构和数据提供商需要加强数据管理和标准化，提高数据质量和准确性。
3. 技术和人才不足：医疗大数据的应用离不开先进的技术和专业人才的支持。
然而，目前医疗领域在大数据技术和人才方面仍存在不足。
缺乏相关技术和人才的问题亟待解决，促进医疗大数据的应用与发展。
4. 法律法规和伦理问题：医疗大数据的使用涉及到法律法规和伦理问题。
大数据在医疗行业中的挑战与发展
大数据在医疗行业中的挑战与发展随着科技的不断进步，大数据已经开始在各个行业中逐渐发挥着重要的作用。
在医疗行业中，大数据的使用也在逐步普及和推广。
大数据的出现，将医疗行业推向了一个新的高度。
在医疗行业中，大数据面临着很多挑战，但同时也有很大的发展空间和前景。
一、大数据对医疗行业的意义随着医疗行业的不断发展，随之而来的是数据的爆炸增长，传统的医疗行业已经无法满足数据的处理需求。
而大数据的出现，使得医疗行业可以更好地处理这些数据，为医护人员提供更准确、更全面的数据支持，以此提高病人的诊疗效果。
大数据在医疗领域的应用主要体现在以下几个方面：1.提高医疗效率大数据可以加快医疗流程，提高医护人员的工作效率。
例如，通过预测疾病的趋势，医生可以更加准确的做出诊断和治疗方案。
同时，大数据还可以协助医护人员进行病人的极速分诊，分辨出病情严重的病人，优先处理。
2.提高医疗质量大数据可以协助医生完成病史回溯，追踪病人的治疗历程，从而更好地掌握病情。
在门诊治疗中，科学使用大数据，医生可以做出更加精准的诊断，减少误诊的概率。
同时，大数据还可以提供患者的预测性医疗，预测病人可能出现的问题，提前进行预防和干预。
二、大数据的挑战在医疗行业中，大数据也面临着很多的挑战。
以下是几个主要的挑战：1.医疗数据难以采集医疗数据的来源非常广泛，包括医院、药房、检验中心、移动医疗技术等。
这些数据来源繁杂、分布广泛，医疗数据中还涉及到患者的隐私问题，这对大数据的采集提出了很高的要求。
2.数据的安全性医疗数据属于敏感信息，无论是在数据采集、传输还是存储方面都需要高强度的安全保障。
安全性的问题关系到患者的隐私权以及背后的责任问题，如果不得当，可能会引起不必要的纠纷和矛盾。
3.数据质量的有保障数据质量是大数据应用中的核心问题，医疗数据不仅需要数据量大、数据源全，更需要数据的精确度和实时性，而这也是实现数据发挥价值的先决条件。
因此，在建立医疗大数据时，需充分考虑数据的质量问题，在数据的来源、采集、处理以及质量控制上都要积极落实，使得数据的质量有所保证。
医疗大数据研究面临的机遇与发展趋势
医疗大数据研究面临的机遇与发展趋势I. 概述随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
医疗大数据作为大数据领域的一个重要分支，其研究和应用正逐渐受到社会各界的关注。
医疗大数据是指通过对海量医疗信息的收集、整合、分析和挖掘，为医疗决策提供科学依据的数据资源。
它包括患者的基本信息、病史、诊断结果、治疗方案等多方面的信息。
医疗大数据的研究和应用不仅可以提高医疗服务的质量和效率，还可以为公共卫生政策制定提供有力支持。
在当前全球范围内，各国政府纷纷将医疗大数据作为战略性新兴产业进行重点扶持。
美国、欧洲等地已经建立了专门的医疗大数据研究中心，吸引了大量国内外优秀人才投身于这一领域的研究。
我国也在近年来加大了对医疗大数据的支持力度，通过政策扶持、资金投入等方式，推动医疗大数据产业的发展。
目前我国已经形成了一批具有国际竞争力的医疗大数据企业，如阿里健康、腾讯医疗等。
然而尽管医疗大数据具有巨大的潜力和价值，但在研究和应用过程中仍然面临着诸多挑战。
首先医疗数据的安全和隐私问题日益凸显，由于涉及患者的个人信息，医疗数据的安全保护尤为重要。
此外医疗数据的获取和共享也面临着一定的困难，其次医疗大数据的分析和挖掘技术仍有待提高。
目前虽然已经取得了一定的进展，但与实际需求相比仍存在较大差距。
医疗大数据的应用尚处于初级阶段，如何将其与现有的医疗服务相结合，发挥其最大的价值，仍然是一个亟待解决的问题。
面对这些挑战，未来医疗大数据研究的发展趋势将主要体现在以下几个方面：一是加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，确保医疗数据的安全可控；二是推动跨部门、跨领域的合作，促进医疗大数据的共享和交流；三是加大对医疗大数据分析和挖掘技术的投入，提高数据分析的准确性和实用性；四是探索医疗大数据在个性化诊疗、疾病预防、公共卫生管理等方面的应用，为提高医疗服务质量和效率作出贡献；五是完善相关政策法规，为医疗大数据产业的发展创造良好的环境。
医疗行业存在的痛点及建议
医疗行业存在的痛点及建议一、医疗行业现存的痛点近年来，随着人口老龄化和慢性疾病发病率的增加，医疗行业面临着巨大的挑战。
然而，尽管医疗技术在不断进步，但仍存在一些问题和困扰。
以下是医疗行业当前存在的几个主要痛点：1. 医患关系紧张：由于信息不对称和沟通不畅等原因，医患之间的信任度较低，导致医患关系紧张。
一些患者难以获得满意的治疗和服务，从而降低了医患双方的满意度。
2. 排队就诊时间长：公立医院门诊排队就诊时间长是众多患者普遍面临的问题。
由于资源有限和服务能力不足等原因，很多人需要等待数小时甚至数天才能看到专家。
3. 高额药费给予负担：新药价格居高不下，许多罕见病种药物更是价格昂贵。
这给一部分患者造成了巨大的经济负担，难以负担高昂的医疗费用。
4. 信息不对称问题：很多患者对医疗知识和健康教育的了解不足，容易被一些商家误导，盲目购买治疗手段和药物，进而可能造成严重的健康危害。
5. 社区医疗资源不足：在城市化进程中，人们普遍倾向于聚集在大城市居住，导致社区医院的服务能力无法满足日益增长的需求。
二、解决医疗行业痛点的建议为了改善上述存在的问题和困扰，以下是几个解决医疗行业现存痛点的建议：1. 加强沟通与信任：医生应提高沟通技巧，并主动与患者进行交流。
同时，建立公开、透明的平台，公布相关信息和数据，增强患者对医院、科室和医生的信任度。
2. 优化预约挂号体系：通过网络预约挂号和排队查询等方式来减少患者排队时间。
完善分时段就诊制度，合理安排医生的门诊时间，确保患者能够及时得到专家的诊治。
3. 降低药价和医疗费用：尽快出台相关政策，抑制药价过高的问题。
对药品价格进行监管，加强对罕见病种药物的优惠政策支持。
同时，推行基本医疗保险制度和大病保险制度，减轻患者经济负担。
4. 加强健康教育：面对信息不对称问题，应加强社会公众对健康教育的宣传和普及。
通过开展公益广告、举办健康讲座等方式，提升患者的健康素养和健康意识。
5. 加大投入社区医疗资源：为了改善社区医疗服务不足问题，我们应加大对社区卫生服务中心的资金投入与人才引进。
大数据技术在中国医疗行业的应用前景
大数据技术在中国医疗行业的应用前景随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据技术在各个行业中的应用呈现出巨大的潜力。
在医疗行业中，大数据技术的应用已成为一种趋势。
本文将探讨大数据技术在中国医疗行业的应用前景，并分析其带来的机遇和挑战。
一、大数据技术在医疗行业的价值在医疗行业中，大数据技术能够对海量的医疗数据进行收集、存储、管理和分析，从而为医生、患者和医疗机构提供全方位的支持和服务。
首先，大数据技术可以弥补医生在知识和经验上的不足。
通过对大数据的深度挖掘和分析，可以从大数据中提取出医疗领域的规律和趋势，为医生提供科学的诊断和治疗方案。
同时，医生可以通过大数据技术获取最新的研究成果和学术资源，提高自身的专业水平和医疗技术。
其次，大数据技术可以加强医疗资源的合理配置。
通过对医疗数据的分析，可以了解患者的需求和就医习惯，优化医疗资源的分布和调度，实现医疗资源的高效利用。
同时，大数据技术还可以为患者提供个性化的就医服务，提高整体的医疗效果和服务质量。
再次，大数据技术可以促进医药研发和创新。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现和研究新药物、新治疗方法和新疾病模型，加快药物研发的进程，提高新药物的命中率和疗效。
同时，大数据技术还可以在药物使用和治疗方案上进行个性化匹配，提高患者的治疗效果和生活质量。
二、大数据技术在中国医疗行业的应用案例目前，中国医疗行业已经开始大规模应用大数据技术，取得了一些突破性的成果。
以下是一些典型的案例。
首先，大数据技术在疾病预防和控制方面的应用。
通过对大数据的分析，可以实时监测疫情的传播和发展动态，提前预警和防控传染病的风险。
例如，中国在新冠肺炎疫情中广泛应用大数据技术，通过大数据模型预测疫情的发展趋势，并及时采取相应的措施，有效控制疫情的扩散。
其次，大数据技术在医疗资源管理方面的应用。
通过对大数据的分析，可以实现医疗资源的全面监管和管理。
例如，通过大数据技术可以实时了解各医疗机构的医生工作情况、科室利用率和患者满意度，从而合理分配医疗资源，提高整体的医疗效果和服务质量。
医疗大数据分析的挑战与机遇
医疗大数据分析的挑战与机遇未来医学的发展趋势是积累和挖掘医疗大数据，并利用这些数据进行分析和预测，以实现更加精准的医疗服务。
所谓医疗大数据，指的是医院、药厂、保险机构、疾病控制中心等医疗机构所收集的大量数据，包括患者的病历、医学图像、药物治疗的疗效、医院的管理效率、药品的销售情况等等。
在这些海量数据中，蕴藏着大量的医学信息，因此医疗大数据分析也成为了医学研究领域中的重要组成部分。
医疗大数据的挑战一方面，海量数据的收集和存储是医疗大数据面临的首要挑战。
在收集的过程中需要考虑到医疗机构、数据格式、数据量及质量等因素，还要考虑医疗保密、隐私和信息安全等因素。
此外，随着数据量的增加，数据存储、管理、处理和分析的难度也不断升级，需要医学领域的专业人才介入，才能够有效地开展工作。
另一方面，医疗大数据分析所需要的技术及理论方法仍需深化和拓展。
医疗大数据的分析不仅考虑医学领域的相关知识，还涉及到机器学习、数据挖掘、数据可视化等多种技术和工具。
如何在理论和应用层面上充分发挥这些技术的作用，以便为医学领域提供更加精准的分析和预测，仍然是面临的难题。
医疗大数据的机遇在医疗大数据分析中，机遇与挑战并存。
一方面，医疗大数据的利用和分析可以为医疗领域带来诸多机遇。
例如，在肿瘤诊断中，医疗大数据分析技术的不断完善已经成为了许多肿瘤诊断方案的核心。
基于肿瘤样本的遗传、表观遗传、代谢等类型数据进行分析，可以有效地预测肿瘤的风险及转移情况，为肿瘤治疗提供参考。
在药物研发领域，医疗大数据的应用也广泛存在。
通过对药物活性、药物代谢、药物安全等方面的数据进行分析，有助于药厂提高药品的效用、降低药品风险，为患者提供更好的治疗方案。
另一方面，随着技术的发展，医疗大数据还将面临更多创新机遇。
例如，智能医疗装置的普及和应用，可以为医疗机构带来更加准确、高效的数据收集和处理方式。
加入人工智能技术，可以通过大量数据的学习与分析，实现自动化的医疗诊断与编制，进一步提高医疗服务质量和精度。
医疗健康大数据的挑战与发展方向
医疗健康大数据的挑战与发展方向近年来，随着我国医疗改革不断深入，医疗健康大数据的重要性也越来越被人们所认识。
在医疗健康大数据的理念下，各类信息化技术层出不穷，但是在实现信息化的过程中，我们也面临着一些挑战。
一、医疗健康大数据的挑战1. 数据来源不够完善医疗健康大数据的数据来源比较分散，包括医疗机构、健康科技公司、药品生产企业、个人健康管理设备等。
但是在实现医疗健康大数据的过程中，我们发现数据的来源还不够完善，特别是一些数据的获取需要经过传统的数据采集方式，这就导致了医疗健康大数据的实时性和准确性受到了限制，影响了数据分析的可靠性。
2. 数据标准化不够规范在数据采集过程中，由于医疗机构、健康科技公司等不同来源的数据格式存在很大差异，数据的质量和标准化程度不够高，因此需要进行标准化管理和规范化设计。
这就需要在数据标准化方面下大功夫，使得数据的标准化和规范化更加得到重视。
3. 个体隐私问题医疗健康大数据的采集和处理都涉及个人的隐私信息，如果不得当或泄露，将会给个人带来巨大的风险和损失。
因此，在医疗健康大数据的处理过程中，要注重隐私保护。
同时，加强数据安全管理，规范数据使用流程，以保护个体隐私和权益。
二、医疗健康大数据的发展方向1. 强化数据标准化管理数据标准化是医疗健康大数据应用的重要前提，应大力推动数据标准化的发展和实施，以规范医疗健康大数据的采集和共享。
同时，应加强数据质量的管理，在数据采集的过程中引入一些质量控制程序，减少数据质量问题对医疗健康大数据应用的影响。
2. 强化数据分析技术医疗健康大数据的处理和分析需要借助先进的技术手段，如数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
应加强技术研究和应用，提升数据分析效果，以更好地助力医疗健康服务提供与管理。
3. 推动协同共享医疗健康大数据具有价值和分析的门槛，因此不能被某些企业或机构所独占。
应大力推动协同共享，充分利用医疗健康大数据的多方面价值，建立公开透明的数据共享平台，重视数据共享和利用。
医疗行业大数据应用的挑战与机遇
医疗行业大数据应用的挑战与机遇随着科技的不断发展和应用的普及，大数据在各个领域的应用越来越受到关注。
医疗行业作为一个重要的领域，也在逐渐意识到大数据应用的重要性。
然而，医疗行业在应用大数据时面临着一些挑战，同时也带来了一系列的机遇。
一、挑战1. 数据的安全性和隐私保护医疗领域的数据涉及到大量的个人隐私信息，包括病人的病历、病情、医疗记录等。
因此，对于大数据的应用来说，保护数据的安全性和隐私是首要任务。
医疗机构需要采取有效的措施来保护数据的安全，避免数据泄露和滥用。
2. 数据的质量和准确性医疗数据的质量和准确性对于大数据应用来说至关重要。
医疗数据的获取过程中可能存在着错误和偏差，这会影响到后续的数据分析和决策。
因此，医疗机构需要确保数据的质量和准确性，对不合格的数据进行清洗和校验。
3. 数据的整合和共享在医疗行业，不同的医疗机构和部门之间存在着数据孤岛的问题，数据的整合和共享面临着很大的困难。
医疗机构需要建立起统一的数据平台，实现数据的整合和共享，为大数据应用提供更多的数据支持和资源。
二、机遇1. 数据驱动的精准医疗服务大数据的应用可以为医疗机构提供更多的数据支持，进而实现精准医疗的服务。
通过对大量的病例和医疗数据的分析，医疗机构可以更好地了解患者的病情，进而制定出更加科学和有效的治疗方案。
这将有助于提高医疗的质量和效率，为患者提供更好的医疗服务。
2. 疾病的早期预防和预测通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现一些潜在的疾病风险因素和预测模型。
医疗机构可以通过此类模型，对人群进行早期的健康风险评估和预警，提前采取预防和干预措施，从而减少疾病的发生和蔓延。
3. 医疗资源的优化配置大数据的应用可以帮助医疗机构更好地了解患者的需求和医疗资源的分布情况，从而实现医疗资源的优化配置。
通过合理的分析和决策，可以缓解医疗资源供需不平衡的问题，提高资源利用效率，使医疗服务更加均衡和可及。
总结：医疗行业在大数据应用中面临着一些挑战，包括数据的安全性和隐私保护、数据的质量和准确性、数据的整合和共享等。
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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。