20160701-36氪研究院-医疗大数据行业研究报告:全景数据浪潮,智能医疗曙光
2023年智能医疗行业市场调研报告

2023年智能医疗行业市场调研报告智能医疗领域是近年来受到广泛关注的领域之一。
随着医学技术的不断进步和人们对健康的认识提高,智能医疗领域的市场需求也逐渐增加。
本文将对智能医疗行业的市场情况进行调研分析,为相关行业提供参考和指导。
一、行业现状智能医疗是指将智能技术应用于医疗领域的一种新型医疗模式。
目前,智能医疗技术主要应用于医疗设备、疾病预防与管理、医疗服务等方面。
1、医疗设备方面智能医疗设备包括智能医疗器械、智能床、智能穿戴设备等。
目前,国内外许多医疗器械企业已开始研发智能医疗设备。
其中,主要涉及到远程医疗、图像识别、大数据、机器学习等领域。
2、疾病预防与管理方面智能医疗技术在疾病预防与管理方面也发挥着越来越重要的作用。
例如,智能手环、智能手表等设备可以通过检测心率、运动量、睡眠等信息为用户提供健康报告。
同时,智能手机应用程序也可以通过用户提供的数据提供疾病预警、建议和推荐等服务。
3、医疗服务方面智能医疗技术还可以应用于医疗服务方面。
例如,通过智能医疗平台,医院可以为患者提供在线咨询、远程诊断、检查预约等服务。
此外,智能医疗也可以应用于医疗可穿戴设备和虚拟现实技术方面,为医生和患者提供更便捷、高效的服务。
二、市场需求1、技术创新助力市场发展技术创新是推动智能医疗市场发展的重要因素。
随着医疗技术的不断创新,智能医疗设备功能越来越强大,医疗服务也迅速发展。
例如,智能穿戴设备、智能诊断设备、智能床等将成为智能医疗的主要发展方向。
2、市场规模逐步扩大智能医疗市场的规模逐步扩大。
据国内媒体报道,智能医疗市场的规模已超过500亿美元,预计在未来几年中将持续增长。
同时,随着人们对健康的重视程度不断提高,智能医疗市场的前景也备受瞩目。
3、政策支持鼓励发展政策支持是推动智能医疗市场发展的重要保障。
近年来,国内各级政府部门相继出台了一系列扶持智能医疗行业发展的政策。
例如,国家医改计划提出推广远程医疗、智慧健康等医疗新模式,为智能医疗的发展提供了良好的政策环境。
医疗行业 医疗大数据应用解决方案

医疗行业医疗大数据应用解决方案第一章:引言 (2)1.1 医疗大数据概述 (2)1.2 医疗大数据应用的重要性 (2)第二章:医疗大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储技术 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章:医疗大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据挖掘算法 (5)3.1.1 分类算法 (5)3.1.2 聚类算法 (5)3.1.3 关联规则挖掘 (6)3.1.4 时序分析 (6)3.2 医疗数据挖掘应用 (6)3.2.1 疾病预测与诊断 (6)3.2.2 药物疗效评估 (6)3.2.3 个性化医疗 (6)3.2.4 医疗资源优化配置 (6)3.3 医疗数据可视化 (6)3.3.1 折线图 (7)3.3.2 饼图 (7)3.3.3 散点图 (7)3.3.4 热力图 (7)3.3.5 交互式图表 (7)第四章:医疗大数据在临床决策支持中的应用 (7)4.1 临床决策支持系统 (7)4.2 疾病预测与诊断 (7)4.3 个性化治疗方案 (8)第五章:医疗大数据在药物研发中的应用 (8)5.1 药物研发概述 (8)5.2 药物研发数据分析 (8)5.3 药物疗效评估 (9)第六章:医疗大数据在医疗保险中的应用 (9)6.1 保险数据分析 (9)6.2 保险产品设计与优化 (9)6.3 保险理赔管理 (10)第七章:医疗大数据在公共卫生管理中的应用 (10)7.1 公共卫生数据采集 (10)7.2 疾病监测与预警 (11)7.3 公共卫生政策制定 (11)第八章:医疗大数据在医疗资源配置中的应用 (11)8.1 医疗资源分布分析 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 数据来源与处理 (12)8.1.3 分析方法 (12)8.1.4 分析结果与应用 (12)8.2 医疗资源优化配置 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 优化目标与策略 (12)8.2.3 优化方法与工具 (13)8.2.4 实例分析 (13)8.3 医疗服务效能评估 (13)8.3.1 引言 (13)8.3.2 评估指标与方法 (13)8.3.3 评估结果与分析 (13)8.3.4 改进策略与建议 (13)第九章:医疗大数据的安全与隐私保护 (13)9.1 数据安全策略 (13)9.2 数据隐私保护技术 (14)9.3 法律法规与政策 (14)第十章:医疗大数据产业发展与展望 (15)10.1 医疗大数据产业发展现状 (15)10.2 医疗大数据产业链分析 (15)10.3 医疗大数据产业发展趋势 (16)第一章:引言1.1 医疗大数据概述信息技术的飞速发展,大数据作为一种新兴的信息资源,已经深入到各行各业。
什么是医疗大数据

什么是医疗大数据医疗大数据⒈引言医疗大数据是指在医疗健康领域中产生、存储和分析的大规模数据集合。
随着科技的进步和数据库技术的发展,医疗机构、医生以及患者产生的数据数量大幅增加,包括电子病历、影像数据、实验室结果、生物信息等。
医疗大数据的分析和应用有助于改善临床决策、疾病预测、资源管理以及医疗服务的质量和效率。
⒉医疗大数据的来源⑴电子病历数据⑵影像数据⑶实验室数据⑷生物信息数据⑸社交媒体数据⑹客户关系管理数据⒊医疗大数据的应用领域⑴临床决策支持⑵疾病预测与流行病学研究⑶医药研发与药物安全监测⑷医疗资源管理⑸医疗服务的个性化和精准化⑹健康管理与预防⒋医疗大数据的挑战与隐私问题⑴数据安全和隐私保护⑵数据质量与标准化⑶法律法规和伦理问题⑷数据共享与合作⒌医疗大数据的未来发展趋势⑴在医疗大数据中的应用⑵云计算和边缘计算技术的发展⑶医学图像和生物信息的处理和分析⑷可穿戴设备和传感器技术的普及⑸数据整合和集成平台的建设⒍结束语医疗大数据的发展为医疗健康领域带来了巨大的机遇和挑战。
充分利用医疗大数据可以改善医疗服务的质量和效率,提高临床决策的科学性和准确性。
但同时也面临着数据安全和隐私保护、标准化、伦理等问题。
未来,随着技术的不断发展和创新,医疗大数据的应用前景将更加广阔。
附件:●表格:电子病历数据统计●图表:医疗资源利用情况分析●文献引用:相关研究论文法律名词及注释:●数据隐私:个人信息保护的法律概念,指个人数据在被收集、存储和使用过程中的安全和保密性。
●HIPAA:《美国保险可承受性与可及性法案》,旨在保护个人的医疗信息和隐私。
●GDPR:《通用数据保护条例》,欧洲联盟发布的个人数据保护法规,规定了在欧盟范围内处理个人数据的方式。
人工智能智慧医疗发展论文

人工智能智慧医疗发展论文随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)已经渗透到各个领域,医疗行业也不例外。
人工智能在智慧医疗领域的应用,不仅极大地提高了医疗效率,还为患者提供了更加精准的诊断和治疗服务。
本文将探讨人工智能在智慧医疗领域的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
引言智慧医疗是医疗行业与信息技术深度融合的产物,它通过利用先进的信息技术,如人工智能、大数据分析、云计算等,来提升医疗服务的质量和效率。
人工智能作为智慧医疗的核心,其在医疗领域的应用已经从最初的辅助诊断,发展到现在的智能诊疗、药物研发、健康管理等多个方面。
人工智能在智慧医疗中的应用1. 辅助诊断人工智能在辅助诊断方面的应用主要体现在对医学影像的分析上。
通过深度学习技术,AI能够快速识别和分析医学影像,辅助医生发现病变,提高诊断的准确性和效率。
2. 智能诊疗智能诊疗系统能够根据患者的病情和历史数据,提供个性化的治疗方案。
这种系统通常结合了自然语言处理(NLP)技术,能够理解医生和患者的对话,从而更准确地把握病情。
3. 药物研发AI在药物研发中的应用,主要是通过分析大量的化合物数据,预测药物的活性和副作用,从而加速新药的研发过程。
4. 健康管理人工智能在健康管理方面的应用,包括但不限于通过可穿戴设备收集健康数据,分析数据预测疾病风险,以及提供健康建议等。
人工智能智慧医疗面临的挑战尽管人工智能在智慧医疗领域取得了显著的进展,但仍面临着一些挑战:1. 数据隐私和安全问题医疗数据包含了大量的个人隐私信息,如何在保证数据安全的前提下,合理利用这些数据,是一个亟待解决的问题。
2. 技术准确性和可靠性人工智能系统需要不断地学习和优化,以提高其诊断和治疗的准确性。
同时,系统的可靠性也是患者和医生所关心的重点。
3. 伦理和法律问题人工智能在医疗决策中的角色,涉及到许多伦理和法律问题,如责任归属、患者自主权等。
4. 技术普及和接受度人工智能技术在医疗领域的普及,需要医生、患者以及相关管理部门的接受和支持。
互联网+健康医疗大数据分析报告

2016年7月24日11时25分大数据价值堪比石油——邬贺铨中国工程院院士中国工程院原副院长国家863计划监督委员会副主任国家物联网标准化专家委员会组长目录CONTENTS医疗健康信息化背景Part 1大数据v1-传统医院数据Part 2大数据v1.5-现代医院数据Part 3大数据v2-大医疗Part 4大数据v3-健康和公卫Part 5大数据v4-MVPPart 6大数据v5-万亿行业?Part 7大数据总结Part 8与医院合作战略Part 9写在后面Part 10医疗健康信息化背景医疗信息化的发展推动医疗变革根本上推动医疗健康行业的发展,促进变革变革变化无变化不好说医疗主管对于信息化改变医疗的预测From IBM Global CEO Study 2008医疗健康信息化背景三甲医生二级医院医生一级医院医生社区医生患者医疗与IT结合越来越紧密,但是路在哪里?大数据–传统医院数据v1一个典型的三甲甲等医院核准床位数:2582 张临床科室:41 个医技科室:19 个临床教研室:26 个病区:78 个国家级重点学科:1个国家临床重点专科:7个国家重点实验室培育基地:1个教育部重点实验室:1个省部级共建重点实验室:1个安徽省重点学科:6个省级重点实验室:4个安徽省临床医学重点学科、重点发展学科和重点扶持学科:25个临床博士后科研流动站:1个硕士学位点:覆盖所有科室年门诊量:238余万人次年住院病人:11万人次健康体检人数:11万人次年手术量:4.5万台次年教学工作量:约1.7万学时年接收实习生、进修医生:1000余人收入:约25 亿,15-20%增长率高新分院效果图安医一附院医疗数据信息系统年数据量HIS30-50GBLIS50-100GBPACS*10-30TB* 规划中PRC 医疗行业存储概况——存储量差异大这主要是由于医疗行业信息化水平差异比较大,有一定的关系,有部分三级医疗机构达到了的区域都分布较多。
医疗行业的医疗大数据

医疗行业的医疗大数据医疗行业的医疗大数据,是指在医疗健康领域内生成、采集和存储的庞大数据集。
这些数据不仅包括病人诊断、治疗、用药、检查和手术记录,还涵盖了具有高技术含量的基因组学、蛋白组学等生物信息。
同时,随着智能设备和可穿戴设备的普及,患者的健康数据、生活方式的数据也越来越多。
这种数据的积累为医疗健康行业带来了前所未有的机遇与挑战。
一、医疗大数据的组成医疗大数据主要由以下几部分组成:1.电子病历(EMR):包括患者的医疗记录、诊断、治疗、药物处方等信息。
这些数据可以帮助医生更好地了解患者的病史和当前状况。
2.医疗影像数据:诸如X光、CT、MRI等医疗影像数据,不仅是诊断的重要依据,同时也可以通过图像处理技术提取更多信息。
3.基因组数据:随着基因组学的发展,越来越多的医院开始进行基因测序,这为精准医疗提供了重要的数据支持。
4.临床试验数据:药物研发过程中产生的大量数据,可以用于验证药物的有效性和安全性。
5.患者自我监测数据:通过可穿戴设备采集的健康数据,包括心率、步数、血压等,帮助医生实时了解患者的身体状况。
二、医疗大数据的应用医疗大数据的应用前景广阔,主要体现在以下几个方面:1.精准医疗:通过分析患者的基因组数据以及电子病历,医生可以制定更加个性化的治疗方案,提高治疗的有效性。
2.疾病预测与预防:通过对大数据的分析,可以提前识别高危人群,并制定相应的预防措施,从而降低疾病发病率。
3.临床决策支持:医疗大数据可以辅助医生做出更科学的临床决策。
例如,通过比对病患症状与以往病例,系统可以给出最佳治疗建议。
4.医疗资源优化:通过对医疗数据的分析,医院可以优化其资源配置,提高运营效率,减少不必要的成本。
5.公共卫生监测:数据分析可以帮助公共卫生机构实时监测传染病流行情况,并及时采取应对措施。
三、面临的挑战尽管医疗大数据的潜力巨大,但仍面临一些挑战:1.数据隐私和安全:医疗数据涉及患者的隐私信息,如何在使用大数据的同时保护患者隐私,是一个重要问题。
大数据技术在智慧医疗领域的应用

大数据技术在智慧医疗领域的应用随着科技的飞速发展,数据已经成为我们生活中不可或缺的部分,甚至可以说是推动社会发展的重要力量。
在医疗领域,数据也被广泛应用,为病患提供更好的诊断和治疗方案。
而这种运用数据的方式,就是大数据技术。
本文将探讨大数据技术在智慧医疗领域的应用。
什么是智慧医疗?智慧医疗是一种将大数据技术、物联网技术、人工智能技术等应用于医疗领域的方法。
通过智能设备的连接,医疗行业可以更加方便、快捷地获取病患的数据,从而实现更精准的诊断和更有效的治疗手段。
同时,智慧医疗也可以降低医疗成本,提高医疗效率,让更多的人受益于医疗技术。
大数据技术在智慧医疗中的应用1. 数据采集与分析智慧医疗离不开数据采集和分析。
通过连接智能设备,医生可以轻松获取病患的各类数据,比如体温、血压、血糖、心电图、生化指标等等。
这些数据通过传感器采集并发送到云端,然后利用大数据分析技术进行处理,最终形成丰富、全面的病历记录。
随着技术的不断升级,医生可以通过数据分析技术快速获取就医记录、诊断历史等信息,为病患制定更科学合理的治疗方案。
2. 智能医疗设备智能医疗设备是智慧医疗领域中不可或缺的一部分。
比如,智能药盒可以提醒病患按时服药,智能手表可用于监测患者的心率、呼吸等生命体征,智能床可以对患者进行心电图监测和睡眠监测。
这些设备的智能化,可以让医生更加深入地了解患者的状况,及时调整治疗方案。
3. 医疗智能化管理医院管理通常是一项庞大、复杂的任务。
而大数据技术可以帮助医疗机构优化管理流程,提高工作效率。
通过数据分析技术,医院可以对医生和护士的工作量、诊断质量进行监测,及时予以反馈和改进。
同时,大数据技术也可以协助医院进行资源分配、医疗设备采购等决策,让医院的资源得到最大化的利用。
4. 远程医疗随着网络技术的飞速发展,远程医疗日益普及,这也是智慧医疗领域的重要应用之一。
通过视频技术、远程监测等手段,医生可以对远程患者进行诊断和治疗。
2016年医药行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!)2016年4月目录一、行业平稳增长,新形势下看医药发展趋势 41、创新变革时代:服务更优更专业 5(1)“全面二孩”政策、人口老龄化和大健康消费意识的提升推动了更广泛的医疗需求5(2)医疗科技的创新推动更有效的医疗服务需求 6(3)行业政策监管的趋严和体制变革带来了更为专业的医疗需求 6(4)与国际医疗界联系的日趋增多带来了更开放的医疗需求72、医药行业数据:呈现平稳增长势头,增速仍在放缓73、2016年医药行业趋势:服务创新,药品创新发展,产业链变革9二、创新颠覆医疗:医疗PPP模式和医疗技术革新101、制度革新:PPP模式推动医改10(1)民营医院13(2)养老产业152、技术革新:互联网浪潮席卷而来17(1)互联网渗透进入医疗健康领域17(2)医改大势所趋18(3)技术进步183、健康需求革新:精准医疗时代20三、药品领域的创新发展:高端剂型,单抗,细胞治疗等251、2015年医药行业医药招标现状、变革及未来趋势25 (1)招标新特点:限制辅助用药,解决部分药物紧缺问题26 (2)未来招标趋势:控费仍是主旋律282、新药审批审评制度出现重大变化303、创新药发展趋势:高端剂型,单克隆抗体,细胞治疗等32 (1)行业政策和药剂学技术发展促使高端剂型新产品研发成为热点32(2)单抗有望成为我国创新药的首个突破口34(3)细胞治疗是未来发展的重要方向之一37(4)国际合作不断加强38四、产业链上的其他创新:关注连锁药店和大健康消费401、医药商业面临新挑战:渠道变短,连锁药店优势明显432、大健康迎来新机遇45五、风险因素48新时代下的医疗需求更重质量。
医药市场步入增量时代,其发展不再是衡量数量的简单累加,而是更重视创新和变革带来的优质服务。
从这一点出发,我们综合考虑了医疗服务、药品市场和医药产业链其他领域等三个方面的创新和变革。
从而选择出符合未来发展趋势的优质细分行业和个股。
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2016年7月36氪研究院全景数据浪潮,智能医疗曙光医疗大数据行业研究报告
1目录Contents•医疗行业需求…………………………………………….......3•医疗大数据行业需求………………………….………...….7•技术因素…………………………………………………...…..9•政策…………………………………………………………....10•资本流向……..……………………………………………....11
•医疗大数据分类…………..…………………………….....13•医疗大数据特性…………..…………………………….....14•应用场景………......………..…………………………….....15•市场规模…………..…………………...………...……….....16•产业链及一二级市场企业图谱…………….……….....17
•数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理....18•数据分析应用………………………..………….…………..25临床决策支持……………………………………………….……..26医药研发…………..…………………………………….……….....30医疗支付…………..………………………………………….….....34慢病及健康管理….……………..……………………………......38公共卫生管理…………..……..…………………………….….....41
2•总结........................………………………………………....43宏观环境分析CHAPTER1•医疗行业需求•医疗大数据行业需求•技术因素•政策•资本流向
33•近年来我国医疗需求攀升:一是,我国老龄人口持续增加。近20年我国人口总量持续增长,特别是疾病高发的老年群体,带来更多的医疗需求;二是,我国慢病人群庞大。根据国家卫生计生委疾控局2014年数据,我国现有确诊慢病患者近3亿人,并且发病率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程长、流行广、费用贵、致残致死率高等特点,其带来的医疗需求远多于其他病种,目前慢病负担已占总疾病负担的70%。
•医疗需求攀升引发看病难、医疗服务质量差等一系列问题,需更高效地提供医疗服务来应对。医疗大数据可提升医疗服务效率,例如基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从性从而提高疗效。
医疗行业需求持续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求攀升,需提升医疗服务效率缓解
0350700我国居民慢病患病率(‰)199319982003200820130.51.01.5
19951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014
我国65岁以上人口数量(亿人)
1.62.13.31.02.03.0
4.0
200320082013
我国慢病人群总数变化(亿人)
0.01.02.03.04.0
1995199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014我国卫生支出情况(万亿元)
政府卫生支出社会卫生支出个人现金卫生支出来源:中国卫生统计年鉴,36氪研究院
4•根据美国医学研究所(InstituteofMedicine)调查报告,美国医疗系统因不必要的诊治、繁杂文件、欺诈和其它等原因造成每年7500亿美元的医疗资源浪费,约医疗支出的30%。
•我国由过度医疗、过度耗材、医疗资源分配不合理等原因造成的资源浪费也很严重,常见现象例如大处方,偏好昂贵药品、检查项目、治疗手段,不必要的重复检查,医生、药品、器械使用率低下等。根据北京市药监局西城分局对辖区内五个街道的过期药品回收状况的调查显示,91.8%的家庭有过期药品,70.1%的家庭储存过期药超过半年,主要原因是包装剂量大和大处方。
•医疗大数据可减少医疗资源浪费,提高其利用率。例如基于医疗大数据的药品监管系统可减少药品浪费、临床决策支持系统减少无效诊疗、医保控费系统减少医保欺诈等。
医疗行业需求过度医疗和医疗资源配置不合理造成医疗资源严重浪费,医疗资源利用效率亟待提高
过度医疗
过度治疗
(1)药物剂量、化疗、辅助药物过多(2)滥用贵重器械,尤其是进口器械(3)烂做高消费、高风险的有创手术(4)降低病人收住门槛
过度检查(1)非对症检查或诱导昂贵检查,如黑白B超改用彩色B超(2)检查报告单通用性低,导致多次没必要的重复检查(3)迎合病人过度检查要求
过度耗材
过度购入设备(1)高价设备引进过多,部分设备效率低或闲置,隐性浪费
过度购入药耗(1)库房管理不善,药品耗材积压过期资源配置不合理人员分配失调
(1)人才集中大城市大医院,基层机构人员投入不足
(2)大专家看小病,基层医院病人少
美国医疗系统6大领域浪费现象(调整重叠值后,实际浪费约7500亿美元/年)不必要的诊治2,100 亿美元/ 年无效医疗1,300 亿美元/ 年过度行政开支1,900 亿美元/ 年价格不合理1,050 亿美元/ 年预防失误550 亿美元/ 年欺诈750 亿美元/ 年来源:美国医学研究所(Institute of Medicine),36氪研究院
来源:36氪研究院5•医保支付体系压力大且将加剧,急需有效控费:(1)国家推行医保全民覆盖,保险基金收入增长比在多数年份超过支出增长比;(2)我国人均卫生投入远低于世界平均水平,继续加大投入是必然趋势;(3)个人现金支出占整个医疗卫生支出比例持续下降。社会政府支付压力持续加剧,急需精准有效控费和商业保险补充支持。
•商业保险发展乏力,需利用医疗大数据提高精算能力:(1)健康险规模小且人口覆盖率低;(2)现有商业医疗保险以理财型为主,消费型健康险收入仅占人身险总收入的12%;(3)我国商保赔付占国家医疗卫生总支出比例尚小,约2%,而发达国家在10%左右。我国100多家开展商保业务的公司,但是仅有4家专业经营消费型健康险,主要原因是商保公司难以获得一些重大疾病的发生率、诊疗支出等数据,导致产品开发进度缓慢和多数险种盈利低甚至亏损。而医疗大数据可帮助商保公司提高保险精算能力和通过健康管理降低赔付成本。
医疗行业需求现行医疗保险支付压力大,且商保不能有效补充,支付方控费需求强烈
来源:OECD,36氪研究院92%92%85%80%
72%65%58%
44%35%32%
28%
18%16%15%
13%
0.8%0%
50%
100%各国商业健康保险人群覆盖率
4.04.34.75.45.76.06.73.05.07.0
我国城镇基本医疗保险参保人数(亿人)
21%17%
29%25%19%17%
34%26%25%
25%
23%
20%
0%10%20%
30%
40%
200920102011201220132014
我国医保基金收入与支出增长比变化
医疗保险基金收入增长比18 12 11 11
10 9
9
5
05
10
1520
美国法国德国加拿大英国意大利日本中国
我国人均医疗卫生费用占比人均GDP(%)
来源:卫计委,36氪研究院
6我国医疗数据地域、行业分割严重,亟待融合:•地域上的众多信息孤岛。一方面,各地医疗机构的信息系统由多个信息化厂商提供,缺乏统一的建设标准指导导致接口各异;另一方面,医院部门间、医院间数据不开放,以邻为壑、共享难。例如我国95%医院的电子病历还未全院流通,仅20%的电子健康档案与电子病历互通。
•医疗子行业间数据割裂严重。医疗服务机构数据(如电子病历、影像、放射、基因等)、药店数据、医药研发数据、商业保险数据等系统接口未打通,不能形成数据闭环。
•完整的数据是应用的基础,随着医疗信息化建设的持续投入,数据融合是发展的趋势,同时也将带来信息化厂商转型及合并。
医疗大数据行业需求我国医疗数据地域、行业割裂严重,医疗数据的融合及管理是趋势
71.690.1114.1146.3170.8207.5248.7290.2310.5336.50.0%8.0%16.0%24.0%
32.0%
0100200300400
20082009201020112012E2013E2014E2015E2016E2017E我国医疗卫生信息化建设投入情况
医疗行业IT投入(亿元)同比增长率来源:IDC,36氪研究院
医院:电子病历区域信息化平台:健康档案可穿戴设备+app:个人健康数据
我国健康大数据急需融合
来源:CHIMA,36氪研究院0融合7