2017醫療大數據

❶ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

❷ 企業大數據 一座值得開墾的金礦

企業大數據：一座值得開墾的金礦
雖然尚處起步階段，但是大數據已經成為多個行業的關注熱點之一。如何更好地利用大數據推動自身業務的運營發展，這是眾多企業不斷探索的問題，而運營商也無法忽視這個未來的大金礦。
一、現階段大數據業務市場狀況
從全球情況來看，2015年全球大數據市場規模達到421億美元，同比增長了47.7%。以此增速進行推算，到2020年全球大數據市場規模可突破3000億美元。

今年年初，中國信息通信研究院日前發布的《中國大數據發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大數據市場規模達168億元，預計2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。調查顯示，目前近六成企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經應用大數據。

對比起全球情況，中國大數據產業市場規模增長還有很大空間。
二、運營商進入大數據行業思路
運營商先天優勢在於掌控大量數據中心資源，這是大數據業務硬體基礎。更為重要的是運營商本身擁有大量存量客戶資源和客戶數據，這也是對運營商進入大數據領域一個有力支撐。
運營商大數據業務運營SWOT分析：

三、運營商大數據業務發展對比
聯通
今年9月，中國聯通集團正式宣布，旗下的聯通大數據有限公司正式揭牌成立。中國聯通大數據公司定位於中國聯通大數據對外集中運營主體和大數據產業拓展的合資合作平台，全面對接國家和聯通集團戰略，建立專業化子公司開展市場化運營、建設全產業鏈大數據生態體系。此外，聯通還與中國銀聯簽署了戰略合作協議，雙方決定建立長期穩定的合作夥伴關系，在數據資源、技術能力、產品研發等方面開展全方位合作。
電信
早在2015年末，中國電信正式發布「天翼大數據」品牌，並推出精準營銷、風險防控、區域洞察、咨詢報告四類數據型產品和大數據雲平台型產品，重點服務於旅遊、金融、廣告、政府、交通等行業。這是中國電信運營商第一個大數據業務品牌。
電信所有的大數據都是在雲平台和雲設施之上搭建的，2016年下半年其大數據平台建設從原來的5個省份現在擴展到31個省份，數據種類從開始的幾類主要數據擴展到十幾類，實效性從原來以「周」為單位到現在以「小時」為單位的延時。
移動
在今年「世界電信和信息化社會日大會」上，中國移動通信集團公司副總經理李正茂表示：「發展大數據不是簡單的建設IDC，根本目的還是為了應用。大數據正在從炒作的高峰期間，向產業落地期間發展。」
中國移動在六個方面積極推動大數據加速行業轉型升級：
第一，社會管理方面，大數據能夠分析用戶的消費、行為、位置等特徵，為政府的社會治理提供保障。
第二，信息傳播，大數據成為公眾獲取信息的新渠道。移動藉助位置漫遊等信息向公眾發布輿情熱點的分析。
第三，醫療健康領域，中國移動構建健康雲平台在貴州省取得成效，一方面幫助貴州衛集委收集信息，同時為政府醫療機構提供智能審核，疾病救助，疾病預防等多方面的投入，由此為當地醫療支出節省了上千萬。
第四，行業創新能力提升，大數據為傳統行業打造新的能力。中國移動的大數據提供人流預警，公交道路等服務，為公交管理，遊客出行提供參考。
第五，社會熱點問題處理支撐，中國移動基於大數據構建了反電信網路，欺詐防範技術體系，在2-10分鍾可以識別市場號碼源，來源區域，受害人集中地等等，同時實現最高風險等級，影響最大的境外異常號碼源時時阻斷。
第六，商業模式創新，2016年，中國移動和招商局集團共同投資設立試金石信用服務有限公司。
雖然三大運營商大數據布局在實際操作上不同，但是都明確把大數據從布局轉移到實行階段，軟硬體資源日益充實，並且已經打造出不少成功案例。
四、布局大數據市場
1、攻堅熱點領域
智慧城市
早在2014年，國家發改委會同中央網信辦等25部委組成部際協調工作組，啟動新型智慧城市試點建設。2016年又明確提出了到2018年要分級分類建設100個新型示範性智慧城市。
智慧城市建設帶來的商機是巨大的，而大數據恰好在智慧城市建設中扮演重要角色。可以通過方方面面滲入，如城市交通、環境監測、治安管理、衛生管理等城市生活每個細節。
當然，運營商也已經對此領域有所行動。比如聯通大數據公司就有「智慧足跡」這一項業務，提供「以人為本」的群體位置數據應用，為政府和企業提供包括人流量、人流密度、職住空間分布、人口時空分布在內的位置大數據解決方案。
政務
通過IDC、ICT基礎通信業務為政府部門提供服務，並且為其構建大數據管理分析平台。政府運作效率和質量提升已經不僅僅拘泥於辦理業務、處理業務時間上的減少，還要做到未雨綢繆，及時發現潛在民生問題，做好預防工作：比如通過婚姻注冊數據挖掘離婚率提升因素，從而地提出針對性措施；又比如通過分析注冊中小企業稅務數據，了解稅收政策對中小企業是否存在推進作用，有消極作用的加以改善。
醫療健康
根據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，2010年我國健康醫療大數據行業市場規模約為171億元，到2015年快速增長到466億元，年均復合增長率超過20%。

可穿戴設備的出現使到個人身體健康實時監測得到硬體上的支持，而把這個契機轉化為商機就需要完善的大數據平台作為支撐。

而通信運營商涉足該領域也有很合適的切入口，比如利用存量家庭業務客戶進行拓展，享受低資費優惠。
2、提升自身運營
運營商本身擁有著龐大數據資源，也應該很好地利用這些資源為自身運營提供動力。
一方面通過用戶資料庫做好用戶維系和質量提升，對高危潛在離網用戶及早挽留，而對潛在需求用戶可以推廣增值業務提升客戶價值。
另一方面，涉及到數據交互（即通過與其他行業合作，雙方數據通過融合整理）發掘出的更多有價值結論，能支撐雙方運營，互惠互利。
五、大數據業務營銷
通過IDC建設、產品建設打好基礎，進行業務營銷就是下一步關鍵所在。進行大數據業務營銷通過標桿打造+體驗營銷是較好選擇。
由於業務屬於起步階段，要吸引到市場目光和認同，必須樹立業務標桿。在硬體和軟體有實力的前提下，運營商要打造專業化團隊，樹立行業頂尖形象，以優質案例打動潛在客戶。
營銷人員在向潛在客戶推銷產品時，需要結合案例詳解、實體考察、攜帶型設備體驗進行銷售活動，以具體化、專業化的方式打動客戶。
需要明確的是，大數據硬體軟體方面做好後，剩下最關鍵一環就是在營銷上打動客戶。
如何打動客戶？用事實說話
例如2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。2014年羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個。在這種震撼的事實面前，展現大數據的實用性和威力。
六、展望
由於各行各業各領域都能夠有機會用到大數據分析為管理運營作支撐，所以大數據業務發展潛力毋容置疑。現在對運營商而言，做好硬體軟體基礎的同時，更要深挖市場需求，打造營收模式標桿，以點帶面地實現業務快速增長。

❸ 2017年大數據產業將迎來哪些變化

2017年大數據的變化個人認為將主要在如下幾點：
1.物聯網(IoT)
公司日益期望從所有數據中獲得價值，企業組織將不得不改動技術，以便與物聯網數據銜接起來。這在數據治理、標准、健康保障、安全和供應鏈等方面帶來了無數新的挑戰和機遇。
物聯網和大數據是同一枚硬幣的兩面，數十億與互聯網連接的「物件」將生產大量數據。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自設備外部的數據才是企業讓自己與眾不同的方面，結合上下文來捕獲和分析這種類型的數據為公司帶來了新的發展前途。
2.深度學習
深度學習主要用於從大量未標記/未監督的數據當中學習，因而對於從大數據中提取有意義的標識和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同類型的數據，比如視頻中的形狀、顏色和對象，或者甚至是圖像中的貓，就像谷歌研製的一個神經網路在2012年所做的那樣。因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量數據。
3.內存中分析
不像常規的商業智能(BI)軟體對存儲在伺服器硬碟上的數據運行查詢，內存中技術查詢的是載入到內存中的信息，這可以通過減少或甚至消除磁碟輸入/輸出瓶頸來顯著提升分析性能。就大數據而言，正是由於TB級系統和大規模並行處理，讓內存中分析技術更令人關注。
在現階段，大數據分析的核心其實是發現數據。要是沒有毫秒級延遲，面對數百萬次/數十億次的迭代，運行迭代以查找數據點之間的關聯就不會成為現實。在內存中處理的速度比磁碟上處理要快三個數量級。
4.雲計算
混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大數據成功的關鍵是在彈性基礎設施上運行(Hadoop)平台。我們會看到數據存儲和分析趨於融合，帶來新的更智能的存儲系統，它們將經過優化，用於存儲、管理和排序龐大的PB級數據集。展望未來，我們可以預計會看到基於雲的大數據生態系統將繼續迎來發展，不僅僅局限於「早期採用者」。
5.Apache Spark
Apache Spark在點亮大數據。流行的Apache Spark項目提供了Spark Streaming技術，通過主要採用一種在內存中微批量處理的方法，近實時地處理數據流。它已從Hadoop生態系統的一部分，變成許多企業青睞的一種大數據平台。

❹ 從大數據平台到數據治理，智慧醫院大數據何去何從

背景：上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章，加上對健康醫療大數據相關政策的分析，想就醫院大數據的建設說幾點看法，畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅，有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路，而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。

2019年6月，中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（中國衛生信息學會會長）在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》（盡管找遍網路都沒找到這個指南，可能還在整理中...）

而基本同一時間，國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》，對「醫院大數據」明確為「醫院數據」，這也是我一直在解釋的名詞，正符合大數據的正確引導和深度理解。

2019年的廈門CHIME，中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南（徵求意見稿）》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導，大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑，而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台，信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧，當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策：

2018年4月，國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范（試行）》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引（試行）》基礎上，形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖，雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧，最近幾年AI大數據經常被一起稱呼，不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家（或者同一生態圈）建設會是最好的選擇，畢竟做AI的一定先做數據，但是做數據的卻不一定做得好AI，看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了，這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。

再來看大數據的宏觀發展環境，從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰，已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點，現在正處於穩步發展。

大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析，垂直的技術棧維度和水平的數據流維度，也就是垂直的平台+應用，水平的數據處理。何為大數據？這一輪數據到大數據的概念，水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化（這個維度數據大數據都應該稱為數據處理），而聚變的是技術棧維度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是閃亮的hadoop不也在沒落么，因為技術為業務而生，符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop，就醫院數據體量和應用需求，hadoop真不是最佳實踐，而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。

再來看醫院大數據上雲，盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境，但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策，允許醫院將患者數據對患者開發，但是把醫院數據放在廠家提供的雲上，對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平，最重要的資產就是醫院數據，醫院數據又比較敏感，醫院本身是要遵從嚴格監管的，所以按照當前形勢，更適合醫院的還是數據在醫院（很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲）。

還是回到大數據平台，伴隨著大數據概念火熱，hadoop缺在逐步沒落，就大數據技術棧本身，不存在hadoop架構和oracle架構的選擇（在這個點上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異，hadoop是大數據完整技術棧），只存在數據存儲架構的選擇，根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構，選了hadoop就不能用oracle嗎？這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案，根據數據分析需求選擇技術棧，如果不清楚需求，何不來個混合架構搞個萬金油？其實醫院大數據，oracle是可以用的，國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

這里又引申到另一個問題，Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展，醫院大數據建設技術要求必提，但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁，難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎？能用的技術才是好技術，自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌，應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理，以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台（絕對不是hadoop），這個平台准備後續專門介紹。

智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設，大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身，也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度，還是要平台，而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢？參見前一篇文章《如何做數據治理》，數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業，以及運營商，現在每個AI互聯網公司都會有數據部門，醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身，能不能發展到數據中台，還要看醫院戰略，而不是各種廣告中的概念。

還有一點需要補充的，中美貿易摩擦，美對中進行了嚴格的出口管制，無論從硬體還是軟體，能支持國產化會是一個更好的選擇。

最後，數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情，當前市場大量充斥草台班子的數據搬運，沒有深度長期的價值挖掘，再好的搬運工做的也是勞民傷財的事，參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議，這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。

簡單總結下，智慧醫院大數據發展趨勢：

1. 政策會頻繁頒布，醫院大數據（數據）建設一定是必然，目前已經開始穩步發展；

2. 大數據平台概念會褪去，醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台；

3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身，現階段還需要一套簡單上手的平台輔助；

4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案；

5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求；

6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實，畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工；

❺ 醫療行業智慧小屋200平如何規劃

智慧醫療行業發展潛力巨大 互聯網+助力醫療發展

智能醫療是通過打造健康檔案區域醫療信息平台，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化。在不久的將來醫療行業將融入更多人工智慧、感測技術等高科技，使醫療服務走向真正意義的智能化，推動醫療事業的繁榮發展。在中國新醫改的大背景下，智能醫療正在走進尋常百姓的生活。

中國醫療信息化市場規模分析

近年來，我國醫療信息化產業呈現高速增長，年增長率在15%以上。據前瞻產業研究院發布的《中國智慧醫療建設行業市場前瞻與投資規劃分析報告》最新統計數據顯示，2017年我國醫療信息化市場規模約為457億元。預計到2018年中國醫療信息化市場規模將達到550億元，未來五年(2018-2022)年均復合增長率約為20.05%，2022年將達到1142億元。

2017-2022年中國醫療信息化市場規模情況及預測

數據來源：公開資料、前瞻產業研究院整理

智慧醫療建設發展前景分析

1、醫療信息化快速發展

推動醫療信息化快速發展的主要動力來自兩個方面。一方面從醫療管理理念來說，隨著多項醫衛信息化政策的出台以及醫改的不斷深入，老齡化問題得到關注，促使醫療管理的理念從以「治療為中心」到以「病人為中心」過渡，因而對醫療信息化建設提出了更高的要求;另一方面，雲計算、大數據、移動互聯網等新的信息技術的不斷發展也在客觀上為其深化應用提供了更豐富的可能性。

2、互聯網+智慧醫療

從應用領域看，智慧醫療首先帶動了從醫療向外輻射的醫療產業鏈，如健康體檢為主的預防性健康管理、以老年群體養老養護為主的醫養結合和居家社區慢病康復管理等，把醫療健康服務的理念從認知提升到實踐，促進了整合的醫療保健體系建立。

「互聯網+智慧醫療」通過藉助大數據、物聯網技術，以及微信、APP、掛號網等載體，形成醫療智慧化建設，打破「信息孤島」，助推實現醫療信息、資源共享。

未來，利用「互聯網+」技術，深入開展AI人工智慧研究和大數據應用，實現部分疾病在家就診，推進可穿戴設備全時段監控和管理患者醫療服務，大力發展多學科協作診療平台應用，落實「醫葯分家」，進一步提高醫療服務質量，「互聯網+醫療」還有廣闊上升空間。

3、人工智慧 + 大數據，助力醫療發展

未來大數據分析，如何在疾病監控、輔助決策、健康管理等領域發揮重要的作用，是目前智慧醫療關注的重點。日前，網路醫療大腦的發布，已逐步實現了這一技術。網路醫療大腦，是採取模擬醫生問診的形式，通過與用戶多次交流，分析症狀，結合海量的醫療數據及專業文獻數據，提出問題，反復驗證，並最終給出診斷建議的智能醫療產品。

❻ 醫療大數據怎麼玩

醫療大數據的應用可以幫助生物醫葯行業提高生產力、改進護理水平、增強內競爭力、加容快增長和創新。因此在近年來受到國家的發力扶持，一系列政策紛紛出台。
如2016年6月24日，國務院辦公廳印發《關於促進和規范醫療大數據應用發展的指導意見》，提出到2017年底，基本形成跨部門健康醫療數據資源共享共用格局；到2020年，建成國家醫療衛生信息分級開放應用平台。

❼ 互聯網+醫療健康產業鏈分析報告

前瞻產業研究院《中國互聯網+醫療行業市場前瞻與商業模式創新分析報告》

第1章：互聯網對中國醫療行業的重構與推動

1.1 互聯網+醫療主要解決的五大問題

1.1.1 改變健康管理方式

1.1.2 重構就醫方式

1.1.3 重構醫患生態

（1）從院方角度

（2）從患者角度

（3）互聯網的介入讓醫患關系重新得到改善

1.1.4 改善就醫體驗

（1）預約掛號環節

（2）繳費環節

1.1.5 重構購葯方式

1.2 互聯網+醫療市場的四大驅動力

1.2.1 國家政策利好

（1）公立醫院改革步伐加快

（2）醫生多點執業簡化注冊審批程序

（3）葯品網路銷售監督管理辦法將出台

（4）促進互聯網醫療發展的意見正式出台

1.2.2 相關技術推動

（1）感測器技術日臻成熟

（2）無線技術日益成熟

（3）互聯網普及率上升

（4）機器深度學習技術發展

（5）大數據和雲技術迅速發展

1.2.3 發展環境變化

（1）人口老齡化日趨嚴重

（2）慢性病人群進一步增加

（3）人們健康管理意識增強

（4）環境惡化致就醫需求增大

1.2.4 市場資本推動

（1）PE/VC融資

（2）互聯網巨頭

第2章：中國互聯網+醫療行業商業模式創新

2.1 中國互聯網+醫療商業模式切入點及創新

2.1.1 從患者角度切入

（1）健康管理環節上

（2）自診和自我用葯環節上

（3）在院內導診、候診和診斷環節上

（4）醫院外康復環節上

2.1.2 從醫生角度切入

（1）幫助其連接更多患者

（2）幫助其提高行醫水平

2.1.3 從醫院角度切入

（1）建設醫院信息系統

（2）打造網上醫院

（3）輔助營銷

（4）提高服務患者的水平

2.2 中外互聯網+醫療盈利模式及收費方向探索

2.2.1 向葯企收費的盈利模式

（1）向葯企收費的盈利模式概況

（2）國外案例分析借鑒：Epocrates基於軟體的雙向服務

2.2.2 向險企收費的盈利模式

（1）向險企收費的盈利模式概況

（2）國外案例分析借鑒：WellDoc：向保險公司與企業僱主收費

2.2.3 向患者收費的可行方式

（1）向患者收費的可行方式分析

（2）國外案例分析借鑒：Zeo

2.2.4 向醫生收費的可行性分析

（1）向醫生收費的可行性概述

（2）國外案例分析借鑒：Zocdoc醫患對接平台

1）公司簡介

2）提供的主要服務

3）盈利模式

4）經驗總結

2.2.5 向醫院收費的盈利模式

（1）向醫院收費的盈利模式概述

（2）國外案例分析借鑒：Vocera醫院移動通訊，向醫院收費

1）主要產品功能

2）Vocera的盈利模式

3）經驗和教訓總結

2.3 中國互聯網+醫療模式最具潛力的四大方向

2.3.1 在線問診

2.3.2 醫葯電商

2.3.3 預約掛號

2.3.4 智能設備

第3章：互聯網+醫療行業投資並購分析

3.1 美國互聯網+醫療領域投資並購分析

3.1.1 投資情況

（1）投資概況

（2）細分領域

（3）重點案例

3.1.2 並購情況

3.1.3 IPO情況

3.2 中國互聯網+醫療領域投資分析

3.2.1 投資概況

3.2.2 融資階段

3.2.3 細分領域

3.2.4 地域分布

3.3 中國互聯網+醫療企業IPO分析

3.3.1 企業數量

3.3.2 募資金額

3.3.3 重點案例

3.4 中國互聯網+醫療領域並購分析

3.4.1 數量金額

3.4.2 重點案例

第4章：重點企業互聯網+醫療業務布局

4.1 國際科技巨頭的互聯網+醫療布局

4.1.1 IBM互聯網醫療布局總覽

4.1.2 蘋果互聯網醫療布局總覽

4.1.3 微軟互聯網醫療布局總覽

（1）NExT計劃：醫療創新領導者

（2）微軟在醫療領域投資情況

（3）微軟整個互聯網醫療布局

4.2 國內互聯網巨頭的互聯網+醫療布局

4.2.1 網路

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療布局特點

4.2.2 阿里巴巴

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療布局特點

4.2.3 騰訊

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療布局特點

4.2.4 京東

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療布局特點

4.2.5 小米

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療布局特點

4.3 其它上市公司互聯網+醫療布局

4.3.1 衛寧健康

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療發展規劃

4.3.2 萬達信息

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療發展規劃

4.3.3 運盛醫療

（1）互聯網+醫療布局優勢

（2）互聯網+醫療布局舉措

（3）互聯網+醫療發展規劃

第5章：中國互聯網+醫療發展前景與潛在趨勢

5.1 中國互聯網+醫療面臨的三大機遇

5.1.1 需求激增與有限供給創造行業發展大機遇

（1）讓更多患者獲得醫療

（2）讓患者獲得合適的醫療

（3）極致化患者體驗

5.1.2 資本回歸互聯網醫療行業創造良好機遇

5.1.3 中外環境差異創造絕佳創新機遇

（1）政策差異

（2）醫院差異

（3）醫生差異

5.2 中國互聯網+醫療面臨的三大挑戰

5.2.1 配套政策

5.2.2 標准缺失

5.2.3 信息孤島現象

5.3 中國互聯網+醫療最值得關注的四個潛在趨勢

5.3.1 行業潛在趨勢——從紛雜到整合，行業集中度迅速提升

5.3.2 商業模式潛在趨勢——從獨立環節到重度服務閉環

（1）從患者角度看

（2）從醫療平台角度看

5.3.3 資本介入趨勢——早期投資熱度下降，中後期更易受到青睞，產業資本活躍

5.3.4 政策發展趨勢——開放仍是主旋律

（1）在多點執業方面

（2）在處方葯方面

（3）在民營醫院方面

（4）在商業保險方面

圖表目錄

圖表1：2011-2018年中國網民規模及互聯網普及率情況（單位：億人，%）

圖表2：204-2017年中國醫療大數據應用市場規模統計（單位：億元）

圖表3：2011-2017年中國65歲及以上人口數量及占總人口比重情況（單位：億人，%）

圖表4：2011-2018年中國醫療健康行業VC/PE融資情況（單位：億美元，起）

圖表5：2018年Q2國內醫療健康行業VC/PE融資重點案例（單位：億美元）

圖表6：BAT巨頭互聯網醫療布局分析

圖表7：大姨嗎盈利模式分析

圖表8：咕咚運動網上商城

圖表9：好大夫在線發展歷程

圖表10：好大夫患者端為患者提供便利的就診前服務

圖表11：春雨醫生商業模式

圖表12：支付寶未來醫院移動就醫平台

圖表13：中衛萊康商業模式解構

圖表14：丁香園商業模式解構

圖表15：杏樹林商業模式解構

圖表16：互聯網+醫療模式最具潛力的四大方向

圖表17：2011-2017年美國數字醫療領域融資情況（單位：億美元，筆）

圖表18：2017年美國數字醫療細分領域融資情況（單位：億美元，筆）

圖表19：2017年美國數字醫療領域投融資交易重點案例（單位：億美元）

圖表20：2014-2017年美國數字醫療領域並購情況（單位：筆）

圖表21：2012-2017年中國互聯網醫療領域投資情況（單位：起）

圖表22：2017年中國互聯網醫療行業融資階段結構（單位：起，%）

圖表23：2017年中國互聯網醫療行業融資細分領域（單位：起）

圖表24：2017年中國互聯網醫療行業融資地域分布（單位：起）

圖表25：2011-2018年中國醫療健康企業IPO數量（單位：家）

圖表26：2011-2018年中國醫療健康產業IPO募資金額（單位：億美元）

圖表27：2017年中國醫療健康產業IPO募資金額（單位：億美元）

圖表28：2011-2017年中國醫療健康行業並購情況（單位：百萬美元，起）

圖表29：2017年中國醫療健康行業重點並購案例（單位：百萬美元，%）

圖表30：2018年上半年中國醫療健康行業重點並購案例（單位：百萬美元，%）

圖表31：IBM20世紀的重要醫療舉措

圖表32：IBM近年醫療健康產業布局情況

圖表33：蘋果公司互聯網醫療產業布局情況

圖表34：微軟中國創業孵化園入選的醫療類企業

圖表35：微軟近年來醫療行業投資情況（單位：美元）

圖表36：微軟互聯網醫療行業布局情況

圖表37：網路互聯網醫療布局情況

圖表38：阿里「自有」醫療布局

圖表39：阿里「投資」醫療布局

圖表40：騰訊「自有」醫療布局

圖表41：騰訊「投資」醫療布局

圖表42：京東互聯網醫療布局情況

圖表43：京東互聯網醫療投資布局

圖表44：小米互聯網醫療布局情況

圖表45：衛寧健康創新「4+1」戰略

圖表46：衛寧健康生態與「4+1」布局

圖表47：萬達信息互聯網醫療布局情況

圖表48：運盛醫療互聯網醫療布局情況

圖表49：互聯網醫療的創新機遇

圖表50：中國互聯網+醫療面臨的挑戰

❽ 2017兩會上，科技大佬都說了什麼

「兩會」已經成了街頭巷尾的熱點話題，各行各業的相關內容紛紛搶占各大新聞版面頭條。其中除了企業減負、環境治理、農業發展、食葯安全等時政話題外，以李彥宏、馬化騰、鄧中翰、郭廣昌為首的一系列互聯網大咖與科技企業董事長們都不約而同地提及了「人工智慧」這一概念，從民生、醫療、大數據、晶元研發等不同領域闡述了人工智慧技術對於我國技術改造與產業升級中發揮的重要作用。據統計，今年來參加兩會的大佬們身價總值已達8000億人民幣，作為當下市場經濟的開拓者和引領人，他們關注的問題往往是於社會尖銳而關於民生的。

李彥宏

除此之外，雖然今年並未參與兩會，但劉強東仍然隔空喊話，表示希望國家出台更多扶持和鼓勵政策，以推動大數據、人工智慧等科技創新應用於商業領域。除此之外，劉強東還呼籲人大代表重視中國電商從業人員的社保問題。

1.推動大數據、人工智慧等科技創新應用於商業領域；

2.推動中國電商從業人員的社保問題。

❾ 大數據技術發展之下 醫療行業現狀如何

【導讀】大數據技術的使用最早是應用於互聯網公司，隨著社會的發展，大數據技術也已經應用到了醫療行業，雖然大數據都是孤立的數據，不能大規模應用，但是在醫療行業，我們能夠通過大數據技術，進行患者的信息收集，建立詳細就醫檔案，更好地幫助醫生進行病情診斷，那麼大數據技術發展之下，醫療行業現狀如何呢?接下來就一起看看吧。

1、除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

2、未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

3、大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據技術發展之下醫療行業現狀，就和大家分享到這里了，未來，大數據技術必將造福於社會，為了我們提供更多的可能性。