医疗大数据杭州

1. 杭州美联检验上班怎么样

是很好的。根据相关资料查询：美联医学集团成立于2014年，总部位于杭州。集团秉承创新驱动发展的理念，立足于智慧健康产业，已成为集精准医学分子诊断产品研发、生产、销售、第三方医学检验服务、智慧医疗整体解决方案、医疗大数据与人工智能等为一体的全产业链集团公司，建有大数据研究院、省级高新技术研发中心、GMP厂房、全国省级连锁精准医学检测中心和医院共建感染病原体精准检测中心。所以发展前景是很好的。

2. 国内有哪些医疗大数据公司做得比较好的优势在哪

武汉金豆数据是国来内医保自/医疗数据增值服务一体化解决方案供应商。全国运营中心位于北京，研发中心位于武汉，在河南、河北、广东、云南等地共设有7家分、子公司，汇聚了140多名跨学科的医疗数据挖掘精英和1000多人的专家顾问团队。公司在香河投建占地50亩、建筑面积80000余平方米的医疗大数据产业园，并在深圳前海与恒大集团共同出资设立恒金健康科技有限公司。
作为国内最早开始专注医疗大数据技术与行业经验积累的团队之一，金豆拥有十年 的医疗数据分析和疾病编码应用与转换产品研发经验，八年的医保控费和支付方式改 革方面产品研究与开发的经验。共积累了120多项数据分析模型和相关算法，并对部分核心技术申请了专利。
金豆医疗数据始终密切把握中国医疗改革的脉搏。从国务院38号文件、到“十三五”规划纲要、“健康中国2030”规划纲要， 再到今年全国两会政府工作报告，都明确指出推行DRG预付费制势在必行。基于深厚的行业积淀，金豆提供一体化的解决方案。金豆是全国医疗服务价格与成本监测网络的中标建设及维护单位，并开发出了目前市场上可实现12个版本疾病诊断/操作编码一键转换的产品，实现了企业跨越式的发展。

3. 杭州脉兴医疗科技有限公司怎么样

简介：杭州脉兴医疗科技有限公司由世界级大数据科学家和国内医学专家联合创办，地址在浙江大学紫金港校区内，是一家运用医疗大数据开发人工智能医疗专家系统的高科技医疗IT企业。公司搭建专科大数据平台，建立医疗模型，制定专科大数据标准，辅助医生快速，精准预测及诊断。
法定代表人：黄可智
成立时间：2015-10-22
注册资本：200万人民币
工商注册号：330104000309817
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：浙江省杭州市余杭区余杭街道文一西路1818-2号3幢502室

4. 微医云(杭州)控股有限公司怎么样

简介：微医是国际领先的医疗健康科技平台，由廖杰远及其团队于2010年创建。以“就医不难，健康有道”为使命，微医致力于用科技赋能医疗，驱动“医药保”生态升级，打造国际领先的HMO（Health Maintenance Organization，健康维护组织）平台，为用户提供“线上+线下、全科+专科”的新型医疗健康服务，成为亿万家庭的健康守门人。
廖杰远带领微医已在中国境内设立挂号网（杭州）科技有限公司、微医云(杭州)控股有限公司、绿线（杭州）信息技术有限公司、微医（杭州）集团有限公司、微医集团（浙江）有限公司、杭州广发科技有限公司、杭州萧山微医门诊部有限公司、乌镇互联网医院管理（桐乡）有限公司等多家运营实体。各大运营实体共同大力宣传、推广微医品牌各大产品及服务。
微医起步于2010年成立的挂号网，发展8年间，微医在全国医院部署了1700多套前置服务器，创造性接通医院内外网；并开创了团队医疗模式，组建了包括两院院士和国医大师在内的7500组专家团队，精准匹配医患，助力基层能力提升；微医创建了全国首家互联网医院——乌镇互联网医院，并在19个省市落地；微医与全国100多家医院合作建设医联体，并搭建了包含微医全科、社区卫生服务中心和药诊店在内的1.9万家医疗健康服务网点；通过微医通、微医APP组成的软硬件终端，微医帮助亿万家庭便捷获得全时、全程的医疗健康服务。截至2018年5月，微医连接了全国30个省市的2700多家重点医院、24万名医生，搭建起线上线下结合、全科专科融合的医疗资源供应体系，实名注册用户数超过1.6亿，累计服务人次超过5.8亿。
在连接医院、服务政府和行业的过程中，微医积累了雄厚的健康医疗大数据资源和服务能力，形成了微医云和微医HMO两大发展战略。微医云是全国领先的健康医疗行业云平台，主要面向政府、医院、基层医疗机构和企业等多类用户，提供智能医疗云和医学人工智能解决方案；微医HMO整合了微医在医疗、医药、保险领域的资源和优势，由医疗供应网络、健康管理服务和医疗保障体系共同组成，面向亿万家庭，提供“线上+线下、全科+专科”的管理式医疗健康服务。
微医曾获得腾讯、国开金融、复星医药、晨兴资本、友邦保险、新创建集团、中投中财等知名机构投资，在最新一轮的融资中微医估值为55亿美金。2017年，美国知名市场咨询公司CB Insight将微医列为中国排名第一的互联网医疗独角兽企业。2018年5月，在硅谷全球数据研究机构PitchBook发布的全球30家最有价值的科技公司榜单中,微医成为全球唯一一家上榜的医疗健康科技公司。廖杰远先生曾获福布斯“2015中国创新企业家”、“2016中国创客十大年度人物”、2017腾讯生态“荣耀创始人”等称号。
在未来，微医将继续携手医院、医生、药企、险企、金融机构等合作伙伴，共同创建新型医疗健康服务体系，为亿万家庭的健康福祉奋力前行！
法定代表人：廖杰远
成立日期：2012-03-02
注册资本：200000万元人民币
所属地区：浙江省
统一社会信用代码：913301085898661997
经营状态：存续
所属行业：信息传输、软件和信息技术服务业
公司类型：有限责任公司(中外合资)
人员规模：100-500人
企业地址：浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区启迪路B-12AF-06室
经营范围：研发、生产:计算机软件;销售自产产品,并提供相关技术服务;以承接服务外包方式从事系统应用管理和维护、信息技术支持管理、数据处理的信息技术和业务流程外包服务;经济信息咨询(除商品中介);在医疗领域内投资(涉及国家规定实施准入特别管理措施的除外)**(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)

5. 杭州零氪科技有限公司怎么样

杭州零氪科技有限公司是2017-12-28在浙江省杭州市萧山区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于浙江省杭州市萧山区蜀山街道沈家里路118号3幢。

杭州零氪科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91330100MA2B035A2P，企业法人卢富华，目前企业处于开业状态。

杭州零氪科技有限公司，本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。

通过网络企业信用查看杭州零氪科技有限公司更多信息和资讯。

6. 医疗行业大数据应用的三个案例

医疗行业大数据应用的三个案例
文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在医疗的应用状况。
案例一：华大基因推出肿瘤基因检测服务
应用背景：
伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。
数据源：
检测数据：患者血清、口腔黏膜数据、基因测序等。
其它数据：体检数据、电子病历、遗传记录、患者调查、地理区域以及生活条件等。
图说场景：

实现路径：
首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。
应用效果：
癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。
案例二：大数据预测早产儿病情
应用背景：
安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。
数据源：
个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。
其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。
实现路径：
系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。
应用效果：
预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志，只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。
案例三：广东省人民医院利用大数据调配床位
应用背景：
起因于国外医院的经验以及广东省人民医院各专业科室差异很大的病床使用率。长期以来，优势专业病源充足，病人候床情况严重，排队入院，相反有些专业空床情况明显，病床使用率仅 65%左右。为此管理层打出了模糊临床二级分科、跨科收治病人、集中床位调配权的一套“ 组合拳” 。
数据源：
患者数据：挂号数据、电子病历、患者基本数据等。
医院数据：各科室床位使用情况、诊疗活动、平均住院费用、平均住院周期等。
实现路径：
对跨科收治病人之后的科与科之间的工作量、收入、支出、分摊成本等指标进行合理的划分，强化了入院处的集中床位调配权，解决病人入院排队情况，使医院更好地履行了社会责任，同时也给增加了医院的效益。
应用效果：
提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，优势专业候床排队现象明显减少。
支持决策判断。优势专科与弱势专科的病人在地域构成比、平均住院费用等标上存在显著差异，支持决策判断。

7. 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

8. 大数据在医保管理中的应用与发展方向

大数据在医保管理中的应用与发展方向
当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。

当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。
当前医保管理面临的困境
1医保基金收支平衡压力增大
随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出10767亿元。参保人享受医保待遇25亿人次。考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。
2医疗服务违规行为多发
我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。
3传统经验决策方式落后
过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。
医保大数据的应用
社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。
1推动全民参保计划，实现全民医保
党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。
2实施医保智能监控，打造安全医保
2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。
3推广支付方式改革，促进科学医保
近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。
4探索医保移动支付，引导便捷医保
《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。
医保大数据的应用挑战
1数据质量有待提升
一是数据不完整。从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。
二是数据时效性不强。医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。
三是数据准确性不高。从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。
2数据应用尚不充分
一是数据应用意识不足。近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。
二是对“问题数据”重视不够。明显异常的数据一部分是数据质量低下的垃圾数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。
三是跨业务数据应用不足。目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。
3安全体系还需健全
2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。
医保大数据的发展方向
1汇聚和完善医保大数据
一是夯实基础信息。统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。
二是整合信息资源。从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。
三是提升数据质量。持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。
2加快大数据平台建设
实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。
3持续助力医保业务发展
大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。
4构建数据安全体系
大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。
一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；
二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；
三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

9. 如何看待"人工智能"为你看病

我们开发、使用人工智能帮助我们诊断的主要原因是因为它能够帮助我们更加“准确”的诊断疾病。对于人工智能而言，程序员不需要直接去建立因果之间的联系，而是通过相应的程序去“教会”电脑如何通过更好的算法来改进因果联系，使之能够更加准确地诊断疾病。

10月13日，云栖大会智慧医疗专场，阿里健康首次对外披露前沿进展——与地处杭州的浙江大学医学院附属第一医院(下简称浙大附一院)、浙江大学医学院附属第二医院(下简称浙大附二院)，和上海交通大学医学院附属新华医院(下简称上海新华医院)，三家医院分别签约，加速智慧医疗落地。

根据中国医学科学院公布的信息，在2016年中国医院科技影响力榜单，这三家医院位列TOP50排行榜，分别排名全国第5，第32、第47位。

让人工智能更聪明——

联合浙大附一院 揭牌医学人工智能浙江省工程实验室

由阿里健康与浙大一附院共同申报的“医学人工智能浙江省实验室”，很快将落地杭州。13日会议现场，医学人工智能浙江省工程实验室揭牌成立。(需配现场图)

该实验室是依托浙江大学附属第一医院进行建设管理的实体性研究机构。今后，双方将在医疗人工智能这个领域强强联手，以智能决策、智能辅助诊断、智能信息安全为研究方向，构建一套智能化的医学研究系统。

实验室计划用2018年-2020年3年时间，建设基于区块链技术的医联体数据平台、医疗人工智能影像辅助诊断平台、医疗大数据智能科研平台、医学人工智能临床决策支持平台等四大公共平台产品，实现人工智能、数据挖掘等技术在浙江省医疗救治领域的应用。

“ 优质医疗资源集中在省城，基层医疗服务能力相对不足。以浙江省为例，70%的三甲医院集中在杭州，浙大一院每年接诊病人近70%来自外地。而医学人工智能技术是解决基层医疗服务能力不足，提高高危疾病早期筛查能力的有效手段。” 浙大附一院院长王伟林表示。

此前，阿里健康研发的医疗AI系统“Doctor You”发布，目的就是让人工智能承担专业医生助手的角色，希望“十年内减轻医生一半工作量”。该合作将让DoctorYou借助临床研究变的“更聪明”，并加快人工智能应用落地。

让医生更专业——

携手浙大附二院构建“虚拟病人”，共建 “医学人才智能培训平台”

不过，人工智能再聪明，也是人类医生的助手角色。在人工智能提升的同时，医生的能力也需要在互联网＋时代得以提升。13日云栖大会的智慧医疗论坛上，阿里健康呈现了互联网+医院的全新合作实例。

当天，阿里健康、浙大附二院、公益组织中国医药卫生事业发展基金会，三方联合宣布，将发挥各自优势，联合全国医疗机构、社会组织和企业，以开放合作的方式，共同推动 “医学人才智能培训平台”的建设。

目前，三方正尝试将各种临床病例数据脱敏后，转变成三维“虚拟病人”，通过人机语音交互，模拟场景治病，在线讨论，综合评分，实现医护人员临床诊疗能力的培养、考核、评估、监督，使各类疾病的诊疗经验得到积累与传承。

在 “虚拟病人”线上培训体系基础上，结合住院医师规范化培训，医生继续教育培训，项目将开发智能化的医生培训管理平台，实现标准化、信息化、程序化和系统性医学人才培训体系，并搭建国家级的“医学人才智能培训平台”。

让医院更便捷——

签约上海新华医院 阿里巴巴探索“智慧医院”新样板

儿科医生紧缺、信息孤岛犹存、医疗资源分布不均、分级诊疗推进遇阻……面对医改中遭遇的种种困难，传统医院“不是一个人在战斗”，互联网巨头的加入，为上述困难的破题提供了更多可能。

在13日杭州举行的云栖大会智慧医疗专场，由阿里健康牵头，阿里巴巴正式与上海交通大学医学院附属新华医院(以下简称上海新华医院)签订战略合作协议，共同探索“智慧医院”新样板。阿里健康CEO王磊和上海新华医院院长孙锟出席活动并签署协议。

合作协议显示，阿里巴巴和新华医院将致力于搭建医院混合云平台、云儿科医联体平台，开发医生智能培训系统、医学科研数据平台，实现院内就诊全流程移动支付等，从而打造出一个示范型的“智慧医院”。据了解，双方的合作将有可能提升上海北部地区的儿科临床技术水平和服务能力，其中涉及的基层儿科医生培训等问题，可通过医生智能培训系统得以加速解决，而儿科医疗资源紧缺的现象，则有望通过云儿科医联体平台得到缓解。

“2017年，‘互联网+医疗’迭代进入由大数据、AI、医联体等前沿技术领衔的“3.0”时代。”阿里健康CEO王磊表示：“即便行业变化日新月异，但技术目的最终还是为了健康，这也是阿里健康不变的初心——‘让大数据助力医疗，用互联网改变健康’。

作为阿里巴巴集团在医疗健康领域的旗舰平台，阿里健康与多地政府、医院、科研院校等外部机构合作，在分级诊疗、医联体、智慧医疗等多方向开展试点实践，建立线上线下一体的高效智能诊疗平台，帮助医疗机构做好疾病管理和医保决策，最终让民众享受到普惠可及的医药健康服务。