大数据与临床医生

Ⅰ 二本数据科学与大数据技术和临床医学哪个好

数据科学与大数据技术好。数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的毕业生具体就业方向主要有：计算机和互联网领域从事数据分析、系统分御败析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等。

人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑镇没颤。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经察春济及商业发展的核心。

Ⅱ AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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Ⅲ 智能医疗的前景怎么样

最近几年，人工智能被炒的这么火，但大家一直都在大谈特谈无人驾驶、智能家居，却在这些海市蜃楼中忘记了其实它们短时间内都难以落地，而忽略了在大数据时代就已经落地了的智能医疗。

现在，大数据已经被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。更快速也更精准的在医疗行业进行多点落地。

大数据＋医疗发展现状

目前国内智能医疗技术相对成熟，已有多家三甲医院引入“人工智能辅助诊断系统”，智能系统以机器人医生的形象呈现在众人面前，通过固定格式的问题和病人互动，根据症状描述开具检查单，检查结果出来后，系统自动出具诊断结论，一线临床医生再对结论予以确认。

据小智君了解，机器人上周已经跟国内200多位医学专家进行了PK，并取得时效上的明显优势。工作人员将100份患者数据输入给机器人，现场连接天河超级计算机，4.8秒钟完工。出乎意料的是，机器人的诊断与医生的原始诊断达到100%吻合。

二、数据是发展的关键

数据是“医疗＋人工智能”行业发展的关键。小智君认为，医疗与人工智能结合的关键在于“算法＋有效数据”。先进的算法提升数据处理效率与识别准确率，而有效数据是先进算法应用的基础。

目前，深度学习等算法的发展已经相对成熟，医疗数的“量”和“质”是阻碍人工智能在医疗行业应用发展的主要原因。

三、智能诊断与医学影像识别较为成熟

智能诊断与医学影像识别是“人工智能＋医疗”发展相对成熟的两个领域。

目前，发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域，两个领域的发展将分别提升“门诊”和“影像科”医疗资源的供给，解决目前医疗行业严峻的供需矛盾。

小智总结

在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。

Ⅳ 医院与互联网技术碰撞出了怎样的火花

新华网北京12月26日电(郝多)随着我国医疗卫生体制改革的深化，医疗卫生事业已逐步走向标准化、规范化和市场化，医院既往的管理模式已经不能适应新时代的形势发展。

就在11月，首都医科大学宣武医院(以下简称“宣武医院”)通过HIMSS(医疗信息与管理系统学会)七级现场评审，新华网走进宣武医院，来了解快速发展的互联网技术和医院碰撞出了怎样的火花。

还拿着病历本跑各个科室吗？你“out”了

据宣武医院党委副书记李嘉介绍，宣武医院从2000年开始起步做信息化建设，这些年一直在逐步完善中。在这个长期建设中，最大的一个改观就是“全院无纸化”。各个临床科室都实现无纸化诊疗，舍去纸质病例。除了字面上的完全没有纸张，还有通过信息化手段，把流程上每一步用信息化系统进行监管，在极大提高信息传递速度的同时，将人工作业的犯错率进一步降低。

首都医科大学宣武医院党委副书记李嘉。新华网 杨锘 摄

李嘉坦言，起初，临床医生觉得信息化改造会给临床增加负担。电子病历书写很不方便，但是随着技术不断进步和完善，现在对于医院来说，是离不开信息系统的，书写电子病历不仅不是麻烦，更为后期查询病历提供了便利。

首都医科大学宣武医院信息中心主任梁志刚。新华网 杨锘 摄

宣武医院信息中心主任梁志刚说，医院追求“无纸化”并不是目的。他说：“在医院，最重要的是诊治过程，为患者服务、保证医护人员更好的工作环境、更精确的诊疗措施与治疗手段”。

为你开的处方，“大数据”在监控着

信息化系统在临床决策方面提供大量的数据支持。李嘉举例说大数据可以应用在处方前置审核，来保证药品的合理、合规。再比如在临床工作中，应用相关工具给医务人员的诊疗行为提供有据可循的支持和依据。

大数据还可以做监控工作——“闭环管理”。“环”的意思什么？举个例子，病人用药，处方→处方审核→发药→药物配送→口中，这便是一个环;病人输血，输血申请→血样采集→配血→输注，这也是一个环。李嘉说，闭环管理的每一步都有信息化监控，使得流程更加顺畅和高效。

梁志刚认为“大数据”监控，最重要的就是正确的药用到对症的患者身上。他说，有科学研究表明计算机犯错率是万分之一，不可否认，比人类犯错率低。设定系统的过程十分复杂，但院方也一直跑在建设信息化建设路上，所做的一切都是为了保证患者安全。

追求高效、可靠、安全的路上

谈到李嘉心目中理想的临床数据应用场景，他用三个字概括总结。首先是“全”，所谓的全是覆盖一个患者一生的健康数据的完全集合，也就是说我们可以通过任意电脑调出来。第二“易”，数据调取利用的便捷性，无论通过什么方式、什么地点、比较容易调出患者的数据。第三“精”，我们现在各个系统之间，甚至在一家医院之内，我们不同的系统对患者的同一个指标采集。标准是不固定的，比方不同科室采集标准不同，我们要做的工作，是通过我们努力，用一套规则规定不同系统，能做到采集指标筛选，是精的意思。最后，李嘉介绍了宣武医院信息化建设的思路。在过去的几年中，院方切实体会到信息化建设为医院实际的运营和管理带来便利和好处。他表示，宣武医院的信息化建设“一直在路上”，未来，宣武医院还将不断引入新技术，比如大数据的应用、临床辅助决策、云技术等。梁志刚表示，宣武医院的信息化建设，也离不开以北大医信为代表的合作商的助力。长期以来，北大医信设有专门的项目团队常驻医院，为医院提供持续的信息化支持和服务。“我们不停的努力尝试，都是为了让医院更加高效、更加可靠、更加安全。”梁志刚说。

Ⅳ 同一起跑线出发，掘金医疗，互联网巨头打到了哪一站

文 | 健识局 小米

编 | 健识局 严冬雪

“今后将以C2B为抓手，以’双轮驱动’助力医疗 健康 的智慧化。”近日，腾讯高级执行副总裁汤道生向外界释放了一个明确的信号：腾讯医疗将在服务用户的基础上，联合政府、行业以及合作伙伴建立产业联盟，以期在医疗产业中破局。

随着国民生活水平的提高以及人口老龄化的加速，医疗已是中国今后20年增幅最快的市场，不止是腾讯，平安好医生、好大夫、微医、京东、拼多多等互联网巨头竞相入场跑马圈地。

特别是在新冠疫情期间，互联网医疗发挥了巨大的作用。据健识局不完全统计，今年年初疫情期间，超过10家互联网医疗平台推出在线问诊专页，200多家公立医院开展新冠肺炎免费互联网诊疗或线上咨询，累计服务近千万人次。

以腾讯为例，两年前，腾讯调整组织架构，新成立云与智慧产业事业群，以期推动各行各业的数字化升级。其中在医疗方面，2015年，微信智慧医院推出预约挂号、缴费、候诊等服务；2017年腾讯觅影和腾讯医典上线；2019年，腾讯 健康 通过微信在全国推进电子 健康 卡和医保电子凭证，连接全国医疗机构以及零售药店。

上述这些正是腾讯医疗C2B战略的体现。汤道生此前曾公开表示，未来20年互联网的重要发展来自To B领域，腾讯有决心集公司全力迎接产业互联网的到来。

巨头竞速中，一些平台 力求自建医疗版图，摆脱仅依靠流量简单连接的模式，转而通过对产业端（B端）的 科技 助力，以吸引更多的用户（C端），打造属于自己的医疗价值服务链。

“连接”医药

提高全产业链沟通效率

数字化绝非一朝一夕之事，长期且复杂是它的特点，特别是在医疗领域。数字化医疗需要连接政府、医疗机构、零售药店，并最终体现于广大百姓的就医服务中。

2019年11月24日，由国家医保局牵头的全国医保电子凭证发布会在济南举行，到场的腾讯（微信）、阿里（支付宝）、微医（易联众）三家公司同时获得权限，可在河北、吉林、黑龙江、上海、福建、山东、广东七个省（市）的部分城市开通医保电子凭证。

医保卡正式进入了电子信息化时代，三家公司则站在了同一起跑线上。按照国家医保局的规划， 医保电子凭证可同时装载在微信、支付宝和易联众App上，具体用哪一款软件，选择权完全交给用户。

也就是说，谁与医院的连接更顺畅、给用户的体验更好，谁就有机会获得更大的份额。

健识局获悉，截至2020年8月，山东全省16市均已实现医保电子凭证应用全覆盖，共激活1600.1万人，覆盖定点药店20025家、定点医疗机构7614家，医保电子凭证交易累计已有385.5万笔、涉及金额2.7亿元。

“相比于其他公司所提供的电子医保凭证， 腾讯最大的优势在于微信的数以亿计的活跃用户。 ”山东省医保局规划财务和法规处主任王守平告诉健识局， 特别是在山东省内经济欠发达地区，微信使用电子医保凭证的用户还是相对较多。

阿里巴巴的优势则在于，不仅在支付宝里提供医保电子凭证，还通过阿里 健康 （今年9月更名为“医鹿”）App升级了处方流转系统，利用旗下多款App联动，力争扩大医疗服务范围。用户在线就诊之后，可以选择家附近的药店配送，全程足不出户完成问诊、开方、拿药。

饿了么数据显示，今年 4 月至 5 月期间，全国有超过 1 万家药店上线饿了么，为消费者提供送药上门服务。这期间， 在饿了么平台，高血压、糖尿病等慢病处方药销量增长350%。

与此同时，作为国家医保局医保电子凭证的技术实现单位，微医则拥有数据接口。不仅如此，其“互联网总医院”打法，已是全国规模领先的互联网医院集团，包含12家实体医疗机构和21家省市互联网医院。用户领取电子医保凭证后，即可完成问诊、购药、支付，复诊时也无需再次领取，选择同一个问诊人即可。

当然，想改变看病难、看病贵的医疗现状，只是提升医院的就诊体验仍远远不够。 把众多患者有效引流至零售药店，也是本轮医改重要的目标。

“这几年，药店经历了线上线下各类不同边界业务的各种冲击，如今必须考虑实体店的线上化，腾讯的切入点就在这里。”腾讯医疗副总裁张猛解释，具体可以从智慧零售和智慧 健康 解决方案来着手，一方面让药店从单门店服务变成全天候服务；另一方面拓展药店场景，如欧美那样从单纯的卖药扩展为微型检查中心。

目前，腾讯已和海王星辰、老百姓大药房等国内连锁药店展开合作。海王星辰市场部总监刘承龙告诉健识局，旗下8000万会员可通过微信小程序在线购药，最快30分钟送药到家。

有了方便快捷的购药途径后， 如何降低用户与药店之间沟通成本、提高首付购买率、用户黏着度，是各互联网医疗平台着力要解决的问题。

其中，以慢病管理见长的医联与连锁药店的合作更稳固。医联的“云药房”为广大乙肝、HIV患者提供线上病程管理+开方送药的服务，保证了长期服药患者的依从性，也为公司获得了稳定、可观的现金流。

随着医改不断推进，用药依从性将是决定互联网公司生死的关键因素。 互联网平台在医疗机构、零售药店和患者之间建立的信息网络，也将发挥越来越重要的作用，最终改变各方的医疗习惯，提高医疗服务效率。

AI助力

智慧医疗进入“云时代”

在互联网+的数字化改革浪潮中，想打造生态，仅仅靠链接仍然是不够的。

基于大数据、AI、开放平台架构能力，腾讯构建了“智慧医疗中台”，为医疗机构提供临床医疗、 健康 管理、科研教学等一整套技术支持，并与合作伙伴共建“智慧医院”“ 健康 城市”等，以最终实现医疗 健康 产业的数字化升级。

作为首批与腾讯开展“智慧医疗”合作的三甲医院，深圳南山医院从2018年便开启了 探索 。该院网络技术科副主任吕周平向健识局介绍，借助于腾讯的智能分诊技术，目前所有科室的分时段预约都能精确到半小时以内；同时，腾讯云存储技术，也使得院内几千张医学影像可同时读取，大大提升了一线临床医生的工作效率。

吕周平特别指出，在南山医院，患者实名上传病史资料后，智慧医疗平台的 AI引擎会分析判断，将专家号匹配给病情重、急需专家出马的患者， 以提升医疗机构的服务效率。对年轻医生来说，这套基于医疗大数据的AI系统则可以辅助提升临床诊治水平，降低误诊、漏诊概率。

腾讯天衍实验室主任郑冶枫博士透露，在湖北宜昌脑卒中风险预测项目里，5家合作医院的所有数据汇总显示，采用横向联邦学习做联合训练后，诊断准确率提升了10%~20%。

不过，年轻医生和基层医生的临床诊疗能力提升终究是一个漫长的过程。腾讯医疗副总裁吴文达曾感慨， 提升基层医疗质量首先要建立医患互信，这种人性中的信任，不是互联网服务一铺就能实现的，需要团队在线下一家家医院去沟通。

为医疗机构提供AI系统的当然不止腾讯一家，微医、卓健、商汤、依图等数十家公司均开发了此项业务。有业内人士向健识局透露，目前这个市场的技术门槛并不是很高，竞争十分激烈。

近年来，健识局看到， 不少互联网巨头进入传统医疗领域，总还是会使用“唯快不破”的互联网思维，导致实际工作难以推进。 屡次受挫碰壁后，巨头们对医疗产业逐渐熟悉，慢慢找到正确的发展节奏。

在医疗领域，阿里巴巴也数度调整业务模式。从天猫医药馆上线、收购中信21世纪成立阿里 健康 试水电子 健康 码，再到今年9月初上线网络问诊平台“医鹿”，阿里 健康 业务也逐渐囊括了医药电商，在线问诊、远程医疗、AI系统等。不过，阿里 健康 2020财报显示其年度亏损达1569.6万元，已是上市以来连续第6年亏损。

目前被资本看好的平安好医生和京东 健康 ，则有一个共同特点——自建医生团队，与此同时，也都和线下连锁药店、社区医疗机构达成了战略合作，将互联网服务真正落在实处。

医疗是非常传统的产业，分析人士指出，互联网公司若想在其中有所作为，就必须要深入到产业的模式中，否则只能游离在各环节之间，难以找到盈利模式。

疫情之下

一场“C2B”战略升级大练兵

尽管医疗领域公认是今后20年的商业金矿，但目前而言，互联网医疗的盈利模式还不够清晰，多家上市公司都仍处于亏损状态。竞速之中，各家正在比拼的， 无非是尽快完成医疗信息规模化布局，齐心协力参与之中，期待全国医疗体制改革的整体破局。

毫无疑问，2020年席卷全球的新冠疫情加速了这一进程。面对疫情，互联网+医疗再次迎来一轮政策利好。在汤道生看来，疫情让人们重新审视了公共卫生体系与智慧医疗之间的重要性。

“在抗疫过程中，腾讯不是’旁观者’，而是与广大医务工作者并肩战斗的’同行人’。”汤道生表示，从公共卫生管理到医院数字化，医疗 健康 正迎来全方位升级。

在今年9月举行的2020腾讯全球数字生态大会上，腾讯云推出“杏林计划”，要与行业伙伴共建智慧医疗 健康 新生态。按照汤道生的设想，腾讯一方面助力个人，打通资讯、挂号、问诊、购药、支付等 健康 服务环节，实现线上线下一体化的医疗 健康 服务；另一方面助力政府、医院、医疗机构、医药企业的智慧升级，通过数字化解决方案，助力供给侧创新。

也就是说，以C2B作为核心战略，腾讯除了为药企、零售药店、医疗机构提供数字化方案； 还将为政府搭建PAAS平台、医保数据中台、DRGs运营管理、互联网+医保等场景。

这种打法，将随着在医疗领域的持续深入，进一步助力数字医疗共同体的互联互通，以协同生态输出智慧医疗解决方案，最终推动医疗 健康 产业的数字化转型。例如，在前述大会上，腾讯医疗副总裁黄磊宣布开放腾讯医典API，以与搜索入口、内容平台、移动应用、智能硬件等不同类型的平台建立合作。

显然，互联网医疗产业之大，绝非一家通吃的 游戏 。2020上半年，京东 健康 的医药电商业务销售额达77亿元，比9000家第三方商家总和还要多，包含1000万个SKU，年活用户约7250万。

而平安好医生的优势在于打造了国内最大的医生生态圈。健识局获悉，平安好医生驻司医疗团队超1800人，平台聚集了全国近万名专家，已建立起包含超11万家合作药店、4.9万家合作诊所、2000多家体检中心的线下合作网络。

这些传统医疗资源的欠缺，正是腾讯作为互联网公司急需弥补的一块“短板”。 2015年，马化腾在公开场合正式提出了腾讯“把半条命交给合作伙伴”的开放姿态；2018年，马化腾再度强调“产业互联网”概念，腾讯也在同年进行架构变革。如今两年过去， 道阻且长、闪耀金光的医疗产业仍是各互联网巨头奋力狂奔的领域，而to B的数字化生态能力正是个中关键。

Ⅵ 依托真实世界专病数据库，明智医疗如何打造肿瘤大数据服务平台

随着医疗大数据行业企业走向上市进程，企业发展途径也变得日益明晰，从初期切入时的数据标准制定、数据清洗，到基于数据的辅助药物研发、智能诊断等，再到肿瘤全周期诊疗服务，企业几乎都会经历从为B端、H端赋能，逐步走向服务C端患者的道路。

成立于2018年，专注于肿瘤领域的明智医疗，依托联合临床肿瘤学会发起的全国单癌种真实世界研究、基于循证医学证据建立的以患者为中心的全病程 健康 数据库，致力于为药企、患者、医疗机构提供闭环大数据解决方案。

在巨头虎视眈眈的情形下，他们的优势在哪里？他们又如何看待肿瘤大数据服务平台可能的发展？我们采访了明智医疗创始人朱宏。

明智医疗创始人朱宏，本身有着生物信息学专业背景。在2014年，朱宏便开始主导开展医疗大数据研发工作，与中国临床肿瘤学会达成了长期战略合作，共同建立了中国肿瘤患者专病数据信息库。

早年的医疗大数据行业从业经历，让他意识到了一场以数据为基础的智慧医疗变革正在悄然发生。对医疗 科技 前沿信息的接触与 探索 ，也让他更为坚信自身的观点——在大数据 社会 ，智慧医疗的变革势必会发生，它将成为一场颠覆式的创新，需要参与者从产品创新、商业模式发现和价值网络搭建三方面同步进行。

这场变革本身有着内在的需求推动。当前患者面临的并不仅仅是看病难、看病贵的问题，在他看来，更为关键的问题在于缺乏对患者的疾病全程管理。例如，一名肿瘤患者在出院时，医生往往只会叮嘱患者注意饮食等，而患者院外管理流程几乎是缺失的。患者如何在院外更好地实现自我管理，在当前医疗资源相对紧缺、相对固定的结构层次下，几乎是难以解决的问题。而以数据为基础的智慧医疗将从根本上解决这个问题，在助力药企、医院的同时，更好地助力患者全病程管理，实现患者获益。

对市场的调研进一步坚定了他的信心。据估算，2025年，肿瘤大数据市场有望实现超2000亿元的突破。在这背后，本身是肿瘤治疗服务改善、药品研发加速的需求。政策也向着更好的方向发展：国家进一步缩短了创新药IND和NDA申请的审评审批时间，加速创新药商业化，解决紧迫的、未满足的临床需求。

最终，朱宏将锚点放在了医疗大数据真实世界研究方向上。在他看来，要实现这一目标，需要坚定的信念与正确的策略：

要确信以数据为基础的智慧医疗将得以实现。朱宏找到了一批志同道合且经验丰富的人士加入到团队中。例如副总裁王洋，具备10年以上医药企业市场营销咨询服务经验和多年IT领域新产品研发经验，是难得的创新跨界人才；副总裁金海欣，更有着复旦大学药学专业背景，是多年外资药企市场和营销冠军，长期从事医药学术研究市场应用研究；CMO，是北京大学医学院医学部博士、美国西北大学和密西西比医学中心博士后，具有10年以上基础医学科研经验、6年肿瘤学术、临床检测和诊断产品医学推广经验。

坚持长期发展策略。朱宏指出，“临床医生使用的听诊器，从发明到固定成型使用，经历了漫长的数十年。”在严肃的医疗领域，更需要坚持长期策略，稳扎稳打地做好医疗大数据服务平台。

为了更好地实现医疗大数据服务平台的发展，在最初设定中，朱宏认为应当着重发展3大模块：

1、诊疗路径方面，线下诊疗路径往往与临床指南与诊疗规范有关。线上化过程中，需要思考如何构建核心功能组件、模块，实现以真实世界研究为支撑依据，科学结合诊疗规范及临床指南。为此，明智医疗布局真实世界研究，并迈入该领域第一梯队阵营中。

2、通过可穿戴监测设备实现对患者数据的实时掌握，获得数据，并以患者为中心，实现对患者全病程管理。目前，明智医疗在管理患者及患者随访过程中逐步积淀了真实世界数据，助力真实世界研究，为后续申报数字疗法奠定基础。

3、具备算法能力。肿瘤疾病数据库与临床指南、诊疗规范，需要通过算法实现连接，更好地助力临床决策。2019年，明智医疗便与清华大学达成了战略合作，开发肿瘤AI辅助决策系统。

早年对行业的接触与洞察，让朱宏很早便意识到了专病数据库的重要性。明智医疗成立后，选择联合中国临床肿瘤学会发起中国原发性肝癌临床登记调查（CLCS），历时4年，专注于建设专病数据库，643个数据采集点覆盖了95%以上RWS数据要求，基本满足专家对临床研究的需求，同时也具备易于多中心联合的特点。该肝癌疾病数据库最终覆盖了5000+核心专家、25万+肿瘤患者、100+核心医院。

朱宏指出，“在过去几年，虽然其他医疗大数据公司也可以选择与学会合作建设专病数据库，但少有公司进行这样的尝试。一定程度上是因为明智医疗合作开发的医疗数据库本身足够专业。另一方面则是因为专家时间有限，不会选择重复建设同样的事物。”

专业的肝肿瘤数据库，帮助使用者基于其产出了多项具有国际影响力的研究成果，基于数据库发表的专病学术洞见，也被学术界广泛引用。事实上，当前仍旧有很多疾病病种有待建立专业数据库。朱宏表示，他也希望业界同行可以更为重视专病数据库的建设。

实际上，建设专病数据库的过程比想象的困难得多。比如原始数据的标准化，在明智医疗拓展的100家医院中，不同医院对于同一事物往往有不同说法。如果这仅意味着工作量，那么另一些事情便意味着巨大的挫折与挑战。

比如部分医院关键指标数据缺失；部分大医院不愿意与其他医院共享数据。明智医疗迈过了大量门槛，并通过建立起沟通机制，如建设数据使用委员会解决数据共享的问题，形成了良性的运转机制，在拓增数据的同时，助力临床科研。

明智医疗规划的主营业务分为三类，基于专病数据库的大数据服务平台以及真实世界研究项目，辅助药企实现患者招募、真实世界研究、提供市场洞察、精准营销、学术推广服务；针对医疗机构搭建一体化科研平台、智能患者随访平台，协助医院信息化建设，搭建辅助诊断模型；针对患者，建立从短期肿瘤治疗管理到长期患者全病程智能 健康 管理体系，并于日后提供数字疗法。

目前，明智医疗与大量创新药企达成了合作。其实，早在2018年，其便与某日资药企达成为期三年的数据库赋能合作。当时企业面临缺乏行业洞察和学术推广渠道，上市新药无真实世界安全性和有效性证据等问题，难以得到行业专家的认可。明智医疗通过委托项目专家发起新药真实世界数据研究作为专病平台的亚组研究，同时为药企提供基于数据库的行业洞察，最终帮助其获得了远超预期的销售业绩。

在这个过程中，明智医疗也在进行从单癌种肝癌疾病向其他癌种疾病的横向拓展。在朱宏看来，横向复制复制成本相对较低。“就像你看到的冰山一样，表面可能是独立的冰山，但底部早已实现连接。”底层逻辑与资源的共享让明智医疗可以在资源有限的情形下，实现进一步的扩张。比如肝癌属于消化道肿瘤，其他消化道肿瘤疾病如胆管癌、胰腺癌、胃癌、结直肠癌、食道癌等均可共享部分医生科室资源。

在纵向拓展方面，据朱宏介绍，“中国前200家肿瘤专科医院，诊治了中国肿瘤治疗人群的差不多60~70%。”明智医疗在实现头部肿瘤医院签约数量增长的同时实现着规模增长，以便更有利于以数据为支撑的真实世界研究，并助力药械企业进行精准学术营销。

随着数据赋能的深入推进，明智医疗将推出面向患者的数字疗法。朱宏强调，数字疗法指向智慧医疗的未来。由软件程序驱动，以循证医学为基础的干预方案，用以治疗、管理或预防疾病的数字疗法，本身涉及患者的全程管理。一旦90%的时间无需医生管理患者，将极大地改善当前患者全病程管理状况。数字疗法本身也在助力药企实现精准药物治疗，进而进一步促进针对患者的精准治疗。

相对于以往药械企业为数字疗法付费，朱宏认为患者端付费是可能实现的。因为患者本身是最终的获益方。当前难点在于患者尚无付费习惯，企业不知如何与患者沟通助力患者提升对数字疗法的信心。在他看来，数字疗法是以循证医学为基础的电子药物，其对于患者的疗效是基于证据支持的。企业一旦研发出使患者获益的数字疗法，通过学术推广和数字疗法本身所具备的患者多维度体验，患者会遵循医嘱为数字疗法买单并具有良好的用药依从性。
朱宏表示，当前存在两种可能的付费方式：一种是一次性付费，用于专家会诊提供个性化的院外治疗、康复方案制定；一种是日常监护管理费用。此外，当前数字疗法领域仍旧需要不同领域的企业进入做大市场，充分实现竞争相互促进，让患者更好地了解数字疗法可以助益患者这一实际。当患者、药企、医生三方均存在意愿时，颠覆性创新局面才可以更快的到来。而明智医疗也有望在这个过程中获得首批癌症数字疗法的认证。

明智医疗计划继续拓展签约的医院数量，实现肿瘤诊疗人群的覆盖。在取得互联网医院牌照后，其计划进一步基于真实世界数据，实现真实世界研究，获得真实世界证据，打造并取得针对不同癌种疾病的数字疗法。

当前，明智医疗真实世界研究已跃入行业第一梯队，其服务了多家肿瘤制药公司，与多家行业协议/学会、国内外知名药企保持着长期合作关系。其此前尚未进行过融资，目前计划引进外部资金实现创新业务拓展。

其计划将融资获得的资金用于数据库的建设，实现患者人群的进一步覆盖，并拓展至其他疾病领域；在建设互联网医院基础上，实现数字疗法的打造，更好地实现患者院外的疾病全流程管理。

Ⅶ 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。

Ⅷ 大数据能给医疗带来哪些改变_大数据在医疗方面的作用

如慧迟今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这孙碧基些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。

医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。

医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。

国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。

(1)数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。

(2)如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。

(3)如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。

未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，则谨医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。

Ⅸ 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。