醫療大數據前途無量,信息企業如何分食這塊「蛋糕」?

來源：通信產業報、賽迪網

相較於其他行業，醫療行業的信息化水平走在前列。2009-2017年我國醫療信息化市場規模逐年遞增，且增速保持在20%以上的較高水平。從數據角度來看，中國醫療數據的類型和規模近年來一直在快速增長，數據爆炸推動健康醫療進入大數據時代。如何在打破數據孤島、提高數據分析技術的同時，結合健康醫療場景，夯實數據質量，拓展應用空間，成為該細分行業的發展關鍵。

一、健康醫療大數據行業大事

1、健康醫療大數據相關政策頻出

☆ 《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法(試行)》發布。該辦法旨在強化對健康醫療大數據的政策指引，充分發揮健康醫療大數據作為國家重要基礎性戰略資源的作用;

☆ 《關於印發電子病歷系統應用水平分級評價管理辦法(試行)及評價標準(試行)的通知》發布。該通知將電子病歷劃分為10級，並要求到2020年實現轄區內所有三級醫院電子病歷要達到分級評價4級以上，二級醫院要達到分級評價3級以上，此外對醫療數據的互聯互通和標準化成熟度測評也做出硬性要求;

☆ 《健康中國行動(2019-2030年)》和《健康中國行動組織實施和考核方案》相繼發布，為《健康中國2030》提供了更落地的可行性實施方案，為醫療健康行業發展注入強心劑;

☆ 2018年11月，國家醫療保障局局長辦公會審議通過《國家醫療保障局醫療保障信息平臺建設工程實施方案》。該方案預計將推動醫療雲市場的快速增長，加快落地一批省市級醫療雲平臺，促進跨省的數據互聯互通和醫保異地結算，推動醫保與商保結算系統的對接。

2、健康醫療大數據未受資本寒冬影響

☆ 2018年4月，思派網絡完成由IDG資本領投的數千萬美元C輪融資。

☆ 2018年7月，零氪科技宣布完成10億元D輪融資，成為健康醫療大數據領域第一個獨角獸企業。☆ 2018年7月全域醫療獲7億元B輪融資,探索腫瘤診療業務及服務生態。

☆ 2018年11月和2019年7月，森億智能相繼完成B+輪和C輪融資。

二、健康醫療大數據領域的痛難點

由於醫療行業自身的特殊性，健康醫療大數據產業的「話題熱度」始終高於「發展進度」。健康醫療大數據立足於醫療信息化基礎，探索布局相關數據的採集、分析和應用。當前行業發展的主要制約因素包括：

1、行業壁壘高

醫療行業的專業性強、受政府高度監管、行業內利益關係複雜、從業資源要求較高，因此很多大數據企業難以進入該領域。

2、數據精準度差

求數無源，需採集的數據標的不明確，採集工具的標準化和規範化有待提升，無法獲得所需數據;有量無質，所採集數據無法滿足既定用途所需的數量和質量;有病無數，臨床救治與數據應用需求脫軌，大數據和AI等技術的臨床應用不足，臨床一線數據的收集和匯聚不足;有數無據，在數據深加工方面的工作不足，尚未形成數據驅動的臨床科研、醫藥研發、器械生產、分級診療、健康養老、醫養結合等產品和服務。

3、傳統觀念與模式打破難度大

新技術給傳統的醫療行業帶來了模式上的衝擊，同時醫療作為傳統行業，用戶數據隱私涉及到倫理和法規雙重保護，無論是病患還是醫護人員由於對新技術的不了解，都會對新技術產生不信任。

4、：數據安全與隱私保護要求高

由於目前法制上對數據的隱私保護滯後，僅有零星規定，尚未出臺系統的隱私保護法律法規，造成數據的歸屬權和使用權不明確、數據共享開放缺乏管理、數據應用缺少準入和退出機制等問題。

5、複合型人才培養難度大

一方面，由於醫療行業專業性過強，對行業理解透徹的IT技術型人才數量少，培養周期長;另一方面，醫護人員的數字素養亟需提高，數位化工具(IT軟體等)的應用培訓亟待加強。

在政策的持續推動下，未來各地醫療衛生管理部門、醫療機構將持續加大對醫院信息化、區域醫療信息化、公共衛生信息化的投入，加快搭建基於醫聯體模式的分級診療服務體系，健康醫療大數據行業將在未來2-3年迎來市場爆發。一方面，新政策出臺將加快健康醫療數據的互聯互通，更多基於數據的場景化深度應用將提高醫療服務的效率;另一方面，多場景的數據分析和應用將帶動大健康領域相關產業的發展，為醫藥研發、醫療器械研發等創新產品和服務提供堅實支撐。

表 1 健康醫療大數據相關主體的核心應用訴求與亟需解決方案

三、健康醫療大數據未來機會點

1、布局智能化健康管理服務

健康醫療大數據目前的主要推動力是政府、醫療機構和大企業，對於中小企業和初創企業，利用技術優勢和資本助力也可以尋覓到市場機遇，尤其是針對用戶端提供個性化、定製化、智能化的健康管理服務的潛在市場空間巨大，但是在找到市場機遇點時要明確自身的商業模式和變現途徑。對此，市場上應多多關注這類創業公司，對能緊抓細分領域市場的創業企業給予資本支持。

2、拓展雲端健康醫療SaaS服務

傳統的醫療信息化軟體功能創新不足，非醫院必須功能幾乎被市場忽略，不僅造成了市場產品和服務的差異小、競爭大，同時更造成即使國內醫療市場有大量的醫療數據，但由於種類單一導致無法支撐更高深層次的研究與應用。醫療雲成為未來醫療機構數位化轉型的重點，而雲端的各類健康醫療SaaS服務成為產品發展新趨勢，其創新性和應用性更強，它有利於多元數據集聚，降低醫療機構的信息化和數據安全的成本。當前，雲HIS已成為備受中小醫療機構青睞的熱門產品。

3、落地數據安全治理

醫療數據安全與隱私保護的合規性要求要比其他行業更高，在醫療數位化轉型的推動下，數據開放共享將成為健康醫療大數據發展的核心，因此數據開放共享與隱私風險之間的平衡是當下亟需解決的問題，而以數據安全、隱私保護為核心的醫療數據安全治理市場具有較好的市場前景。基於數據安全的治理不僅可以有效實現數據的安全防護，更有利於通過治理最大化的挖掘醫療數據的潛在價值。

4、推進產學研合作，開展重大專科疾病的課題研究 助力產品創新

大數據企業在拓展健康醫療領域業務的時候，面對的最大的問題就是沒有數據可用，健康醫療數據的保密性和隱私性都很強，也無法通過市場交易獲得。對此，大數據企業應依託自身較強的技術優勢，通過與醫療機構、高校和政府聯合開展產學研合作，實現對健康醫療大數據價值的深度挖掘，以合作的模式開展重大專科疾病課題的研究，也更有利於健康醫療大數據企業進行產品和服務的創新。

5、緊跟醫學前沿領域研究

健康醫療大數據的核心雖然是數據，但立足點要站在醫療行業，因此對於醫療領域的前沿技術和研究是大數據企業需要補足和布局的。真實世界證據(RWE)、生命大數據、腫瘤領域電子健康檔案(EHR)軟體等醫學前沿領域在國內仍處於前期探索階段，健康醫療大數據企業應積極布局這些前沿領域，把握醫療數位化發展趨勢。

四、建議

1、對供應商

(1)加強數據合規建設

目前很多健康醫療大數據供應商為了可以提供更好的產品和服務，會主動收集各類健康醫療數據，其中不少醫療數據都涉及個人隱私，在此過程中會面臨很多數據安全、數據治理和數據合規的問題。目前國家已在這方面出臺了一批監管制度，因此供應商應多關注數據安全與合規性問題，甚至在關鍵模塊尋求與信息安全廠商合作，以保障數據的安全性與合規性。

(2)傳統醫療信息化企業應積極布局轉型

傳統的醫療信息化已經無法滿足數字經濟時代的需求，更多的信息化需要向數位化轉型，因此傳統醫療信息化企業需要適時進行業務重組與新業務拓展，在此過程中，健康醫療大數據成為其首選的重點方向。由於傳統醫療信息化企業深耕醫療行業多年，積累大量數據、醫療機構和政府資源，進入健康醫療大數據領域的門檻較低，因此更應搶位發展，為未來業務的可持續發展提前布局。

(3)加速健康醫療大數據應用商業化水平

健康醫療大數據除了在健康管理和輔助診療方面已經有很多較為成熟的商業模式，但是在更多的應用領域仍處於探索階段。很多行業龍頭企業在與醫療機構合作共同承擔國家級課題的過程中，會有很多可商業化的機遇，在此過程中，供應商應適時尋求更好的應用模式進行商業化落地，為市場提供更多的應用解決方案，豐富健康醫療大數據的應用場景、產品和服務。

(4)供應商應加強與醫療機構合作

健康醫療大數據企業多為新技術領域企業，擁有較強的大數據、機器學習、人工智慧等技術能力，但是醫療領域由於進入門檻較高，企業在此領域內提供產品和服務時會存在一定的行業壁壘。因此，一方面供應商應多尋求具有醫療和技術複合型的人才融入團隊;另一方面，供應商也應多與醫療機構合作，更多的了解行業環境和需求，才能更精準的提供產品和服務。

2、對行業用戶

(1)針對政府用戶

制度保障才可以更好打通數據壁壘。在產業演進過程中，數據居於核心地位，一切的發展都是以數據的獲得為前提的。健康醫療數據涉及醫院、醫藥機構、健康管理機構、醫療信息化機構等多方主體，主管單位多，管理關係複雜，為實現健康醫療大數據的集聚，並使其促進產業發展，需要政府下定決心，明確專職領導負責機制，率先推動數據集聚，保證「高附加值」的應用環節的發展。

(2)針對醫療機構

保障數據安全勢在必行。醫療機構擁有各類醫療數據，是健康醫療大數據產業鏈中的重要一環。現在很多醫療機構都在尋求與IT供應商合作，挖掘多年積累的醫療數據價值。但在這個過程中，我們也要看到，這類數據大多涉及患者隱私，數據合規是合作的前提，醫療機構在合作過程中不應該僅依靠供應商自己的技術保障數據安全，在合作前期應建立自己的包括數據脫敏、合作制度規範等方面在內的體系，在合作前把好數據安全的第一關。

(3)針對個人用戶

接受新模式，尋求主動健康管理。針對個人用戶而言，健康醫療大數據其實離我們很近，很多輔助診療、數位化健康管理的手段在技術上已經較為成熟。在對自身健康管理方面，個人用戶應摒棄諱疾忌醫、被動看病的方式，通過數位化手段，主動監測自身健康數據，主動尋求健康管理，更好的避免身體出現重大疾病，通過主動健康管理的模式，也可以有效降低大病發病率和減少健康問題帶來的費用成本。

圖文版權歸原作者所有，如有侵權，請聯繫醫信邦刪除！