头豹词条报告系列：健康医疗大数据

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 健康医疗大数据头豹词条报告系列 谢 谢俊 2023-03-21未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 卫生和社会工作/卫生/数字医疗 公共事业/公共事业 行业： 国家级战略资源 产业规模庞大 发展潜力大 应用场景丰富 关键词： 行业定义 健康医疗大数据是规模极大，超出传统数据库软件工具获… AI访谈 行业分类 中国健康医疗大数据行业可以按照应用场景的不同进行划… AI访谈 行业特征 中国健康医疗大数据行业发展到如今，已经形成了应用场… AI访谈 发展历程 健康医疗大数据行业目前已达到4个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 中国健康医疗大数据行业起步较晚，但是，前期发展速度… AI访谈数据图表 政策梳理 健康医疗大数据行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 中国健康医疗大数据行业发展时间较短，具有较广阔的市… AI访谈数据图表 摘要健康医疗大数据已经成为医疗健康行业发展的关键要素，管理好和利用好医疗数据并且基于医疗数据开发医疗人工智能应用是中国医疗行业的发展热点，也是中国医疗行业未来发展的趋势。医疗数据对科研、民生、社会稳定、经济发展都有着重要意义，因此医疗数据安全必须得到重视，也是当前的首要关键点。因新冠疫情原因，医疗卫生行业史上首次超过政府、金融、国防、能源、电信等领域，成为全球APT活动关注的首要目标。 中国健康医疗大数据行业定义 健康医疗大数据是规模极大，超出传统数据库软件工具获取、存储、管理及分析能力范围，且与健康医疗息息相关的数据的集合。健康医疗大数据涵盖面极为广泛，任何与健康医疗直接或间接相关的数据均属于这一范畴。医疗健康大数据具有数据体量巨大、数据种类多样、数据获取渠道多、数据变化快以及应用价值高的五大特点。医疗健康大数据若能及时获取、妥善存储并且有效分析，对于改善生活方式、提升诊断治疗效率、提高医疗服务质量、加速药品研发以及优化医疗体制等均有着十分重要的意义。[1] [1]1：http://www.mhdata.sd…2：https://xueshu.baidu.c…3：https://www.leadleo.c… 4：山东大学健康医疗大数… 中国健康医疗大数据行业分类 中国健康医疗大数据行业可以按照应用场景的不同进行划分，大致可以划分为医疗保健服务数据、生物医学数据、医疗保险数据、医药研发及管理数据、公共卫生数据、行为与情绪数据、卫生统计数据、人口管理数据和环境数据。[2] 医疗保健服务数据 包括电子健康档案、电子病历、医学影像、检验检查结果等； 生物医学数据包括蛋白质组数据、单细胞数据、基因组数据等； 医疗保险数据包括社会医疗保险数据和商业医疗保险数据； 医药研发及管理数据 包括药物临床试验数据、药物监管数据、药品集中采购数据等； 健康医疗大数据分类 公共卫生数据包括疾病监测数据，突发公共卫生事件监测数据，传染 病报告等； 行为与情绪数据 包括药品购买记录、服药记录、健身记录、日常生活习惯等数据； 卫生统计数据包括医疗卫生资源数据、医疗服务调查数据、计划生育 统计数据等； 人口管理数据包括人口数量，人口增长，性别构成，年龄构成，城乡 人口状况等； 环境数据与人类健康密切相关的空气污动物和气候状况等环境数据。 [2]1：https://topics.gmw.cn/…2：https://xueshu.baidu.c…3：http://www.mhdata.sd…4：山东大学健康医疗大数… [3]1：https://mini.eastday.c… 2：https://topics.gmw.cn/…3：https://wenku.baidu.c… 4：头豹研究院-中国健康医… 中国健康医疗大数据行业特征 中国健康医疗大数据行业发展到如今，已经形成了应用场景丰富、战略性较强和发展迎来黄金时期这三个特征，随着科学技术的不断更新迭代，健康医疗大数据行业在未来会有更深入的突破和发展。[4] 1应用场景丰富 能够有效应用在解决不同场景的问题上，具有应用场景丰富的特征。 健康医疗保障服务和大数据科学技术进行有机结合，对医疗服务进行智能化改造的需求旺盛，应用场景的愈加丰富和持续开放，将为健康医疗服务行业提供最佳试验样本、最广泛应用场景和最广阔市场空间。有利于改善健康生活方式、提升医疗机构的诊断治疗效率、提高政府机构的公共医疗服务质量、加速医药实验室的药品研发。 [5 2战略性较强 国家政策重点扶持健康医疗大数据的技术发展。 健康医疗大数据是中国信息化建设的基础性战略资源，发展空间广阔。中国以数据为中心，风险为驱动，开展健康医疗方案的提供，解决医药数据安全；相关政策表明中国要孵化和开发出国际最高标准产业，打造共创共赢的新型健康医疗大数据的产业生态圈。 3发展迎来黄金期 国家政策的促进，科学技术的腾飞和疫情的推波助澜，都推动医疗大数据行业得到巨大突破。 近年来大数据和人工智能技术的发展以及2020年新冠疫情的爆发，为智慧医疗行业的开拓奠定了基础，将迎来崭新的发展机遇；该行业本身覆盖范围广泛，用户群体庞大。 [4]1：https://www.leadleo.c… 2：https://www.baidu.co… 3：https://mall.cnki.net/… 4：头豹研究院、知网百科… [5]1：https://www.leadleo.c… 2：https://mall.cnki.net/… 3：https://xuewen.cnki.ne…4：头豹研究院、知网百科… 中国健康医疗大数据发展历程 大数据这一概念于2005年Hadoop项目中首次提出，目的是为了推动不同领域间大数据汇聚、治理、开放应用，带动相关科技产业繁荣发展，中国在该时期内也开始进军大数据行业，同时健康医疗大数据行业作为该行业的衍生产业，也有所发展。根据产业发展周期和目前的发展程度来分析，中国健康医疗大数据行业可以分为萌芽期、启动期和高速发展期，当前正是处于高速发展期，具有较大发展潜力。[6] 萌芽期2005~2014 于2005年提出并开展建设的Hadoop项目，被中国大数据专家认为是大数据行业发展的开端。在大 数据行业整体的蓬勃发展下，健康医疗大数据行业也得以萌芽，有了初步发展。 这一时期，大数据概念逐渐成熟，同时健康医疗大数据在全球范围内有了萌芽之势，为中国健康医疗大数据行业的发展奠定了技术基础。 [7 启动期2014~2015 “大数据”概念出现在中国的《政府工作报告》中，大数据产业自此正式进入中国，并开始快速发 展。 这一时期，健康医疗领域已经具备了一定的数据基础，健康医疗大数据行业也随之进入了起步期，展 现了新兴技术的创新趋势。 高速发展期2015~2020 2015年8月，中华人民共和国国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，明确指出要发展医疗健康 服务大数据，建设医疗健康管理和服务大数据应用体系。之后，国务院、卫计委等政府机构相继发布了多项政策。 医疗健康大数据上升为国家战略，并快速发展。自此，中国的健康医疗大数据行业进入了快速发展 期。 成熟期2020~2022 根据国务院颁布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，到2022年，中国将建 成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，并依托现有资源，建成100个区域临床医学数据示范中心， 也将形成适应国情的健康医疗大数据应用发展模式，中国的健康医疗大数据行业也将进入稳定发展期。 未来，伴随着相关政策的日益完善以及相关技术的不断进步，健康医疗大数据行业将向着更规范、更成熟的方向进一步发展。 [6]1：http://www.gov.cn/zhe…2：https://www.leadleo.c… 3：https://xuewen.cnki.ne…4：头豹研究院、中国政府… [7]1：https://www.leadleo.c… 2：http://www.gov.cn/zhe…3：https://xuewen.cnki.ne…4：头豹研究院、中国政府… 中国健康医疗大数据产业链分析 在产业链上游，医疗机构是最为重要的数据资源方。医疗机构涵盖面广泛，各级公立医院、民营医院、疗养院以及第三方独立医疗机构，如：医学影像诊断中心、健康体检中心、医学检验实验室等均囊括其中。医疗机构数据具有类型多、数量大、价值高等特点，但并未得以充分利用。而相比之下，药企、实验室、保险公司的数据虽然在数量及种类上不及医疗机构，但同样具有很高的分析价值。在这些机构之间，数据不互通共享的问题同样存在，因此对数据价值的挖掘尚不够充分。未来，要想实现多方数据的共享以及深度的挖掘分析，需尽快完善行 业上游的数据监管机制，并提升中下游的分析及应用水平。 在产业链中游，中国的数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化技术，已经达到世界领先水平。但是，与欧美发达国家相比，仍然有较大提升空间。具体而言，在数据采集环节，数据完整性问题、数据隐私问题与数据准确性问题是现阶段制约其发展的重要因素。在数据完整性方面，数据采集并非是同步向外发送的，往往需要先缓存在本地，再整体压缩、打包，一起进行传输。在操作过程中，数据丢失的情况难以完全避免。若遇到网络不稳定的情况，数据完整性将会受到更大的影响。在数据隐私方面，数据在传输过程中容易被截获，从而导致隐私数据泄露。在数据准确性方面，整体数据采集流程的多个环节都存在着数据造假的问题。例如：直接在数据源进行数据造假，或者调用传输的API进行数据造假。数据造假会严重影响数据准确性，进而导致分析结果失真，影响后续应用。在数据存储环节，如何保证数据安全是目前面临的最大挑战。一方面，相关企业需要不断提升数据加密技术，防止数据失窃，影响数据隐私；另一方面，数据备份的意识与能力亟待提升，防止因系统故障等因素导致数据丢失，影响数据完整性。在数据分析与数据可视化环节，现阶段对于数据背后价值的挖掘和探索仍然较为浅显，未能充分发挥健康医疗大数据应有的意义。未来，在技术进步的同时，应加深对数据内涵的理 解，让数据充分发挥其价值。 现阶段，产业链下游的数据应用方仍然以B端机构企业为主，健康医疗大数据对这些机构企业意义重大。对医疗机构而言，健康医疗大数据能够提升服务能力与医疗水平；对于药企以及保险公司而言，健康医疗大数据能够促进业务，提升盈利水平；对于药企以及实验室而言，健康医疗大数据能够加速研发。基于此，这些企业机构的大数据应用需求强烈，会主动寻求运用，并推动产业链中上游技术不断进步。除此之外，健康医疗大数据行业有望惠及更多企业，如：餐饮、养生、健康养老等。日益丰富的下游的应用，同样是推动行业发展的重要因素。 G端政府机构在产业链下游的作用较为特殊。一方面，政府机构能够充分利用健康医疗大数据，提升信息化基础建设，为其他机构进行数据收集及数据应用奠定基础；另一方面，政府机构扮演了统筹者的角色，能够有效杜绝数据滥用现象，保证健康医疗大数据行业健康有序发展。C端用户包括医生及患者。对医生而言，健康医疗大数据能够提升个人业务能力，而医生自由执业以及互联网医疗的普及，将释放医生个人需求，促进健康医疗大数据的应用与发展。对患者而言，健康医疗大数据不仅能帮助病患从疾病状态恢复，更能帮助亚健康甚至健康人群保持健康的生活习惯，远离疾病。技术的进步以及医疗保健观念的普及，将释放患者个人需求，推动健康医疗大数据行业向着日常化、生活化的方向发展。[8] 生产制造端 医疗机构、药企、实验室；政府机构 上游厂商 医渡云 洞察力 企医 查看全部 产业链上游说明 对医疗大数据开展共享、共用的相关工作，利用医疗大数据去优化服务模式，进而为中下游环节种的企业提供更加优质的服务体验，包括疾病诊断、治疗活动等核心环节；负责本省份或本市的医疗保障管理系统信息化建设，指导相关医疗保障机构信息化建设，推动政府大数据医