2018 进入价值输出时代——医疗大数据产业报告.pdf
这是一份关于医疗大数据产业的报告，主要内容如下：
**一、前言与背景**
随着数字化和信息技术的进步，医疗健康领域积累了海量的数据，形成了医疗大数据。国家出台了多项政策支持医疗大数据的发展。
**二、医疗大数据沙漏模型**
医疗大数据是指个人从出生到死亡的全生命周期过程中，因健康活动产生的大数据。其发展过程可以概括为：采集、治理、应用。医疗大数据发展分为三个阶段：数据获取、信息挖掘和价值输出。
**三、医疗大数据的四大特征**
1. **数据量大：** 数据量级已达ZB级别，且持续增长。
2. **数据种类多：** 结构化与非结构化数据并存，如文本、影像等。
3. **数据产生快、处理快：** 实时性要求高，需要快速响应。
4. **数据缺乏标准：** 数据质量和标准不统一，影响应用。
**四、顶层设计支持医疗大数据发展**
国家陆续出台政策，推动医疗大数据发展，例如“46312”工程，以及《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》等，旨在规范管理和应用。
**五、医疗大数据的采集**
医疗数据主要分为个人医疗健康数据和物资数据。个人数据包括：疾病数据、健康数据。
**六、治理数据形成知识**
医疗大数据面临数据集成、标准化程度低、数据难以理解等挑战。数据治理包括清洗、校验、脱敏等过程。前治理和后治理是两种治理方式。
**七、行动——医疗大数据的价值输出**
医疗大数据可以应用于：
1. **临床诊断辅助系统：** 辅助医生决策。
2. **医生辅助工具：** 提升医生工作效率。
3. **慢病管理：** 提供个性化方案。
4. **保险：** 降低保费，扩大覆盖。
5. **医药研发：** 降低成本，缩短周期。
6. **医院管理决策辅助：** 提升医院运营效率。
**八、医疗大数据企业市场分析**
医疗大数据企业市场分布广泛，融资轮次集中在天使轮和A轮，基因行业融资活跃。疾病诊断、临床数据管理等是应用重点。
**九、医疗大数据产业目前处于发展的第二阶段**
医院是医疗大数据最早的应用主体，目前已经扩展到医疗相关的医药、流通企业，未来将面向每个人。
报告还分析了医疗大数据的发展难点，包括数据壁垒、权属问题、安全隐私等。
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