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目录1.医疗大数据行业需求2.医疗大数据分类3.医疗大数据特性4.细分领域分析1. 数据采集基础设施2. 数据采集端口3. 数据管理4. 数据分析应用1.医疗大数据行业需求
我国医疗行业数据地域、行业分割严重。
医院部门间、医院间数据不开放。医疗服务机构数据、药店数据、医药研发数据、商业保险数据等系统接口未打通，不能形成数据闭环。
完整的数据是应用的基础，随着医疗信息化建设的持续投入，数据融合是发展的趋势，同时也将带来信息化厂商转型和合并
——大数据平台开发：数据融合、数据挖掘、图像处理识别、机器学习、自然语言处理、数据可视化、人工智能等。
2.医疗大数据分类
诊疗数据：患者在医院诊所就医过程中产生的数据据，主要采集端口是医疗机构。包括电子病历、传统项目检测结果、新兴项目检查结果、用药记录等。
研发数据：主要来自器械医药研企业、研发外包公司、科研机构等研发过程中产生的数据，主要数据来源：（1）医药研发过程如医院临床试验；（2）科研机构最新科研进展。
患者数据：患者自身的、在院外行为和感官产生的数据，主要采集终端是可穿戴设备和各类网上轻医疗平台，包括（1）通过可穿戴设备收集的体征类健康管理数据；（2）网络行为数据，如挂号问诊、网络购药、健康管理、医患病友交流等。
支付&医保数据：一切与付费相关的审核/报销记录，主要包括患者支付记录、报销记录、医药流通记录等。
3.医疗大数据特性
规模巨大的诊疗数据、患者行为感官数据、研发数据和支付医保数据等汇聚形成的医疗大数据，不仅呈现其作为大数据的“4V”特性，也表现出医疗领域特有性质：
大数据性
医疗性
规模大
多态性（数据形态多样：纯数据（如体检、化验结果）、信号（脑电信号、心电信号）、图像、文字等）
类型多样（包括各种结构化表、非（半）结构化文本文档（XML和叙述文本）、医疗影像等多种多样的数据存储形式）
时序性
增长快
隐私性
价值巨大
不完整性
-
冗杂性（每天产生的大量数据中可能包含重复、无关紧要甚至是相互矛盾的记录）
4.细分领域分析
1. 数据采集基础设施
移动医疗解决方案的提供厂商，主要向互联网医疗公司和小型医疗机构服务。
数据融合技术是关键。看好有能力提供区域信息化建设、医药信息化建设、做区域信息系统及数据融合技术强的服务提供商。
2. 数据采集端口
研发端口数据变现能力最强，医院端口数据变现潜力大
端口一：医疗服务机构
数据质量一般（孤立、不标准化、非结构化等问题）。数据处理分析成本较高，随着区域信息化建设程度的提高、图像识别技术进步等，有望提高。
端口二：研发机构
端口三：互联网医疗公司
3. 数据管理
数据融合趋势利好数据整合、标准化技术提供商及数据整合平台公司。
数据整合及标准化技术
远端存储服务
数据整合平台
安全管理
4. 数据分析应用
临床决策支持生物信息分析挖掘技术
健康大数据模型、医疗大数据诊疗模型
数据挖掘
临床决策支持：
1.综合医疗数据 雕龙数据：医疗大数据服务（决策支持系统）、医疗大数据产品（医院数据集成系统）、移动APP产品。
2.基因数据 华大基因：测序设备、基因数据库、基因测序分析
3.肿瘤数据 思派网络：肿瘤数据平台、智能诊疗系统医药研发：
1.研发早期：确定药物针对的“Biomarker”提升化合物筛选效率
2.通过基因倒写筛选临床实验对象，提高药物试验有效应答率
3.观测和收集大批量使用人群的疗效和副作用的真实数据，为后续研发起指导作用。医疗支付慢病及健康管理公共卫生管理
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