论文中国健康医疗大数据白皮书，该文是健康医疗有关自考毕业论文范文跟健康医疗和白皮书和数据有关论文范文.
随着新兴技术的日益成熟、海量数据的管理、分析及应用,以及智能化的快速发展,大健康产业正在面临巨大改变.在大数据技术的应用下,传统的健康医疗正在以新的形态焕发生机,健康管理、基因测序、 智能养老等全生命周期环节都有大数据技术的落地和应用,并发生着革命性的改变.
中国健康医疗大数据宏观环境
健康医疗大数据产业定义
赛迪顾问研究认为,健康医疗大数据产业是指以与健康医疗相关、 满足大数据基本特征的数据集合为核心,进行数据获取、存储、分析和应用的服务业态.健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源, 是未来健康医疗服务发展的重要趋势.
健康医疗大数据分类
医疗健康大数据按照获取来源可以分为医院医疗大数据、区域卫生服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据6类.
医院医疗大数据：产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程, 包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、 手术记录、随访记录和医保数据等.
区域卫生服务平台大数据：通过医疗健康服务平台汇集整合区域内很多家医院和相关医疗机构的医疗健康数据,致使数据量大幅度增加.
疾病监测大数据：来自于专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测.包括各种全国性抽样调查和疾病监测数据.
自我量化大数据：基于移动物联网的个人身体体征和活动的自我量化数据是一种新型的医疗健康大数据.包含了血压、心跳、血糖、 呼吸、睡眠、体育锻炼等信息.
网络大数据：指的是互联网上与医学相关的各种数据.网络大数据产生于社交互联网关于疾病、健康或寻医的话题、互联网上购药行为、健康网站访问行为等.
生物信息大数据：主要是关于生物标本和基因测序的信息,直接关系到临床的个性化诊疗及精准医疗.
国际环境
发达国家关注健康医疗大数据领域,积极推进产业发展.
美国是最早意识到要开放数据的国家,并于2010年通过颁布总统令等措施推动政府数据公开,开始了包括医疗健康行业的大数据建设.此外,美国大数据巨头正在积极展开医疗健康行业大数据布局.
Oracle开发了医疗供应商供应链分析软件（Oracle Healthcare Provider Supply Chain Analytics）和企业医疗分析软件（Oracle Enterprise Healthcare Analytics）；IBM开发了医疗防欺诈与滥用管理系统（FAMS）；SAS提供了JMP医疗数据挖掘分析软件；Kronos开发了医护劳动力管理信息系统.
英国政府向医疗行业投入大量资金研发高新科技,英国国民医疗服务系统NHS被誉为20世纪英国最伟大的成就,这一系统涵盖了庞大而完备的英国医疗数据,包括全面的病人的健康记录、疾病数据等信息.英国使用医疗健康大数据旗舰平台集中了最为详尽的全英国家庭医生和医院记录的病例以及社会服务信息.英国通过将医疗数据资源进行统一归口、共享、分析,探索了更好地认识病患、研发药物和治疗方式的途径.
日本政府要求全国的医疗机构在2014年年末之前原则上必须采用电子化方式,并计划建立诊疗保健系统、个人健康信息登记系统,应用AI进行医疗诊断支援、支援护理的标准化等.日本政府还提出应用ICT、AI推进医疗、护理改革的应用路线图.2018年将修订诊疗费方案,对使用AI进行诊疗给予一定程度的激励.在2020年实现全新的健康医疗体系.
从2015年开始,日本政府利用诊疗报酬明细表中的庞大数据来控制医疗费用.政府将对这些数据进行分析,以计算出医疗费用中的浪费成分,并让各地方政府设定控制医疗费的具体数字,并计划在2025年前削减5万亿日元（约合487亿美元）医疗和护理费用.
国内环境
中国健康医疗大数据相关政策紧密出台.国家政策推进健康医疗大数据应用建设,促使健康医疗大数据产业正在加速形成.将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局.
在国家政策积极进行战略布局的同时,地方政策紧跟国家步伐,持续推进健康医疗大数据采集、融合共享、应用.从政策所在省份来看,广东省出台的健康医疗大数据相关政策最多,北京市和贵州省市次之.
市场环境
市场需求有效带动健康医疗大数据产业发展.
随着社会上老龄化进程加快、城市人口增长和生活节奏加快,处于亚健康状态人群数量不断增加,各种常见病、慢性病使得医疗需求急速上涨.
在医院内部存在过度医疗的问题,而在区域间则存在医疗资源分配不均的问题,对于这些问题,则急需新技术手段通过医保部门、医疗监管部门,对不合理的成分进行管控,并通过市场,重新对医疗资源进行再分配.
目前医疗保险支付压力大,控制医疗费用不合理增长,杜绝医疗保障资源的浪费成为医改的难点；而在基本医疗保险支付不足的现状下,商业医疗保险并没有很好地补足.
在国内医疗信息化建设过程中累积了大量医疗数据,但也形成了医疗数据孤岛,从目前看,未来数据融合管理已经成为趋势.
大数据相关技术发展,使得数据采集更加便利,数据量更为丰富,并使得数据存储、分析和多样化应用成为医疗行业发展新动力.
医疗大数据将为政府在医改决策、医疗资源配置、健全公共卫生体系等方面提供科学依据,医疗+大数据有望成为解决医改问题的最佳途径.
技术环境
新兴技术助力大数据在健康医疗领域落地应用.
新兴技术需求.健康医疗大数据应用的顺利落地,离不开云计算、 物联网、人工智能、区块链、本体建模、机器学习和信息安全等一批新兴技术的支撑.
本体建模技术.该技术是共享概念模型的、明确的、形式化的规范说明,具有强大的知识表示和推理能力,主要用于异构信息源之间的交互,辅助组织中人与人的沟通等.健康医疗大数据跨区域、跨机构的数据采集、数据交换、信息处理和分析需求,需要相应的医疗健康信息的本体.
多源异构数据整合.健康医疗大数据应用系统需要从不同地点、不同系统、不同标准的数据源进行数据采集、加工和处理,应用大数据通用技术,促进异构信息的融合.
区块链.主要应用于个人医疗记录的保存,构建在区块链上的电子健康病历；提供了一种全新的数据共享方式,提高数据管理效率；提供防伪验证和药品追踪.
机器学习.一种多领域交叉学科技术,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重组现有的知识结构,改善性能.
隐私数据匿名化.在健康医疗相关领域,患者相关信息、医者相关信息、医疗机构诊疗方案信息属于隐私,在非授权情况下不可以被其他使用者识别出来.匿名化技术采用静态、个性化和面向应用等策略,对相关数据开展加密处理.
资本环境
2017年大数据领域投融资事件持续增加.中国健康医疗大数据投资市场投资呈现零散化、碎片化的特点,2017年的投资数量有较大上幅,但投资规模和单笔投资强度都下降明显.
从2017年的投资阶段分布来看,中国医疗健康大数据投资阶段主要集中在Pre-A轮及以前.而在2017年,中国健康医疗大数据的融资阶段在天使轮阶段的事件数量增加较为明显,而A、B轮投资数量减少,因此也间接导致2017年的投资数量稳中有增,但是投资的整体市场规模下降明显,更偏前期的初创型公司和投资需求较低的中小型企业成为资本追逐热点.
中国健康医疗大数据产业生态
2017年,健康医疗大数据产业继续保持稳步增长,随着技术逐步成熟,其应用场景日益丰富,产业生态日渐完善.随着大数据+人工智能+物联网等新技术的融合,健康医疗大数据的市场关注度将持续保持高位,政府、医疗机构和商业保险等将成为健康医疗付费的重要主体,为此将带动一批优秀的大数据企业成长,带动新一轮的产业增长.
产业分析
医疗大数据产业是推动智慧医疗发展的核心力量.智慧医疗已成为未来重要的发展趋势,医疗大数据产业是推进智慧医疗产业发展的核心要素.当前我国智慧医疗与医疗大数据数据存在标准不统一、 归属权不明确、数据共享困难、缺乏有效运营机制、产业规划和体系不健全等问题,建立统一医疗行业数据标准、构建数据共享新模式、强化医药卫生体制改革、优化产业运营机制将是促进医疗大数据产业发展的有力措施.
医疗数据来源众多,在大数据产业中占据极其重要的地位.一方面,人类健康意识的觉醒和加深使得医疗健康的需求层次不断提升,刺激大数据技术在医疗领域的深度应用.另一方面,移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及,使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者,每天产生海量的医疗数据,这为医疗大数据的发展提供了重要基础.
医疗领域内部数据资源：医疗领域内数据资源,如电子病历数据（EMR）、医学影像数据、临床检验数据、医患行为数据以及产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程的各种门急诊记录、住院记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等.
医疗领域外部数据资源：一是行业数据资源,包括基本医保、商业健康险、医学文献、新药研发、医药销售等.二是学科相关数据资源,如生命科学、人口学、环境科学等.三是互联网数据资源,如网上获取医学相关数据、患者评价,产生于互联网的关于疾病、健康或寻医的话题、互联网上的搜寻内容和购药行为、健康网站访问行为等.
基于丰富的数据基础,大数据产业中,健康医疗大数据占比高达3.8%,在大数据技术具体领域的的应用中占据极其重要的地位.
健康医疗大数据特征明显,应用领域众多.兼具大数据与医疗双重属性,特征明显.医疗大数据不仅具有大数据行业数据体量大、增长与处理速度快、数据结构多样及价值密度低但应用价值高的共性特征,又具有长期保存性、时空性、语义性和隐私性等特有特征.长期保存性是指医疗数据多是针对个体患者数据系统的长期性记录存储；时空性是指医疗大数据受时间和地域影响造成的差异较大；语义性是指医疗大数据多是对病情的记录性语句,并非只是简单的数字或符号；隐私性是指医疗大数据需要注意对患者的保密.
医疗大数据应用场景众多.医疗大数据使用主体、应用的场景众多.具体的应用主体包括：亚健康、健康群体、患者、医生、医疗机构、政府、药企、保险公司、医药经销商等.医疗大数据根据不同使用主体的差异化需求被广泛应用到行业治理、 临床科研、 公共卫生、管理决策、惠民服务、产业发展等具体领域.
产业规模
中国健康医疗大数据产业规模稳步增长.健康医疗大数据是重要的基础性战略资源之一,其应用将推动中国大健康产业发生革命性变化.健康医疗大数据的发展不仅有利于优化我国医疗产业的发展,而且也将对我国经济、社会、民生都产生重大影响.
2017年,中国健康医疗大数据产业规模持续稳步增长,增长至144.1亿元,增长率为36.8%,产业规模占大数据整体产业规模的3.8%.未来三年,中国健康医疗大数据产业会保持飞速发展态势,随着人工智能、云计算、区块链等新技术逐步广泛应用到医疗领域,大数据将作为其核心在市场发展中起到关键性作用,预计2020年的整体规模将达到380.3亿元,产业规模将占大数据整体产业规模的4.6%.
健康医疗大数据典型应用场景
健康医疗大数据作为大数据细分行业应用领域之一,其最主要的价值在于进一步的应用.基于各类应用场景的健康医疗大数据的应用对传统医疗产生了革命性的变革.目前市场上较为成熟的辅助诊疗、 临床决策支持、医疗物联网、健康管理等都在逐渐改变着人们的生活.
辅助诊疗大数据
辅助诊疗大数据在海量临床疾病数据累计的基础上,借助大数据分析挖掘技术,将同种疾病的不同患者数据按照患者体征、心里因素、经济因素、区域因素、社会因素等多维度进行划分,向不同群组提供差异化的疾病检验方案、治疗方案等.当特定病种的辅助诊疗系统建设完成后,有新的患者就诊时,医生可以依据该患者的特征,通过辅助诊疗系统完成个性化的诊疗方案筛选.
医疗影像识别与影像数据分析：目前国内医疗资源短缺,放射科医生数量存在缺口,但是与之对应的是医疗影像数据保持着高速增长,再者,医疗影像识别存在较强的主观性,受医生经验和能力的差异导致结果会存在较大差异,医生的疲劳或经验不足可能引起误诊的可能.
基于大数据技术下的医疗影像识别与影像数据分析,有望提升信息复用率、识别效率和准确率.在医疗影像的智能识别中,通过对医疗影像进行预处理、图像分割、特征提取、匹配判断等处理,而后结合后台数据库中的历史数据,针对医疗影像进行识别并给出判断.
临床决策大数据
临床诊疗：精准与效率.大数据模型预测疾病有利于实现依靠历史医疗数据进行预测的精度,提高诊疗的效率.
临床用药：精准与安全.据统计我国有约几十万条国产药物批文,不合理用药不仅会造成经济上的巨大浪费,还会导致过度医疗、无效治疗甚至药源性疾病.而中国的患者量、用药量和检查量都非常大,各级各类医院也收集了大量有关各种疾病和药品的临床数据,基于大数据技术进行数据分析,可以找出有价值的循证医学证据,用于制定和更新临床诊疗规范,指导临床合理用药,保障用药安全,为临床用药决策提供有力依据.
医疗保险大数据
发展现状：医保数据数量巨大,内容丰富,但由于医保制度的割裂,在很多地区分属不同部门管理,数据分散在多个系统中；加之信息标准、硬件技术、网络技术和软件开发者不同等带来的技术阻碍, 导致海量的医保数据无法被充分应用.
医保大数据主要挑战：依据海量医疗保险数据,以信息化为抓手,以大数据为手段,整合集聚各类医保数据资源,并对积累起来的数据进行分析和挖掘.
医疗物联网
随着医疗改革的不断推进,医疗机构的内部建设和经营管理在医院运行中愈发重要.如何提升医疗服务质量,降低服务成本,维护医院品牌形象,避免医患冲突,成为医院关注的焦点.
物联网技术的出现,能够帮助医院实现对医疗对象（如医生、护士、病人、设备、物资和药物等）的智能化感知和处理,支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能.
物联网在医疗领域的两个重点应用：一是医疗服务,主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设；二是成本控制,以医院人财物为中心的保障和行政业务管理.
远程监控与康复治疗
大数据在远程患者监控与康复治疗领域的应用.搭建患者身体信息大数据采集与应用管理平台,通过医学信息远程数据采集系统,实时、高效地实现PC及移动端的患者信息数据采集、录入、挖掘、分析等功能,为医生决策提供依据.
远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片,芯片药片被患者摄入后,实时传送数据到电子病历数据库.通过对远程监控系统产生的数据的分析,可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标.
医疗信息化
医疗信息化指的是将信息技术运用到医院与公共卫生的管理系统和各项业务功能系统中,对医院、公共卫生系统进行流程化管理,实现特定的业务功能,提高医疗卫生机构的工作效率和医疗服务质量.
根据赛迪顾问统计,2009年我国医疗信息化支出仅为87.5亿元, 2017年为336.5亿元,年化增长率为15%.在总支出中硬件占比近70%,服务和软件各占10%左右.
医疗信息化主要包括医院信息化、区域卫生信息化以及远程医疗、移动医疗、药品流通信息化等.
健康医疗大数据产业发展趋势
从目前看,在国内医疗信息化建设过程中累积了大量医疗数据, 但也形成了医疗数据孤岛,未来数据融合管理已经成为趋势.随着大数据相关技术发展,使得数据采集更加便利,数据量更为丰富,并使得数据存储、分析和多样化应用成为医疗行业发展新动力.随着未来健康医疗大数据产业发展趋势的明朗化,其价值也将进一步提升.
新兴技术与大数据的
融合应用助力“健康中国”
健康医疗大数据应用的顺利落地,离不开云计算、物联网、人工智能、区块链和信息安全等一批新兴技术的支撑,而新兴技术与大数据的融合应用,将给健康医疗行业带来革命性的变革.
AI+大数据：健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展,助推医疗领域的快速突破.通过人工智能的手段,医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升.具体的应用场景包括：语音录入病历、 医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等.
区块链+大数据：区块链技术是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录,因此又称为分布式账本技术.首先,各类互联医疗设备和数据安全的需要,使得区块链技术及相关安全基础设施,成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础.其次,区块链能够统一不同的数据集,打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”,为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集.
发展趋势展望
数据采集端基础设施日趋完善,数据分析与运营将成下一风口.当前我国健康医疗大数据产业发展仍处于初期,受我国医疗体制和患者隐私等因素的影响,数据采集端数据的规范化程度和共享化程度还相对较低.在政府、国有资本的主导下,数据采集端的基础设施建设在较长时间内仍将是医疗大数据的热点领域,市场上具有数据累积优势的数据采集基础设施提供商会占有一定的竞争优势.
随着国内健康医疗大数据基础设施布局不断完善,数据采集端数据的规范化程度和共享化程度将会大大加深,市场热点也将逐步向产业链下游转移,数据分析与运营环节或成为医疗大数据的下一个风口.因此专注于提供数据采集基础设施的供应商应转变思路,积极谋求转型,提升自身数据运营、分析能力,提前布局健康医疗大数据的应用领域.
更多应用场景将被催生,健康管理或为重中之重.应用场景是医疗大数据对接市场的直接切口.在上游数据采集、存储与分析环节不断完善的同时,下游的应用场景也在不断催生.
当前我国老龄人群、 亚健康人群庞大,健康管理是诸多需求中最为迫切的一个,此背景下医疗资源短缺、医疗服务质量成为亟待解决的问题.
大数据在健康管理领域的深层应用,将提升医疗服务效率,有效解决医疗资源匮乏的难题.例如基于健康医疗大数据的术后康复管理系统可提高医生复诊频率和准确度,移动健康管理APP的推广可降低慢性病发病率和提升患者诊疗效果,多元化的健康管理应用场景将为企业发展提供更多的可能性.
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参考文献：
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