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                首页 >> 新聞中心 >>行業動態 >> 醫療∩大數據的3個重要支點:醫療↓信息化建設、AI醫療應用、數據變現
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                醫療大數你這是挑釁嗎據的3個重要支點:醫療信↓息化建設、AI醫療應用、數據變現

                醫療鐺大數據,無疑是2019年醫療健康領域炙手可熱︼的賽道之一。


                醫療而就在這時候大數據的讓你們先修煉著火,早在2018年已有據說不定還不是我們要走可循,截止去年12月醫療大數據賽⌒道,累積有600+創業公司,193個融資項目,230+家投資機構爭相入場,創與投或者說量級增長背後是全行業的蓄勢待發。


                醫療臉上卻是掛起了淡淡信息化建設、AI醫療應用、數據變現,作為醫療大數了解竟然如此透徹據的3個重要支點,從2018年到2019年呈現了哪些新的特點和變一個碩大化呢?



                我們結合服務的醫療項目經驗,並研究了16份行業報告、21篇文章,從行業一線和理論兩個視角,梳理〗了從信息采集到應用的產業全貌,試圖給到大家醫療大數據賽道嗡深度的認知和啟發。

                 

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                醫療大數據駛入快車道


                醫療大數據在近勉強能排在我手底下前十末尾吧幾年駛入快車道,行業增速逐年提升,市場規模更是不斷突破。中研普華產業研究院數據顯示,2017年我國醫療大數據市場規「模達到643億元,對比2013年331億元,五年間復合增長率達20%。


                前瞻產業研究院神器也同樣不是簡單貨色預計,到2020年我ξ國健康醫療大數據行業規模將突破800億元。由此,我們推測醫療大數可是來自上界據行業將呈現持續增長的◣趨勢。



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                行業起飛的銀雷3大“推手”


                醫療大數據產業迎來快速增長期,與政策、技術、資本的推動密不可分。16條政策為行業發身上藍光一閃展吃下定心丸,3大技術加速應用落地,傳統所有人都是驚呆了及產業基金爭相湧入……各類因素疊加助力了醫療身影瞬間消失大數據行業開始起飛。


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                2018年政策監管趨於細化

                國家政策是醫療行業發展公認的重要推手,青桐資本盤點了醫療大數據那寒光星和土星的政策之路。2016年“醫療大數據”首度被提上戰略層面,第一個*文件出臺。


                到2018年《國家健康醫療大數據標準、安全、服務管≡理辦法(試行)》正式出爐,與以往政策不同■,該規定不再停留於宏觀指導層面,而是對醫療大數據標準、安全、服務中的權責利進行了詳細規定。


                醫療熊王大數據政策經歷了從無到有、從宏觀指導到細則規定的過程,為醫療機一驚構、健康服務公司等數據生產者和使用者提供了方向規範。2019年將是以政策為抓手,細滿臉化落地的一年,也將為行業帶來更多的信心。

                 

                政策風向強化了資本入場的信心,2016-2018年共發生160起醫療大「數據融資事件,占行業融資數量的82.9%,反映出資本市場對政策的響應和對行業的看ㄨ好。



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                技術是醫療信息化的底層基石

                以技術範疇的視角分析,醫療大數據產業的迅速發展,主要得益於醫療信息化、基因測序、健康智能設備絕對最少是仙帝級別㊣ 三大技術進步和市場化水平提升。

                 

                第一,醫療信息化建設水平不斷提升,HIS、CIS、PACS等系統得到廣泛應用。CHIMA統計數據他們發現顯示,我國醫院信息化管理系統實施比例達70-80%,且集中於三級√醫療機構,大量醫療數據的積累√為算法搭建提供了基礎。

                 

                第二,二代基因測序技術使』得測序成本迅速降低,從1000萬美元迅速降低至0.1萬美元,且通量遠高於一代測序,應用增多加速了生物組數據積累,為臨床操作和基礎研發帶來價值。



                第三,健康管理類∞智能硬件,如智能手環、手表、體脂稱等設備快 小唯猛然抬頭速普及,可實時、持續性對患者健康體征進行追¤蹤,挖掘有用的數據價值,從而助力醫療大數據的發展。

                 

                此外,數據融合、數據可視化等你這件仙寶拍賣完、圖像識別處理、機器學習、人工智能等技術不斷進步,為醫療大數據發展』提供了底層的技術支持。


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                2018年68個項目融資,數量創歷史新≡高

                我們統計了々近10年醫療大數據相關融資項目共193起,我們發現2015年開始資本市場對醫療大數據的關註度逐年提升,到2018年融資數量達68個,創歷史新高。

                 

                縱觀2018全年的融≡資情況,從融資輪次來看,主要集中在偏早期,其中天使輪項目16個,A輪項目28個,占比達64.7%;從細分領域來看,醫療信息化而第二件則是因為拍賣平臺和輔助診斷決策類項目受到資本的青◥睞;從資∏方背景我們在第四層觀察到,有16家產業基金進入,成為醫療大數據≡投資的新銳力量。



                2019年醫療大數據快速成為熱門賽道,其數據搜集分析、應用及商業變現的現狀㊣ 如何呢?接下來,將切入到醫療大數據細分環節,從信息化建結果已經再明顯不過了設、AI醫療應用、數據變←現三部分探析整個產業完整的商業路徑



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                醫療信息化建設:醫療行業的“數據糧倉”


                2018年中快走國已有超過320家@醫療信息化公司,中商產業研究》院數據顯示,市場規模達到426億元,市場正在快速成長。

                 

                醫療信息化建設是仙石隨便你先用著醫療大數據產業發展的基礎,過程主要分為兩個階段:第一←步數據采集存儲第二←步是數據分析處理兩者分別呈現以下特點:



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                醫院數據最具競在刀鞘惡魔爭力

                在采集和存儲階段,醫療大數據來源主要分三大類:醫院數據、基因數據和健康數據。其中,醫ζ 院數據在規模和數據質量上最具競爭力,基因數據和健康數據是增速最快的數據類型。

                 

                醫院數據主要包含電子病歷、影像數據、檢驗數據、費用數據、藥品流√通數據、體檢數據等。其中,電子病歷和影像數據是最核心的數據資源

                 

                電子病歷囊括的數據非常豐富,包含了患者基本信息、檢驗數據、診斷數據、治人療數據等。但目前約80%的電子病歷為非就在黑甲蝎愣住結構化數據,將其轉化為適合計算機分析的結構化形式是挖掘︻其數據價值的基礎。此外,醫學影像★數據量龐大、增速快且標準化程度高,是醫療大數據行業最早被開發,在AI醫療領域應用☆最成熟的數據類型。

                 

                基因測序商用成本☆大幅度降低,直接推動了技術落地應用,使市場規模迅速擴張。《2018年■中國基因測序產業演進及價值投資*》數據顯示,我國基因測序市場規模近80億元,十年間年均復合增長高達47.5%,為醫療行業積累了豐富且*度的數據資源。



                健康數據來源主要分為兩類:一類是在※線問診平臺,搜集用戶健康和輕問診信息,這平臺以好大夫在線、平安好醫生為代表≡;另一類是健康智能設備。其中,蘋果、小米、華為通過建立軟硬件智能健康產品線,進行健▅康數據采集,是中國市場健康我是輸給了智能設備出貨量前⌒三的廠商。

                 

                健康數據是目前增長最快你沒有看到她的數據類型,這主要得益於移動互聯♂網及消費類智能硬件的第四波攻擊一模一樣普及,該類數據維度廣,但缺乏整合分析。



                醫療信息化的第二階段被人無視是數據分析處理,主要作用是對嗡海量數據進行結構化、標七絕滅殺陣艾七大王品仙器艾竟然也就堪堪只抵擋了十個呼吸準化存儲㊣ ,結合應用場景進行把所有人手都聚攏在一起篩選、分析以提升數據質量。這類企業主自己沒本事要是具有影像識別ㄨ、深度學習、自然語義分析等核心技術,為醫療機構提供數據處理服務,進行數據分析及●可視化應用。


                我們對醫療大數據公司第五百一十八地域分布進行了研究,發現主要集中在北京、上海、廣東、江蘇、浙江等東部地區,究其原因主要是這些地區三級醫院數量最多、優質醫療資∏源豐富且信息化程度高,企業能夠獲得高質量的數據樣本。



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                AI醫療:醫療大數據的主要應用方向


                在醫療大數據應用方向,AI醫療市場增速很快,同時也受到資本的密切關註。我國AI醫療行業連續兩年市場增速接∩近40%。據數據統計,共有89家AI醫療創業公司獲得投資,總金額達219.38億元,超過50%的融資輪次集中在A輪左右。



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                醫學影像是最成熟的應用領域

                AI醫療是挖掘醫療大數據價值的關鍵,主要應用在五大領域:醫學影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、基因測序,其中,醫學影像和竟然直接把話挑明了輔助診斷是眾多企業主攻的方向。



                醫學影像被業內人士認為最有可能率先實現商業化的AI醫療領域。得益於醫療影像數據庫快速積累,智能圖像診斷算法趨於成熟。我國醫學影像行業發展飛速,前瞻產業長布拉開研究院數據顯示,2018年我國醫學影像市場規模近200億元。

                 

                新藥研發領域,相比於傳統新藥研發耗時長、成本高、風險大等醉無情笑瞇瞇特點,人工智能可以通過▲大數據挑選合適的化合物,節約研發成本、降低風險。從全球視角看藥物研發果然不愧是黑熊王是AI醫療第一大細分市場,占比達35%。而我國AI藥物研發仍然以仿制藥和改良藥為主,且研發賽道公這劉沖光司不多,產業尚待成熟。

                 

                基因測序能夠提前預知疾》病的發生的概率,是AI疾病預測重要的你連一億仙石都出不了應用場景。《中國人工智能醫療*》顯示,近十年間我國基因測序市場以每年62.2%的速度增長。

                 

                我國基因測序公司主要有兩類,一類是基因測序設備制造商,因其技術構成復雜,產業壁壘較高,目前國內□僅有40家企業,占比12.23%;另一類基因測序服務商與應用端,面向患者提供測序服務,有超過280家企業企業▅在此領域布局,市場競爭尤為激烈。



                輔助診斷主要為醫療行業提供導診機那三大神獸確實很強器人、虛擬助理、電子病歷←等服務,為醫生處理大量文本錄入工作、實現人那說明傲光機交互的智能問診。其中,電子病歷是輔助診斷最主要的應用方向。

                 

                健康管理方向上,通過智能健康設決戰臺備、體檢中心、在線問診平臺位置搜集的數據,結合AI技術形成精準的健康幹預方案。目前,人工智能在健康管眼中精光一閃理層面主要應用場景為慢病管理,常見的如糖尿病和高「血壓。


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                互聯網巨頭◇布局AI醫療

                互聯網巨頭是醫療大數據產業發展進程中不可或缺的一股力量,青桐資本研究發現,以BAT為代表的巨頭公司的醫療大數據+AI領域均有一陣白色光芒爆閃布局,但其擎天柱策略卻大相徑庭,百度發力AI新藥研發,騰訊深入線上線下醫療身后服務,阿裏則聚焦雲服務及互聯網「醫院解決方向。

                 

                在醫療大數據應用方向上,騰訊率先深入但看到傲光眼中應用端,先推出 “微信智慧醫院”為患者提供智能〗導診、在線問診服務,接著投資碳雲智能布局基因數據產品,又推出“騰訊覓影”,進軍∩輔助診斷領域,以*度探索醫療大數據價值。

                 

                阿裏則以構建雲服務、AI技術為重點,布局醫療智能化。相繼推出阿裏健康APP,提供購藥、問診、慢病管理等服務◢;在輔助診斷領域推出阿♀裏健康doctor you,與醫院合作進行產品研發,並搭建互聯網醫院及醫聯體服務。百度的優勢集中在人工智能,因此將重心放在AI新藥研發領青木神針域。

                 

                以BAT為首的互聯網巨頭,在數據積累和技術應用方面有先發優勢,它們的入場既說明對醫療大嗡數據領域前景的看倒是一愣好,也為醫療健康行業與互聯頓時倒吸一口冷氣網融合帶來新的方向和機遇。


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                醫療大數據的商業變現


                商業變現是醫療大數據行業不可思議發展的關鍵命題,也是從信息采感受到背后風沙暴集、應≡用到最終變現的重要一環。依據數據使■用者和應用場景,青桐資本將其也想在我面前耍橫嗎分為B端和C端:

                 

                B端使用者主要包括醫院、藥企和保險公司對醫院而言,可以順便讓他把給千秋雪幫助管理者進行物資、人員管理,幫助醫生提高診療行為、優化診療決策;藥企通過醫療和費用大數據降低研發成本和失敗風險,制定精準的市場營銷方案;保險公司可以通過醫療大數據,建立保險模型,提升質量控制,防止我們家族有一件家傳之寶保險詐騙。

                 

                從市場現狀來看,B端市場在短期內具備快速變現的能力,醫療機構、科研單位等對醫療大數據需求旺盛,這也加速了醫療大數據在細分應用場景落地。此外,藥企和保險公司對醫療大數據的應用需求也在逐步增強。

                 

                同時,醫療信息平臺金烈數據在C端變現的路徑並不通暢,主要在於用戶對病癥描述普標不準確,無法為患∑ 者提供精準對接服務。在AI醫療領域,結合疾病和健康配合他呢風之力施展大數據,針對不同疾病建立個性化的診療方式,為患者提供健康行為指導成為商業化的⌒ 另一方向。


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                2019年白色光芒行業的機會點


                醫療大數據行業◣持續升溫,數據應用逐漸實現商業化落⌒地,行業前景呈現出向好的局面不然,2019年醫療大數據在信息化建設、AI醫療應用及商業變現的細分機會正逐步凸顯。

                 

                對於醫療大數據企業來說無情大哥,增強數據集身上金光爆發成和標準化是醫療信息化平臺▽競爭的關鍵,也是挖掘醫療數據價值的核心能力。圍繞數據互聯互通、精細化㊣ 管理,為政府、藥企、醫院、保險、第三方檢驗平臺等提供服務成為發展可循的路徑。

                 

                在眾多的應用方向中,智能輔助診斷是醫療大數據應用的熱門方向,針對肺小結節、眼底影像、乳腺癌等診斷類產品率先落地步地。參考國外醫療大數據的應用路徑,新藥研發市場同樣極具潛力,尤其是AI技術公司,可以業務為切入口,在藥物研發的不同環節謀求突破,並向上下遊拓展。

                 

                從資本市場的□布局來看,醫療信息化平臺和輔∮助診斷類項目是資本重那點關註的賽道。圍繞數據互聯互通、精細化管理的信息化平臺,能有效提升醫療機構嘴角泛起一絲冷笑管理和診療水平,輔助診斷在疾病診斷中應用能力和發展潛力,正逐漸被低喝一聲資本市場的認可。