医疗大数据：基础依然落后，2017年国家队与人工智能企业入局，或将引发新一轮红海争夺 -j9国际官网

纵观2017年的医疗大数据行业，我们大致可以得出这么几个判断：

1、医疗大数据基础依旧落后；

2、医疗大数据国家队的行业标杆和示范性作用，或将拉动整个医疗大数据行业的发展；

3、医疗大数据公司开始从摸索期过渡到成熟期，业务深度和广度均有突破；

4、人工智能企业或将与医疗大数据公司展开数据分析的市场竞争。

顶层政策确立三大数据发展框架

2016年6月颁布的《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，为健康医疗大数据的发展定下了基调，随着《健康中国2030规划》的进一步推进，健康医疗大数据已然成为国家重要的基础性战略资源。

动脉网梳理了2016年末到2017年全国7个省所颁布的《促进和规范健康医疗大数据应用发展的实施意见》相关政策，通过对其中发展目标和重点任务的归纳，我们得出了以下三个核心要素（如图）：

由图可知，如果将数据分为三大核心板块，那么可以划分为数据采集、数据存储和数据分析。

在2017年8月举办的中华医院信息网络大会（chinc）上，国家卫生计生委医院管理研究所电子病历试点办公室通过数据采集与数据结果分析，发布了最新电子病历分级评价高级别医院名单。

数据来源：中国数字医学

合并新旧榜单，我们可以得出，目前电子病历五级医院为24家，六级医院12家，七级2家。

2017年4月底，国家卫生计生委统计信息中心公布了全国医疗卫生机构的最新数据。数据显示，现阶段全国三级医院数量为2267个。如果以三级医院数量进行比例分析，那么我国电子病历五级以上的三级医院比例仅为1.6%。

另外，近期医药媒体新浪医药从国家卫计委九游会登陆官网查询得知，截至10月23日，国家卫计委批复了11家三级医院的信息化平台建设初步设计方案和投资概算，这11家医院的信息化建设总投资19,649万元，其中中央预算内投资共计13,800万元，各家医院自筹合计6,229万元。

从图中的建设项目可以看出，三甲医院目前的建设重心基本放在了信息集成平台和互联互通平台上。

9月份，国家卫计委批复了四川大学华西医院、中国医学科学院阜外医院、北京大学人民医院、复旦大学附属儿科医院4家医院的大数据相关项目初步设计和投资概算共计6,771万元。其中，中央预算内投资4,200万元，其余资金由各医院自筹解决。三级医院信息化建设投资明显提速。

结合以上信息可以看出，我国大数据基础应用水平仍非常低。换言之，即使是在数据采集阶段，我国的医疗大数据建设仍有很长一段路要走。

数据存储方面，我们以南京江北新区健康医疗大数据中心为案例。

国家健康医疗大数据中心及产业园建设试点工程（南京园区）选址于江北新区中心区，规划为“1个中心、 3个应用基地”四大功能片区，分别是健康医疗大数据存储中心、国际健康服务社区、南京生物医药谷及健康科技产业园，总规划用地面积约17.3平方公里。生命健康产业是南京江北新区的主导产业之一。

【1个中心】将构建统一权威、互联互通的人口健康医疗信息平台，并培育“互联网 健康医疗”新业态。

【3个应用基地】分别定位为医疗健康大数据在医疗、养生、养老、培训等方面的综合服务应用基地、在生物医药研制方面的应用基地以及在高精尖医疗科技研发领域的应用基地。

目前，2016年10月落户江北新区的国家健康医疗大数据中心项目，已完成一期工程载体建设及部分设备采购工作，中心购置的全球最先进的高通量测序仪已投入运营，未来这里有望成为中国最大的人类全基因组测序中心。

至于数据分析的现状，我们将在下文大数据企业的发展情况中介绍。

众星捧月，大数据国家队入局

2017年4月27日，国家卫计委牵头成立国家健康医疗大数据安全管理委员会，负责组建和监督两大集团公司——“中国健康医疗大数据产业发展有限公司”和“中国健康医疗大数据股份有限公司”，以确保集团公司履行国家使命，建设国家试点项目，推动国家健康医疗大数据应用发展。

随着以国有资本主导的健康医疗大数据集团的建立，“1 5 x”的健康医疗大数据规划正在逐步成型，这预示着健康医疗大数据将迎来爆发式增长。

根据国务院的要求，总体规划是建设一个国家数据中心，加五个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用和发展中心，也就是“1 5 x”的健康医疗大数据应用发展的总体规划。

一个国家中心将容纳全体公民健康医疗大数据，形成以“全息数字人”为愿景的健康科技产业生态圈，涵盖每个公民所有涉及到生产、生活、生命的全过程全周期的生理心理社会环境等数据，预计数据采集和应用的规模将达到1000 zb以上。

五个区域中心，将按照国家总体规划、按照地域布局进行建设。据国家卫生和计划生育委员会副主任金小桃介绍：“现在我们已经在华南和华东进行了国家第一批试点，也就是在福建省和江苏省两个省分别建两个区域中心。其他的区域中心也很快将通过调研、专家论证和国家批复以后进入正式建设阶段。”

从13家企业所在地分析，除了北京市以外，其余企业所在地从辽宁省到广东省都在沿海城市。

可以看出，除北京外，沿海城市仍是健康医疗大数据前期的推行重点。

从13家企业的服务类别来看，企业包含金融资产管理、金融贸易、综合智能信息服务、城市综合服务、云计算大数据服务、医疗信息化等多种属性。这预示着，新成立的“国家队”将具备资金、城市服务、底层技术、应用软件等多个方面的优势。

对于本次事件，分析人士认为：一直以来，阻碍医疗大数据产业发展的问题有两个，一个是数据互联互通的融合问题，一个是数据共享机制的问题。通过国家力量联合产业资本将有效解决互联互通的融合问题。

而《健康医疗大数据安全管理办法》即将出台，解决数据应用的安全隐私保护问题，形成合理的共享机制。三大集团促进医疗数据的平台层建设，通过api的方式向各个应用领域开放数据共享，将为医疗大数据的应用层带来数据红利。

直接利好的领域包括：

1、ai 医疗领域：算法逐步成熟的背景下，人工智能在医疗领域应用的瓶颈在于数据，包括数据的标准程度以及数据的量。平台建设将为ai应用提供大量的数据资源，推动我国ai在医学图像识别、辅助诊断、临床药物试验、健康管理等领域的快速发展；

2、医保控费：合理精算定价是医保和商保的主要痛点，数据整合有利于医保的定价与费用控制，也有利于商业健康险的在险种和机制上的创新。

跑马圈地速度加快，业务深度和广度皆有突破

从2017年医疗大数据相关领域企业的融资额上看，今年的总融资额约为23.116亿元，虽然拿到融资的企业不多，但总融资额都普遍较高。

从融资轮次上看，b轮和b轮以后的企业占了绝大部分。

动脉网分析后认为，医疗大数据企业已经逐渐从摸索期进入到成熟期。成熟期相比初级阶段，主要有以下三个方面的变化：

1、跑马圈地速度正在加快

以医渡云为例，2016年4月，医渡云对外宣称已经与国内20多家医院实现了合作。到了2017年初，医渡云已经与国内70多家顶级医院建立了合作。并成立了dpap联盟。据医渡云ceo孙喆透露，目前该联盟已经有10000 的医生，3000 疾病种类，110 科研课题和超过7个专病数据库。

2、大数据业务逐步加深

以博识医疗云为例，与2016年同期比较，博识医疗云主要关注病种分类变化如下：

①血液和骨科相关科室增长迅速，与去年同期相比，增长率分别为117.9%和106.7%。

②肿瘤相关科室急速增加，增长速度远超其他病种科室，达到252.3%。

③ 其他病种相关科室覆盖率也已向主打病种逼近，总体增长速度达514.8%。

④以上科室均为一、二线城市的三甲医院合作科室数。

动脉网在咨询了博识医疗云相关负责人后，也了解了他们目前的发展策略及预期：

①血液及骨科作为博识医疗云初创期开始主推的病种之二，增长速度不断增加，主要重点区域的科室覆盖率均已在80%以上；

②肿瘤作为最重要的恶性疾病，关乎无数患者的生命，随着肿瘤发生率的逐年不断攀升，每年也会有大量的新药物、新疗法出现。而肿瘤相关科室也是博识医疗云2017年最重点开发的领域，在2016年已有不错的覆盖率的前提下，2017年的肿瘤相关科室总数又翻了接近4倍；

③随着博识医疗云知名度的上升，以及合作科室的增多，不断有包括神经、风湿、移植、精神等相关的非初创时期目标病种的科室主动联系，表达了对于新型电子病历系统的兴趣，进而完成合作。

3、业务广度逐步拓宽。

以零氪科技为例，据零氪科技相关负责人透露，2016年，零氪科技主要开展健康医疗大数据的研究，通过数据集成、管理、分析、共享和价值呈现，努力开发转化大数据的内在价值。

凭借自主研发的智能化病历录入系统，零氪科技建立了覆盖肺癌、胃癌、肝癌、乳腺癌等50余瘤种的linkdoc真实世界肿瘤数据库，数据涵盖了临床各模块，通过对大量脱敏后的病历数据进行结构化处理，使电子病历信息转化为科研级数据。

同时，将患者的临床诊疗数据与院外随访、康复数据、以及患者的基因数据进行拼接，形成完整的高质量的肿瘤数据库。

在拥有了高质量数据的基础上，2017年，零氪科技开始研发hubble人工智能辅助决策平台，以海量真实肿瘤患者的病例数据为训练样本，结合医学知识图谱、药物应用画像、患者临床路径等多维数据，运用深度学习、自然语言处理、神经网络等技术，针对肿瘤领域进行专业的定制，构建精准的诊疗模型，给出诊疗建议和背后的数据支持，从而为医生的诊断提供可视化、场景化、智能化的系统九游会登陆的解决方案。

目前，零氪科技已在影像智能诊断方向、病理智能诊断方向以及辅助诊疗方向（包括辅助诊断、辅助治疗、风险预测）等多个领域研究具有中国自主知识产权的医疗ai产品。

如果按照数据采集、数据存储和数据分析来判断目前主流医疗大数据公司的产品布局可以看出，大数据公司已经开始从数据的采集和存储过渡到数据分析阶段。

这一点，我们结合医疗信息化上市公司2017年半年报中的信息也能得出结论：