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分析医疗大数据未来发展过程中的主要挑战和趋势

作者:admin 日期:2019-03-13 16:19

  随着医疗信息化水平提高,以及人工智能技术的发展,医疗大数据应用范围逐渐扩大▯▯▯。2018年9月▯▯,国家卫健委发布《国家健康医疗大数据标准▯▯、安全和服务管理办法(试行)》,首次从标准▯▯▯、安全、服务管理三个方面,对医疗大数据提出原则性规范,进一步为医疗大数据应用奠定了基础。

  目前医疗大数据应用已迎来快速增长期。鲸准洞见数据显示▯,2018年前三季度该领域投融资事件数量已达79件▯▯,2017年全年为“120件。预计2019年医疗大数据应用,仍将是医疗健康行业较受关注的热门方向之一。

  本文拟从医疗大数据应用场景和相关公司的发展模式切入,分析医疗大数据未来发展过程中的主要挑战和趋势。

  从医疗信息数字化采集与转化▯,到数据的存储▯、加工▯▯、清洗、分析,再到数据价值的挖掘和应用▯▯,医疗大数据产业链涉及多个环节。其中▯,医疗健康信息数字化,是挖掘大数据价值的前提▯,数据来源包括数字化影像设备、电子病历记录、可穿戴设备等。临床数据应用价值最大▯▯▯,但受限于医疗信息化水平,目前临床数据▯▯。获取难度较大▯▯▯,标准化程度和质量也参差不齐,影响数据后续价值的挖掘。

  在数据存储、加工、分析等中游环节▯▯▯,以云存储、云计算为代表的云技术,为医疗大数据价值挖掘提供了基础性技术平台和工具。自然语?言生成、深度学习等人工智能技术的发展,则有利于提升医疗数据处理和分析的效率、准确度。同时,人工智能基于大数据训练的认知模型▯,也进一步拓宽了医疗大数据的应用范围和深度。

  目前围绕医疗机构、政府部门、药品企业、保险公司等不同主体的需求,医疗大数据应用场景可覆盖与疾病防治、健康管理相关的各个环节▯。但具体应用范围和程度存在差异▯▯▯。其中,智能诊断▯▯、临床综合决,策、精准治疗与临床诊疗密切相关,市场容量较大,布局在这些领域的公司数量较多▯▯。健康管理数据基础主要来自可穿戴设备和基因检测,市场进入壁垒相对较低▯,也集中了大量创业公司。面向药品企业和保险公司的医疗大数据应用,包括药品临床研究、精准营销▯▯、保险风险管控等,盈利模式相对清晰,但市场容量不及临床▯▯▯,应用▯。

  1.数据质量难以保证:由于临床诊疗是医疗大数据的重要数据来源▯▯▯,其目前的信息化水平、数据质量,对医疗大数据应▯▯!用产生了许多挑战。一方面▯,目前不同医院、不同地域▯▯,所采用的医疗信息录入、编码▯▯▯、格式等标准难以统一,在将其清洗、整合的过程中需耗费大量时间和人力成本。另一方面,国内医疗信息化起步较晚▯▯▯,除科研需求外▯▯,医生很难有动力完善病历记录▯▯,也缺乏相关意识。这使得原始数据存在缺失▯▯、错漏的风险。

  2.数据分析不止于相关性▯:另一方面▯,与大数据在其他行业的应用不同,对医疗健康大数据价值的深度挖掘,不仅仅是分析数据间的相关性,还需要严格验证其中的因果性▯。如果只分析数据相关性,其可用于判断流行病学的趋势,但难以进一步在临床应用中产生具有较大参考意义的明确结论。一般大数据可通过数量或算法弥补质量▯▯,但在医疗健康行业▯▯▯,数据的缺失和变动可能会对分析结果产生很大影响。

  3▯▯.相关监管规范有待明确:此外,卫健委虽已在最新发布的《办法(试行)》中明确,“各级各类医疗卫生机构和相关企业事业单位”是医疗健康大数据安全和应用管理的责任单位▯,但具体数据如何授权、如何保证安全性等问题仍有”待明确▯▯。企业等行业主体在数据获取▯▯、使用过程中会遇到阻碍,收费标准也难以明确▯。

  4▯.其他:上述挑战进一步使得?医疗大数据应用,面临商业模式;上的不确定性▯。尤其是基于临床诊疗数据的应用▯▯,难以形成从数据采集、存储、整合▯、分析到应用的▯”完整闭环。诊疗数据主要来自医生个性化诊疗行为▯▯,可能使得采集后的数据难以匹配数据应用的需求。而医疗大数据应用催生新出新的生产和组织形式,可能对传统业态已经形成的利益格局造成影响。若无法平衡”新、旧利益的冲突,其应用在推广过程中可能遇到阻碍,也难以切入医疗行业核心▯。

  1.智能诊断、精准治疗仍将快速发展:在接下来两三年内▯▯▯,智能诊断、精准治疗仍会是医疗大数据应用的热门方向。智能诊断领域产品大多还未走向临床应用▯,随着市场竞争越发激烈▯▯▯,医院▯▯▯、医生对相关产品的接受度进一步提高▯▯,针对肺小结节、眼底影像的智能诊断类产品有望率先落地应用。针对其他病种的智能诊断产品▯,也有望陆续▯。亮相。而基于基因检测、生物信息分析的精准治疗▯,已经在东部地区三甲医院肿瘤、罕见病诊疗过程中,具备一定的▯▯:市场基础,未来市场渗透率将进一步提升。

  2.数据有望进一步走向开放、共享:随着政府对医疗大数据应用重视程度逐渐提高▯,以及三大国有数据集团对数据基础运营的介入程度加深▯▯▯,企业等行业主体调取、使用数据的难度有望进一步降低。届时数据积累量将不再是大数据应用企业的主要壁垒▯▯,医疗健康大数据将进一步走向开放和共享,而基于大数据价值挖掘的深度服务能力▯▯▯,将成为各企业竞争的关键要素▯▯▯。

  3.B端用户将成为重要收入来源▯▯:医疗大数据目前落地较快、用户需求相对明晰的应用场景,集中在以医疗机构为代表的B端用户上,其具有科研需求▯▯。同时保。险公司和药企对医疗大数据的应用需求▯▯,逐渐得到医疗大数据公司的重视▯▯。且保险公司和药企支付能▯▯?力较强▯▯,在面向医疗机构和患者的临床辅助决策、健康管理等应用短期内难以形成清晰的盈利模式之前,来自保险公司和药企的收入会是医疗大数据公司的重要收入来源▯。但其市场规模和发展空间有多大,还有待进一步观察。

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