醫療大數據飛速發展：人工智能優越性突顯

醫療行業是典型的數據密集型行業，醫療信息數據一直是醫療健康領域最重要的核心。隨著數據生成和共享的速度急速增加，醫療數據加速累積。IDC曾預測截至2020年全球醫療數據量將達到40萬億GB，大約是2010年的30倍之多?？梢哉f，信息化和醫療數據的規模和質量推動了醫療健康的進步和發展。

而醫療大數據產業的發展是由價值醫療驅動的，也就是醫療服務質量與醫療成本的雙贏，其潛在的價值空間非常巨大。醫療大數據產生于具體的應用場景，服務于居民、醫療服務機構、科研機構、公共健康管理部門，醫療保險管理機構以及商保公司等。

多種場景產生醫療數據

事實上，醫療大數據產生的場景很多，有來自醫院、診所、第三方檢測機構、科研機構、社保部門、藥店、互聯網醫療公司終端等等與醫療相關的機構。我們將其分為主要的4個類別：

1、診療數據。這是患者在醫院、診所等醫療機構就醫過程中產生的數據。一般包括電子病歷，用藥選擇，生化、免疫、PCR等傳統檢測項目結果以及基因測序等新興檢測項目結果。其中隨著近年來基因組學概念的普及，基因檢測逐漸興起，其產生的檢測數據增長非常之快。與之誕生了一批相關創新型企業。

2、研發數據。醫藥器械研發企業、研發服務外包企業、科研機構等在研發過程中會產生一批研發數據，諸如醫藥研發過程中臨床試驗的數據，科研進展等等。

3、患者數據。這類數據是由患者自身的行為和感官產生的，采集的終端一般是可穿戴設備和各類網上醫療平臺。比方說通過可穿戴設備收集的體征類的健康管理數據；網上掛號問診、網絡購藥、醫患病友交流等網絡行為產生的數據等。

4、支付和醫保數據?；颊咧Ц队涗?、報銷記錄、醫藥流通記錄等等，一切與付費方相關的審核與報銷記錄都會產生相關數據。

五大應用場景的醫療大數據

具有“4V性”＋“醫療性”

由此眾多場景產生規模巨大的診療數據、患者行為感官數據、研發數據、支付醫保數據等，構成了質量參差不齊醫療大數據，不僅具有大數據的“4V性”，即規模大（Volume）、類型多樣（Variety）、增長快（Velocity）和價值大（Value），且具有醫療領域的多態性、時序性和隱私性，同時也具有不完整性和冗余性。

醫療大數據潛在的變現能力不同。一般來講，我們主要將其應用在5大場景，分別是：

1、臨床決策支持。用于例如病情早發現并及時干預，以及實現精準醫療，精準用藥等。臨床決策支持系統、基因檢測等能夠幫助醫生提高醫療服務質量。

2、慢病及健康管理。這主要包括實時監控用戶的身體狀況；為用戶實施個性化的健康管理方案；利用數據的健康管理降低重病發病率以減少醫療支出。這是基于慢病及健康管理數據庫結合遠程智能監護系統和可穿戴設備等幫助個人實現健康管理。

3、醫療支付。利用醫療大數據能夠減少現有支付體系的壓力，降低由病因不確定導致的醫療資源浪費，此外基于患者付費和疾病數據，結合健康管理能降低保險公司賠付的成本，幫助保險公司開發新產品和提高盈利率。當然通過藥品流通數據能夠優化醫藥流通環節從而降低醫藥成本。

4、醫藥研發。通過智能數據分析系統，能在醫藥研發過程中減少人力、時間、物力等投入，降低藥品研發成本。同時基于疾病、用藥等建立數據模型，預測藥品研發過程中的安全性、有效性、副作用等。

5、醫療管理。通過數據整合分析，智能應用等幫助醫院運營管理?？赏ㄟ^多家醫院的數據，建立和完善區域及跨區域的疾病防控、婦幼健康、綜合監督、食品安全、血液管理、分級診療等，實現醫療資源合理配置。

政策和資本助力，醫療大數據公司如春筍般增長

因而，醫療大數據一直是醫療領域最重要的核心，同時也是我們當前面臨的短板。之所以如此認為，主要由當前我國醫療的現狀所反應。對于人口基數巨大，卻存在醫療資源浪費嚴重、緊缺和配置不合理，以及醫療支出增長過快和醫療保險發展乏力等問題，我國的醫療大數據的市場規模非?？捎^，保守估計將達到千億級，醫療大數據的可應用場景也很豐富值得深度挖掘。

然而，我國區域信息化建設尚未成規模，對醫療數據及數據源開放和共享化的程度相對較低。對此，2015年，我國國務院出臺關于《促進大數據發展行動綱要》的政策，明確關于數據使用的總體要求。2016年又出臺《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，正式將醫療大數據納入國家發展，從而加速推進醫療大數據產業的形成和發展，一批與之相關的醫療數據企業如雨后春筍般增長。

除了政策支持外，資本對醫療大數據公司的信任也必不可少。我們掃描了98家明確披露融資信息的醫療大數據相關公司，據不完全統計發現，近年來有超過20家投資機構投資的醫療大數據公司超過兩家及以上。

從我們統計的98家醫療大數據公司中，不難發現一個特征，即人工智能在醫療大數據領域的參與度非常之高。因為相比人腦，人工智能的優越性在于可以更高效地處理海量數據，迅速找到一些特征和規律，在圖像識別上，人工智能的優越性表現的特別突出。人工智能可以利用龐大的醫學知識庫和數據庫，建立醫生的臨床輔助決策系統，幫助醫生進行診斷。