导读：按照国家分级诊疗制度的要求，结合健康管理机构实际需求，行心科技设计并实现了一个基于健康管理理念的信息服务平台。信息服务平台采用了分布式架构部署，运用了大数据、云计算和总线技术。该系统提供了统一认证、远程会诊、双向转诊和远程医疗的功能，实现了医疗资源的合理配置，提高了医疗诊疗效率。

随着我国医疗体制改革进程的不断深入，分级诊疗制度建设作为完善医疗资源合理配置的重要机制，发挥着重要的作用，全国卫生与健康大会进一步明确分级诊疗是医疗体制改革中需要优先解决的基本医疗卫生制度。按照“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的诊疗要求，基于健康管理的分级诊疗信息服务平台能便捷、高效、科学地实现城乡居民健康签约服务、健康监护、远程会诊及双向转诊服务，从而推进分级诊疗制度的落实。

为保证分级诊疗的顺利开展，利用大数据云计算平台技术，建设基于健康管理的分级诊疗信息服务平台，有利于科学、高效地推进此项工作的开展。

健康管理信息平台架构

信息服务平台采用面向服务的体系架构，由远程健康监护、远程会诊和双向转诊等系统组成，远程健康监护系统提供会诊和双向转诊以及日常治疗过程中患者的日常生理指标参考数据，供平台中共享使用；远程会诊系统为双向转诊决策提供实时会诊支撑。平台网络支持依托于远程会诊基础网络支持平台，连接各大医院，实现专网内的远程会诊与双向转诊应用。同时，会诊网络与移动互联网相连，将远程健康监护的反馈数据在各大医院间实时共享。

双向转诊流程设计

双向转诊系统依托于远程会诊和健康监护数据，提供转诊依据，完成由下至上或由上至下的注册认证、转诊申请、审核、安排等流程 ，子系统间的协同工作流程如图2所示。

统一认证、数据标准化总线与数据共享

统一认证总线 所有接入的应用系统，不允许开发单独的认证模块，所有的认证必须通过系统提供的统一认证ESB数据总线，以REST API方式获取认证信息。认证总线与前置认证服务存储相连接，保证认证信息的统一。标准化数据总线 所有接入的应用系统，原则上不允许单独配置数据存储，数据的存储和访问均通过标准化的数据总线进行交互，在数据存储前必须按照总线数据标准将数据强制标准化后存储。数据共享 除了媒体展示存储外，所有存储单元的数据在整个平台内都可以共享使用，通过授权机制在各个子系统间调用。平台唯一索引的建立 平台通过注册认证服务建立三类唯一索引，即：医疗机构、患者和设备索引，以保证接入到平台的每个医院、远程健康监护设备、远程会诊设备等的标示是唯一的，并且与患者的唯一认证账号关联。数据采集服务器设计 数据采集服务器是一组数据采集服务的总称，考虑到各监护对象的地理位置分布，终端数量的负载问题，将其设计成分布式多层结构。最底层的数据采集服务器，直接与入户的家庭监护路由相连接，采集各类监护终端的监护数据。

健康管理系统功能实现

远程会诊系统为双向转诊提供实时支撑，协助基层首诊医师判断病人是否需要上转，持续跟踪管理下转病人，提高基层医师的诊疗水平。双向转诊系统依托于远程会诊和健康监护数据判断是否发起转诊，实现患者在各级医疗机构的上转、下转和回转。远程健康监护系统实时采集出院康复和慢性病患者日常生理指标的监护，同时这些数据进入居民健康档案供平台上各大医院共享使用。应用支撑系统建设与医疗机构现有各信息系统（HIS、LIS、PACS、EMR）的数据交换及接口设计等。便民扩展App系统 App系统提供预约挂号、个人健康档案查询、预约挂号排班生成、用户预约挂号、医院对预约挂号的处理、健康档案查询等功能。结语

本系统根据国家分级诊疗制度的要求，结合医院、健康管理机构实际需求，将健康管理的理念融入到分级诊疗信息服务平台的设计中，由市级医院牵头，通过医联体纵向联合进行了部署，基本达到了设计要求。

在实际运行过程中，根据系统运行情况，后期补充完善了一些功能，如居民签约系统，实行电子签约，方便了居民，提高了签约率；同时完善了居民健康档案系统，方便居民随时查询自己的健康档案，并供平台上各医疗机构和行政监管部门共享使用，系统的应用对缓解百姓“看病难、看病贵”有着非常积极的意义，也为本地区分级诊疗的全面开展提供了信息支撑手段。

前言

大数据及AI技术在健康医疗领域应用场景包括、辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。预计2019年，辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地，主要因为其90%的准确率，可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景，医疗机构的智能化管理，将在各省市区域信息平台及三大健康医疗数据集团推动下进行。全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等，大多处于产品研发中期。针对这三个领域，企业仍需投入大量技术人才，以缩短流程路径，提升产品准确率。

一、大数据在健康医疗行业中应用价值

1.健康医疗行业面临的困境

1.1全球医疗困境

人口的增长和老龄化，发展中国家医疗市场的扩张、医学技术的进步和人力成本的不断上涨将推动支出增长。2017-2021年全球医疗支出预计将以每年4.1%的速度增长，而2012-2016年的增速仅为1.3%。

慢性病发病率提升，变化的饮食习惯以及日益增加的肥胖度加剧了慢性病的上升趋势，特别是癌症、心脏病和糖尿病，目前中国糖尿病患者约有1.14亿，而全球患者人数预计将从目前的4.15亿增加至2040年的6.42亿。

传统研发（R&D）成本上升，产品上市速度慢，2004年至2014年药物开发成本增加了145%。

劳动力不足，在人口结构的变化和技术的迅速发展下，熟练和半熟练医疗保健工作者将大幅减少。

1.2中国特色困境

人口老龄化加剧。

供需结构失衡，金准人工智能专家统计2016年我国每千人口执业（助理）医师2.31人。2015年我国每千人口医师数量在OECD统计的国家中排名处于25-30之间。同时，我国医生执业环境较差，促使进入医疗系统的优秀人才逐年趋少。

医疗资源发展失衡，据金准人工智能专家了解，2010-2015年三级医院诊疗人次及住院人次复合增长率分别为14.6%和21.9%，而基层医院仅为3.8%和0.5%。传统就医模式使得三级医院人满为患，导致就医体验差及优质医疗资源浪费严重，因此，我国仍把推行分级诊疗作为当前首要任务。

医保透支，《中国医疗卫生事业发展报告2017》预测，2017年城镇职工基本医疗保险基金将出现当期收不抵支的现象，到2024年将出现累计结余亏空7353亿元的严重赤字。商业健康险的发展可有效弥补医保不足。在成本支出方面，健康险利用市场规律帮助医院合理控费，同时，还可增加社会保障的收入来源，减轻国家医保基金的负担。提升医保控费能力，探索创新支付机制迫在眉睫。

因此，改善现有就医模式，推行分级诊疗势在必行。

分级诊疗推行需建立在信息、资源及利益互通上。2015年，国家卫计委提出分级诊疗制度将在2020年全面确立，包括基层首诊、双向转诊、急慢分诊、上下联动分诊诊疗等。新模式的搭建过程中，主要存在以下3个问题。1）信息不流通，各医疗机构间多为信息孤岛，患者信息无法进行快速共享流通；2）资源不流通，优质医生多集中在各大省会的顶级医院，且三甲医院医生精力有限，每年可支援的基层医疗更是有限；3）利益不互通，医院之间缺乏有效的利益捆绑机制，以促进患者在院间的流通。

2.大数据助力我国医疗生态全面升级

大数据技术的应用，将从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式五个方面带来变革性的改善。由于我国医疗体系的强监管性，大数据若要在行业内实现其价值，需由国家建立一套自上而下的战略方针，从而引导医院、药企、民办资本、保险等机构企业构建项目，相互合作，最终实现从“治疗”到“预防”的就医习惯的改变，降低从个人到国家的医疗费用。麦肯锡曾在2013年预测，在美国医疗大数据的应用有望减少3000-4500亿美元/年的医疗费用。

2.1健康医疗大数据宏观利好

宏观环境利好条件满足，静待细分市场突围。我国健康医疗大数据已进入了初步利好阶段，国家作为政策引导方，已出台了50余条“纲要”或“意见”，可穿戴设备、人工智能等技术的发展也为产品研发奠定了基础，且头部资本已进入市场。下一步，各方需静待产品与市场需求相融合，共同探索具备商业化或临床价值的大数据产品。

2.2健康医疗大数据政策利好

政策引导，明确健康医疗大数据战略意义。2015年8月国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，指出发展医疗健康服务大数据，构建综合健康服务应用。随后，国务院、卫计委相继发布了多项政策，以促进各省市政府将健康医疗大数据提升至战略层面。

政策引导，顶层设计推动大数据项目前行。2018年科技部官网发布了14个重点专项2017年度项目申报指南“精准医学研究”等生物医学领域的5大专项，累计共拨经费总概算12亿元。其中与健康医疗大数据密切有关的项目有，“重大慢性非传染性疾病防控”4.5亿元，“精准医学研究”1.3亿元，“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”0.9亿元。此外，2月科技部发布了“主动健康和老龄化科技应对”2018年申报指南。

2.3健康医疗大数据资本利好

2018年Q1大数据投融资事件35起，行业热潮正式开启。金准人工智能专家将IT桔子中披露的医疗健康投融资数据进行了分类整理，发现2014年起健康医疗类大数据投融资事件增多，2016年最多共66起，2017年略有下降。2018年，健康医疗大数据仅在Q1便发生了35起投融资事件，其中12件来自医疗信息化建设，多为利用AI、语义识别、数据模型，挖掘诊疗信息，连接院内院外平台等类别的企业。受人工智能热潮影响，2017年辅助决策类共发生17次投融资事件，2018Q1共5起，预计未来将会有更多资本进入该领域。

2.4健康医疗大数据社会结构

老龄化及不良习惯诱导身体不适，提升人均就医次数至5.8。2017年，我国65岁以上人口占比11.4%，出生率12.43%（2016年出生率12.95%），人口结构呈现老龄化趋势。以2013年为基础，65岁以上人群两周就诊率26.4%，且在现代生活习惯的影响下，糖尿病、高血压等慢性病发病率也在不断提升。金准人工智能专家认为诊疗人次仍将持续上升，医疗体系也将面临巨大压力。

2.5健康医疗大数据技术利好

采集技术成熟促使数据爆发性增长，数据价值急需被挖掘。健康医疗大数据领域涉及的相关技术范围非常广，如底层数据采集中包括信息化、物联网、5G技术，处理分析中包括深度学习、认知计算、区块链、生物信息学及医院信息化建设等。据IBM统计，全球大健康数据正以每年48%的速度增长，在2020年数据量将超过2300Exabytes。金准人工智能专家预估2020年，全球健康物联网设备出货量将达到161万台。院内数据方面，金准人工智能专家在2016年统计，医院管理信息系统整体已实施比例在70-80%之间，且集中于三级医疗机构，大量健康医疗数据的积累为算法搭建提供了基础。在处理分析方面，人工智能、生物信息学需要与实际应用场景相结合，以便搭建有效模型。

二、大数据在健康医疗行业中发展概况

1.健康医疗大数据分类及应用

本篇报告将健康医疗大数据分为三大类，院外数据、院内数据以及基因数据。院外数据包括健康档案、智能硬件体征及环境监测/检测，院内数据包括就医行为、临床诊疗等，基因数据包括外显子、全基因等。在具体场景应用方面，多为不同种类的数据相互交叉结合应用，如预防预警，需要结合智能硬件监测、诊疗用药历史等数据才能为用户提供及时的预警监测。

2. 多项细分场景同时探索，辅助诊断将首先迎来商业化

健康医疗大数据行业以数据规模为基础，且在政策和资本鼓励下，部分应用场景进入市场启动期，如健康管理、辅助决策（全科辅助决策、影像病理辅助诊断等）、医疗智能化等。下一阶段，随着企业大数据/AI技术长期的应用实践探索，产品不断更新完善，预估2-5年的内，产品将首先在B端客户中进行推广；随后，伴随软件友好度和准确度的上升，在B端客户使用的影响下，C端市场将展开竞争。

3.健康医疗大数据产业链概述

始于用户，终于用户。健康医疗大数据产业链的上游是数据供应商（医疗机构等）或存储计算服务（云服务商。中游为产业链核心企业，多为具有影像识别、深度学习、自然语义分析等核心技术的技术型企业。该类企业可为聚集了大量健康医疗相关数据的机构提供数据处理服务，在分析及可视化后赋予数据价值。下游为应用场景，分为B端和C端。B端包括医院、药企、政府、保险、PBM等企业，其最终的目的是提升医疗服务的效率和质量，降低患者及健康人群的就医费用。

3.1健康医疗大数据上游现状

数据已成规模，院内数据在样本质量与规模中胜出。

健康医疗大数据产业链上游所提供数据的质量与样本量将决定，中游企业是否可以快速有效的进行模型训练。整体来看，院内、院外及基因数据供应方均面临三个问题，质量、样本量及安全。1）院内数据在质量和规模上最具竞争力。各省市TOP级的三级医疗机构多存有高质量的诊疗数据，且已具备一定规模。医院外联系统中多存有大量就医行为数据，然而这类数据的应用将依赖政策指导，且面临隐私安全等文图。2）基因数据为企业的核心资源，已具备一定规模和质量，且多由中游企业自建数据库自行采集，或者通过与实验室合作的方式获取。3）健康类数据多由智能硬件或在线医疗企业采集，该类数据增长快速，但是维度多且缺乏整合，质量参差不一。

3.2健康医疗大数据中游现状

北京大数据先行，上海、广东、浙江紧随。金准人工智能专家就IT桔子中正在进行融资的103家创业公司分析，发现主要集中在北上广深一线城市，该现象受医疗资源、政府态度、医生接受度三方面影响。1）北上广深拥有多家TOP级三甲医院，优质医疗资源丰富且信息化程度高，因此企业能够获得可观的高质量数据样本；2）初期阶段，医疗大数据技术的探索多由地方政府拨款支持，如2018年2月由北京大学医学部和大数据研究院共同筹备建立北京大学健康医疗大数据研究中心。因此地方性政策支持变得尤为重要；3）一线城市的医生对新技术接受程度较高，因此在产品上市后相对较易试运行。

3.3院外数据之应用场景

大数据及AI技术，提升企业用户服务规模及能力平安好医生IPO报告中公布，2017年互联网医疗市场规模达到150亿元人民币，在线咨询量达到23.8千万次。由此可见，互联网医疗可触达的用户规模将越来越大，而仅靠医生或相关从业人员在后台回答问题并不能满足日益增长的用户量。因此，企业需依赖大数据或AI等技术优化问诊、健康/慢病管理等产品的功能，从而有效满足用户需求，最终提升付费率。

此外，对于不断扩张的企业，大数据及AI技术辅助提升服务效率，降低人力成本；使得在付费率低的情况下（好医生IPO披露2017年付费转化率为2.7%），也可以形成稳定的营收与较高的利润率。金准人工智能专家认为，随着企业AI智能分诊、AI健康管理路径等模型成熟且全面应用后，院外数据的应用市场将进入快速成长期。

3.4院外数据的商业路径

核心能力提升用户健康，延伸能力创造商业价值。能够提供健康管理服务的企业主要分类两类。一类是偏健康数据收集类企业，针对健康或慢病人群提供饮食、运动等个性化健康方案。另一类是偏轻问诊类，提供智能分诊、轻问诊、预约、转诊等服务。目前，C端服务盈利能力有限，部分企业依托其健康管理或问诊能力，为企业端客户服务。如妙健康依托其多维度健康数据及平台搭建能力，为雇主提供内部员工的健康管理服务，为疾控慢病中心搭建健康信息平台提供技术服务。如平安好医生结合其终端智能应用，为用户提供智能分诊，为医生提供辅助决策等服务，辅助政府搭建区域信息化。

数据到行为干预仍需过程，企业付费是首选。大部分移动医疗公司在经历了4-5年数据沉淀后，积累了大量的数据样本，然而如何通过技术将其转化为可被解读的报告仍需时间。目前，健康医疗大数据行业的支付方主要集中在B端，包括医院、药企、药店、保险、政府等多类企业；且在主要支付方中，药企、保险已形成了一定的支付习惯。健康医疗大数据的收费方式有多种，包括项目制、Saas服务收费、软件租赁费、增值服务费等；前三种为现阶段主要的收费方式，而增值服务费将随着大数据及AI应用场景的增多而增加。

3.5院内数据之应用场景

大数据技术应用广泛，以提升诊疗及管理效率为主。在研发成本、运营成本的不断提升下，医疗机构、药企、药店、保险等机构或企业均急需一套解决方案，以便在降低临床研发、运营管理、营销成本的同时提升顾客满意度，最终增加营收。该类企业利用人工智能技术分析挖掘已有信息，为医疗机构、药企提供有效的改善运营、提升服务效率的解决方案。目前，提供相关业务的企业主要来自三种，1）创业型，多为AI技术公司，如推想、羽医甘蓝、博识医疗语音等技术型企业；2）信息化/互联网等企业新业务拓展，如东软医疗的区域信息化、微医的微医云业务等；3）政府主导的健康医疗大数据集团，如中电集团将在程度规划、建设和运营国家健康医疗大数据平台，开展健康医疗�...

近年来，“互联网、大数据、大健康、大发展”已成为健康医疗行业的热点关键词，现代信息技术与健康医疗行业的深度融合正迎来最好的时代。2016年6月，国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局，并从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网＋健康医疗”服务、加强保障体系建设等四个方面部署了14项重点任务和重大工程。

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。在国家卫生计生委指导下，组建以国有资本为主体的三大健康医疗大数据集团公司，承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设等国家试点工程任务。任务包括建设一个国家数据中心，七个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用发展中心，也就是实施“1+7+X”健康医疗大数据应用发展的总体规划。

目前，三大集团公司已经筹备成立，7个区域中心已经在华南和华东进行了国家第一批试点，福建省和江苏省分别建两个区域中心，其他的区域中心也将很快通过调研、专家论证和国家批复以后进入正式建设阶段。全国已有超过20个省市申请健康医疗大数据中心及产业园国家试点工程，国内外知名企业也纷纷要求加入。

通过总体规划，在推动国家健康医疗大数据中心建设的过程中，既避免了过去数据分散、互不联通、共享困难形成的数据孤岛和数据烟囱等问题，同时也为既有区域集中应用和国家一体化大数据中心的建设提出了方向和要求，有利于健康医疗大数据采集、存储、应用过程中的互联互通和共建共享，有利于开发应用创新和产业集群发展。

一个国家中心，三个国家队

一个国家数据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规模将达到1000 ZB以上。

2017年6月20日，中国健康医疗大数据股份有限公司宣布筹建，加上已在筹建的中国健康医疗大数据产业发展集团公司和中国健康医疗大数据科技发展集团公司，至此我国健康医疗大数据领域已经初步形成了由“国家队”主导的三大集团公司格局。三大集团公司的目标任务就是承担国家健康医疗大数据中心、区域中心和应用发展中心的建设和健康医疗科技文化产业园等经济发展运营工作。

1、中国健康医疗大数据产业发展集团公司

2017年4月13日，在国家卫生计生委和国务院国资委的指导下，中国电子信息产业集团公司、国家开发投资公司、中国联合网络通信有限公司、中国国有企业结构调整基金股份有限公司共同发起设立中国健康医疗大数据产业发展有限公司。该平台公司将致力于孵化和培育健康产业，构建健康医疗大数据产业生态系统，推动国家基础性健康医疗大数据建设，从而提升健康医疗服务效率和质量，满足人民群众多样化健康需求，进一步提高人民群众健康医疗获得感。

2、中国健康医疗大数据科技发展集团公司

2017年6月1日，由中国科学院控股有限公司、中国银行、工商银行、中国电信、中国信达、广州城投等公司宣布筹建，公司将于7月底之前完成筹备，与相关试点城市政府签约，并进驻项目建设现场。按照国家战略布局，该集团将利用大数据等技术建立健康医疗大数据，为缩小医患“信息鸿沟”、减少医疗资源重复配置、丰富健康医疗手段、防控传染病流行病发生等方面工作提供新手段。

3、中国健康医疗大数据股份有限公司

2017年6月20日，中国健康医疗大数据股份有限公司宣布筹建，由中国移动通信集团公司与浪潮集团有限公司作为发起方，携手国新控股、国家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行等多家企业共同组建。该平台公司将整合央企、国企和行业内知名上市企业的相关优势资源，在健康医疗大数据中心、精准医疗、医疗支付等产业链重点环节投入建设。以资本为纽带，加强联合创新，打通全产业链数据，促进健康产业的孵化和培育，构建健康医疗大数据产业生态系统。

七个区域中心

2016年10月21日，国家卫生计生委为推进和规范医疗大数据的应用发展，指定福建省、江苏省及福州、厦门、南京、常州为健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点工程第一批试点省市。2017年12月12日，健康医疗大数据中心第二批国家试点启动仪式在济南举行，根据部署，健康医疗大数据中心第二批国家试点将在山东、安徽、贵州三个省开展。就地域而言，第一批试点区域中心属华东地区，而第二批试点为华东地区和西南地区。这些试点区域中心如同左右手，双管齐下铺开了健康医疗大数据的网络。

一年来，江苏省和福建省作为国家健康医疗大数据中心的“先行者”，立足自身优势，各自发展出了不同的模式。

1、华东数据中心

南京试点（江苏省）

南京市国家健康医疗大数据中心及产业园建设试点工程规划为“1个中心+3个应用基地”四大功能片区，分别是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。“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基地”分别定位为医疗健康大数据在医疗、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。

常州试点（江苏省）

2017年12月8日，江苏省卫生计生委和常州市人民政府联合主办的国家健康医疗大数据应用发展研讨会在江苏省常州市召开，国家健康医疗大数据常州中心正式启动。常州市政府及相关部门分别与国内一批知名健康医疗大数据研发、运营机构签署了首批7大类协议。目前，常州市已初步构建“一中心多园区”健康医疗大数据格局。“一中心”即国家健康医疗大数据（常州）中心，“多园区”包括江苏中关村科技产业园、常州西太湖国际医疗产业园、常州生命健康产业园等。

福州试点（福建省）

福建长乐医疗大数据产业园规划“1个中心+1个产业园+2个基地+4大应用领域”。2016年11月26日上午，国家医疗大数据中心与产业园建设试点工程（福州园区）在福州长乐正式揭牌。目前，福州市出台了国内首部健康医疗大数据资源管理暂行办法，与中电数据合作率先发布了国家健康医疗大数据平台(福州)和国家健康医疗大数据安全服务平台(福州)。已有中电数据、贝瑞基因、品生医学、易联众、华大基因、复寅精准医疗等数十家健康医疗大数据企业签约入园，产业聚集效应明显，产业集群初步形成。

厦门模式（福建省）

2016年11月29日，国家健康医疗大数据中心与产业园建设试点工程厦门园区在福建省厦门市揭牌。随着试点项目的落地，厦门市将建成一批“互联网+健康医疗”服务示范工程，包括进一步完善全域就诊预约平台等。此外，厦门市还将打造一批信息安全项目，发展慢病管理、智慧健康养老、健康医疗旅游、健康保险、远程健康管理咨询等新型服务业态。

2、华北数据中心

天津试点

2017年6月9日，天津市东丽区人民政府、天津大学医学工程与转化医学研究院和中电数据服务有限公司在天津大学签订合作协议，将在天津市东丽区共建“国家健康医疗大数据云脑中心”。三方将充分整合科研、人才、大数据技术及产业资源和服务体系，共建东丽湖健康大数据产业化基地，努力促进国家级健康医疗大数据产业工程项目在东丽湖落地。

河北邯郸试点

2017年8月9日，邯郸市政府与中国电子信息产业集团中电数据服务有限公司签订合作协议，健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点工程正式落户邯郸。项目合作内容包括搭建健康医疗大数据应用平台和信息安全平台；建设健康医疗人文科技产业园区；引进社会资本，开展健康信息服务；推进全市各级各类医疗卫生机构信息化建设。

3、东北数据中心

2017年7月15日，东软集团与中国电信集团在北京签署《健康医疗大数据及相关产业互联网战略合作协议》。本次合作将辐射包括辽宁、吉林和黑龙江三省在内的整个东北区域，形成区域化的健康医疗大数据汇聚和服务中心。中国健康医疗大数据中心(东北区)项目，包括健康医疗大数据采集、开放、数据安全等相关标准制定，大数据基础支撑平台建设、医疗大数据专网、探索健康医疗大数据示范应用等主要内容。

4、西南数据中心

重庆试点

2017年9月1日，重庆市卫计委、沙坪坝区政府、神州数码医疗科技股份有限公司、中国科学院大学、中国科学院控股有限公司签署合作协议，将共同申报国家健康医疗大数据区域中心及产业园，申报成功后将落户重庆大学城科技产业园。该项目将立足重庆，辐射整个西南地区，实现居民相关医疗服务资源数据信息共享，为医疗、医药、科研等产业提供大数据支撑服务。目前，重庆已经建成区域医疗信息化综合管理服务平台。

目前，西北数据中心、华南数据中心、华中数据中心还没有相关消息发布。

各省市中心（排名不分先后）

X个应用发展中心指在1个国家中心和7个区域中心建设带动下，各省（区、市）在依法依规负责收集汇聚上报国家的健康医疗大数据基础上，开展应用创新及产业园建设。

分别为：宁波、山东、四川、江西、辽宁、广东、贵州、甘肃、安徽、黑龙江、云南、内蒙古、陕西

据业内人士透露，此前规划的“1+7+X”模式已被调整为“1+5+X”，目前尚未得到官方证实。虽然形式会有所改动，但可以肯定的是，国家正大力推动健康医疗信息系统和公众健康医疗数据互联融合、开放共享，以达到消除信息孤岛的目的，同时促进大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，使其未来更好的为医疗机构和大众健康管理带来新趋势。各省市、机构都在抓紧布局健康医疗大数据领域，健康医疗大数据争夺战悄然打响。

目前中国居民慢性病患病率高达20%，各类疾病的发生呈现年轻化趋势，七成以上的白领人士身体状况表现为亚健康状态。按照慢性病流行病学模式分析发现，影响人群健康的因素包括：个人生活型态、生物遗传因素、环境因素及健康管理体系。个人生活型态因素是内在因素，健康管理体系是保障健康的外在因素。以功能医学为理论指导，通过干预个人生活型态，控制致病风险因素，改善机体功能失衡状态，达到重塑健康功能之目标。

1.功能医学对健康与疾病的认识

功能医学对健康的认识不是“无病即健康”，而是认为“健康是人体充满活力的状态”。这种健康又充满活力的状态被称之为“内环境稳态”。

健康的功能状态不仅是自身内环境保持动态平衡，而且和外部环境也保持动态平衡。当多种致病因素作用于人体，导致机体功能状态失去平衡，会引起组织器官功能下降。

这种状态长期得不到改善，将逐渐演变为显性的临床症状和体征，机体就从功能失衡状态进入到疾病发作时期。人体有自身修复的代偿机制，从机体功能失衡的代偿期到失代偿期疾病发作，是一个长期的过程。

因此，掌握机体平衡的功能医学理论，运用功能医学干预方法，在功能失去平衡的代偿期给予健康干预，能够让我们重新获得有活力的健康身心。

2.导致机体功能性失衡的原因

功能医学关注的两个健康相关核心因素。一个核心是：有利于健康的营养物质是否充足，包括：阳光、水分、充足的睡眠、饮食营养；另一个核心是：无益于健康的毒性因素是否祛除，包括：环境毒素、过敏源、致病微生物、不健康的生活方式、压力。

不利于健康的环境因素与机体相互作用，造成人体功能的七个生理失衡，包括：消化吸收和肠道菌群失衡、免疫失衡和炎症、解毒和生物转化失衡、激素和神经递质失衡、氧化还原失衡和线粒体损伤、循环运输失衡、结构性失衡。

在出现功能受损的情况下，由于身体没有明显症状或仅有轻微不适，因此常常被人们所忽视而失去最佳健康干预机会。

3.功能医学检测方法

功能医学的诊断方法从常规体检方法延伸到精准功能医学检测。常规的体检检查针对人体器官是否发生病变，检查目的在于疾病的早发现和早治疗；功能医学检测针对于评估人体组织器官的功能性变化，目的在于改善组织器官功能下降状态阻断疾病发生进程。

精准功能医学检测满足了客户的个性化需求，为评估疾病风险、分析健康状况、制定干预方案提供了依据。

功能医学检测可以通过维生素D水平评估、血清氨基酸分析、全血营养及毒性元素测定、抗氧化能力评估等进行机体营养状况和新陈代谢功能评测；通过消化功能分析、肠道菌群分析、肠道通透性评估等精确判断消化系统功能性改变；通过激素水平评估、甲状腺功能功能评估、肾上腺压力激素评估等诊断内分泌功能变化。

4.功能医学干预措施

功能医学的干预措施可以归纳为两个方面。一个方面：寻找致病因素，祛除病因。另一方面：分析功能状态，改善功能失衡。如前所述导致身体功能失衡的环境因素包括：环境毒素、过敏源、致病微生物、不健康的生活方式、身体和心理压力。

确定致病原因可以通过问诊、问卷调查、病史采集、健康体检、功能医学检测，进行健康信息采集、健康风险评估、分析致病原因、制定干预措施。功能医学的干预方法包含：生活方式干预、运动疗法、营养与饮食调理、功能性营养素干预、心理调节与治疗等。

在所有干预措施中功能医学主张生活方式干预占首位，生活方式干预的重点是祛除致病因素。例如：饮食结构不健康是造成胰岛素抵抗等慢性代谢性疾病的重要原因，需要制定特殊的饮食计划进行营养与饮食干预。对于功能失衡状态，给予基础营养素或功能性营养素，从补充营养改善功能方面进行干预。

以生活方式干预为主导多层次的功能医学干预方法，能够改善机体的功能状态，阻断或逆转慢性疾病的发展。精准的功能医学检测、科学的功能医学理论和有效的功能医学干预方法，丰富了健康管理的内涵，成为开展健康管理服务的有力工具。

5.云杉健康管理服务

建设完善的健康管理服务，首要的是有效的健康管理干预方法。在功能医学理论指导下，以生活方式干预为主导的多层次功能医学干预措施，成为实施健康管理的重要抓手。

人体是一个有机的整体，各组织器官的生理功能相互关联、相互影响，一种功能失衡可以导致多种疾病的发生，而一种疾病的产生可能是多种功能失衡造成的结果。

例如导致肠道菌群失衡原因有多种：不健康的饮食习惯、食物过敏源、环境毒素、致病微生物、大量使用广谱抗生素等。肠道的菌群失衡又进一步造成营养吸收障碍、免疫功能下降、慢性炎症、肝脏解毒功能受损、内分泌功能失调等。

肠道菌群失衡还是造成慢性代谢性疾病（肥胖症、糖尿病、高脂血症、冠心病）的重要原因，所以改善肠道菌群失衡状态对治疗慢性代谢性疾病有明确的效果。针对肠道菌群失衡的功能医学干预首先是生活方式干预，改变不健康饮食习惯，减少过敏性食物的摄入。

重建肠道菌群平衡给予补充益生菌和益生元。修复胃肠道粘膜给予营养素支持：L-谷氨酰胺、卵磷脂、乳清蛋白、必需脂肪酸等。对于严重的肠道菌群紊乱，云杉医疗开展了肠道菌群移植，采用健康供者的菌液移植到患者肠道内。

通过肠道菌群移植可以治疗肠道菌群紊乱和功能失调，对肥胖症、糖尿病、高脂血症、代谢综合征、自身免疫性疾病、慢性疲劳综合征等也有治疗作用。（菌群移植，打赢肠道里那场“无硝烟的战争”）

云杉医疗开展的三氧血液健康治疗项目，是一项促进循环运输功能改善的治疗法。通过高压冷冠放电技术产生三氧，将抽出的患者自体血与三氧充分结合，诱导血液中的各种细胞成分产生细胞因子和活性代谢产物，然后把经过氧化的自体血液回输到患者自身，促进机体对糖的利用，分解代谢中产生的废物及有毒物质，有效的氧化、降解胆固醇等多余脂类物质；同时能够激活红细胞，提高氧从血液到细胞的扩散，起到降血脂、降低血液粘稠度的作用；还能快速彻底地杀灭细菌、厌氧菌和病毒，最终达到治疗多种病症的目的。（健康生活，从活力满满的血液开始）

6.基于健康管理信息系统的O2O模式

健康管理不仅是针对少数客户的个性化服务，还需要面对多数客户做大量的服务工作。云杉医疗引进了健康管理信息系统，基于健康管理信息系统建立O2O服务模式，可以实现健康管理全流程量化操作。健康管理信息系统平台在功能上主要分为六大功能模块：健康数据采集、档案管理、风险评估、健康干预方案、健康跟踪干预和知识库耦合。信息系统与体检管理系统、门诊就医系统等进行数据连接，建立了信息共享平台。信息系统通过线上客户端个人空间，实现了与客户端多种形式的交流互动，短信推送、干预方案邮件送达、电话联络、视频宣传、视频通话等。线下客户服务包括：就医服务、上门访视、面对面健康宣教、健康大讲堂服务活动。基于信息系统和完善的健康管理服务体系，实现了健康干预方案个性化、服务人群可量化和服务流程的标准化。

撰稿：黄志平、高培新

编辑：Julian

来源：创业邦

凯锐普是一家专注家庭健康管理的服务公司。旗下“安福星平台”，将高精度光纤技术应用于生命体征监测与健康管理领域，以光纤作为技术核心打造睡眠床垫、血压手环、无创血糖等产品，构建医疗团队以“软件+硬件+服务”的商业模式面向用户提供线上线下的健康管理服务，整合产业链资源打造服务闭环生态

初页：你所创业的领域，目前现状是什么样？存在哪些痛点？

从整个行业的宏观层面来看，医疗行业是一个非常庞大的市场，我国现行医疗体制是在计划经济的大背景下形成的，虽然现在改革开放多年，医生就业与医疗机构深度捆绑，这就形成了医疗行业的核心供给方。在市场经济的大背景下，原有的供给模式结构失衡、缺乏市场化的竞争，这就造成了医疗服务供给不足、定价不合理、以药养医等问题，从而进一步促成现阶段看病难、 看病贵的医疗困境。

从医疗行业生产关系的组成部分来看，医疗行业中主要参与者为医院、医生和用户，三方都有各自的痛点：

（1）就医院而言，三甲等大医院病患集中，处于超负荷运行状态；而非三甲医院缺乏优秀医生资源，缺少病患资源，医疗资源存在浪费，运行效率不高。

（2）就医生而言，低年资医生工作量大，而收入低；高年资医生病患不匹配，缺少匹配的疑难杂症病患。不到300万的医生却要承担起十三亿人口的医疗健康诊治工作，而且中国医师数量的年增长率仍不及患者增长率的一半，“高知、高智、高净值”的医生群体换来的却是高工作强度和低收入，月均收入为6216元，日均诊疗次数为34人次，诊疗人数在60人次以上的占比接近18%

（3）就用户而言，看病难、看病贵和用户体验差是突出痛点

挂号、缴费、候诊时间长，看诊时间短，俗称“三长一短”的问题。“排队两小时、看病五分钟”的情况层出不穷，用户就诊体验差。

从上述这些痛点可以看出，目前国内就医现状就是：老百姓无论大病小病都往大医院跑，因为大医院有好的仪器设备、好的专家，去的人多了，这就造成了三甲医院的虹吸效应，虹吸的不仅仅是用户，也是优质医疗资源，而普通的社区医院缺有大量的闲置医疗资源，这就造成了医疗资源的浪费，更深一步的，是造成了广大社区医生收入的降低。其实有很多病，是非常适合医养结合的，尤其是针对高血压这样的慢性疾病，并不一定要频繁往医院跑，只要自己做好相关数据的管理，医生有便捷的渠道进行诊后随访，完全可以实现在家治病。

初页：该领域面临的机会和挑战是什么？

机会：

1、人口比例

2014年我国60岁以上老龄人口达到2,12亿，成为了世界上首个老年人口突破两亿的国家，这个比例还在不断的扩大

2050年我国老龄人口将超过30%，高于美国等大部分发达国家。

2、未富先老

欧美和日本进入老龄社会时，人均GDP一般在50000-100000美元，我国尚不足一万，是典型的未富先老国家。

与此同时由于我国工商业的快速发展以及独生子女政策，外出务工人员增加的同时，独居、空巢老人成为一个庞大的群体。

预计未来二十年将有过半的老人变为空巢老人。

3、慢性病比例高

慢性病具有高发病率、致命性和可管理性。呼吸障碍、心脑血管疾病、高血压、糖尿病占据了老年人发病率的前几位。此类疾病是非常符合医养结合、居家治疗的策略的。目前我国慢性病患者已超过2.6亿人，占到总人口的20%多。现在中国高血压的患者超过了两亿，中国是13亿多人，每年增加一千万人，增加的速度快追上GDP的增速了。糖尿病患者9240万，说起来吓人，10多个人里面就有一个，其中1亿4千万人的血糖还在增高。

老年人慢性病几率高、群体规模大，更让人担忧的是，死亡率高，我国每年有将近380万65岁以上老年人死于6种常见的老年人慢性病：脑血管疾病、恶性肿瘤、心脏病、糖尿病、高血压、呼吸系统疾病，占65岁以上老年人总死亡的83.4%。

4、费用占比高

慢性病防治占中国医疗费用的80%，在今后10年中，中国因心脏病、心脑血管疾病和糖尿病等疾病导致的过早死亡，将产生5580亿美元的经济损失。

挑战：

目前的难点在于，真正落地家庭医生责任制，还需要很大的努力，而且需要持续提升社区医生的服务质量，保证用户的平台体验感，这是我们一直努力的方向。同时需要在全科医生与专家之间建立完善的协作机制，能够让专家及时响应社区医生的诉求。

初页：你的产品/服务及其定位分别是什么？

我们打造的是慢病管理服务平台，前期面向的是65岁以上的患有心脏病、慢性呼吸疾病、高血压、糖尿病等慢性病的老年群体，这是我们前两个阶段的核心用户群体；在后面的发展中，我们会逐步扩展到以家庭为中心的全年龄段用户，因为我们的最终战略，是要从睡眠呼吸管理领域切入慢病管理，再从慢病管理切入到家庭健康管理。

我们的产品目标，就是围绕家庭用户，通过线下数据采集和线上医疗服务开展互联网健康管理服务

从健康数据采集、健康数据监测、用户在线诊断、用户诊后管理与健康干预入手，实现“早筛查、早知晓、早预防、早治疗”的健康管理目标与“自我健康管理”的平台理念。在用户健康管理的行为轨迹的各个环节，提炼我们的服务，解决用户的需求，在用户的疾病预防与干预、治疗与康复等环节深入的切入进去，并且与社区医院、三甲医院、养老院、药企、险企等服务机构进行异业合作，提升多元化服务，满足用户多样化需求。我们打造的是一个大平台的概念，在这个平台里面，用户不仅仅可以享受健康管理的各项服务，还能够享受健康产业链上下游的衍生服务，从而形成我们服务生态的闭环。

用户通过手机可以看到自己的各项身体体征指标，数据异常时用户、子女账号、平台运营人员都能实时预警，第一时间把风险降到最小（比如离床提醒、呼吸暂停等等）。我们会把指标解读的让用户能够看得懂，如果用户对数据有疑问或者有问题需要咨询，平台同领域的医生和专家教授都能够提供在线问诊服务并且给与专业的用药指导、健康干预，签约的家庭医生定期上门诊治，无论是就诊前、就诊中还是就诊后，我们都有相关的服务切入进去

初页：你的产品/服务如何解决行业痛点？

产品紧密结合国家倡导的“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的医改策略，以互联网+、物联网等技术作为手段，构建符合国情的慢病管理服务体系。

1、智能硬件

我们可以方便的对患者的各项健康数据进行收集、存储、分析、传输，大大简化基层慢病管理工作，提高基层数据化决策水平。而且数据达到医疗级别，具备高准确度；减少患者跑医院的频次，提高基层医生的首诊成功率，帮助大医院分流病患

2、构建分级诊疗，优化配置医疗资源

根据国家推出的医生多点执业的策略，平台基于LBS签约家庭医生服务，让慢病管理人群的首诊落实到基层单位，避免三甲医院虹吸用户，同时也能够在一定程度上帮助基层医生提升经济效益

3、家庭医生责任制

用户就近签约家庭医生之后，医生可以提供在线问诊和上门服务；如果基层医生不能解决，配备的同领域的专家小组来实现双向转诊，辅助家庭医生解决问题。通过互联网+让医生实现多点执业、在线远程咨询，专家为医生提供知识教育、临床辅助决策，最后引导用户在基层医院做好定期检查，完成慢病管理下沉到基层的过程

4、去中心化医药电商

利用去中心化医药电商的优势，降低中间环节成本，解决看病贵的问题，尤其是对于慢病人群，80%的开支都花在购买药品上。医药电商解决慢病用药是比较完美的搭配，因为慢病用户变化少，复购率高，因此我们可以提供很好的解决方案

5、通过互联网+ 落地慢病管理服务

基于光纤传感智能硬件，准确采集用户的心率、呼吸、睡眠、血压、血糖等数据，经过专利算法处理，通过APP直接反馈给用户及子女查看生命体征数据的走势，帮助用户了解自己的身体，发现有问题可以及时与平台签约医生进行在线诊疗，达到治未病的效果。线上就诊时，接诊医生直接调用用户历史数据，能够更加准确的进行诊断，在完成诊断之后，医生可以深度参与诊后康复环节。

以后我们也会逐步开展AI辅助导诊系统、大数据决策系统等等，来提升平台的整体服务效率与质量。

初页：未来的产品规划是什么？

阶段1：通过睡眠、呼吸和心率管理切入到老年人慢病管理领域

提供基于光纤传感器的智能床垫设备，利用光纤传感器采集高精度原始数据并借助专利算法得到不同的生命体征信息（呼吸、睡眠、心跳），发现异常实时预警。构建家庭医生和专家医生团队，提供线上线上的医疗服务，引入保险企业和医药公司，搭建自营平台服务团队

阶段2：完善硬件生态+布局居家养老

第二个阶段的核心硬件是能够采集血压的手环类产品，以及无创测量血糖的产品

那为什么我们要切入到养老领域呢？

因为通过我们硬件产品的布局，我们已经能够获取到老年人常见慢性病的数据，并通过软件服务平台，能够对应的提供各项医疗和药品、保险服务；

在国家倡导的三助一户的居家养老策略中，我们已经完成了最难落地的助医服务和远程照护服务；

继续扩大我们的服务生态，引入就餐、保洁等家政服务和出行、旅游等其他服务之后，我们的居家养老生态圈就可以完全落地了

阶段3：开展大数据和人工智能服务，并且提供面向家庭的健康管理服务

在第三个阶段，我们的用户规模起来了，平台数据丰富了，这个时候是最适合我们做大数据服务的。

我们的大数据服务主要在两个方面，1是做AI导诊，通过用户的历史数据以及简单的症状描述，来为用户推荐最适合的医生，节约用户的金钱和时间；

另一方面就是通过海量样本数据的积累，来判断用户的身体状况，以及各项疾病的患病率和康复情况，提供疾病预测服务；

在前两个阶段，我们的用户对象主要是老年人和儿童，要完成我们面向家庭健康管理的目标，还需要把成年人的健康管理服务加进去。

我们的目标就是，在信息极度不对称的医疗行业为用户打造透明、精准的消费模式，全方位响应用户的个性化需求，让每一个中国家庭都可以拥有自己的健康管家

初页：你的产品/服务与同行业竞争对手的差异性及优势是什么？

第一类是睡眠垂直领域的，其他产品主要是硬件为主，围绕睡眠领域提供比如睡眠氛围灯、香薰灯等设备，去改善睡眠。但是他们的服务链是不完整的，因为没有医生入驻，没有平台服务，因此只能解决采集用户需求的问题，无法在平台上提供完整的服务。竞争壁垒就在于我们能够提供完整的、丰富的医疗服务，不仅仅可以获取用户身体数据，还有专业的医生来进行解答和干预，这比用户的自我干预效果会好得多。

第二类是慢病管理垂直领域的，这些公司都是围绕慢病管理某一细分领域展开服务，包括对应的智能硬件、专家医生、食品药品等等，但是他们最大的问题是数据类型单一，老年人不仅仅只会患一种慢性疾病，同时会有多个慢病管理的需求，我们的优势在于，能够获取到老年人常见慢性疾病的所有类型，并且配备同领域的医疗、药品、保险服务。

第三类是在线问诊企业，他们主要提供全科的在线问诊服务，我们的差异化在于，我们是针对慢病管理领域的，服务更聚焦、更精细化，同时我们的家庭医生是基于LBS的，一个武汉的用户我们不可能分配一个北京的家庭医生，但这些问诊平台的医生，都是全国范围内的，我们给用户的感知在于，我们的家庭医生就在用户身边，让用户在心理上就产生安全感和信任感，因为这些家庭医生，说不定就是他们的街坊，或者某个认识的人。

初页：目前融资情况

目前我们已经完成1000万的天使轮融资，搭建了21人的团队，配备了专业的产品、研发、UED、运营和地推团队

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未来的某一天，智能手表会随时监控你的健康数据。如果数据异常，你专属的机器人能帮你预约到最近的诊疗中心，医生会告诉你是否需要到诊疗中心做进一步的检查。

你甚至不需要取药，药品在24小时内可以送到你家；通过移动互联网还能让机器人帮助你一键做手术……

这个场景正在变成现实。国家卫生健康委员会近日发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（简称《试行办法》）。市场人士认为，随着国家政策的强力推进，健康医疗大数据应用已经站到发展的风口上。

健康医疗大数据将实现互联互通

神州数码控股有限公司董事局主席兼首席执行官郭为接受上海证券报采访时表示：《试行办法》的发布，可以推动政府健康医疗信息系统和公众健康医疗数据互联融合、开放共享，真正打破“信息孤岛”。

《试行办法》明确，在推动健康医疗大数据应用发展过程中，严格遵守相关法律法规和文件规定，在强化标准管理和安全管理的基础上，寓管理于服务之中，为提升健康医疗大数据的服务能力和管理水平奠定基础。

在数据采集方面，责任单位要严格执行国家和行业相关标准和程序，要做到标准统一、术语规范、内容准确，并严格实行信息复核终审程序，确保数据质量。

在数据存储方面，健康医疗大数据应当存储在境内，因业务需要向境外提供时，应按相关法律法规和要求进行安全评估审核。

在数据利用方面，责任单位应坚持包容审慎的态度，加强数据的规范应用和服务，推动部分健康医疗大数据在线查询，同时，不得泄露国家秘密、商业秘密和个人隐私，切实保障各相关方合法权益。

在数据共享方面，国家卫生健康委负责建立健康医疗大数据开放共享机制，统筹建设资源目录体系和数据共享交换体系，强化对健康医疗大数据全生命周期的服务与管理。

大数据市场增长潜力巨大

那么，被采集、存储、共享后，健康医疗数据有多大？

医疗行业是数据密集型行业，IDC（国际数据公司）预测，截至2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍，同时数据生成和共享速度增加，导致数据加速积累。

图片来源：前瞻产业研究院

我国存在人口基数巨大、医疗资源浪费严重、医疗资源紧缺和配置不合理、医疗支出增长过快、商保发展乏力等问题，医疗大数据的可应用场景丰富且能深度挖掘，因此我国健康医疗大数据市场的增长潜力更大。

根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》分析指出，2015年我国医疗大数据行业市场规模在466亿元左右，未来的上升空间还比较大。

预计到2022年市场规模将达到910亿元。预计健康大数据市场的爆发点即将会来临，投资机会也将显现。

图片来源：前瞻产业研究院

医疗大数据有什么用？

从国外的经验来看，医疗数据应用主要有两个大方向：一个是公共卫生方向；另一个是商业应用方向。

其中，公共卫生方向主要是基于用户行为数据的疾病预测；而商业应用方向形式多样，可以为医疗机构提供治疗方案和治疗效果的比较、临床决策支持和远程病人监控；可以帮助保险公司实现风险控制、识别欺诈和基于医疗质量评估；也可帮助制药企业实现个性化药品研发和精准化营销。

哪些上市公司已布局？

神州控股

郭为对上海证券报记者表示，目前，神州控股医旗下的神州医疗已经和中国医学科学院肿瘤医院、协和医院、上海复旦儿科医院三大国家级的医学中心在临场应用层面开展合作；与中国国家癌症中心（CNCC）、英国公共卫生署（NCRAS）共同签署合作协议，共同推进中英在肿瘤大数据平台建设上开展研究与交流、咨询与培训等多维度的学术合作；与国际知名基因组研发和诊断企业康剑尼科（Congenica）就临床数据和基因组数据的有效、准确分析展开深入合作。

郭为说，“通过这些健康大数据层面的合作，可以把长期医学界积累的宝贵经验，转化成标准化的知识基础，做到数据驱动医疗服务，从而大大提高供给端的服务能力和效率。”

创业软件

创业软件是国内规模较大的医疗大数据企业，年报显示，2017年医疗信息化应用软件业务实现收入5.22 亿元，同比增长24％。此外，创业软件重点加强地市级和区县级营销网络的建设，用户数量增长到6000 多家，公共卫生项目遍及全国 200 多个区县。创业软件2017年相继延收购美诺泰科、杭州卓腾，控股梅清数码，新设了医康数据，不断拓展布局。

朗玛信息

目前，39健康网已经形成了医疗健康资讯、“39问医生”、“疾病百科”、“药品通”、“名医在线”等多个板块，并与全国知名三甲医院、知名药企都有着长期稳定的合作关系，从而积累了海量的医疗健康信息。

卫宁健康

公司专业从事医疗卫生领域信息化、数字化的企业，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。截至目前，卫宁健康服务的医疗机构数量超过5000家，是同行业客户覆盖最广的公司之一。

此外，东软集团、浪潮集团、万达信息、易联众、荣科科技等上市公司，通过入股组建中国国家健康医疗大数据股份有限公司，正在健康医疗大数据领域积极拓展。

本文源自上海证券报

中商情报网讯：医疗大数据是指个人从出生到死亡的全生命周期过程中，因为免疫、体检、门诊、住院等健康活动所产生的大数据。通过对医疗大数据的分析和加工，可以挖掘出和疾病诊断、治疗、公共卫生防治等方面的重要价值。

现阶段电子病历的广泛应用，使得有价值的医疗大数据实现了快速增长，可供医生、研究者和患者使用的数据量极大地提升。EMC和IDC发布的报告显示，2013年全球医疗保健数据量为153EB，预计年增长率为48%。这意味着到2020年，这个数字将达到2314EB（2.26ZB）。因此，我们计算出医疗数据的总量约占到全球所有数据容量的5.1%。

随着医院的信息化程度日趋成熟及物联网和互联网的发展，医、药相关的行为数据量大大提升。我国医疗数据主要来自于医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、影像采集与传输系统（PACS）、实验室检查信息系统（LIS）、病理系统（PS）、医疗器械等信息化系统和设备所记录下来的疾病、体征数据。还包括医院物资管理、医院运营系统所产生的数据。

我国医疗数据采集途径、难度及价值一览表

数据来源：中商产业研究院整理

未来，伴随着万物的行为逐步被数据所量化，医疗大数据的形式和数量将极大地丰富起来，整个医疗领域会迎来一个新的时期，我国医疗事业将迎来一个新的发展高峰。

数据推动产业发展同时，也对企业的前期规划有着严格的要求。中商产业研究院院长袁建教授认为，我国东部或中西部、山地或平原、城郊或城心，都可以发展健康产业。譬如，深山的药材种植，二线城市的健康食品或体育用品代工,一线城市的医疗器械或生物制药，优美郊区的养生养老服务等。但是，由于健康产业涵盖内容很多，而我国各区域资源与市场差异很大，所以，袁建教授强调，健康产业园区规划运营必须突出特色，瞄准细分领域，实行差异化经营。

“你好，我是大白，你的私人健康助手……”电影《超能陆战队》中的未来医疗场景正渐渐变为现实。9月28日，在第二届数字健康高峰论坛上中国疾病预防控制中心慢病中心、中国信息通信研究院标准所、妙健康共同启动“健康管理信息交互大数据平台”项目，将通过汇总不同智能硬件的健康数据，为医疗数据接入、慢病管理等提供健康数据依据。以此为契机，智能健康设备或将迎来首个行业标准，并进入快速爆发期。

数据显示2016年全球可穿戴智能设备出货量首次突破1亿部。伴随物联网的快速发展，可穿戴设备的数量及功能正呈现快速增长期。如今，可穿戴医疗健康设备几乎能采集到个人全部健康数据。诸如，身高、体重、BMI、心率、血糖血压、血氧量、睡眠时间、消耗卡路里等数据。

可穿戴医疗健康设备通过大数据、云计算、物联网等技术应用，实时采集大量用户健康数据信息和行为习惯，已然成为未来智慧医疗获取信息的重要入口。未来，当这些健康数据和生命体征指标集合起来，再通过大数据+人工智能的分析应用，必将推进覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化。

中国疾病预防控制中心慢病中心书记李志新表示，快速发展的产业前景虽然美好，但行业也暴露出发展中的问题，而这些问题已成为制约整个移动医疗健康领域的快速发展的最大障碍。诸如，穿戴设备数据采集单一，导致健康数据分析和健康服务不精确;缺少统一的行业数据标准，导致数据难以共享等。

行业迫切需要统一的规范平台，衡量和支持可穿戴医疗健康设备采集数据质量标准、医疗服务评估、健康干预的科学性评估，面对大量的运动健康、身体指标、医疗等数据，提供技术、服务、用户、数据等行业学术交流平台，融合各个采集设备的数据孤岛，实现数据共享，才能真正的提高大数据算法、提高健康医疗服务精准性，推广我国智能健康医疗大数据的发展，实现移动医疗健康大数据的真正价值。

《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》也指出，健康医疗大数据应用发展是重点任务和重大工程。将消除数据壁垒，畅通部门、区域、行业之间的数据共享通道，探索社会化健康医疗数据信息互通机制，加快建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台。

为此，中国疾病预防控制中心慢病中心、中国信息通信研究院标准所、妙健康将合作开发“健康管理信息交互大数据平台”。该平台将通过汇总不同智能硬件的健康数据，集合为用户的整体运动健康数据电子档案，为医疗数据接入、慢病管理提供了可操作的健康数据依据。同时信息系统还可将同一用户多维度的排重数据，反向传输给智能硬件厂家，用来精确算法，优化产品，从而形成用户健康信息闭环。

伴随“健康管理信息交互大数据平台”项目的正式启动，智能健康穿戴设备也将迎来首个行业标准，为数据共享及利用提供通路，真正进入产业爆发期。

应用背景：

随着《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》的发布，我国人口健康信息化建设取得了一定成效，但是距离“互联共享、业务协同”的目标仍然相去甚远，主要难点在于——各医院医疗信息系统（HIS、LIS、PACS、EMR等）数据无法完整、全面的接入到人口健康信息平台。

以西北地区互联网医疗之都和某直辖市的人口健康信息平台建设为例，虽然已经和相关平台商达成合作，并经过前期的不断沟通协调，平台与区域内部分医疗机构的临床数据已经通过接口方式实现互联互通。但因为区域内医院众多，所用的软件系统厂商不尽相同，存在不少厂商不配合进行接口对接或者联系不到相关人员的情况，致使人口健康信息平台建设陷入僵局。

解决方案：

如何避免人口健康信息平台出现烂尾？对此，博为软件以数据采集技术实现数据集成，因为无需厂商配合、无需原软件接口对接，为平台与医疗机构的数据连通提供了一种新的、更加便捷的方式。

博为101异构数据采集技术通过获取软件系统的底层数据交换和网络流量包，进行包流量分析和使用仿真技术采集到应用数据，并且输出结构化数据存储到指定数据库。这项技术目前已经在医联体、远程医疗等医疗领域广泛应用。

平台效益：建立人口健康信息平台，不仅是国策，更是互联网发展的必然。以该平台的健康大数据为基础，远程医疗、家庭医生、分级诊疗、医疗行为监管等各项服务才能得以开展。

对于广大百姓而言，所有诊疗信息像社保数据一样实现在线实时查询指日可待；而在A医院的临床信息，B医院通过患者身份信息匹配将能一键查询，从而避免重复检查；对于欠发达地区的百姓来说，可以通过平台进行在线咨询、在线预约专家等新型就诊模式……从多层面解决“看病难、看病贵”、医疗资源分布不均的问题。

对于医疗卫生管理部门而言，依托健康信息平台承载的全面居民健康信息、诊疗信息、医疗费用信息以及医药信息等数据，是实现医保控费、疾病预防等工作科学规划、精准管理的前提。

项目背景

平安健康（保险股份有限公司）是中国平安集团旗下的专业健康保险公司。目前，平安健康推行“随身病历”、直快赔，以及为医保提供FWA（医审）等特色服务/产品，由于医院对医疗数据独占性，造成医疗服务信息不对称，平安健康无法准确、全面地获取用户医疗数据，面临医疗数据的获取难题。

◎“随身病历”需整合用户的各项电子病历档案，打破时空限制，为客户随时随地获得个性化精准医疗提供信息基础；

◎简化客户理赔流程，享受便捷即时“快赔、直赔”，必须实现医院系统与保险核心系统直连，让客户就诊信息及理赔材料可直接同步至理赔系统；

◎FWA系统（医疗保险智能审核系统）对医疗数据融合提出需求，促进实现由事后审核向事前、事中审核延伸，强化风险控制，提高审核效率，确保医保管理更加科学合理。

技术亮点

不改变原系统代码，无需原厂商配合，直接实现各医疗数据的采集融合。

博为软件根据平安健康所需数据需求，利用博为独有101异构数据采集技术，将医院软件系统（LIS、HIS、PACS、EMR等）中的数据实时采集展示，融入现有信息系统，无滞后无延迟，为平安业务的开展提供医疗数据支持。目前，此技术已经实现和成熟应用到近100家各级别公立/私立医院的软件系统，成功为湖南地区平安健康提供医疗数据输出服务。

方案优势

以往，只能采用数据接口方式解决医疗数据融合互通，工作难度大、资金成本高。而采用101异构数据采集技术直接跳过与原厂商对接环节，解决协调难度大、开发时间长、投入资金高等问题，为平安健康“随身病历”、直快赔、FWA（医审）系统等提供了医疗数据采集的技术保障。

无障碍——无需原厂商支持，医疗数据采集融合环节简便畅通；

低成本——将人员协调成本、开发成本降到最低，有效减少项目交付时间；

零风险——非侵入式采集，无需开放原数据库，保证原系统安全；

高效率——与系统架构、代码无关，无需研发数据接口，直接采集。

应用效果

1. 将平安健康客户的医院临床数据直接采集融合，为保险理赔与医保监控提供数据支持；2. 医疗数据无延迟采集，改善了传统理赔周期长现状，客户可享受“直赔、快赔”，改善了客户理赔体验；3. 实现同一客户不同医院医疗数据融合，帮助平安健康落实推进客户“随时病历”，弥补“互联网+时代新型医疗体系”服务模式的欠缺；4. 完善FWA系统，有效解决审核人员数量不足、专业能力不足和监管能力薄弱及审核标准不一的现状，强化风险控制。