医疗大数据概念是从何时出现的？
早期，医疗大数据并非一个单独行业，更多的作为产业中的一个“元素”。上世纪90年代末，包括东软、卫宁健康、万达信息等老牌信息化厂商在公立医院建立根据地，为我国医疗大数据发展打下了基础。
经过十多年的探索，国内的医疗大数据产业链已经初步形成。政策对于医疗大数据的监管和整合逐步推进，产业中也出现了以医疗大数据存储、挖掘、分析以及应用的创业企业。但总体来看，我国医疗大数据的发展速度并不快。
这一方面归咎于我国大数据的总量大，但质量较低、分散分布、不完整等特点；另一方面，由于医疗行业的高度政策导向性，国家对于医疗大数据的管控步伐走的仍然比较保守。
亿欧大健康对国内医疗大数据领域的企业进行了盘点，发现这些企业呈现出三大特征，并且在医疗大数据蓝海里，仍有座“金矿”亟待被挖掘。
近百家企业，三大维度特征分异明显
根据医疗大数据产业链，亿欧大健康将其梳理为三个维度：基础层、技术层和应用层。基础层负责数据的采集、转换，技术层专注数据存储、加工、清洗和分析，应用层则聚焦在数据的价值挖掘的场景应用上。
在亿欧大健康的盘点中，有部分企业如腾讯、华大基因等企业在三个维度均有覆盖，也有例如博识医疗云等企业专注于医疗大数据的部分环节。
从上述三大层面来看，企业规模分异较为明显。 基础层多集中在上市公司，且多为医疗器械和医疗信息化企业。 由于近几年新成立的创业公司大多并没有太长时间用来沉淀数据，这一行为甚至与其商业化的方向相悖，因此，医疗健康大数据的“供给端”集中出现在与实体医院相连的HIT厂商和医疗器械尤其是智能可穿戴设备中。
细观技术层中的企业，大多是以提供医疗健康技术解决方案的形式进行服务。这一类公司通常首先立足于某一病种，并以AI技术和数据加工分析能力为技术壁垒，服务覆盖医疗机构、药企、保险等几大角色。不同的是，各公司所覆盖的细分和范围有所差异。有意思的是，技术层的公司融资轮次都不高，在33家中，B轮及以下的企业有23家，上市公司仅有3家。
这一现象在应用层虽然有所缓解，但企业的体量分异仍然很明显。在应用层统计的34家企业中，B轮及以下公司占据50%，不过，表格中出现不少上市公司的身影。这一方面体现出上市公司医疗逐渐开始注意到了医疗大数据这块“肥肉”，另一方面，也不可避免的加剧了医疗大数据应用层的竞争程度。
曙光还未出现，商业价值待挖掘
很显然，相比AI应用于医疗辅助诊断或是互联网医疗，医疗大数据远还没有到达爆发的节点，对比其他行业，应用程度也没有零售、金融等行业成熟。但根据IDC Digital的预测，截至2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。
这是一片潜在的金矿，那么在医疗健康产业中，大数据有哪些应用场景？亿欧大健康总结出了6个方向。
1、大数据+医药研发。在初步应用中，医疗大数据在缩短研发周期、降低研发成本、处理患者数据、模拟疾病模式等方面均有出色的表现，这给入局者们增强了不少信心。
2、大数据+临床决策。在医疗机构信息化建设的架构上，医疗大数据可以对临床决策起到很好的辅助作用。目前来看，医疗大数据在辅助临床精准医疗、疾病风险预测方面应用较多，例如在患者出现某症状之前就计算出患病概率和时间节点，以便在临床上进行早期干预。
3、大数据+互联网医疗。曾有行业人士表示，互联网+医疗的核心内容是大数据。在这一场景中，企业比较多的做法是将大数据和互联网医院、养老、健康管理和居民电子健康档案相结合，并辅助政府进行区域性健康信息管理。
4、大数据+医疗保险。除了助力医疗保险精准服务、精确管理和科学决策，在医疗保险中，大数据还在例如单病种、DRGs等支付标准设计、完善药品数据和统一标准、完善医保智能监控系统等方面有巨大的发挥空间。
5、大数据+健康管理。“健康管理”这把火并不是伴随着大数据的兴起而烧起来的，但准确来说，是大数据让“精准健康管理”开始在行业中成为一代网红，其中玩家包括妙健康、健康有益等在内的公司。当下，大数据健康管理更多地建立在EHR（电子健康档案）和EMR（电子病历）两种整理方式上。
6、大数据+智能诊断。医学影像和辅助诊断的细分应用是医疗大数据最成熟的落地场景之一，但对于当下AI+医疗企业较为苦恼的事情是，一方面数据量级并不足够大，另一方面数据孤岛情况严重，这是制约其发展的很大一个因素。但无论如何，大数据+智能诊断仍广泛被行业所看好。在商业化落地上，这些企业的步伐也相对较快。
总体来看，医疗大数据的应用场景众多，但应用程度大多处于中度乃至弱；在上述表格中近百家医疗大数据企业，仅有丁香园、微医、零氪、思路迪迈入独角兽行列；除此之外，国内专注于医疗大数据的新资本也屈指可数。
这一系列现状实则展现了医疗大数据是一片蓝海，而蓝海之下蕴含的是巨大的商业价值。在三医联动、分级诊疗等新政策的加持下，以及国家对于医疗健康大数据的逐步规整中，作为全行业底层支撑的医疗大数据，势必将迎来爆发的一天。
相关阅读：
热门专题
