醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究報告課件

全景數(shù)據(jù)浪潮，智能醫(yī)曙光醫(yī)大數(shù)據(jù)行研究告36研究院2016年7月1目Contents宏

境分析?

醫(yī)行需求

…………….......3?

醫(yī)大數(shù)據(jù)行需求

………….………...….7?

技因素…………………...…..9?

政策…………....10?本流向……..……………....11構(gòu)分析?

醫(yī)大數(shù)據(jù)分…………..…………….....13?

醫(yī)大數(shù)據(jù)特性…………..…………….....14?用景

………......………..…………….....15?

市…………..…...………...……….....16?及一二市企…………….……….....17域分析?

數(shù)

據(jù)

采

集

基

施、數(shù)據(jù)采集端口、數(shù)據(jù)管理

....18?

數(shù)據(jù)分析用………..………….…………..25床決策支持……………….……..26醫(yī)研…………..…….……….....30醫(yī)支付…………..………….….....34慢病及健康管理….……………..……………......38公共生管理…………..……..…………….….....41價因素分析?........................………....432CHAPTER

1宏

境分析?

醫(yī)行需求?

醫(yī)大數(shù)據(jù)行需求?

技因素?

政策?本流向33持增地老人群、慢病人群等造成醫(yī)需求攀升，需提升醫(yī)服效率解?近年來我國醫(yī)需求攀升：一是，我國老人口持增加。

近20年我國人口量持增，特是疾病高的老年群體，來更多的醫(yī)需求；二是，我國慢病人群大。根據(jù)國家生生委疾控局2014年數(shù)據(jù)，我國有確慢病患者近

3人，并且病率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程、流行廣、用、致殘致死率高等特點，其來的醫(yī)需求多于其他病種，目前慢病擔已占疾病擔的

70%。?醫(yī)需求攀升引看病、醫(yī)服量差等一系，需更高效地提供醫(yī)服來。醫(yī)大數(shù)據(jù)可提升醫(yī)服效率，例如基于醫(yī)大數(shù)據(jù)的床智能決策系可提高醫(yī)生速度和準確度、移慢病及健康管理可降低慢病病率和提升病人依從性從而提高效。我國居民慢病患病率（‰）7001.51.00.5350019931998200320082013我國慢病人群數(shù)化（人）我國生支出情況（萬元）4.03.04.03.03.32.02.12.01.01.61.00.0200320082013個人金生支出4醫(yī)行需求度醫(yī)和

醫(yī)

源配置不合理造成醫(yī)源重

浪

，

醫(yī)

源利用效率亟提

高?

根據(jù)美國醫(yī)學研究所（Institute

of

Medicine）告，

美國醫(yī)系因不必要的治、繁文件、欺和其它等原因造成每年7500美元的醫(yī)源浪，醫(yī)支出的

30%。美國醫(yī)系6大域浪象（整重后，7500美元/年）不必要的治無效醫(yī)2,100美元

/

年1,300美元

/

年度行政開支價格不合理防失1,900美元

/

年1,050美元

/

年550美元

/

年750美元

/

年欺來源：美國醫(yī)學研究所（Institute

of

Medicine），36研究院?

我

國

由度

醫(yī)、度

耗

材、

醫(yī)源分配不合理等原因造成的源浪也，常象例如大方，偏好品、目、治手段，不必要的重復，醫(yī)生、品、器械使用率低下等。根據(jù)北京市局西城分局區(qū)內(nèi)五個道的期品回收狀況的示，

91.8％的家庭有期品，

70.1％的家庭存期超半年，主要原因是包裝量大和大方。（1）物量、化、助物多（2）用重器械，尤其是口器械（3）做高消、高的有手度治（4）降低病人收住（1）非癥，如白

B超改用彩色B超（2）告通用性低，致多次沒必要的重復醫(yī)度耗材（3）迎合病人度要求入

（1）

高

價

多，部分效率低或置

，

性浪入耗（1）房管理不善，品耗材期人分配

（1）人才集中大城市大醫(yī)院，基機構(gòu)人投入不足（2）大家看小病，基醫(yī)院病人少配置不合理來源：36研究院?

醫(yī)大數(shù)據(jù)可減少醫(yī)源浪，提高其利用率。

例如基于醫(yī)大數(shù)據(jù)的品管系可減少品浪、床決策支持系減少無效、醫(yī)保控系減少醫(yī)保欺等。5醫(yī)行需求行醫(yī)保支付力大，且商保不能有效充，支付方控需求烈?醫(yī)保支付體系力大且將加，急需有效控：

（1）國家推行醫(yī)保全民覆蓋，?；鹗杖朐霰仍诙鄶?shù)年份超支出增比；（2）我國人均生投入低于世界平均水平，加大投入是必然；（

3）個人金支出占整個醫(yī)生支出比例持下降。社會政府支付力持加，急需精準有效控和商保充支持。我國城基本醫(yī)保我國醫(yī)?；鹗杖肱c支出增比化我國人均醫(yī)用參保人數(shù)(人)占比人均GDP（%）6.7

40%34%26%187.05.03.0206.05.430%20%23%

1512

11

1125%25%4.720%1099104.0

4.321%

17%19%17%510%0%502009

2010

2011

2012

2013

2014醫(yī)?；鹗杖朐霰葋碓矗何?/p>

36研究院?商保展乏力，需利用醫(yī)大數(shù)據(jù)提高精算能力：

（1）健康模小且人口覆蓋率低；（

2）有商醫(yī)保以理型主，消型健康收入占人身收入的

12%；（3）我國商保付占國家醫(yī)支出比例尚小，2%，而達國家在10%左右。我國100多

家開

展

商保

的公司，但是有

4家消型健康，主要原因是商保公司以得一重大疾病的生率、支出等數(shù)據(jù)，致品開慢和多數(shù)種盈利低甚至。而

醫(yī)大數(shù)據(jù)可幫助商保公司提高保精算能力和通健康管理降低付成本。各國商健康保人群覆率92%

92%100%50%85%80%72%65%58%44%35%32%28%

18%

16%

15%13%0.8%0%來源：OECD，36研究院6醫(yī)大數(shù)據(jù)行需求我國醫(yī)數(shù)據(jù)地域、行割裂重，醫(yī)數(shù)據(jù)的融合及管理是我國醫(yī)數(shù)據(jù)地域、行分割重，亟融合

：?

地域上的眾多信息孤。一方面，各地醫(yī)機構(gòu)的信息系由多個信息化廠商提供，缺乏一的建準指致接口各異；另一方面，醫(yī)院部、醫(yī)院數(shù)據(jù)不開放，以、共享。例如我國95%醫(yī)

院

的

子

病

未全院流通，20%的子健康檔案與子病互通。?

醫(yī)子

行

數(shù)據(jù)割裂重

。

醫(yī)服機構(gòu)數(shù)據(jù)（如子病、影像、放射、基因等）、店數(shù)據(jù)、醫(yī)研數(shù)據(jù)、商保數(shù)據(jù)等系接口未打通，不能形成數(shù)據(jù)?

完整的數(shù)據(jù)是用的基，隨著醫(yī)信息化建的持投入，數(shù)據(jù)融合是展的，同也將來信息化廠商型及合并。我國醫(yī)生信息化建投入情況40032.0%24.0%336.5310.5290.2300248.7207.520010016.0%8.0%146.32011170.8114.1201090.171.600.0%200820092012E

2013E

2014E

2015E

2016E

2017E同比增率醫(yī)行IT投入（元）來源：IDC，36研究院我國健康大數(shù)據(jù)急需融合區(qū)域信息化平臺：健康檔案醫(yī)院：子病可穿戴+app：個人健康數(shù)據(jù)0融合來源：CHIMA，36研究院7醫(yī)數(shù)據(jù)加速累，存、管理等提出更高要求?

醫(yī)行是數(shù)據(jù)密集型行。

IDC

Digital截至

2020年醫(yī)數(shù)據(jù)量將達40萬GB，是2010年的30倍。同數(shù)據(jù)生成和共享人

生復制的醫(yī)數(shù)

據(jù)

量數(shù)據(jù)生成和共享速度迅速增120.62009

2010

2011

2012

2015E

2020E2012

2013E

2014E

2015E

2016E

2017E來源：

IDC

Digital，36研究院慢（以小或

天

位）數(shù)據(jù)構(gòu)

半構(gòu)或非構(gòu)化數(shù)據(jù)來源

完全分布式、云存數(shù)據(jù)整合

比Hadoop分布式文件系（HDFS），關(guān)系數(shù)據(jù)管理系（

RDBMS）接入方式

批理或接近分析象

全體數(shù)據(jù)分析方法

描述分析主8技一步豐富醫(yī)大數(shù)據(jù)，并使存、分析、用成可能?

可穿戴智能的普及模、、持收集患者數(shù)據(jù)。我國可穿戴化情況400020003300120308.3%

107.92216905%160.9…6155.6%765902.346%0.963.0%02011201220132014E2015E增率（%）來源：中國可穿戴算略盟，

36研究院?生物的步促使生物數(shù)據(jù)大爆。

如二代序（高通量）技不使序成本降至

1000美金（一代序成本是30美金/個基因），而且二代序的通量高于一代序，自此大范的基因序加速生物數(shù)據(jù)的累，逐步作和基來價?；驍?shù)據(jù)價高、存在無限被挖掘的可能性。5000250004393100000000399934811000000100002642205013725991002009

2010

2011

2012

2013

2014

2015E來源：NCI，36研究院?IT技步使醫(yī)大數(shù)據(jù)用成可能

：數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘、理、機器學、自然言理、數(shù)據(jù)可化、人工智能等技取得步。例如數(shù)據(jù)融合可將多個醫(yī)子行的數(shù)據(jù)整合分析以生新的更加精確、、有價的信息。網(wǎng)速增快（網(wǎng)速（kb/秒））200150100500.400.30002002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2015晶體管尺寸（米）晶體管價格（0.000001*美元）來源：IBM，36研究院9國家略推醫(yī)機構(gòu)、區(qū)域信息化及醫(yī)大數(shù)據(jù)用建，促使醫(yī)大數(shù)據(jù)正在加速形成?2009-2015年國家出臺了大量關(guān)于醫(yī)信息化建體要求的政策，2011-2012年出臺了大量促醫(yī)機構(gòu)如醫(yī)院、醫(yī)廠商等信息化的政策，2013年開始出臺區(qū)域信息化建的政策，目前我國區(qū)域信息化建尚未成模，并且

2015年前缺少關(guān)于大數(shù)據(jù)用的相關(guān)立法來保共享和防止用，致我國數(shù)據(jù)源開放和共享化程度于低水平。?2015年

《

促

大

數(shù)

據(jù)

展

行

要》明確了關(guān)于數(shù)據(jù)使用的體要求。2016年6月底國院出臺《關(guān)于促和范健康醫(yī)大數(shù)據(jù)用展的指意》，將醫(yī)大數(shù)據(jù)正式入國家展，其醫(yī)大數(shù)據(jù)融合及共享開放建，在醫(yī)、醫(yī)、公共生、醫(yī)保等方面的用，以及使用安全保障等方面行全面范。數(shù)據(jù)用政策的放和推將促使醫(yī)大數(shù)據(jù)加速形成，從數(shù)據(jù)收集、融合、清洗理到用，短期內(nèi)數(shù)據(jù)融合相關(guān)公司將高速展，隨后數(shù)據(jù)用相關(guān)公司將迎來爆式增。部政策政策分《

關(guān)

于

深

化

醫(yī)

生體制改革的意》2013

國家住房和城建部

《關(guān)于開展國家智慧城市點工作的通知》20132015

國院2011生部2011生部《全國醫(yī)生服體系劃要（

2015—2020年）》《基于子病的醫(yī)院信息平臺建技解決方案（

1.0

版）》《子病系功能用水平分價方法及準

(行)》2012生部《健康中國2020略研究告》《子病基本數(shù)據(jù)集》20142012

國院醫(yī)信息化2012

國院《服展

“十二五”劃》2013

中央委會2014區(qū)域信息化數(shù)據(jù)融合、使用及安全來源：網(wǎng)公開料，

36研究院注：關(guān)于政策的具體內(nèi)容，附。10?在2014年6月至2016年5月底，醫(yī)行生投并事件共373筆，其中醫(yī)數(shù)據(jù)投并事件24筆，HIS投并事件18筆，醫(yī)數(shù)據(jù)相關(guān)的投融事件共42筆，此域受我國醫(yī)行各分域的投并數(shù)量685651342924181713141010776432?醫(yī)數(shù)據(jù)域（醫(yī)數(shù)據(jù)和

HIS）的本涌入從2014年底開始，在2015年

增加，

2016年醫(yī)數(shù)據(jù)企的投達到新的高峰。本大模涌入將一步加速醫(yī)大數(shù)據(jù)展。分布情況141612131032020152016HIS投融事件筆數(shù)?

醫(yī)大數(shù)據(jù)公司融大，多在千萬醫(yī)大數(shù)據(jù)公司融分布情況醫(yī)大數(shù)據(jù)公司融分布情況3020100天使ABC新三板11CHAPTER

2構(gòu)分析?

醫(yī)大數(shù)據(jù)分?

醫(yī)大數(shù)據(jù)特性?用景?

市?及一二市企1212醫(yī)大數(shù)據(jù)分醫(yī)數(shù)據(jù)生景多，量參差不，各數(shù)據(jù)潛

在

能力不同醫(yī)大數(shù)據(jù)可以分以下四大：?數(shù)據(jù)

：來自患者在醫(yī)院所就醫(yī)程中生的數(shù)據(jù)，主要的采集端口是醫(yī)機構(gòu)，如醫(yī)院。其包括子病、目果（生化、免疫、

PCR

等）、新果（基因序等）、醫(yī)生用、路徑等。增快速，特是新數(shù)據(jù)，如基因數(shù)據(jù)。?

研數(shù)據(jù)：主要來自器械醫(yī)研企、研外包公司、科研機構(gòu)等研程中生的數(shù)據(jù)，主要的數(shù)據(jù)來源如：（

1）醫(yī)研程如醫(yī)院床；（

2）科研機構(gòu)最新科研展。?

患者數(shù)據(jù)：患者自身的、在院外的行和感官生的數(shù)據(jù)，主要采集端是可穿戴和各網(wǎng)上醫(yī)平臺，包括（

1）通可穿戴收集的體征的健康管理數(shù)據(jù)；（

2）網(wǎng)行數(shù)據(jù)，例如掛號、網(wǎng)、健康管理、醫(yī)患病友交流等。?

支付&醫(yī)保數(shù)據(jù)：一切與付方相關(guān)的核

/，主要包括患者支付、醫(yī)流通等。數(shù)據(jù)特點數(shù)據(jù)種數(shù)據(jù)量潛在付方付意愿主要來源（1）病：病史、斷果

/路徑、

醫(yī)院、所用等信息（2）

（影像、生化、免疫、醫(yī)院、機構(gòu)、云存公司完整性、PCR等）最構(gòu)化、準化等待提高多90%醫(yī)院機構(gòu)：

（3）新（基因序等）企：保公司：醫(yī)院、第三方醫(yī)器械研公司、數(shù)據(jù)機構(gòu)、科研機構(gòu)；醫(yī)院、科研機構(gòu)科研機構(gòu)（1）醫(yī)研數(shù)據(jù)：從床前、

I-III期床、IV期床、上市后大量人群中行效跟蹤得的床數(shù)據(jù)少量4%完整性好構(gòu)化好準化好研數(shù)據(jù)企：（2）科研數(shù)據(jù)：科研展患者數(shù)據(jù)保公司：（1）體征的健康管理數(shù)據(jù)可穿戴智能完整性、手機構(gòu)化、準化等待提高少量（2）網(wǎng)醫(yī)行數(shù)據(jù)，例如醫(yī)、與患有交流等互網(wǎng)醫(yī)公司端來源：36研究院6%13醫(yī)大數(shù)據(jù)特性醫(yī)大數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)性+醫(yī)性”模巨大的數(shù)據(jù)、患者行感官數(shù)據(jù)、研數(shù)據(jù)和支付醫(yī)保數(shù)據(jù)等聚形成的醫(yī)大數(shù)據(jù)，不呈出其作大數(shù)據(jù)的

“4V”的特性，也表出醫(yī)域特有性：模大(Volume)（1）1個CT像150MB，1個基因序750MB，1個準的病理5GB（2）1個社區(qū)醫(yī)院數(shù)據(jù)量在數(shù)TB至PB，全國醫(yī)數(shù)據(jù)到2020年35ZB（1）包含各種構(gòu)化表、非(半)構(gòu)化文本文檔(XML和敘述文本)、醫(yī)影像等多種多的數(shù)據(jù)存形式型多(Variety)大數(shù)據(jù)性（2）包含網(wǎng)日志、片、地理位置信息等增快（1）大量在或數(shù)據(jù)持增多，如床決策斷、用、流行病分析等（2）信息技

展促使越來越多的醫(yī)信

息被數(shù)

字

化(velocity)（1）醫(yī)數(shù)據(jù)的有效利用有利于：公共疾病防控、精準、新品研、醫(yī)控、疾攻克、健康管理等價巨大(value)醫(yī)（2）但數(shù)據(jù)價密度低健康大數(shù)據(jù)特性（1）多種形數(shù)據(jù)：包括數(shù)據(jù)

(如體、化)、信號(如

信號、心信號等)、像(如B超、X等)、文字(如主、病史、告等

)，以及用以科普、咨的畫、音盒信息等，可著區(qū)于其他域數(shù)據(jù)（2）醫(yī)病人的描述具有主性、

不準化，性多性序性（1）患者就、疾病病程在上有一個度（2）醫(yī)學的波形、像都是數(shù)醫(yī)（1）患者的醫(yī)健康數(shù)據(jù)具有高度的私性，泄漏信息會造成重后果（1）大量數(shù)據(jù)來源于人工致數(shù)據(jù)的偏差和殘缺私性性（2）多數(shù)據(jù)的表達、本身也具有不確定性，病例和病案尤突出（3）醫(yī)數(shù)據(jù)的不完整搜集和理使醫(yī)數(shù)據(jù)不能全面反映任何疾病信息（4）醫(yī)分析病人的狀描述有偏差和缺失不完整性冗余性（1）冗余醫(yī)學數(shù)據(jù)量大，每天生的大量數(shù)據(jù)中可能包含重復、無關(guān)要甚至是相互矛盾的來源：36研究院醫(yī)數(shù)據(jù)量14景醫(yī)健康大數(shù)據(jù)的五大用景床決策支持醫(yī)保控保開慢病和健醫(yī)健康康管理大數(shù)據(jù)醫(yī)器械研醫(yī)管理來源：36研究院??床決策支持：床決策支持系、基因等能幫助醫(yī)生提高

醫(yī)

服

量，如：（

1）病情早并干；（

2）精準醫(yī)，人下而非癥。健康及慢病管理：基于慢病及健康數(shù)據(jù)程智能系和可穿戴、智能手機等端，可幫助個人健康管理，包括：（1）跟蹤用身體狀況；（

2）根據(jù)數(shù)據(jù)用施個性化的健康管理方案；（3）基于數(shù)據(jù)的健康管理能降低重病病率，減少醫(yī)支出。?醫(yī)支付：醫(yī)大數(shù)據(jù)可減少有支付體系力，如：（

1）精準

可降低由病因不確定致

的

源

浪

；

（

2）化并制定多元化的醫(yī)支付手段如DRGs；（3）基于患者付及疾病概率數(shù)據(jù)，合健康病管理降低保公司付成本；（

4）基于疾病概率、醫(yī)支出等數(shù)據(jù)幫助保公司開新品和提高盈利率；（5）

通

品流通數(shù)據(jù)化

醫(yī)

流

通

，降低醫(yī)成

本

。?醫(yī)研：（1）基于疾病、用等建立數(shù)據(jù)建模，品研程中的安全性、有效性、副作用等；（

2）通智能分析系，減少人力、、物力等投入，降低品

研

成

本

。?

醫(yī)管理：（

）公共生管理：通多家醫(yī)院的數(shù)據(jù)，建立和1完善區(qū)域及跨區(qū)域的疾病防控、幼健康、合督、食品安全、血液管理、健康教育、分等體系，源合理配置；（2）通數(shù)據(jù)整合分析、智能用等幫助醫(yī)院運管理。15市醫(yī)健康大數(shù)據(jù)用潛力巨大?醫(yī)大數(shù)據(jù)展由價醫(yī)醫(yī)（即醫(yī)服量與醫(yī)成本的雙），其潛在價空巨大，且生于具體的用景。醫(yī)大數(shù)據(jù)的服象可居民、醫(yī)服機構(gòu)、科研機構(gòu)、醫(yī)保管理機構(gòu)和商保公司、公共健康管理部等。?麥肯在2013年告中在美國，醫(yī)大數(shù)據(jù)的用有望減少3000-4500美元/年

的

醫(yī)

用。我國存在人口基數(shù)巨大、醫(yī)源浪重、醫(yī)缺和配置不合理、醫(yī)支出增快、商保展乏力等，醫(yī)大數(shù)據(jù)的可用景富且能深度挖掘，因此我國醫(yī)大數(shù)據(jù)的市模至少在千提升醫(yī)服量（

RightCare）?床決策支持數(shù)據(jù)900-1100美元/年???疾病管理公共醫(yī)生管理安全個人健康促（Right

Living)）700-1000美元/年500-1000美元/年500-700美元/年患者數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)??疾病防，“治未病”數(shù)

據(jù)

慢病管理醫(yī)?

醫(yī)服量提高改善醫(yī)支付（Right

Value)）支付數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)健康大數(shù)據(jù)?

3000-???醫(yī)保欺新支付方式新保患者數(shù)據(jù)4500美元/年的醫(yī)成本減少化醫(yī)管理（

Rightprovider）化醫(yī)源

配置數(shù)據(jù)??效治促醫(yī)研（

Right

Living)）?????床

方案和流程物警戒促新通入醫(yī)保避免方案的重復研未足的市需求研數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)400-700美元/年來源：麥肯，36研究院16醫(yī)大數(shù)據(jù)及一二市公司：看好數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析用兩個切口和壹基因思路迪雕數(shù)據(jù)新科技IBM大基因雅森科技海普洛斯鼎晶生物燃石醫(yī)學思派網(wǎng)瑞和康太美醫(yī)行基因XtalPI晶泰科技思路迪醫(yī)支

保音特立杰海虹控股Oscar23andMe

星基因23魔方天昊基因基云惠康糖醫(yī)生

掌上糖醫(yī)GoogleFacebookTwitter及元合科技準化技零科技盈谷網(wǎng)IBM雕數(shù)據(jù)件萬達信息阿里云大基因萬里云新科技百度云萬里云云IBM其明生物和醫(yī)院大基因恒瑞醫(yī)明康德星基因23魔方海網(wǎng)芯達特網(wǎng)寧科技雕數(shù)據(jù)件倍泰健康力來源：36研究院注：（1）信息截止2016年6月30日，排名不分先后（2）色字體一市公司，灰色字體二市公司17CHAPTER

3域分析

之數(shù)

據(jù)

采

集

基

施、數(shù)據(jù)采集端口、數(shù)據(jù)管理1818市集中程度低，并明，看好具有本和

客

的信息化廠商萬達信息

雕數(shù)據(jù)達力件

寧科技寧件桃谷科技?醫(yī)解決方案提供者

，主要醫(yī)機構(gòu)提供信息化服

多數(shù)廠商來自二市和新三板，由于醫(yī)機構(gòu)地域性的市特性，各供商的市份不大且相定；

由于數(shù)據(jù)準向一準的方向展、醫(yī)院客信息化廠商一站式服能力要求的提升，將整合。我國醫(yī)信息化行集中度低

&未來并明嘉和美康

其他?

移醫(yī)解決方案的提供廠商，主要向互網(wǎng)醫(yī)公司和小型醫(yī)機構(gòu)服：

以一市公司主，部分二市公司有開展此

小型醫(yī)機構(gòu)如所的信息化尾市潛力大。19數(shù)據(jù)收集基數(shù)據(jù)融合技是關(guān)，

看好有能力提供區(qū)域信息化建、醫(yī)信息化建的服提供商?由政策來的醫(yī)信息化需求增促使供方快速展。

國家部自2009年開始已出臺多個加快醫(yī)行信息化建的政策，放了機構(gòu)的信息化建需求；同，國家略“互網(wǎng)+”來移醫(yī)信息化解決方案的新需求。?醫(yī)院信息化：關(guān)于促醫(yī)院信息化建政策已在

2012-2014年大量出臺，根據(jù)CHIMA2014-2015年數(shù)據(jù)：（1）我國醫(yī)院管理信息系建水平在

70%-80%之，上升空仍有但不大；（

2）醫(yī)院床信息系建水平于

40-80%，建程度低的域上升空大，如程醫(yī)、手麻醉、感染

/染控系、床決策系等

；

（3）

醫(yī)

所信息化程度低，尾

市

可

挖掘，利好移醫(yī)解決方案提供商。2014-2015中國醫(yī)院管理信息系施情況

2014-2015中國醫(yī)院床信息系施情況劃價收系子病系室信息系住院房管理系管理系放射科信息系超聲影像信息系床知系房管理系掛號系病案管理系住院病人入出管…物材料管理系會目系PACS系床路徑系體中心管理系床決策支持系感染/染控系程醫(yī)信

息系固定

管理系醫(yī)系理信息系區(qū)域生信息系0%50%準建來源：CHIMA官網(wǎng)，36研究院100%0%50%準建100%已施無已施無?

醫(yī)信息化：我國醫(yī)信息化建程度低且供者少，但達國家醫(yī)信息化程度超80%，因此，隨著我國品研的增多以及政策，

醫(yī)信息化域潛力巨大，有提供商將迎來高速展及有先，并且會出新入者。?區(qū)域信息化：相關(guān)政策從2013年開始持出臺，目前我國區(qū)域生信息化建水

平

低

于

30%，上升空大，看好有能力數(shù)據(jù)融合

技

、做區(qū)域性信息系及

有

跨

區(qū)

域

客

源的提供商。20數(shù)據(jù)收集基國內(nèi)外代表企案例分析我取三家在國內(nèi)外具有代表性的公司：?健信息：注于所管理系，在于其注于科域，打通pc/移端，有科

/算機

人才；?

Practice

Fusion：采取免略占市，在于有美國政府政策支持；?

Athenahealth：子病早期踐者，在于技累深，健信息Practice

Fusion?

2005年Athenahealth?

1997年成立

?

2015年服客?所?

醫(yī)生/患者/科研機構(gòu)/保?

醫(yī)生/醫(yī)院公司/醫(yī)公司/品

?

口腔子病系?子病系?所管理件?子病系?

醫(yī)數(shù)據(jù)品?

涉及“收入循+?！惫芾?

醫(yī)生價及平臺?

向所收（系?

醫(yī)企廣告?

向醫(yī)院收（盈利模式使用號售

/后期

?/影像中心加盟使用/后期升）升用）最新融?

A，2016.01?

數(shù)千萬人民?

二市，

2014.10?

250萬美元?

已上市?

市51美元累融?

2，數(shù)千萬人民?

12，1.575美元?

3，4000萬美元投人?中國?

Longitude

Capital?

GGV

Capital?

Venrock??

丁香園Qualcomm

Ventures?

ARTIS

Ventures??Founders

FundGlynn

CapitalManagement?

Morgenthaler

Ventures來源：CruchBase，36研究院21數(shù)據(jù)采集端口研端口數(shù)據(jù)能力最，醫(yī)院端口數(shù)據(jù)潛力大端口一：醫(yī)服機構(gòu)?

主要包括醫(yī)院、所、體機構(gòu)、基因序公司等；康國??90%的醫(yī)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)累速度快；醫(yī)服數(shù)據(jù)量一般（存在孤立、不準化、非構(gòu)化等），從而數(shù)據(jù)理分析成本高，隨著區(qū)域信息化建程度的提高、像技

步等，有提

高

；和醫(yī)院機構(gòu)大基因?

床數(shù)據(jù)短期內(nèi)能力一般，一是醫(yī)院數(shù)據(jù)量

一

般

，

二

是

醫(yī)院不愿意開放共享數(shù)據(jù)，三是其部景的受益方機不，如醫(yī)院床決策系，但隨著數(shù)據(jù)量提高和醫(yī)院開達安基因來源：36研究院放數(shù)據(jù)度改善，其潛力可期待。端口二：研機構(gòu)?

主要包括企、品研外包公司、科研機構(gòu)；?

有月

的醫(yī)數(shù)據(jù)，短期內(nèi)數(shù)據(jù)累速度一般，中期內(nèi)增4%研信達生物快（隨著我國品研增多）；機構(gòu)?數(shù)據(jù)量高，數(shù)據(jù)理分析成本低（但可能需要醫(yī)服機構(gòu)數(shù)據(jù)、互網(wǎng)醫(yī)數(shù)據(jù)助使用）；恒瑞醫(yī)?

研數(shù)據(jù)能力大，直接用于醫(yī)研，降低企研投入，明康德但是由于研機密性高，數(shù)據(jù)共享可能性小；來源：36研究院端口三：互網(wǎng)醫(yī)公司?

包括掛號、醫(yī)商、移健康管理、醫(yī)患社交等平臺。星基因互?有6%的醫(yī)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)累速度高速增，未來數(shù)據(jù)比例23魔方網(wǎng)醫(yī)將大大提高；??咕數(shù)據(jù)量普遍差（健康管理

app的數(shù)據(jù)量高，且具有公司性和持性），數(shù)據(jù)理分析成本一般高；糖醫(yī)生短期內(nèi)患者行數(shù)據(jù)能力差，一是大部分數(shù)據(jù)量差，來源：36研究院二是2C端的受益方機不，如患者慢病管理服。22數(shù)據(jù)融合利好數(shù)據(jù)整合、準化技提供商及數(shù)據(jù)整合平臺公司?

本域按品的不同，可以分四。我低成本和高效率的數(shù)據(jù)理及存是數(shù)據(jù)管理企的核心爭力。零科技

盈谷網(wǎng)桃谷科技新科技萬里云大基因

思派網(wǎng)其明生物

平安健康云?

數(shù)據(jù)整合及準化技：

市參與者多，具有多大型醫(yī)院客、技先、成本低的提供商可占多市；?端存服

：

基本大公司，主要原因是存基施成本及技壁高，小玩家以

介

入

，

能

海量數(shù)據(jù)高效用

、

盡可能的低成本的存服公司易得和留存客。

部分新入者基本一的醫(yī)影像數(shù)據(jù)或基因數(shù)據(jù)存切入（一是技度相小，二是此數(shù)據(jù)體量大，市需求多）；?

數(shù)據(jù)整合平臺：一市參與者眾多，主要從影像、醫(yī)商、體征數(shù)據(jù)、瘤數(shù)據(jù)、基因、云端子病等數(shù)據(jù)切入。我抱著特定向收集數(shù)據(jù)的企可能憑借海量數(shù)據(jù)的累建立行，

例如2000個乳腺癌病人的基因數(shù)據(jù)比無差收集

20萬表型不明的基因數(shù)據(jù)價更大。當數(shù)據(jù)整合平臺累了海量數(shù)據(jù)，可通數(shù)據(jù)出售、開用系、咨服等方式?安全管理：參與者缺乏，原因是我國醫(yī)大數(shù)據(jù)行尚于形成期、其使用安全的法律也才出臺。但隨著政策的推，

大型醫(yī)信息化廠商可憑借數(shù)據(jù)安全技及

客

斷

市

。23數(shù)據(jù)管理國內(nèi)外代表企案例分析?萬里云醫(yī)：

作

醫(yī)院提供在云端存部

分

或

全

部

醫(yī)

數(shù)據(jù)服的代表，其品是一個云端存醫(yī)學影像的平臺，有60年醫(yī)學影像累。?

解DNA：通自建平臺收集醫(yī)數(shù)據(jù)的醫(yī)數(shù)據(jù)公司之一，其醫(yī)院和個人提供個人基因序

服

，

注

于

床

基

因

的同能收集大量的基因數(shù)據(jù)，建立大的基因數(shù)據(jù)。萬里云醫(yī)解DNA?

2011年成立

?

2009年服客?

醫(yī)院、患者、醫(yī)生?

醫(yī)院、個人?

醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)云平臺?床基因服?

影像云存服/品?

基因體服?程醫(yī)影像咨服?

個人健康管理基因服?

第三方醫(yī)學影像中心?

向醫(yī)院收（醫(yī)學影像存、會盈利模式?

向醫(yī)院/個人收、分析服收

）最新融?

A，2016.03，2.25人民?

A，2016.04，數(shù)千萬人民累融?

1，2.25人民?

2，數(shù)千萬人民?

海投投人?

阿里健康?

中國平安(平安新投)來源：36研究院24CHAPTER

3域分析

之

數(shù)據(jù)分析用?床決策支持?

醫(yī)研?

醫(yī)支付?

慢病及健康管理?

公共生管理2525床決策支持看好具有數(shù)據(jù)累的數(shù)據(jù)收集基施提供商和基因序公司?

精準

床決策支持系：目前參與者少。未來醫(yī)數(shù)據(jù)-收集基施提供商可憑借坐大量子病開床決策助系，展得期待。精準-雕數(shù)據(jù)IBM決策支持新科技思派網(wǎng)來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司?精準用：參與者眾多，入海爭段。

具有大體量基因數(shù)據(jù)、先的生物信息分析挖掘技者具有核心爭力和建立行壁，易切入海市。

因此，具有流量的基因平臺最容易得基因數(shù)據(jù)的累，而生物信息分析挖掘技需要依靠具有生物醫(yī)學和IT背景的復合型人才。大基因燃石醫(yī)學安雅森科技達安基因Prenetics精準用行基因瑞和康海普洛斯思路迪百客鼎晶生物天昊基因和壹基因來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司26床決策支持：提高醫(yī)生斷的精度和效率，疾病早警和治未病大數(shù)據(jù)模型疾病展能全靠醫(yī)生累不到精度。

醫(yī)的本是基于充分的數(shù)據(jù)累包括患者數(shù)據(jù)、行感官數(shù)據(jù)、最新科研成果等患者健康數(shù)據(jù)行理，而做出決策。與人的相比，算機能更快、更全面地存和學醫(yī)知信息，因此通建立在更大的醫(yī)信息上的的健康大數(shù)據(jù)模型得到的病情化可能性靠醫(yī)生更精準：目前癥癥狀：精準人家族病史/基因：糖尿病、高血、乳腺癌、青光眼等患者數(shù)據(jù)：患者學：食

、體重身高、睡眠、血心率脈搏、個人病史等科研展：新、新靶點、新機理等基因、、蛋白、代

、生物嘔吐、影像、咳嗽、無力、肚子痛等??上的其他患者病史、治路徑、效等數(shù)據(jù)上萬醫(yī)生同種病的治方案及效來源：36研究院??（1）合學知數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)模型能病前界行警，“準病患”并及干。

例如基于基因?qū)W的大數(shù)據(jù)分析能捕捉到在外在表征正常但在分子上的表達異常，疾病警，但是通常醫(yī)生根據(jù)缺無法做到。制心病、癌癥等慢性疑病癥效著。（2）提高床決策和方案制定的速度

。當醫(yī)生入新病人的特征量，床決策助系就能通建立在醫(yī)大數(shù)據(jù)的模型直接出建立在以往相似病患大數(shù)據(jù)挖掘基之上的關(guān)于同患者型、使用各種已有的理方式的效以及一系從最到最差的推薦等果。通常醫(yī)生需

1個月或更制定個性化方案，而床

決

策

系

能1天至幾天。從醫(yī)大數(shù)據(jù)挖掘到形成最床決策支持的常流程醫(yī)文檔抽取健康因素患者分群分析床決策支持患者特征數(shù)據(jù)的據(jù)分析數(shù)據(jù)修復數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析用干來源：IBM，36研究院27用：基于物基因?qū)W的基因幫助醫(yī)生精準用?（1）精準靶向物，患者受的治。分子靶向治是特異性非常高的個體化治手段，并非任何病人都有效。例如人體表皮胞生因子受體生了基因突的肺癌病人接受分子靶向治的有效率高達70%，若此基因沒有突，即使接受了目前國上最先的分子靶向治物也不會有效果。有效人群抗抑郁抗哮喘62%60%Afatinib

阿法替尼Osimertinib

(AZD9291)Rociletinib

(CO-1686)艾替尼

(HM61713)60%57%EGFR

(T790M)MET增MET

14

exon

skippingROS1

融合ALK

融合ALK

融合52%50%47%40%30%25%Crizotinib

克替尼Certinib

色瑞替尼(LDK-378)AlectinibALK

融合抗尿失禁抗阿海默癥抗瘤HerceptinCabozantinib卡博替你來源：Personalized

Medicine，36研究院?（2）幫助安全用。由于差異，有人代慢造成物易蓄并引起中毒，有人代快致物在體內(nèi)不易達到有效度。生部數(shù)據(jù)示每年因物不良反造成

20萬人死亡、250萬人住院?；谖飳W的基因，醫(yī)生能根據(jù)個體差異行精準用量、避免物毒害、效成本最佳物等。效與毒性的

20個基因ABCB1、CYP19A1、MTHFR、UGT1A1、ATIC

非小胞肺癌治常用：、紫杉、吉西他、依、DPYD、RRM1、UMPS、CBR3、ERCC1、托泊苷、伊立替康SOD2、VEST-1、CDA、GSTP1、SLIT1、XPC、床其他常用：磷胺、蒽、他莫替芬、來曲、CYP2D6、MTRR、TPS3、XRCC1氟尿淀、甲氨蝶呤、阿素CYP2C9度

的

，治初期出血危性

高HLA-B*5801氨基糖苷抗生

A1555G或C1494TCYP2C19可能使效下降，增加出血危性使物在體內(nèi)量殘留SLCO1B1ALDH2HLA-B*1502UGT1A128床決策支持床決策支持相關(guān)公司床決策支持根據(jù)醫(yī)數(shù)據(jù)

種主

要分

三

種：?

第一種是合醫(yī)數(shù)據(jù)，代表公司是雕數(shù)據(jù)，它醫(yī)院提供數(shù)據(jù)集成解決方案，同利用醫(yī)院的合數(shù)據(jù)各種床決策提供支持服。?

第二種是基因數(shù)據(jù)，代表公司有國內(nèi)最大的基因序公司大基因，它的有國內(nèi)最大的基因數(shù)據(jù)及生物技人才。?第三種是瘤數(shù)據(jù)，代表公司有思派網(wǎng)，它利用大數(shù)據(jù)技斷提供床決策支持，有深瘤家支持。雕數(shù)據(jù)大基因思派網(wǎng)成立?

2000年服客?

醫(yī)院?

1999年?

2014年?企/科研機構(gòu)/醫(yī)?

醫(yī)院/科研機構(gòu)院?

醫(yī)大數(shù)據(jù)服（如決策支持系）?

醫(yī)大數(shù)據(jù)品（如醫(yī)院數(shù)據(jù)集成系）?

移app品（如醫(yī)了app、濕控等）?序?

基因數(shù)據(jù)?

基因序分析服BGISEQ-500?瘤數(shù)據(jù)平臺?

智能系/品?序售?

系?

系升?瘤數(shù)據(jù)使用?

系盈利模式?

數(shù)據(jù)使用?

基因序分析服?

B，2016.06，數(shù)千萬美元最新融?

新三板累融?

N/A?

未披露，IPO?

N/A?

2，數(shù)千萬美元??

斯道本(富達)?

中國平安(平安新投)投人?

N/A?

N/A來源：36研究院29醫(yī)研市于起步期，看好醫(yī)信

息化

廠商

和具

有先的生物信息挖掘技的公司?企研從床前至上市后醫(yī)大數(shù)據(jù)都重要：確定物“Biomarker“提升化合物效率研早期物基因研

究

增

物的機理和安全性了解通基因倒寫床象（如：在具此

biomarker的病人中），提高物

有效答

率II,

III期床在有答的病人中開展開支，短研，提高研效率通基因倒寫排除可能生重副反的象申高答率、低副反率提升新上市批通概率和定價和收集大批量使用人群的效

&副作用的真數(shù)據(jù)，后研起指作用上市后來源：網(wǎng)公開料，

36研究院?

我國醫(yī)信息化市和研大數(shù)據(jù)分析服提供者少，

主要原因是我國研少，以仿制主，但隨著研需求的增多和國家促醫(yī)行信息化政策的推，將出大批新入者；醫(yī)太美醫(yī)XtalPI晶泰科技泰克科技埃森哲Mididata研思路迪塔塔咨行基因來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司?

醫(yī)

機

構(gòu)

數(shù)

據(jù)

收

集

基

施提供商可能拓展醫(yī)企據(jù)收集、物警戒系；??醫(yī)研外包公司憑借其數(shù)據(jù)、生物信息分析可能切入大數(shù)據(jù)分析咨服；此域，坐大體量醫(yī)研數(shù)據(jù)（醫(yī)信息化廠商）、具有多年生物信息分析累的公司可。30醫(yī)研：可提高研效率，看好基因序公司及科研學信息集成平臺麥肯估醫(yī)大數(shù)據(jù)醫(yī)研400-700美元/年的價：?（1）利用文獻分析提升潛在物效率

.。例如通分析挖掘包含1900萬篇以上文獻的MEDLINE數(shù)據(jù)，有效判斷研目的成功可能性?？蒲袑W信

息

集

成

平

臺

具

有

數(shù)

據(jù)??（2）合基因及蛋白學信息可化物研方案及床，

如

更

有

性地潛在靶點、在床

物效和副作用提前、更高效地找參與床的高量目志愿者等。此用景直指基因序公司；（3）基因大數(shù)據(jù)分析可能挽回部分新的潛力和研究靶向。基于因大數(shù)據(jù)挖掘的物研助如用基因序

+全基因關(guān)分析（GWAS）能用于挽回正常情況下有可能因適用人數(shù)比重低、或在部分人群中出和基因型差異密關(guān)的著毒性而無法通物，而避免相關(guān)巨研用的失，

在

物

研

用投入不斷攀升的制是非常重要功能。被撤出市的物Alosetron適癥毒性相關(guān)基因突合癥反缺血性QT延SLC6A4（色胺運體CYP2J2AstemizoleCYP2C8，SLCO1BQ(陰離子速體1B)Cerivastin高脂血癥橫肌溶解SCN5A(離子通道α位基因

)，KCNQ1Cisapride胃十二指返流

QT延CYP2D6，BMPR2(骨形生蛋白II型受體）Dexfenfluramine肥胖肺脈高UDP-葡萄糖苷酸移：

UGT2B7，UGT2B15Rofecoxib,

VioxxTerfenadine疼痛反心猝死QT，扭型室速KCNQ1(離子通道基因)Dilevalol高血肝毒性KGT(2001，UK)KCN(1998，UK)CYP2C19(1991，UK)Sertindole精神分裂癥尿失禁QT，扭型室速扭型室性心Terodiline來源：網(wǎng)公開料，

36研究院生物大數(shù)據(jù)提高企研效率成功案例研克替尼：

通基因物最可能有效的II期床最答率高達

60%，F(xiàn)DA批準255個病人。合作改網(wǎng)站，致力于將個人健康檔案與床目行匹配，瑞/禮來/幫助醫(yī)研企找到最佳床象來源：網(wǎng)公開料，

36研究院31醫(yī)研物警戒：減少新不良反事件，看好醫(yī)信息化系廠商及具有大數(shù)據(jù)分析技的企麥肯估醫(yī)大數(shù)據(jù)醫(yī)研400-700美元/年的價：?

提早入市的不良反事件，生

。由于品反、治重復、品重復、副作用等致的物不良反事件（ADEs）普遍生在床干中，

1個ADE事件致住院患者平均

治用增加

3244美元、住院平均增加

2.2天。通個醫(yī)數(shù)據(jù)源如MEDLINE的科技文、不良事件告、品信息源、海量HER等數(shù)據(jù)行分析挖掘，在新入市前提早床本局限在床中未能ADEs，29.4%的事ADEs和

89.7%的PADEs能被阻止，占所有住院患者數(shù)的3.7%。此用可分兩種形式的服：一是物警戒相關(guān)床，二是大數(shù)據(jù)分析服。?提高新通批和入醫(yī)保范可能性

。比如，企開的新A比治同病的原有B程更、但全生命周期合成本更低，當沒有生學大數(shù)據(jù)估之，企常不易服醫(yī)保部將新A入醫(yī)保和CFDA通新A，而床研的生學大數(shù)據(jù)分析卻能新通批和入醫(yī)保提供必需、確的據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)可以用于物學或生學分析，以治果及其相社會及效益作定價基，從而幫助管部及醫(yī)支付方科學制定新上市及政策。

看好多年物警戒系累的醫(yī)信息化廠商，因政策、批流程更熟悉。?

助力基科學研究的展

。多個企已開始和研究機構(gòu)合作，行各種學、子病等多累生物大數(shù)據(jù)的搜集、整合、分析，力推基研究的展，下游企研步入新的高度。32醫(yī)研醫(yī)研相關(guān)公司醫(yī)研主要是幫助醫(yī)企收集

/分

析

數(shù)據(jù)，已有的企包

括國外成立早的Mididata和國內(nèi)新成立的太美醫(yī)：?

太美醫(yī)，被稱國內(nèi)的

Mididata，基于云算和大數(shù)據(jù)技，幫助醫(yī)企/科研機構(gòu)收集/分析醫(yī)數(shù)據(jù)；?Mididata已于2009年上市，其品基于云端的SaaS服，用可以定制適合自己的服，行云端管理和蹤，行大?？?，降低研成本。。Mididata太美醫(yī)成立

?

1999年服客?企/科研機構(gòu)?

2013年?企/科研機構(gòu)?

EDC子數(shù)據(jù)采集系?床管理

SaaS服?

CTMS床目管理系/品床研略咨服IWRS交互式答隨機系

???和培?

PV物安全警戒系?

數(shù)據(jù)理分析服?

向制企、

CRO公司、科研機構(gòu)收（云服使用/咨服?

向制企、

CRO公司收（系//數(shù)據(jù)理分析服盈利模式?

已上市，市27美元?

B2016.06

數(shù)千萬人民?

3，數(shù)千萬人民最新融累融?

N/A?州投（天使）投人?

N/A?中國（

A）?

北極光投（B）來源：36研究院33醫(yī)支付看好坐大量方、支付數(shù)據(jù)的公司?

目前此域參與者少，但隨著國家醫(yī)保控機增以及醫(yī)分家政策的推，將涌大批新入者。醫(yī)?？厣瘫ｉ_快醫(yī)音特立杰德力信息Oscar海虹控股大特保來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司?我

國

醫(yī)

方主要集中在醫(yī)院，因此醫(yī)大

數(shù)

據(jù)

在

醫(yī)

支

付

方

向的用直指信息化智能管控提供商。由于醫(yī)體系的差異，與美國PBM相比，我國醫(yī)?？匦畔⒒镜挠Ｊ胶偷匚幌嗍芟?。醫(yī)保支付方在中仍有高的主，因此與社保合作密的信息化智能管控提供商有一定的卡位??布局早且客源豐富的醫(yī)信息化廠商也可以通與不同的社保信息化廠商合作來突；由于醫(yī)保是醫(yī)信息化的主要受益者，也是投入金力最的相關(guān)方以及最埋者，醫(yī)保的主要屬將信息化市的格局有決定性影響?？嫉轿覈陙碓卺t(yī)體系域的不斷改革如醫(yī)分離的可能商保的展開辟出新的空，醫(yī)商、大型店可得大量方和支付數(shù)據(jù)，容易切入品利管服。?PBM潛力巨大：

CVS

Caremark是美國最大的PBM供商，其股價在27年來翻了近20倍，大幅超同期普

500，在市1020美元。海虹控股是我國PBM相關(guān)的概念股，自2014年開始型做PBM，其股價一路升

，

從

18元/股上超80元/股，目前股價42元/股。34醫(yī)支付醫(yī)保控：醫(yī)大數(shù)據(jù)用幫助降低醫(yī)成本和醫(yī)保欺醫(yī)大數(shù)據(jù)分析保精化管理：?（1）平衡醫(yī)效用和支出，服的性。

通在床決策系中添加治方案的成本數(shù)據(jù)，床路徑模模型就能同估和比不同治方案的性，出以效用和成本合最的治方案序。例如

A治方案一程用比

B、C，但在全程治周期A方案更床決策系的性估果即先使用

A。此用景的投方向指向

“具估能力的

”床決策支持系提供商。治方案程成本200元需要的程2個程治成本400元性推薦A1stBC150元100元3個程390元400元23ndrd4個程來源：36研究院?（2）醫(yī)保欺和用

。

反醫(yī)保欺和用是醫(yī)保理運管理的關(guān)，也是世界各國普遍存在的重醫(yī)。美國邦醫(yī)保欺超

600美元/年，并且美政府稱起1美元的醫(yī)?；苫?/p>

8美元。醫(yī)保欺通常案例不多但涉及金大、醫(yī)保用筆金不高但數(shù)量大，都根據(jù)斷，因此成醫(yī)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的重要用域

。通以往理數(shù)據(jù)、特定病種群體的床路徑數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)等挖掘?qū)W，建立欺模型，再方、理申行分析，出度醫(yī)和欺案例。常的理包括品量超、用與醫(yī)服不匹配、由保障方案的非必要醫(yī)等。坐大量方的公司可展

PBM服，具有分析技和引擎的公司可開具有醫(yī)保欺和用功能的系服。醫(yī)保運系缺不恰當支出型例可能的生原因（1）度醫(yī)（

2）代開品（3）倒??不含有品準（

1）品量超用量信息（1）配合患者而填寫斷名稱（2）借開以套保未合子病例

（2）用與醫(yī)服不匹配以方用量（1）體充涵蓋利且起（3）保障方案非必要醫(yī)付不高，易致非必要醫(yī)來源：36研究院35商保品開：醫(yī)大數(shù)據(jù)助力商保公司開各充性醫(yī)保和降低付成本醫(yī)大數(shù)據(jù)的挖掘可助力商保公司：?

（1）

開

充性、重大疾病等保。目前我國商醫(yī)保以個人蓄理型主，少部分是消理型（真正意上的醫(yī)保），并且消理型品同化爭重，不能客需求及醫(yī)的準確把握。主要原因是缺乏疾病治用數(shù)據(jù)的深度分析、參保群體醫(yī)的科學估，在保障及精算定價方面無據(jù)可依，從而限制了品的開。盡管存在政府醫(yī)保支付度不能覆蓋治瘤疾病的全部用、通3.9%84.5%常不收效好但價格的靶向等市空缺，但商保公司因不了解瘤治的用，從而與定價無從下手。分析挖掘瘤疾病理數(shù)據(jù)如不同乳腺癌的治方案、患者用分布、地理分布、年分布等可有力支持真正理型大病保障及相關(guān)精算定價。?（2）合基于醫(yī)數(shù)據(jù)的健康及慢病管理可降低付成本

。目前國內(nèi)100+家商保公司中只有4家公司健康。由于付率高，加上代理和管理等成本，多數(shù)健康。而基于患者健康數(shù)據(jù)、付數(shù)據(jù)及疾病概率分析，保公司可行健康及疾病管理，做到

“治未病”和“大病早治”等，避免醫(yī)消升，從而有效降低理成本。

保公司與健康管理公司的合作運是保與醫(yī)真正的融合。人保健康昆健康和健康2013已保21,332519,273532,56340,5708,6379,891付支出17,134-7,90280.3%14,238利-79,510102.6%532,585347,700-74,33365.29%-28,06021.29%32,5708,316-9,022144.0%2,169付率付支出利9,8603036,599-12,54825.53%-33,06613.97%付率78.44%36醫(yī)支付醫(yī)支付相關(guān)公司醫(yī)支付根據(jù)醫(yī)數(shù)據(jù)使用目的主要分兩種：?

第

一

種

是

控

制

醫(yī)

用，代表公司有國內(nèi)的快醫(yī)，

它

通核方、理品付申、助制定品目等方式，在不害醫(yī)量的前提下，降低醫(yī)成本，提升醫(yī)保金使用效率。?第二種是用于商保，代表公司有美國個人健康保公司Oscar，它互網(wǎng)技、程醫(yī)和透明度極促客的健康管理，并極參介入醫(yī)程，降低保支出?？灬t(yī)Oscar成立

?

2014年?

2013年?

個人服客?

醫(yī)機構(gòu)/醫(yī)企?

合理用?

個人健康保?

免

程醫(yī)服/品?床學管理系?

向醫(yī)機構(gòu)、醫(yī)企收?

向個人收盈利模式（互網(wǎng)醫(yī)保保）（件使用、系）最新融?

Pre-A，2015.11，數(shù)千萬人民累融?

2，數(shù)千萬人民?

私募，2016.02，4美元?

6，7.275美元?中國?

真基金投人?

Fidelity

Investments來源：36研究院37慢病及健康管理爭

，

具

有

流

量

和精準分析模型的公司有望切入海市健康及慢病管理根據(jù)醫(yī)大數(shù)據(jù)主要分兩種：?

（

）基于基因數(shù)據(jù)的健康防，目前市參與者多，且以一1公司主。具有精準健康管理模型的公司具有核爭力，并且此公司后來將具有數(shù)據(jù)累模式增多。健康星基因天方新23andMe防23魔方天昊基因和壹基因來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司?

（

）基于患者行感官數(shù)據(jù)和慢病數(shù)據(jù)的慢病管理，此域2參與者眾多，爭激烈，具有大體量活用者后期將具有患者數(shù)據(jù)。慢世多美小壹基云惠康糖醫(yī)生病管理思路迪掌上糖醫(yī)來源：36研究院注：色字體一市公司，灰色字體二市公司38慢病及健康管理醫(yī)健康大數(shù)據(jù)可助力疾病防和患者依從性提高，可生千價麥肯在此域可生

700-1000美元/年的價：醫(yī)成本降低+患者生活量提高依從性提高?幫助精準防疾病，“治未病”。例如：（1）通智能硬件和件收集用行感官數(shù)據(jù)，智能用和醫(yī)可將用數(shù)據(jù)如運數(shù)據(jù)與人口數(shù)據(jù)行比分析，從而出高危群體；（2）通基因分析出個體高疾病種。最后高危人群、個體易疾病行健康教育或提供防止疾病的助，例如制定個人運提醒，“未病”先治、治。?幫助精準管理慢性疾病，提高治依從性。美國每年由病人因各種原因不按照醫(yī)囑接受治致再入院、急及并癥等的治支出達1000-2890美元，而健康大數(shù)據(jù)可改善此局面，例如：（1）通慢病健康管理用的社交功能，患者數(shù)據(jù)可分享至人朋友，他人鼓勵提高依從性；（2）由患者分享數(shù)據(jù)或智能硬件（如智能丸分配器）自聚集的數(shù)據(jù)可用來提醒患者按治?；颊咧我缽男缘奶岣呖蓪⒓膊∥：档阶畹统潭?，防治醫(yī)升。我國慢性人群基數(shù)大，如心病、糖尿病、高血等，以糖尿病例，若每年能防止

5%的無并癥患者出并癥就可省860元的支出。糖尿病患

糖尿病者數(shù)量

并癥年度治目管理人用（元）

數(shù)百分比省治用（元

）37001%1.14

*

1%

*

（18800-3700）

=

172.141.145%1880010%39慢病及健康管理慢病及健康管理相關(guān)公司慢病及健康管理根據(jù)醫(yī)數(shù)據(jù)主要分兩種：?基于基因數(shù)據(jù)的健康防：代表公司

23andme，其通個人DNA定和基因序

/分析服，建立了大

DNA數(shù)據(jù)。?基于患者數(shù)據(jù)和慢病數(shù)據(jù)的慢病管理：代表公司糖醫(yī)生，其通智能硬件取患者的健康數(shù)據(jù)，然后患者做出健康建和提醒。糖醫(yī)生目前已成糖尿病管理行內(nèi)有最大體量用的患者數(shù)據(jù)收集平臺。糖醫(yī)生23andme?

2006年成立

?

2014年服客?

糖尿病患者/醫(yī)機構(gòu)/保公司?

個人?

糖尿病管理app?

健康管理咨服?

app商城?

個人基因服?

基因數(shù)據(jù)包/品?

向個人收（基因?

app商城商品（如品）售盈利模式?

向企收（基因數(shù)據(jù)使用最新融?

天使，2015.05，1000萬人民?

E，2015.07，1.15美元累融?

1，1000萬人民?

6，2.25美元?

Casdin

Capital?

Fidelity

Management

&Research?

Johnson

&

JohnsonDevelopment

Corporation?

GV投人?

南京萬川源?

Google?

New

Enterprise

Associates?

Illumina?

MPM

Capital?

Sergey

Brin?

Etc.來源：36研究院40公共生管理看好具有具有數(shù)據(jù)和分析技的互網(wǎng)搜索、社交巨?

更早地公共疾病行警：的公共生管理要求醫(yī)生在新型流感病例告知疾病控制與防中心，但是通常是人病多日后才就，由于流行疾病的播性快于后置信息，從就到醫(yī)院出斷警信息有

1-2周的滯后周期，從而致了流行病的最佳警期。一期中互網(wǎng)搜索、社交、LBS等數(shù)據(jù)，合疾病、境數(shù)據(jù)，采用機械學（machine

learning）和群智（crowd

sourcing）等技，開展、播力學研究和估，即可：（

1）公共流行疾病提前警；（2）估不同地域病情，制定有性的響劃和配以合理源行

及

防

控

。?

互網(wǎng)搜索、社交巨憑借搜索和社交數(shù)據(jù)及技挖掘卡位醫(yī)大數(shù)據(jù)在公共生管理的用。

例如Google在2009年通5000萬條美國人最繁索的分析與美國疾病中心在2003年-2008年季性流感播期的數(shù)據(jù)行比分析，百度搜索建立得出的模型成功2009年冬季流感的播，其研究果布在2009年的Nature志上。Twitter根據(jù)各地人微博文成

功

當?shù)匦牟?/p>

。我國

百

度

通

醫(yī)

索數(shù)據(jù)也建立了Google流感模型，助公共生管理部流感在各流行區(qū)域空路和律，靶向疫苗研制和使用提供建。社交FacebookTwitter來源：36研究院來源：網(wǎng)公開料，

36研究院41CHAPTER

4價因素分析4242切入點和企相市（1）政策決定行天花板打開程（2）信息化程度決定數(shù)據(jù)累體量和量（3）大數(shù)據(jù)挖掘手段和生物信息學展決定數(shù)據(jù)用的程度（1）數(shù)據(jù)收集基施提