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當醫療進入數據時代

2018年9月，國家衛生健康委印發了《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療健康大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。

事實上，我國健康醫療大數據已進入了初步利好階段，國家作為政策引導方，已出臺了 50 余條 “綱要” 或 “意見” 。

政策的不斷出臺，是在為醫療大數據的巨大產業鏈做更優規范。當前的醫療產業已不僅僅是從藥品研發到患者看病那么簡單，數據的融入讓整個產業變得復雜而又標準。

醫療大數據產業鏈的上游是數據供應商或存儲計算服務。該端衍生的企業多為醫療信息化解決方案提供商、物聯網相關企業以及醫療云服務提供商，為整個產業底層做數據采集。

中游為產業鏈核心企業，多為具有影像識別、深度學習、自然語義分析等核心技術的技術型企業。該類企業可為聚集了大量健康醫療相關數據的機構提供數據處理服務，在分析及可視化后賦予數據價值。

下游為應用場景，分為B端和C端。B端包括醫院、藥店、政府、保險等企業，其最終目的是提升醫療服務的效率和質量，降低患者及健康人群的就醫費用。

復雜的產業鏈的背后還有數以億計的浩瀚數據。

據公開數據顯示，每個時刻，全球有超過100000例醫療檢查在執行；每個人一生將會產生超過12TB的醫療數據，約等于3億本書。而EMC和IDC發布的報告顯示，2013年全球醫療保健數據量為153 EB（1EB=1024×1024TB），預計年增長率為48%。這意味著到2020年，這個數字將達到2314EB。

但超大的數據量如果不經過整合處理生成標準系統的分析報告，將沒有任何價值。事實上，醫療數據的深度挖掘已經在各大人工智能和大數據企業中開展已久。

專注于人工智能技術的醫渡云就在醫療數據治理領域頗具建樹，其通過對數據的深度處理和分析，建立真實世界疾病領域模型，助力醫學研究、醫療管理、政府公共決策、患者智能化疾病管理等。醫渡云自主研發的“醫學數據智能平臺”能夠對大規模多源異構醫療數據完成高質量的數據治理，被中國眾多頂級醫療機構廣泛使用；其新一代數據中心“YiduEywa”在推動智慧醫院建設方面的作用更加凸顯，被業界視為“智慧醫療平臺劃時代產品”。

當醫療進入數據時代，我們每個人的健康狀況、整個醫療產業都在被重新定義，更加精確細致的數據處理，帶動的是整個大健康及人工智能產業的創新，實現的是“數據智能 綠色醫療”的新生態。

領跑者都邁著勇猛而穩健的步伐

發展到當前，諸如遠程問診、健康管理等最接近人們生活的方面已經相對完善，精準藥物的研發、利用醫療庫對病癥進行早期篩選等也已進入更加更熟的階段。下一步要繼續深入攻克的，實際是整個大數據醫療體系的不斷優化，使之真正成為一個平穩運行的系統。

而系統的建立頗為漫長。

和任何融入互聯網的產業本質都是旨在提高行業效率和完善行業服務一樣，醫療行業和人工智能及大數據技術的結合也都是為了讓更多的人解決他們最關心，同時也是醫療行業最亟待解決的看病難、看病貴的問題，當整個醫療產業被數據所充盈，被技術不斷完善的同時，行業治病救人的初心不能偏離，對抗疾病的信念不能放棄，也只有這樣，醫療產業才會有更好的未來。