医疗产业已经沉淀海量数据，且数据类型及数据量还将持续增加，但医疗数据在过去并未得到有效处理；另一方面，我国面临着慢病发病率提升、临床决策失准及医疗资源配置不均衡、重复诊疗等问题。
如何在“海量数据”与“医疗问题”之间架起一条通路？大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影像组学等学科的结合，可以为健康管理、辅助诊疗等场景提供解决方案；打通底层数据，构建互联互通的数据平台，可以优化诊疗流程、提升医疗行为的效率。数据互通可以优化各应用场景的体验，各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据——由此形成一个价值闭环。
从政策角度出发，医疗是关系国计民生的高监管行业，政策对于大数据赋能这一行业的态度尤为谨慎。从企业角度出发，与以往一呼百应的“大数据+产业”不同，企业对于这一领域的动作显得有些保守，此时谈论“应用场景”似乎操之过急。
亿欧智库《2019中国医疗大数据研究报告》从顶层设计到落地场景，剖析医疗大数据。本报告深入分析中国医疗大数据顶层设计思路，走访中国健康医疗大数据产业发展集团公司、中国健康医疗大数据股份有限公司、中国健康医疗大数据科技发展集团公司，充分听取政策参与制定者、行业专家对医疗大数据的理解和认知；对医疗大数据治理的技术环节及未来可能的主要应用场景进行了梳理，最后对医疗大数据未来的发展趋势及挑战做出预判。
梳理医疗大数据顶层设计思路
国家层面如何布局医疗大数据？亿欧智库在梳理医疗大数据政策、走访三大医疗大数据集团之后，整理分析了政策、国家队、学会、数据中心这一系列举措的当前进展。
拆解关键技术环节
医疗大数据治理是医疗大数据采集及管理、分析等环节的统称，目的是妥善管理“有用”数据并从海量数据中挖掘价值。本章拆解医疗大数据治理的关键技术环节，呈现医疗大数据从采集到实现应用的全过程。
构建价值闭环，详解六大应用场景
目前，底层数据的收集仍存在合规性问题，规则、责任的根基仍待夯实；标准化制度尚需完善；数据孤岛问题仍然存在。另外，医疗大数据的分析要求响应速度、响应能力以及结果准确性，企业仍需提升技术能力。医疗大数据还处于应用前期的基础建设层面，在可预见的未来，各应用场景发展的行进速度有较大差异。
未来会走向何方？
医疗大数据的真正落地需要政府、医院和企业三方共同合作实现：政府负责制定相应的法律法则、标准制度、监督规范，同时要消除信息不对称、资源不均衡；医院提供医学专业知识并合规采集、存储、传输相关医疗数据；企业则负责前沿技术研发并承担一部分数据采集、存储、传输、追踪的任务，提升市场化竞争实力，为挖掘医疗大数据的价值提供支持。
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文章来源：亿欧智库
月朗锋行
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