前言
《健康中国2030规划纲要》明确了以“共建共享、全面健康”建设健康中国的战略主题，对完善医疗卫生服务体系、创新医疗卫生服务模式、提升医疗服务水平和质量、优化多元办医格局、发展商业健康保险、完善药品供应保障体系、推进健康医疗大数据应用等方面进行了详细部署，提出了以健康为中心，推动产业间深度融合，到2030年将建立体系完整、结构优化的健康产业体系。
这是我国建国以来首次在国家层面提出的健康领域中长期战略规划，同时也为包括医疗、健康、医药、健康医疗大数据等多个产业领域带来16万亿商机。
我们针对医疗服务市场格局、整合型医疗体系、互联网医疗、大数据应用以及医药企业转型几个专题的发展现状进行了梳理并对未来发展趋势进行预测。我们相信伴随“十三五”卫生与健康规划和深化医改规划的推进，中国的大健康产业将会迎来新的发展机遇。
健康医疗大数据蓄势待发
我国经过多年医疗卫生领域信息化建设，以及近年来移动互联网、物联网的快速发展，为我们积累了大量的健康医疗数据，同时国家利好政策频出，资本不断涌入，云计算、人工智能等技术迅猛发展，有更多的方法或者工具让我们对于海量数据的挖掘、存储、分析、应用等成为可能。因此目前我国健康医疗大数据发展正当时，正处于起步阶段，未来随着我国法律法规制度的不断完善，数据共享开放程度的不断提高、数据应用更加细分化和多样化，健康医疗大数据将在我国大行其道，为我们带来更多的惊喜与更深刻的变化。
我国拥有发展健康医疗大数据的良好基础
随着近年来国家扎实推进人口健康信息化平台的建设，目前全国已建立了14个省级人口健康信息平台，107个市级平台，572个县（区）级平台。国家积极组织相关专家集中研发了277项卫生行业信息标准，建立了我国卫生信息标准体系的基本框架。通过相应标准的制定，有效推动并规范各级平台的互联互通。目前国家级人口健康信息基础平台已实现与11个省级人口健康信息平台的互联互通。我国各医院通过多年的医院信息化建设，积累了丰富的医院诊疗数据和医院相关运营数据。随着无线网络的广泛覆盖、移动设备以及可穿戴设备的普及，高通量测序、高性能质谱等组学技术的快速发展，“互联网+医疗”的产生与发展，为我们加速积累了大量的健康管理数据、生物信息数据及互联网医疗数据等，以上这些数据为我国开展健康医疗大数据的相关应用奠定了良好基础。
国家及各地方积极推进健康医疗大数据发展
健康关系到每个人，健康医疗大数据已经纳入国家大数据战略布局，同时也是国家最重要的基础性战略资源。近两年国家针对信息惠民、大数据战略、健康中国2030等做出一系列部署，发布了一系列的政策文件，积极推动我国大数据以及健康医疗大数据的发展。在2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，指出要发展医疗健康服务大数据，构建综合健康服务应用。2016年国务院办公厅重磅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，该意见是国务院层面上发布的第一个细分领域大数据纲要，其目的是规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。同时习近平总书记在全国卫生与健康信息大会上，再次强调要完善人口与健康信息服务体系建设，推进健康医疗大数据应用。中共中央、国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》，也提出加强健康医疗大数据应用体系建设，推进基于区域人口健康信息平台的健康医疗大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用。
为了进一步部署、推进和规范健康医疗大数据的应用发展，2016年10月21日国家卫计委健康医疗大数据应用及产业园建设国家试点工程启动，确定福建省、江苏省及福州、厦门、南京、常州为第一批试点省市，通过试点工程为全国健康医疗大数据中心及产业园建设创造可借鉴的经验。试点地区首先制定完善相关方案和配套政策。其次构建统一权威、互联互通的人口健康医疗信息平台，构建健康医疗大数据中心。最后根据地方特点发展相关产业及健康医疗大数据应用，例如福州布局健康服务、精准医疗、生物医药、科技金融四个特色产业，建立健康城市战略运营和健康人文国际交流两大基地，发展健康养生、精准医疗、智慧健康、分级诊疗四大应用领域；南京的重点是建立在医疗、养生、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，培育“互联网+健康医疗”新业态。
同时我国贵州、云南、四川等地都结合地方特点，积极出台细化健康医疗大数据有关政策，通过建立省级平台实现数据的互联互通，并在居民健康卡、慢病管理、互联网+健康医疗等领域积极行动以促进健康医疗大数据有效落地。
健康医疗大数据市场空间广阔、投资火热
从2015到2020年我国将迎来大数据市场的飞速发展，预计2016 年末，我国大数据市场规模达到 2485亿元，到2020年，市场规模将达到13626亿元的高点。到2020年，我国医疗大数据应用市场规模将达到79.05亿元[1]。
图 1 2014-2020年中国大数据市场规模及增长率
同时，资本市场异常火热，2016年多方资本投入健康医疗大数据领域，进一步加速了健康医疗大数据产业发展。
根据数据猿对外公布的数据，经过整理发现，2016年1月到11月健康医疗大数据领域共有46起企业融资事件，融资总金额超过84亿元人民币。
图 2 2014-2020年中国医疗大数据应用市场规模及增长率
健康医疗大数据应用在重点领域实现突破
目前我国健康医疗大数据的应用市场还处于起步投入阶段，健康医疗大数据应用市场的产出价值还远低于投融资规模，但是健康医疗大数据应用已经在临床科研、肿瘤领域精准医疗、医院精细化运营管理、科学化监测评估等领域取得了突破。
基于临床大数据开展
儿童疾病预防和诊断临床研究
上海市儿童医院是中国最早的儿童专科医院，该医院经过多年持续投入，已建立了比较完备的临床信息化系统，实现对病人诊疗全过程的信息化管理，以及对院内业务信息化的全覆盖。系统间互联互通和信息共享基本实现，通过建立临床数据中心对沉积多年的临床数据进行收集整理。同时依托于上海区域医疗信息平台（医联工程），该平台覆盖的38家三级医院、18个行政区域，包含9.1亿条处方医嘱、9000万份检验报告、1387TB医学影像、502万份住院病案、969万份检查报告等临床医疗数据。以上这些，为医院进一步利用好临床数据，服务于临床科研打下坚实基础。
医院基于上述基础，采用数据挖掘技术建立临床决策支持系统。在疾病预防方面，通过对医院呼吸专科临床表征数据，温度、湿度、风力等气候数据，居住环境的环境数据等综合分析，找出上海不同区域、气候特征下儿童常见呼吸疾病的发生规律，其病发状况与气候环境等因素的显著关系，制定相应的各类型疾病个性化预防建议，对儿童开展健康教育、合理安排医疗资源，优化医院管理模式。在疾病诊疗方面，以小儿社区获得型肺炎（CAP）为例，可以基于大数据的全样本数据，基于体温、化验指标为主线的CAP多维立体模型，分散数据聚合为点、线、面、体的多维模型，突破传统临床诊断的盲点。同时将诊断数据与疗效记录分析，结合典型肺炎患儿用药模式，对症状-疾病-治疗的关系进行科学度量。
另外，该医院利用全面的临床医疗数据，如剂量、用药间隔、疗程等，设计效用时序挖掘算法，对高血压用药及并发症情况进行临床时效研究，找出临床上最常见的用药及组合，以及高血压患者靶器官损害情况，进而达到规范化诊疗与用药。
临床与基因组学数据推动
肿瘤的精准诊断与治疗
一直以来，肿瘤都是威胁中国公众健康的头号疾病。根据世界癌症协会预计，在2020年中国癌症的新增案例将达到400万例，死亡案例将达到350万例。根据国家相关部门估计，目前中国每年肿瘤治疗的总花费已达到千亿人民币，并且将随着新增案例数的增加而不断上升。肿瘤癌症问题一直是医学界最为复杂、困难，也最为依靠科研和大数据的一个领域。
零氪科技（LinkDoc）是一家致力于肿瘤领域的医疗大数据公司。该公司旨在通过系统化收集中国医疗系统中的临床数据和诊后随访数据，然后对其整理、汇聚之后再反馈给医生，以此达到协助医生制订更好的医疗方案的目标，推动肿瘤学科的精准医疗。
要实现上述目标，首先要解决大量病历数据结构化问题，零氪科技通过输入39万份的病历报告数据、45万份的影像报告数据、23万份手术记录数据，利用自然语言处理、机器学习等技术，形成了4000余个阅读规则、6万个病历阅读字典之后，电子病历人工智能系统能够自动处理80%以上的病历，准确率能够到达99%。其次要解决的是诊后随访困难问题，零氪科技凭借丰富的随访经验与专业的随访团队，同时通过建立智能随访系统、制定标准的随访规范，实现了诊后随访的专业与高效，随访成功率在90%以上，实现了随访数据与临床数据的联动。
目前该公司已与全国超过200家最顶尖的肿瘤医院建立了合作关系。其收集、整理和分析的病例超过40万例，覆盖了全部肿瘤病种和学科。
基于医院运营大数据
进行医院管理成本核算
实现精细化运营管理
为了改变目前医院运营绩效事后考核、粗放式管理的现状，我们迫切需要建立一个能够帮助医院管理成本、获取准确的行业成本数据的机制，实现医院高效、精细化运营管理。北京东软望海科技有限公司通过联合国内180家公立医院共同成立HIA（HospitalInformation Alliance），从180家联盟成员医院获取2012-2014年度的成本数据，并通过对数据的清洗、脱敏处理，产生多维度的分析指标，最终形成并共同发布《公立医院成本报告（2015）》（以下简称《报告》），致力于提升医疗行业的成本标准管理水平，辅助医院实现精细化运营管理。
《报告》选取样本医院的分布覆盖全国各个区域，级别包括国家卫计委“委属委管”医院、省级医院、市级医院与县级医院，除综合医院外，也涵盖了肿瘤医院与中医医院。《报告》按照财政部2011年颁布的《医院财务制度》和《医院会计制度》中定义的成本核算办法进行统计。《报告》全面展现了中国公立医院的运营地图，为各类公立医院的经营提供了标杆参考值，医院机构借助该报告可从多维度进行经营情况对标分析，作为战略决策的依据。具体如下图：
图 3多维度进行经营情况对标分析
同时医院成本核算的过程可以从核算的角度对各个业务系统数据进行检查与审核，能够促进各业务部门工作精细化与规范化管理。例如建立健全物资出入库制度、各种原始记录、内部结算价格、正确归集和分配各种费用等制度，改变了过去粗放型管理模式，准确反映出医院发展战略管理的要求。因此基于医院运营大数据进行医院管理成本核算为实现医院精细化管理奠定了基础，可以规范业务，促进管理，形成良性循环。
利用数据对分级诊疗的
效果进行科学评估
四川省是全国第一个建立分级诊疗制度的人口大省，为了更好的评估分级诊疗效果，四川省卫生和计划生育信息中心与电子科技大学合作，以分级诊疗为切入点，有效利用大数据进行分级诊疗的效果评估，改变以往基于基本信息评价和现场检查评价相结合的方式，通过揭示数据背后所隐藏的制度推进中存在的问题与困难，以及影响制度推进的核心因素，为卫生部门进一步完善分级诊疗政策和优化医疗资源配置提供科学依据。
通过有效利用数据可以从全局掌控分级诊疗全省异地就诊患者流向，可以揭示目前四川省患者就诊的现状，以某县为例，通过数据分析可以得到某县住院患者就诊分布情况，具体如下图：
图 4某县住院患者就诊分布情况
通过利用Gain RatioAttribute Eva特征选择算法，将患者的多个特征（例如年龄、性别、职业、医院等级、入院情况、疾病大类、病种类别、手术级别、住院天数等）进行比对，获取信息的差异点，并按差异性进行排序，构造训练集和测试集，然后利用RIPPER、JRip等分类算法，对数据进行分类，可以分析出区域患者全维度的特征。例如根据患者就诊方式将患者划分为基层就诊、转院、跨级就诊等三类，通过患者、疾病、医疗机构多角度分析影响患者转院或跨级就诊的因素。以市级患者特征为例，影响某市患者转诊的重要因素有：“入院情况”、“疾病”、“住院期间是否病重病危”，影响患者跨级首诊的因素主要是：“疾病”、“支付方式”。具体如下图：
图 5区域患者全维度特征分析
综上所述，通过有效利用大数据分析手段，可以全面、精准的了解全省异地就诊患者流向、患者多维度特征，综合分析医疗服务供需双方特点及其影响服务提供与利用的因素，客观反映分级诊疗政策实施后的效果，为医疗资源优化配置、分级诊疗工作的决策与评估、分级诊疗政策的进一步完善提供科学依据。实现由“经验即决策”过渡到“数据辅助决策”，最终实现“数据即决策”。
展望未来，健康医疗大数据会带给我们更多的惊喜
目前我国健康医疗大数据虽然已经取得了一些突破，但在全球范围看我国的发展仍处于起步阶段，在发展过程中也存在数据资源目录范围模糊、数据标准不统一、数据共享开放不足、数据应用过程中隐私数据范围不明确、隐私保护较弱等问题，但是展望未来，我国健康医疗大数据的发展在采用多种策略，突破重重障碍之后，必定会带给我们更多的改变与惊喜。
通过建立数据资源目录、数据标准体系等
消除数据壁垒，实现数据资源共享与开放
由于我国的健康医疗大数据从医疗信息化开始，但是恰恰由于这个路径导致，现在数据来源非常复杂，存在数据碎片化与信息孤岛等现象，同时这些数据不能够在同一个平台进行整合、利用，无法真正发挥数据的价值。
未来，国家层面需要建立统一的全国健康医疗数据资源目录，并基于现有卫生信息标准体系的基本框架，建设我国的健康医疗大数据标准体系，构建统一的、互联互通的人口健康信息平台以及国家健康医疗大数据中心，打通数据资源共享通道，建立分类、分级、分域的数据开放规范，更好地实现数据资源共享开放。
通过建立健康医疗大数据领域
隐私保护法律，加强隐私保护
隐私问题是健康医疗大数据发展过程中面临的重要挑战，我国现行法律对隐私权的保护较为滞后，尚未出台统一的保护隐私信息的法律法规。并且对于隐私范围界定不明确，对于侵犯隐私的惩罚机制也没有具体规定。这些都制约了健康医疗大数据的发展。
未来，我们需要借鉴美国、英国、欧盟等在隐私法律上的成功经验，建立符合我国国情的健康医疗领域隐私保护的相关法律制度，同时参考美国HIPPA法案规定了18个涉及到个人隐私的数据项，并结合我国的实际情况尽快明确我国涉及个人隐私的数据项，并明确侵犯隐私的惩罚机制以及侵害隐私权的诉讼流程与制度。
通过多方共同努力
构建健康医疗大数据生态系统
加快数据变现能力，拉动经济新增长
目前，我国健康医疗大数据还没有形成比较清晰完善的产业链与生态系统。
未来，通过上游数据拥有者，不断提供预防端的健康数据、临床端的核心医疗数据、康复端的慢病管理数据、流通端的药品销售数据和支付端的保险理赔数据等；中游技术提供商，提供云服务、可穿戴设备、数据整合、数据存储、数据管理等技术；下游数据应用与服务方，采用先进的数据分析、人工智能等技术，以需求为向导，抓住重点着力突破，在重点领域落地更多的健康医疗大数据应用。通过上中下游的共同努力，打造多方共赢的健康医疗大数据生态系统，让不同的服务提供商从中受益，拉动经济新增长。
对于数据拥有者而言，未来，对于有能力提供区域信息化建设、医院信息化建设、医药信息化建设的服务提供商而言，有效利用数据融合技术是关键，实现数据的变现。在医院服务机构、研发机构、互联网医疗公司众多的数据来源中，由于医疗服务机构拥有约90%的医疗数据，数据积累速度快，因此应该首先抓住医院端数据，随着数据质量的不断提高，医院开放数据态度的不断改善，数据应用场景受益方的购买意愿增强等，其变现潜力会不断增大，实现其变现的突破。
对于技术提供商而言，低成本、高效率的数据处理及存储能力是其未来的核心竞争力。数据融合是趋势，未来，对于提供数据整合、标准化技术、数据整合平台的公司能够在下一轮的竞争中脱颖而出。对于拥有较多大型医院客户、技术先进且成本较低的提供商，在数据整合与标准化技术领域，将能够占领更多的市场；对于提供远程云服务及存储服务的提供商，将更容易获得和留存客户；对于从影像、肿瘤数据、基因数据、电子病历数据等特定领域提供数据整合服务的供应商，将凭借海量数据的积累构建起行业壁垒，进而通过数据出售、提供应用服务、咨询服务等方式变现。
对于数据应用与服务方而言，短期内健康医疗大数据难以实现大范围应用，数据应用与服务方应该采用先进的数据分析、人工智能等技术，以需求为向导，抓住重点着力突破。对于拥有医疗数据整合能力的提供商，可以凭借大量的电子病历数据，开发临床决策服务系统，以提高医生诊断的精度和效率，实现疾病的早期预警和未病治疗，其未来发展值得我们期待；具有大体量基因数据、先进的生物信息分析挖掘技术的提供商，可以凭借其核心行业竞争力，建立起行业壁垒，助力实现肿瘤癌症的精准治疗与精准用药；以基因数据为基础进行健康及慢病管理的公司，由于其具有数据积累的优势，同时拥有精准的健康管理模型，未来会衍生出众多的变现模式；以患者行为数据、慢病数据为基础的慢病管理，未来的竞争会更加激烈，拥有大量活跃用户者将具有竞争优势；对于互联网搜索、社交等巨头未来将凭借其数据优势和分析挖掘技术优势，在公共卫生管理应用领域会带给我们更多的惊喜。
综上，展望未来，健康医疗大数据将产生更多的落地应用，培育更多的新业态，更好的满足百姓的需求，带来更多的经济增长点。未来，健康医疗大数据一定能够带给我们更多的改变与惊喜，让我们翘首以待！