초기에는 의료 빅 데이터가 독립된 산업이 아니라 업계의' 요소' 로 자리잡았습니다. 1990 년대 말, 동소프트, 위닝 건강, 완다 정보를 포함한 베테랑 정보업체들이 공립병원에 기지를 설립하여 중국 의료대데이터 발전의 기초를 다졌다.

십여 년의 탐구를 거쳐 국내 의료 빅 데이터 산업 체인은 이미 규모를 갖추기 시작했다. 정책은 의료 빅데이터의 규제와 통합을 추진하고 있으며, 업계에도 의료 빅데이터를 저장, 발굴, 분석, 적용하는 창업형 기업이 출현하고 있다. 그러나 전반적으로 우리나라 의료 빅 데이터의 발전 속도는 결코 빠르지 않다.

이 방면은 우리나라의 대량의 데이터량이 많기 때문이지만, 품질이 낮고, 흩어지고, 불완전하기 때문이다. 한편, 의료업계의 정책 지향성이 높기 때문에 의료 빅 데이터에 대한 국가의 규제는 비교적 보수적이다.

억유럽 건강은 국내 의료 빅 데이터 분야의 기업을 실사한 결과, 이들 기업들이 세 가지 주요 특징을 가지고 있으며 의료 빅 데이터의 블루 하이에는 여전히' 금광' 을 발굴해야 한다는 사실이 밝혀졌다.

의료 빅 데이터 산업 체인에 따르면, 억 유로대 건강은 이를 기초층, 기술층, 애플리케이션 계층의 세 가지 차원으로 빗어낸다. 기본 계층은 데이터 수집 및 변환을 담당하고, 기술 계층은 데이터 저장, 처리, 청소 및 분석에 초점을 맞추고, 애플리케이션 계층은 데이터 가치 마이닝의 시나리오 애플리케이션에 초점을 맞추고 있습니다.

억유럽 건강의 실사에서 텐센트, 화대 유전자 등 일부 기업은 3 차원 커버리지를 가지고 있고, 부식 의료운 등 일부 기업은 의료 대데이터에 집중하고 있다.

이 세 가지 측면에서 볼 때, 기업의 규모 분화가 뚜렷하다. 기초층은 상장회사에 집중되어 있으며, 대부분 의료기기, 의료정보류 기업이다. 최근 몇 년 동안 새로 설립된 창업회사의 대부분이 데이터를 침전시키는 데 오랜 시간이 걸리지 않았기 때문에, 이런 행위는 상업화 방향과 상반되기도 한다. 이에 따라 의료 건강 빅데이터의' 공급측' 은 HIT 공급업체와 실체병원에 액세스하는 의료 장비, 특히 스마트 웨어러블 장비에 집중됐다.

미시 기술 계층에서 대부분의 기업은 의료 보건 기술 솔루션을 제공하는 형태로 서비스를 제공합니다. 이러한 회사는 일반적으로 특정 질병을 기반으로 AI 기술 및 데이터 처리 분석 능력을 기술 장벽으로 하여 의료 기관, 제약 기업, 보험 등 몇 가지 주요 역할을 담당하고 있습니다. 차이점은 회사마다 적용되는 부문과 범위가 다르다는 것이다. 흥미롭게도, 기술형 회사의 융자륜 수는 그리 높지 않다. 33 개 회사 중 B 라운드 이하는 23 개, 상장회사는 3 개뿐이다.

이런 현상은 애플리케이션 계층에서 완화되었지만 기업의 매스 분화는 여전히 뚜렷하다. 애플리케이션 계층이 집계한 34 개 기업 중 B 라운드 및 이하 회사가 50% 를 차지했다. 그러나 많은 상장 회사들이 표에 나타났다. 한편으로는 상장회사 의료가 점차 의료 빅데이터라는' 비계' 를 중시하기 시작했고, 한편으로는 의료 빅 데이터 애플리케이션 계층의 경쟁이 불가피하게 심화되고 있다는 설명이다.

분명히, 의료 보조 진단 또는 인터넷 의료 분야에서 AI 의 응용 프로그램과 비교할 때, 의료 빅데이터는 아직 폭발 노드에 도달하지 못했고, 다른 산업에 비해 소매, 금융업계보다 응용 정도가 덜 성숙해 보였습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 건강명언) 그러나 IDC Digital 에 따르면 2020 년까지 의료 데이터의 양은 40 조 기가바이트에 이를 것으로 예상되며 20 10 의 30 배에 이를 것으로 전망된다.

이것은 잠재적 금광인데, 그렇다면 의료 보건 산업에서 큰 데이터의 응용 시나리오는 무엇입니까? 억 유럽 건강은 여섯 가지 방향을 요약했다.

1, 빅 데이터+의약품 개발. 예비 응용에서 의료 빅데이터는 R&D 주기를 단축하고 R&D 비용을 절감하며 환자 데이터를 처리하고 질병 모델을 시뮬레이션하는 데 탁월한 성과를 거두었습니다. , 참가자들에게 많은 자신감을 높였다.

빅 데이터+임상 의사 결정. 의료기관 정보화 건설의 틀에서 의료 빅데이터는 임상 결정에 매우 좋은 보조 역할을 할 수 있다. 현재 의료 데이터는 임상 정밀 의료 및 질병 위험 예측을 지원하는 데 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 환자가 어떤 증상이 나타나기 전에 질병 확률과 시간 노드를 계산하여 임상적으로 조기 개입을 합니다.

빅 데이터+인터넷 의료. 업계 관계자들은 인터넷+의료의 핵심 내용이 빅데이터라고 말한 바 있다. 이런 상황에서 기업들은 큰 데이터를 인터넷 병원, 연금, 건강 관리, 주민 전자건강 기록과 결합하여 정부가 지역 건강 정보 관리를 하는 데 도움을 주는 경우가 많다.

빅 데이터+메디케어. 의료 보험이 정밀 서비스 제공, 정밀 관리, 과학적 의사 결정 외에도 의료 보험 분야에서는 단일 질병, DRGs 등 지불 기준 설계, 의약품 데이터 및 통합 기준 개선, 의료 지능 모니터링 시스템 개선 등에 큰 공간이 있습니다.

빅 데이터+건강 관리. "건강 관리" 의 불은 큰 데이터의 출현을 동반하는 것이 아니라, 정확히 큰 데이터이며, "정밀 건강 관리" 를 업계 내 세대의 인터넷 유명인으로 만들어 줍니다. 그 중 게이머는 훌륭한 건강, 건강 혜택 등을 포함한다. (윌리엄 셰익스피어, 건강관리, 건강관리, 건강관리, 건강관리, 건강관리, 건강관리 등) 현재 빅 데이터의 건강 관리는 EHR (전자 건강 기록) 과 EMR (전자 의료 기록) 을 기반으로 합니다.

빅 데이터+지능형 진단. 의료 영상과 보조 진단의 세분화 응용은 의료 빅 데이터의 가장 성숙한 착지 시나리오 중 하나이지만, 현재 AI+ 의료 기업에 대해 더욱 고민하는 것은 데이터의 양이 크지 않고, 다른 한편으로는 데이터 섬이 심각하다는 점이다. 이는 그 발전을 제약하는 큰 요인이다. 그럼에도 불구하고, 빅데이터+지능형 진단은 여전히 업계에서 널리 인정받고 있다. 상업화 방면에서 이 기업들의 발걸음은 비교적 빠르다.

전반적으로 의료 빅데이터는 응용 장면이 많지만 응용 정도는 대부분 중간, 심지어 약합니다. 위 표의 약 100 개 의료 대기업 중 정향원, 미의사, 제로크립톤, 사디만이 유니콘 대열에 들어섰다. 게다가, 국내에서는 의료 빅 데이터에 집중하는 새로운 자본이 손꼽힌다.

이 시리즈의 현황은 의료 빅데이터가 푸른 바다이며, 푸른 바다 아래에는 엄청난 상업적 가치가 매장되어 있다는 것을 보여준다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 의료명언) 삼의연계, 등급진료 등 새로운 정책이 강화됨에 따라 국가가 의료건강에 대한 빅데이터를 점진적으로 규범화하면서 의료 빅데이터는 업계 전체의 밑바닥 지원으로 폭발적인 날을 맞이할 수밖에 없다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 건강관리명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 건강관리명언)

최근 몇 년 동안 우리나라의 의료 수요가 계속 증가함에 따라 의료기관, 약기업, 보험회사들은 산업 업그레이드의 새로운 기회를 끊임없이 모색하고 있으며, 의료 건강 대데이터 발전이 한창이다. 억 유럽 보건 채널은 의료 데이터 이론에 대한 독점 인터뷰와 특집 보도를 계획하여 의료 산업 체인의 모든 부분에 큰 데이터가 가져오는 전복과 변화에 초점을 맞추었다.

적합한 기업 추천이 있으면 억유럽 건강채널 책임자인 곽 (위챗: Lelion8742390) 에게 문의하십시오.