精編自艾瑞諮詢：中國健康醫療大數據行業報告
中國醫療行業面臨供需結構失衡、醫療資源失衡、醫保透支等問題，大數據的應用爲這些問題解決提供了一個可行的嘗試。
中國健康醫療行業面臨的主要問題
分級診療推行需建立在信息、資源及利益互通上
2015年，國家衛計委提出分級診療制度將在2020年全面確立，包括基層首診、雙向轉診、急慢分診、上下聯動分診診療等。新模式的搭建過程中，主要存在以下3個問題。 1）信息不流通，各醫療機構間多爲信息孤島，患者信息無法進行快速共享流通； 2）資源不流通，優質醫生多集中在各大省會的頂級醫院，且三甲醫院醫生精力有限，每年可支援的基層醫療更是有限； 3）利益不互通，醫院之間缺乏有效的利益捆綁機制，以促進患者在院間的流通。
大數據助力我國醫療生態全面升級
大數據技術的應用，將從體系搭建、機構運作、臨牀研發、診斷治療、生活方式五個方面帶來變革性的改善。由於我國醫療體系的強監管性，大數據若要在行業內實現其價值，需由國家建立一套自上而下的戰略方針，從而引導醫院、藥企、民辦資本、保險等機構企業構建項目，相互合作，最終實現從 「治療」 到 「預防」 的就醫習慣的改變，降低從個人到國家的醫療費用。
2018 年 Q1 大數據投融資事件 35 起，行業熱潮正式開啓
2014 年起健康醫療類大數據投融資事件增多，2016 年最多共 66 起，2017 年略有下降。2018 年，健康醫療大數據僅在 Q1 便發生了 35 起投融資事件，其中 12 件來自醫療信息化建設，多爲利用 AI 、語義識別、數據模型，挖掘診療信息，連接院內院外平臺等類別的企業。受人工智能熱潮影響，2017 年輔助決策類共發生 17 次投融資事件，2018 Q1 共 5 起，預計未來將會有更多資本進入該領域。
多項細分場景同時探索，輔助診斷將首先迎來商業化
健康醫療大數據行業以數據規模爲基礎，且在政策和資本鼓勵下，部分應用場景進入市場啓動期，如健康管理、輔助決策（全科輔助決策、影像病理輔助診斷等）、醫療智能化等。下一階段，隨着企業大數據/ AI 技術長期的應用實踐探索，產品不斷更新完善，預估 2-5 年內，產品將首先在 B 端客戶中進行推廣；隨後，伴隨軟件友好度和準確度的上升，在 B 端客戶使用的影響下，C 端市場將展開競爭。
挑戰及未來趨勢
