中国医疗数据创业有4大方向 可走出独有特色

开源社区的发展让很多非常复杂的算法模型变得非常容易使用，极大地促进了数据科学的发展。数据科学家可以很快地验证预测模型，并使用到实际的商业项目中。目前的解决方案主要是开源方案，一些商业API以及企业内部的私有数据计算框架等等。

● 上层商业决策：深入的行业专业知识，商业洞察，内部决策和外部咨询

第三层是决策科学，它是数据的最顶层，也是实际产生商业价值的。比如我们预测明天要下雨，这个预测的价值在于，得到这个信息的商家第二天可以把伞放到更明显的地方，以增加购买量。这样就产生了商业价值。

这只是一个简单的例子，实际情况要复杂很多。比如，很多游戏中，机器可以根据玩家玩游戏的时间、模式，来预测用户是否对游戏感兴趣，一旦发现玩家对游戏的兴趣正在减弱，就会自动进行一些奖励措施，比如奖励装备、奖励点数来留住玩家，都是商业决策的范畴。

▲ 大数据的产生和利用，天生就和商业决策联系紧密。

大数据企业的商业模式：在咨询和软件服务中徘徊

大数据的价值往往通过商业价值来体现，而不同公司的商业逻辑往往有很大的区别。因此，大数据公司往往在咨询模式和软件模式之间徘徊。

这两种商业模式不难理解，咨询有很强的可定制性，能够准确有效地解决公司的商业需求，但是需要大量和长期的人力支持，花费高，不容易规模化。软件服务则具有边际成本低、人力支持少、容易规模化的特点，但是它缺乏可定制性。很多时候企业并不能直接解决问题，所以面临难以销售的问题。

企业数据化的演化历程：传统信息化，在线化，云化，数据化

企业数据化的演化历程：传统信息化，在线化，云化，数据化。

各个行业的数据化发展程度，因其行业特点而不同。相较于传统零售、农业和制造业，医疗行业在数据积累上有领先优势，但是在数据的应用水平上，医疗行业远远落后于互联网、金融和电信等信息化程度更好的行业。

峰瑞观点（freesvc）：

通过分析各个行业数据化的程度看到：

互联网化程度越高的企业数据化水平越高

数据变现越容易的企业数据化程度越高

个性化需求越高的企业数据化程度越明显

数据储备量越大的企业数据化趋势越快

行业的数据化：

受到商业变现能力和模式的驱动

依赖于底层基础设施的发展

依赖于行业数据的积累

医疗数据产业链

接下来我们从数据产生、数据处理、数据消费的角度来分析医疗数据产业链。

目前，医疗数据的产生最大的来源是医院、诊所等专业医疗机构以及保险机构。这些数据包含了病理、临床、诊疗和理赔数据。随着移动医疗和智能硬件行业的发展，越来越多的数据开始来自手机App记录以及可穿戴设备，这些数据主要包含了人体的生命体征和行为数据，等等。这些数据有助于提升数据的完整性、连续性和准确性，并开始得到重视。

医疗数据的处理不仅包含清洗、整理和分析等标准环节，它还有其特殊性。例如，临床数据往往来自于电子病历等以自然语言描述的文本文件，且不同医疗机构或者医生对临床症状的描述往往存在一些细微差别，这对数据结构化提出了较高的需求。

医疗数据的消费端比较明确，在C端主要是病人和医生，B端包括了医疗机构、药企和保险公司等。从目前的情况来看，通过C端来收费和变现比较困难，主要的商业模式还是围绕着B端开发。

美国Top医疗大数据公司产品分析

近几年，医疗数据产业在美国发展迅速。这归功于电子病历在过去10年的逐步普及，以及包括医院、药厂和保险等机构对数据分析价值的高度认可。 除了传统的数据巨头IMS Health，一些新型数据公司和数据分析公司纷纷涌现。我们挑出4家有代表性的公司（Flatiron、IBM Watson Oncology、IMS Health Oncology、Palantir）来分析。

它们分别代表了当前医疗数据领域发展的大方向：基于肿瘤临床数据的事实；肿瘤人工智能辅助决策；肿瘤全景数据；医疗公众资源数据。

我们把重点放到肿瘤数据上。这个领域的诊疗过程复杂、不确定性高、治愈率低，市场价值巨大，因而，数据在这个领域的作用和价值也得以突显和被重视。 其它疾病领域数据的方法论其实非常相似。 举例：

Flatiron

创立于2012年的Flatiron是一家基于肿瘤病患的医疗数据分析公司。它接连获得顶级投资机构和药厂的融资，抗癌药巨头Roche/Genetech的参与充分说明机构方认可癌症临床数据对药品研发和市场指导的作用。 Flatiron平台由行业领先的肿瘤学家、医生和工程师共同打造，在这个平台上医生可以记录、整理、追踪和分析自己病人的情况。

▲ FLATIRON的网站首页上写着：肿瘤治疗技术的新标准。

基于平台上收集到的信息， Flatiron打造了几款主要产品。

FLATIRON- ONCOEMR是一个癌症病人电子病历，它的主要使用方是医院和医生，药厂也会购买它后台的数据，然后自己做数据分析，或者通过第三方协议的形式由IMS Health帮助与其他数据进行整合。其它医疗数据分析和人工智能公司也是FLATIRON- ONCOEMR后台数据的使用者。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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