168体育过去十年，国内医疗大数据产业从零开始发展，如今已然初具规模。但受地域政策、数据伦理等因素影响，整个产业一度在 2019 年抵达巅峰随后陷入停滞，直至今年才又重新复苏

　　推动产业回到“高速公路”的动力主要分为两个层面。政策层面，《“十四五”大数据产业发展规划》出台，数据被重新界定为“生产要素”，重要性直接升至国家战略高度:“数据二十条的发布与国家数据局的建立。为大数据产业基础制度体系指明建设方向，确立指导制度建设责任主体。

　　技术层面，新兴的大语言模型、生成式 A 借助底层逻辑的重构带来了一批类似 Chat GPT的“杀手级应用”，反哺上游大数据产业发展。该趋势下，医疗数据持有方开始进行主动改革规模化开展医疗数据治理，为未来可能的数据资产化做好准备。多重因素复合之下，医疗大数据产业迎来重大发展机遇。为了厘清医疗大数据的发展现状及未来价值，蛋壳研究院此份报告，全面梳理医疗大数据产业，绘制医疗大数据的产业前景

　　因担忧数据因素、数据安全方面的风险，医疗大数据产业在 2020 年前一直重基建而轻应用，但自 2020 年开始国家政策风口开始转向，“数据二十条”发布168体育官方网站、国家数据局建立，均在推动医疗大数据朝着标准化、产业化的方向发展，进而建立完善的交易体系

　　二、伴随信息技术和网络技术的跨越式发展,现代医院的运营特征表现为医疗业务的智能化与应用部署的敏捷化，使得医院业务产生的信息朝着复杂化、专业化、海量化的方向发展并对各系统之间的互联互通提出更高层级的要求。因此,部分医院开始转变信息化建设思路借助云技术打造新一代医院数据中心，综合利用各类数据服务临床、决策和科研过程，提高医院管理的科学化、规范化、精细化水平，由此创造了一个千亿级的新兴医疗IT 市场。

　　三、尽管基础设施已经初具规模，但多数医院大数据应用开拓情况仍处于低位，三级医院应用数量占比不足 20%，二级医院应用数量占比不足 5%。因此，在大数据应用供不应求的情形下，在找到有效商业模式的前提下开拓大数据应用是医疗IT 公司面临的重要机遇

　　四、大语言模型 (LLM)的出现为医疗大数据产业确立了新的增长点。目前医疗垂直大模型使用的数据仍局限于互联网医疗过程中产生的行为数据,未来若能将临床数据规模化纳入其中，国内医院的智能化建设将进一步加速。

　　2014年，为推动整体化卫生信息系统建设，国家卫计委规划了开创性的“46312”工程。意在搭好医疗大数据基础设施建设的骨架，将碎片化的“大量医疗数据”转化为规范、可用的“医疗大数据”。

　　这是一种“自上而下”的建设模式。沿着这一路径进行推进，框架内的卫生信息平台、基础数据库、融合网络、业务应用、信息安全防护体系、人口健康信息标准体系相继建立，国家层面的数据基础设施基本建设完毕。

　　不过，完好的顶层架构虽有效推动了区域、医院的大数据相关建设，但却未能全面覆盖整个大数据产业。实际之中，这些建设更多围绕基础设施展开，真正能够传递价值的应用部分相较式微，没有达到等同于基础设施建设的投入规模。

　　探索这一问题的成因及现阶段的解决之道是本报告的研究目的之一。本章之中，我们将从多个角度分析限制医疗大数据的关键要素，并回答“医疗大数据前景几何”这一问题

　　千禧年后的第二个十年，移动医疗、人工智能等前沿技术的发展唤起医疗数据的需求168体育官方网站。作为算法、算力、数据三要素中最常见但又最难获取的要素，医疗数据彼时仍以碎片化、非标准化的形态分散于医院各个系统中。为了寻找智能模型所需的养料，大量科技医疗创业公司找到三级医院进行合作，在帮助医院进行数据治理的同时，打造智慧化的临床应用。医院科室的参与、政策对于信息化建设的强制要求，合力促使医院围绕互联互通、智慧医院等方向开启规模化建设。不少医院开始打造医院大数据中心、科研级大数据平台，完成了医疗大数据基础设施的构造，也与企业合作开发了不少智慧化的应用。但在 2019 年中美贸易争端开启后，包含个人私密信息医疗数据成为关注重点之一。由于对此类数据进行治理、集成、应用存在一定泄露风险，医院与企业的合作目的开始转变

　　为避免政策风险带来的不确定性,不少医院期望大数据及其研究结果以医院范围为界限展开使得医疗大数据的研究重心转向医院科研需求。此趋势下，医疗大数据产业转化一定程度减少，医疗大数据行业发展整体放慢。

　　不过，政治因素并非钳制医疗大数据发展的唯一因素，更需关注的是该类建设投资回报及参与度问题。

　　对于绝大多数而言医院而言，院内外规范化的IT 建设是一项难以计量回报的投资，在缺乏合适的工具估算大数据建设的产出时，医院对于相关投资仍然持有保守态度，

　　此外，要让该项建设发挥价值，医院动用资金支持仅是一部分，更重要的是医院深入了解医疗大数据建设内容，将系统与业务有效融合，才能构造行之有效的大数据体系

　　从目前来看，尽管存在各类标准推动医疗数据的互通互认、治理应用，但只有完整做好每一类场景全流程数据的收集、清洗、归纳、存储都一系列步骤，才能形成多模态、跨流程、可服务于应用的大数据168体育官方网站，真正将医疗数据沉淀下来。

　　这个建设过程应由所有相关成员的共同参与的过程，目前医院还需提升主体积极性，实现全流程、高参与度的数据治理。只有将医疗大数据的被动应用转变为主动管理，才能真正用好医疗大数据。