大数据医疗现状趋势及标杆分析课件
智慧医疗发展趋势分析报告PPT
提高医疗质量和效率
为医生提供更好的工具
智慧医疗能够通过智能化技术提高医疗服务 的精准度和效率，降低医疗成本。
智慧医疗为医生提供更好的诊断和治疗工具 ，提高医生的工作效率和诊断准确率。
提高公共卫生监测和预 警能力
更好地满足居民健康需 求
Байду номын сангаас
智慧医疗能够通过大数据技术提高公共卫生 监测和预警能力，有效应对突发公共卫生事 件。
域共享。
智能诊断
利用人工智能技术辅助医生进 行疾病诊断，提高诊断准确率
。
智能化管理
实现医院内部资源的智能化管 理，提高医院运营效率。
智慧医疗在公共卫生中的应用场景
01
02
03
疫情监测与预警
利用大数据技术对疫情进 行实时监测和预警，为防 控决策提供支持。
健康管理
为居民提供个性化健康管 理服务，提高居民健康水 平。
采用智能传感器、可穿戴设备等，实现医疗 数据的实时采集、分析和处理，为医生提供 准确的诊断和治疗方案。
智慧医疗的部署方案与选择
安全性考虑
智慧医疗系统的部署必须充分考虑 数据的安全性和隐私保护，采用先 进的加密技术和安全认证机制。
系统整合
应整合不同的系统和数据来源，实 现信息的互通互联和共享交换，提 高医疗服务的整体效率和质量。
03
移动化
随着移动设备的普及和移动互联网的 发展，移动医疗也将成为未来的重要 趋势。
智慧医疗应用的未来拓展方向
拓展应用领域
智慧医疗的应用领域将不断扩 大，从医院内部扩展到社区、 家庭、健康管理等领域，覆盖 更广泛的人群和医疗服务需求
。
个性化服务
未来的智慧医疗将更加注重个性 化服务，为每个患者提供量身定 制的医疗服务，提高治疗效果和 患者满意度。
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
大数据在医疗行业的发展现状与未来趋势分析
大数据在医疗行业的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和社会的不断变迁，大数据正逐渐在各个领域发挥着越来越重要的作用。
在医疗行业中，大数据的应用也越来越广泛，对医疗资源的优化、疾病诊断的精准性和个体化治疗方案的制定等方面都起到了积极的推动作用。
本文将就大数据在医疗行业的发展现状和未来趋势进行分析。
一、大数据在医疗行业的发展现状目前，大数据在医疗行业的应用主要体现在以下几个方面：1. 医疗资源的优化医疗资源的分配和利用一直是一个全球性难题。
而大数据技术的应用可以通过分析全球各地的医疗数据，了解各个地区的医疗资源分布情况和利用情况，以便制定更加科学合理的医疗资源配置方案。
此外，大数据还可以通过对大量病例数据进行分析，推动医疗资源间的良性流动，提高全球医疗资源的使用效率。
2. 疾病预测和预警大数据技术的应用可以通过分析全球各地的疫情数据、病例数据、人群迁移数据等，提前预警疾病的爆发，并对传染病的传播规律进行建模和分析。
通过这种方式，我们可以及时采取措施，有效控制疾病的传播范围，减少人员伤亡。
3. 精准医疗精准医疗是目前医疗行业的一个热门话题。
大数据技术可以通过对大量病例数据和基因数据的分析，对个体患者的病情进行深度理解，从而制定出更加精确的治疗方案。
例如，在癌症领域，大数据可以通过对病人的基因信息进行分析，预测病人对不同药物的反应情况，从而减少治疗过程中不必要的试错。
二、大数据在医疗行业的未来趋势虽然目前大数据在医疗行业已经取得了一定的成就，但是我们相信它的应用前景还远远不够：1. 个人健康管理随着人们生活水平的提高和健康意识的增强，人们对个人健康管理的需求也越来越高。
未来，大数据技术可以结合生物传感器技术、智能穿戴设备等，采集个人的生理数据，通过对数据的分析，提供针对性的健康建议和治疗方案，帮助人们更好地管理自己的健康。
2. 医疗决策辅助在医疗决策中，医生往往需要参考大量的医疗文献、实验数据等，以做出准确的诊断和制定治疗方案。
大数据在医疗行业的应用(PPT 37页)
一、 医疗与大数据的趋势 二 、什么是医疗大数据
三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据 五、 案例分析 六、 总结与展望
大数据的挑战不仅来自于数据量的增长... 需要新技术的支持
数据量
检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生的感应数据, 基因数据等
类型
• 结构化数据, 遵循标准的数据标准(如,HL7) • 非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等
3 Billion Base Pairs
Data Processing Cloud Storage Visualization
Millions of Variants
Interpretation & Analytics
Millions of Variants Millions of Patients
Hospital
Primary care (Grassroots)
Public Health
区域医疗及基层医疗信息系统大数据解决方案(Hadoop*)
集成的用户应用界面（居民、医生、卫生行政管理人员）
基于云的区域基层医疗服务系统 多租户应用
公共卫生 运营管理
医疗服务 药品管理
新农合医疗保 险
基础设施虚拟化
Analytics Data Management & Computational
Analytics Compute – Storage & Infrastructure
Platforms
高效的大数据访问途径 (客户端)
“Know Me”
“Free Me”
“Express Me”
“Link Me”
Source: McKinsey Global Institute Analysis ESG Research Report 2011 – North American Health Care Provider Market Size and Forecast
大数据在医疗行业应用ppt课件-PPT课件
2 781 1 019 5 76
2 502
9 51 3 57
4 2 96 84
1 月数量 2 月数量 3 月数量 4 月数量 5 月数量 6 月数量
2019年1-6月质控缺陷（前5位）数量统计
大数据简介：行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
High
优先关注行业用户 政府（公共事业） 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
医疗 制造 能源（电力/ 石油）
互联网（电 子商务）
电信
金融
• 纵轴契合度：
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
小数据集
分析价值 不大
传统的商务 智能
非关系型数据
关系型数据
大数据定义 指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数 据。
大数据简介：大数据价值与特点
大数据特点（4V1C）
Volume（量大）：从TB跃 升到PB级
◆Variety（多样）：类型繁 多——文字网络、图片、视 频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理 速度快，时效要求高，与 DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）： 商业价值高。 ◆Complicacy（复杂 性）：大数据的采集、存 储、处理、分析等。
大数据与智慧卫生
医疗质量与医疗监控 以医疗行为（如入院、手术、医嘱）为触发计时，统计某 一时间段内医师书写和审签的病历数量及完成时间，根据 各项医疗文书之间存在的关系区分监控时限
时限监控
对规定的书写内容（如是否有首次病程记录）自动进行 “有或无”的监控 对结构化的病历是否有规定的书写项目进行“有或无”监 控（如入院记录中是否有诊疗计划、主诉现病史的字数）
医疗大数据及相关技术PPT课件
✓ 根据挖掘方法：可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
• 重点技术
✓ 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。 这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
目的是将数据按统一的格式提取出来， 然后再转化，集成，载入数据仓库的工 具 （ETL）
✓ 抽取：因获取的数据可能具有 多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的 数据转化为单一的或者便于处 理的构型，以达到快速分析处 理的目的。
✓ 清洗：对于大数据，并不全是 有价值的，有些数据并不是我 们所关心的内容，而另一些数 据则是完全错误的干扰项。
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
1、大数据时代——左右未来十年的四大趋势
1、大数据时代——数据源呈现指数级增长
• IDC（ International Data Corporation ） 预计到2020 年，全球 将总共拥有35ZB 的数 据量
• 如果把35ZB 的数据全 部刻录到容量为9GB 的 光盘上，其叠加的高度 将达到233 万公里，相 当于在地球与月球之间 往返三次
巨大的数据价值
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
2、大数据带来的变革
信息技术革命的小周期
2、大数据带来的变革——新思维
改变“数据是稀 缺资源”的世 界观
个体数据的精 确性不再重要
数据随时间迅速 折旧
数据就是货币 数据是资产 信息是原油 数据是原材料
2、大数据带来的变革——新方法学
大数据在医疗行业的应用现状及发展趋势
大数据在医疗行业的应用现状及发展趋势随着科技的不断发展，大数据已经深入到我们日常生活的方方面面。
其中，在医疗行业中的应用尤为广泛。
大数据的使用可以帮助医疗行业提高效率、降低成本，更重要的是，它可以帮助医生更好地了解疾病的特征和预测未来的发展趋势。
一、大数据在医疗行业的应用现状1.医生和患者信息的管理现代医疗行业中，可以使用的软件和应用程序数量众多。
例如，电子病历软件，可以帮助医生对患者的过往病史、检查结果、用药和手术情况等信息进行管理和记载。
这些信息有助于医生诊断、治疗和监测患者病情。
电子病历的使用也使得医生之间可以快速共享患者信息和病历记录，提高了医疗信息共享的效率。
同时，患者也可以通过移动应用程序来管理自己的健康信息。
例如fitbit等设备可以收集患者身体活动数据和生物参数（如心率、血压、体重等），这些数据可以用于帮助患者监测和管理自己的健康状况。
2.临床研究临床研究是用来评估医疗干预方案的一种重要方法。
然而，由于研究过程存在很多困难和不确定性，因此需要大量的人力、物力和时间。
此外，现代医疗行业中，对于研究所需数据难以获得和搜集。
现代医疗行业中，使用大数据技术帮助临床研究已经成为一种重要的方法。
通过整合和分析已有数据，提高临床研究的效率和准确性。
3.病例预测和预警医疗行业中，大数据可以协助医生预测和预警疾病，以便早期诊断和预防。
例如，在某些疾病的预警和预测方面，使用大数据可以预测谁最有可能居住的地区易受儿童、青少年或老年人感染疾病的影响。
这些数据可以给医生和医疗制造商提供有关新产品和治疗方案的信息。
二、大数据在医疗行业的发展趋势1. 协同工作在未来，医疗行业将越来越关注数据的共享和整合。
在未来，大数据将成为医生和病人之间更有效、更相互配合的工具，从而帮助医生更好地理解疾病，并更好地治疗和预防疾病。
2. 智能健康智能健康将大数据与互联网连接起来，以帮助医生收集患者信息，并提供更精确的医疗方案，促进医疗保健服务向更个性化的方向发展。
医疗大数据的发展现状与未来趋势分析
医疗大数据的发展现状与未来趋势分析近年来，随着信息技术的快速发展和医疗行业的数字化转型，医疗大数据正逐渐崭露头角。
医疗大数据指的是通过收集、整合和分析海量医疗信息所形成的数据集，可以为医学研究、临床决策和医疗管理提供支持。
本文将对医疗大数据的发展现状和未来趋势进行分析。
一、发展现状1. 数据收集与存储目前，医疗数据的收集主要分为两个方面：一是传统医疗机构中的电子病历系统，包括患者基本信息、病历记录、病理检验结果等；二是移动医疗设备和传感器，能够采集患者的心率、血压、血糖等生理指标。
这些数据以结构化和非结构化形式存储在数据仓库中，以备后续的分析和利用。
2. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是医疗大数据的核心环节。
通过应用机器学习、人工智能等技术手段，可以从数据中发现隐藏的规律和关联性。
例如，通过对大规模的病历数据进行分析，可以发现某种疾病的高发地区、患病率的变化趋势等。
这些分析结果可以帮助医生和决策者更好地制定预防措施和治疗方案。
3. 临床决策支持医疗大数据还可以为临床决策提供支持。
通过分析患者的病历数据和病情特征，可以提供针对性的诊断和治疗建议。
例如，某个患者某种治疗方法的效果如何，可以通过医疗大数据分析得到答案。
这对于提高医生的工作效率和临床决策的准确性具有重要意义。
二、未来趋势1. 个性化医疗未来，医疗大数据将为个性化医疗提供支持。
每个患者的基因和环境都是独一无二的，对疾病的易感性和治疗反应都有影响。
通过分析患者的基因组数据和生活习惯等信息，可以为每个患者制定个性化的预防和治疗方案，提高疗效和生活质量。
2. 健康管理医疗大数据也将在健康管理领域发挥巨大作用。
通过对大量健康数据的追踪记录，可以实时监测人群的健康状况。
一旦发现异常情况，系统可以及时发出警报，并推荐相应的检查和治疗方案。
这将有助于提前发现疾病，降低医疗风险，并改善人群整体健康水平。
3. 公共卫生管理利用医疗大数据的强大分析能力，可以更好地进行公共卫生管理。
大数据在医疗行业的发展现状与未来趋势
大数据在医疗行业的发展现状与未来趋势引言：随着科技的快速发展和人们对健康的日益关注，大数据在医疗行业中的应用越来越受到关注。
本文将探讨大数据在医疗行业中的发展现状和未来趋势。
一、大数据在医疗行业的发展现状1.1 医疗数据的涌现随着医疗技术的进步和电子健康记录的普及，大量的医疗数据涌现。
这些数据包括患者的病历、实验室结果、影像学报告等，为医生提供了更多的信息，帮助他们作出更准确的诊断和治疗计划。
1.2 数据的整合与共享大数据技术的应用使得医疗数据的整合与共享成为可能。
不同医院、研究机构和健康保险公司之间可以通过共享数据来提高医疗质量和效率。
医生可以快速访问患者的历史病历，研究人员可以使用多中心数据进行大规模的研究。
1.3 健康管理与预测大数据在健康管理方面的应用也越来越受到关注。
基于个人健康数据的分析，可以帮助人们管理自己的健康状况，预测患病风险。
比如，可以基于大数据模型建立个人化的健康风险评估模型，提醒人们定期体检、改变不健康的生活方式。
二、大数据在医疗行业的未来趋势2.1 个性化医疗随着大数据技术的发展，我们将进入个性化医疗的时代。
通过对大量医学数据的分析，医疗机构可以为每个患者制定个性化的诊疗方案，提高治疗效果和生活质量。
2.2 远程医疗大数据技术的应用使得远程医疗成为可能。
患者可以通过互联网与医生进行视频咨询，在不离开家的情况下得到专业的医疗服务。
大数据还可以支持远程医疗的监控和诊断，帮助医生更好地判断患者的病情和治疗进展。
2.3 治疗决策的辅助大数据的应用为医生提供了更多的参考信息。
通过对大量病例数据的分析，医生可以了解不同治疗方案的效果，对疾病的诊断和治疗进行决策的辅助。
这将有助于提高医疗质量和降低医疗事故的发生率。
2.4 疾病预测与防控大数据分析可以帮助预测常见疾病的发生概率，提前采取预防措施。
比如，通过对空气质量和疾病发生数据的分析，可以提前预测流感等传染病的流行趋势，采取相应的预防和控制措施，降低疾病的传播风险。
医疗大数据应用的现状和发展趋势
医疗大数据应用的现状和发展趋势第一章：引言医疗大数据是指利用现代计算机技术收集、存储、处理、分析和利用各种医疗信息的应用系统。
目前，信息化已经深入到医疗行业中，医疗机构越来越需要利用大数据技术来优化服务和提高治疗效果。
本文将分析医疗大数据应用的现状和发展趋势。
第二章：医疗大数据应用的现状目前，在医疗大数据的应用中，主要涉及到以下几个方面：1.电子病历：传统的纸质病历已经逐渐被电子病历所取代。
医疗机构可以通过电子病历系统更轻松地管理患者的病历，提高数据准确性和可靠性。
2.疾病患病率分析：通过收集患者就诊数据，结合社会人口统计数据，可以对各种疾病的患病率进行分析，对疾病流行趋势进行预测。
3.生命体征监测：通过传感器等设备实时监测患者的生命体征，从而可以对患者的病情进行更加及时和准确的监测和诊断。
4.医疗资源调配：通过分析病人数量、就诊情况、医生工作量，可以合理安排医疗资源，实现医疗资源优化配置。
第三章：医疗大数据应用的发展趋势1.人工智能的应用：未来的医疗大数据分析将越来越多地借助于人工智能技术。
通过深度学习等技术，人工智能可以对海量的医疗数据进行自动分析和判断，提高医疗诊断的准确性和效率。
2.大数据与云计算的结合：医疗行业将越来越多地采用云计算技术，通过云平台存储和处理数据，进一步提升数据的安全性和处理效率。
3.数据安全问题的增加：随着医疗大数据的应用范围变得越来越广泛，医疗数据泄露和隐私问题也将变得越来越严重。
因此，医疗机构需要加强数据安全意识和技术防范措施。
4.医疗大数据的商业化：随着医疗机构对大数据的需求不断增加，市场供应商也将不断涌现。
未来，医疗大数据商业化模式将越来越丰富，商业模式也将变得更加成熟。
第四章：结论医疗大数据的应用是医疗行业信息化的一个重要方向，已经对医疗行业的效率和质量带来了积极的影响。
在未来，医疗大数据的应用将越来越广泛，利用现代科技手段提高医疗的效率和服务水平将成为医疗行业的必然趋势。
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4/24/2020
大数据医疗领域
医疗 产业 链
大数 据医
疗
典型 企业
4/24/2020
核心
医药制造 器械制造
医药流通
医院 零售药店
患者
支付方
可穿戴设 备POCT
九安医疗 三诺生物
医药电商
九州通 阿里健康
网络医院 医疗信息
化
宜华健康 万达信息
远程医疗 互联网 O2O ……
春雨医生 好大夫图：我国来自5岁以上人口占比4/24/2020
数据来源：卫计委
数据来源：国家统计局
过渡医疗造成万亿损失
医院“过渡医疗”已呈常态：非合理用药、非合理检查、非合理收费、非合理医药定价、非参保对象享受医 保待遇、非离退休人员享受离退休待遇。
典型国家医疗服务费用结构中药品占比
4/24/2020
来源：海虹控股公司资料
公开信息显示，仅滥开药、滥检查导致的资源浪费约20%-30%，加之药品回扣、药品虚高定价、乱收费 等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
缺乏有效的分级诊疗措施
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
✓看病难 ✓看病贵 ✓体验差
✓病患不匹配 ✓劳动强度高 ✓制度约束力强
✓过量开药、过渡诊断和治疗
✓并非结合疗效和成本考虑的 最佳治疗方案
✓流动资金管理 效率低下
4/24/2020
✓缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
✓缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺 诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商
✓分销层级过 多，效率低下
✓医院和药店的采购分散， 无法形成规模优势
✓生产过程的无监督导致 药品质量低劣
医保基金缺口大
近年来，医保基金支出增幅基本高于收入增幅，且医保支出占收入的比重远超过80%；老龄化比重不断增大， 65岁以上老年人占比超过10%，医疗负担增加。
图：2008-2015年城镇基本医疗保险基金收支情况（亿元）
战略分析思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
医疗大数据成为国家战略
4/24/2020
医疗大数据成为国家战略
4/24/2020
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
低效、混乱、难监管
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组
织（PBM+TPA+GPO）
智慧医疗
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居
民健康信息服务管理
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
信息化投入及增长率
我国医疗卫生信息化投入2014年为275.1亿元，投入增长率历年来一直维持在20%以上；其中以临床信息系 统投入占主导，其次是区域卫生医疗信息系统。
模式探索
互联网移动设备普 及率提升
移动医疗应用涌现 资本大量涌入 泡沫出现
去泡沫化 商业模式不断清晰 细分领域龙头初现 市场高速增长
龙头公司诞生 行业整合 进入成熟期
4/24/2020
1990s
2013
探索期
2014
2015
启动期
2016
2017
2018
高速发展期
2020
成熟期
智慧医疗呈现星火燎原之势
1、商保市场前景广阔
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达80.6%。 同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
4/24/2020
来源：世界卫生组织数据库。
各地智慧医疗与大数据建设呈现多层次阶梯式发展格局。 初步形成了应用先行区、特色应用区、初步应用区、发展起步区等四大类
4/24/2020
资料来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
图：国内医疗卫生信息化投入及增长率
图：2014年国内医疗卫生信息化投入构成（亿元）
4/24/2020
数据来源：IDC、CCW Research
智慧医疗是医疗信息化的升级发 展
智慧医疗是医疗信息化的升级发展，通过与大数据、云计算技术的深度融合，以医疗云数据中心为载体，为 各方提供医疗大数据服务。实现医生与病人、医生与护士、大型医院与社区医院、医疗与保险、医疗机构与 卫生管理部门、医疗机构与药品管理之间的协同，逐步构建智慧化医疗服务体系。
2、医疗健康服务需求快速增长
我国卫生总费用和人均卫生费用迅速增长，卫生总费用从2004年的7590.29亿元，到2014年的 35312.40亿元，10年内增长近4倍，但与发达国家相比仍较低。老龄化日趋严重和亚健康问题， 健康医疗服务供不应求的矛盾加剧。截至2014年底，中国60周岁以上人口达到2.12亿，占总人 口的15.5%，亚健康人群占比已超过70%。
医保控费 PBM
海虹控股 卫宁软件
互联网或医疗核心资源∣互联网医疗载体平台∣医疗大数据云健康管理
智慧医疗发展阶段
智慧医疗生命周期四个阶段：探索期、启动器、高速发展期、成熟期，目前步入启动期和高速发展期之间， 我国智慧医疗已经经历探索期，市场高速增长、商业模式不断清晰完善，细分领域龙头初现
医疗信息 化开始
2013年中国各级医院发展情况
4/24/2020
三级医院 占比7.2%
二级医院 6709所，占比为27.2%
一级医院 6473所，占比为26.2%
未定级医院 9740所，占医院总数39.4%
来源：2014年中国卫生和计划生育统计年鉴。
诊疗次数占比45.2%
诊疗次数占比39.8%
诊疗次数占比6.4% 诊疗次数 占比8.6%
电子病历、健康档案、医疗影像数 据格式不统一、内容不一样、数据 分散存储。区域医疗数据中心建设 涉及到来自多个业务系统的信息整 合、统一存储、统一检索
4/24/2020
借助大数据、互联网手段直击行 业痛点
连接
大数据、互联网、云计算 智能
体验
4/24/2020
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
拥有职业医师57.7万名 平均每所医院86名
拥有职业医师8.8万名 平均每所医院14名
拥有职业医师13.8万名 平均每所医院14名
区域信息化存在壁垒
区域卫生信息化的重要内容：建立 省、市分级数据中心，有效管理大 容量健康档案、电子病历、医疗影 像数据。