在当今这个科技飞速发展的时代，数据如同神奇的魔法元素，正悄无声息却又深刻地改变着我们生活的方方面面。而医疗领域，作为守护人类健康的重要堡垒，也因为医疗大数据的崛起，即将踏上一场前所未有的变革之旅。

医疗大数据涵盖了病人的医疗记录、临床试验数据、基因序列信息、医疗影像资料、健康监测数据、药品研发数据等多种形式的数据。它是医疗和健康领域中各类数据的汇总，为提升医疗服务质量、优化决策和改善患者结果提供了丰富的资源。医疗大数据就像是一个超级巨大的知识宝库，里面装满了来自医疗和健康领域的各种信息。它涵盖了我们去医院看病时的病历记录、医生为我们做的各种检查结果、在药店买药的消费记录，甚至还包括我们日常佩戴的智能健康设备收集到的运动数据、睡眠数据等等。这些数据来源广泛、形式多样，就像无数条涓涓细流汇聚成了一片浩瀚的信息海洋。

医疗大数据有以下几个主要特点：

（1）体量大：医疗领域产生的数据量庞大，涉及大量患者的临床信息、医学影像、基因数据等。从GB到TB再到PB的数据增长趋势势不可挡。体量大得惊人，就如同宇宙中的繁星，数都数不清。

（2）速度高：新的数据源源不断地产生，就像奔腾不息的河流，一刻都不停歇。医疗数据产生快、处理快。日益增长的动态数据和医疗物联网应用产生的大量实时数据，使得医疗决策通常需要实时或接近实时的数据支持。例如，实时监测患者的生命体征、实时预警系统等需要对数据进行快速处理和分析。

（3）种类多：医疗大数据的数据来源多样，包括医院信息系统、电子病历、实验室结果、影像学数据、生命体征监测、社交媒体、基因组学等。同时，数据类型也多样，包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML格式的文档）、非结构化数据（如医生的笔记、图像、音频等）。

（4）价值密度低：医疗数据虽然价值高，但由于数据量大、种类多，使得其价值密度相对较低。虽然数据总量庞大，但要从中挖掘出真正对医疗有价值的信息，就像是在沙堆里寻找珍珠一样，需要花费很多的精力和先进的技术手段。

全球市场规模增长趋势：近年来，全球医疗大数据市场规模以超过15%的年复合增长率增长，预计未来几年将继续保持这一增长态势。随着人们对健康重视程度的提高以及科技的不断进步，越来越多的企业和机构开始涉足医疗大数据领域，市场规模呈现出迅猛的增长趋势。

我国市场规模及增长因素：随着医疗信息化水平的不断提高，我国医疗大数据解决方案市场规模也呈现高速增长的趋势。2019年我国医疗大数据解决方案市场规模达105亿元，中商产业研究院发布的《中国医疗大数据行业市场前景及投资机会研究报告》预计到2024年我国医疗大数据解决方案市场规模将增加至281亿元。市场规模的扩大受到多方面因素的驱动，包括健康意识的提升、技术进步、政策支持以及不断增长的医疗数据量。

科技进步：云存储和高性能计算能力的增强为医疗大数据的存储和处理提供了强大的支持。人工智能、云计算、物联网等技术的不断发展，也为医疗健康大数据的收集、存储和分析提供了有力支持。

政策法规支持：许多国家已制定相应策略鼓励和规范医疗数据的收集、处理和共享。我国自2015年以来，国家战略推进医疗机构、区域信息化及医疗大数据应用建设，促使医疗大数据产业正在加速形成。2016年国务院出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将医疗大数据正式纳入国家发展。

市场需求：随着医疗需求的个性化和复杂化，传统的医疗模式已经不能满足当前需求，需要大数据技术的支持。全球人口老龄化和慢性病的不断增加，医疗健康大数据的需求也在不断增长。

创新应用：人工智能和机器学习技术在医疗数据分析中的应用，为疾病诊断、治疗和预防提供了新的途径。例如，在肿瘤治疗领域，医疗大数据分析可以帮助医生选择最合适的个性化治疗方案；在心血管疾病的防治中，通过对患者心电图数据的长期监测和分析，结合生活习惯、家族病史等数据，医生能够更早地发现心脏病风险，并采取个性化的预防措施。

数据驱动的诊疗服务优化为医生提供基于证据的诊断建议和治疗方案：在临床治疗的战场上，医疗大数据就像是医生们手中的魔法棒，发挥着令人惊叹的作用。

例如经验丰富的心脏病专家医生，他曾经遇到过一位病情非常复杂的心脏病患者。这位患者的心脏状况十分特殊，传统的治疗方法都难以奏效。医生陷入了深深的困惑之中，不知道该如何为患者制定最佳的治疗方案。就在这时，他想到了医院刚刚建立的医疗大数据系统。他将患者的详细病历信息、各项检查结果输入到系统中，系统就像一位智慧的长者，迅速地在海量的数据中进行搜索和分析。很快，系统就为李医生提供了一些相似病例的治疗经验和最新的研究成果。根据这些信息，李医生为患者制定了一套个性化的治疗方案，成功地挽救了患者的生命。这就是医疗大数据在临床决策支持中的一个小小缩影。它能够为医生提供基于大量真实病例和科学研究的诊断建议和治疗方案，让医生们不再仅仅依靠自己的经验和有限的知识储备来进行诊疗。

肿瘤治疗领域的个性化治疗方案选择：每一位肿瘤患者的病情都是独一无二的，就像世界上没有两片完全相同的树叶。医疗大数据可以根据患者的肿瘤类型、分期、基因检测结果等信息，为患者量身定制个性化的治疗方案。比如，对于某些特定基因突变的肺癌患者，大数据可以筛选出最适合他们的靶向药物，大大提高了治疗的效果和患者的生存率。

个性化医疗、精准治疗与定制个性化预防措施：基于大数据分析的心脑血管疾病预防策略研究表明，利用大数据分析的手段对心脑血管疾病预防策略进行研究具有重要意义。通过对患者心电图数据的长期监测和分析，结合生活习惯、家族病史等数据，医生能够更早地发现心脏病风险，并采取个性化的预防措施。例如，为不同风险等级的人群制定相应的预防措施，对于高风险人群，提供个性化的健康建议，包括改善生活习惯、定期检查等。

疾病监测与预防控制的创新模式利用大数据监测疾病爆发和流行趋势：智能医疗大数据在公共卫生管理中的应用能够提高公共卫生管理的效率和效果。通过分析医疗大数据，实时监测和预警传染病疫情，提高防控效果。例如，采用时间/时空预警模型每日自动运算，将探测到的病例异常增加或聚集的信息以多种方式自动发送给各级疾控机构疫情值班人员，提醒其及时关注和处理。

健康政策制定的数据支持基础评估现有政策效果，调整政策：医疗大数据还能为健康政策的制定提供坚实的数据基础。政府部门可以通过分析大量的医疗数据，了解不同地区、不同人群的健康状况和医疗需求。比如，发现某个地区的慢性病发病率较高，就可以加大在该地区的慢性病防治投入，建设更多的基层医疗服务设施，开展健康宣传教育活动等。这样就能合理地配置医疗资源，让有限的资源发挥出最大的效益，提高整个社会的健康水平。

合理配置医疗资源：医疗大数据分析病人就诊情况，帮助医院更合理地分配医疗资源，提高医疗效率，有效缓解医疗资源紧张的状况。例如，通过大数据分析医疗需求和资源分布情况，优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。

云技术，就像是医疗大数据的超级云管家。它为医疗数据提供了广阔而安全的存储空间，让那些海量的病历、检查报告等数据能够轻松地“入住”。就好比我们把自己的珍贵物品存放在一个巨大而可靠的仓库里，随时都可以取用。而且，云技术还能让不同地区的医疗机构方便地共享数据，打破了地域的限制。例如，一家偏远地区的小医院遇到了疑难病症，通过云技术，它可以快速地获取大城市大医院的相关病例数据和专家诊断意见，就像把远方的医疗智慧瞬间拉到了身边。

AI在医疗大数据领域就像是一位聪明绝顶的智能助手。它可以在眨眼之间分析海量的医疗数据，帮助医生进行疾病的诊断。有一次，一位放射科医生在查看一张肺部CT扫描图时，难以确定一个微小的结节是良性还是恶性。这时候，AI系统登场了，它对这张图片以及大量的类似病例数据进行了深入分析，迅速给出了这个结节是良性的高概率判断，并提供了详细的分析依据。医生根据AI的建议，对患者进行了定期随访观察，避免了不必要的手术创伤。AI还能不断地学习和更新自己的知识，就像一个孜孜不倦的学霸，通过分析新的病例数据，不断提升自己的诊断准确性，为医生们提供更可靠的决策支持。

物联网与医疗大数据的结合，则像是为患者打造了一位贴心的健康守护天使。现在很多人都在使用智能手环或者智能血压计等物联网设备。这些设备可以实时地收集我们的身体数据，如心率、血压、运动步数等，并将这些数据传输到医疗大数据平台。

医疗大数据将从多个方面深刻改变未来生活，为人们带来更便捷、高效、精准的医疗健康服务。

在未来的生活中，医疗大数据将陪伴我们度过生命的每一个阶段，实现个人全生命周期的健康监测。从我们呱呱坠地的那一刻起，我们的出生信息、新生儿体检数据就会被记录到医疗大数据系统中。随着我们的成长，每一次的疫苗接种、学校体检、生病就医的记录都会像珍珠一样被串联起来。当我们步入成年，工作中的职业健康检查数据、日常运动健身数据也会融入其中。即使到了老年，医疗大数据也不会离开，它会记录我们的慢性病管理情况、老年病的诊疗过程等。通过这些数据的整合，我们将拥有一个智能健康画像，就像一面镜子，清晰地反映出我们的健康状况。而且，医疗大数据还能提前预警潜在的健康风险，就像一个敏锐的先知，提醒我们及时调整生活方式或者进行必要的医疗干预。

医疗大数据还会给我们的健康保险带来全新的变革，更加精准地评估投保人的健康风险。对于那些保持良好生活习惯、健康状况较好的人，可以给予更优惠的保险费率；而对于有潜在健康风险的人，也可以制定出合理的保险方案，鼓励他们积极改善健康状况。这样一来，健康保险就不再是一种简单的风险分担工具，而是成为了促进人们健康生活的激励机制。

对于制药企业来说，医疗大数据就像是一座蕴藏着无限宝藏的矿山。在药物研发过程中，制药企业可以利用医疗大数据快速筛选出合适的药物研发靶点，大大缩短研发周期。比如，通过分析大量的疾病基因数据和药物作用机制数据，找到与某种疾病密切相关的基因靶点，然后针对性地研发药物。在药物临床试验阶段，医疗大数据可以帮助企业更好地招募试验对象，通过分析患者的健康数据和疾病特征，找到最符合试验要求的患者群体。而且，在药物上市后，还可以通过医疗大数据监测药物的疗效和不良反应，及时调整药物的配方和使用说明，确保药物的安全性和有效性。

在过去，医药行业内的数据分散在各个医疗机构、药企、科研单位等不同主体手中。这些数据就像一个个孤立的小岛，彼此之间很难共享和交流。例如，医院掌握着大量的患者临床数据，药企拥有药物研发过程中的试验数据，而科研单位有基础医学研究的数据。当这些数据产品上架到数据交易所后，就像是在这些“孤岛”之间搭建了桥梁，使不同主体的数据能够汇聚和流通。数据交易所为数据产品提供了一个标准化、规范化的交易场所。就好比一个大型的市场，买卖双方可以在这里更加高效地找到彼此。

（一）上架产品数量

为研究目前市场已上架的医疗类的数据产品，明树数据收集了17个数据交易所/交易平台/交易中心的所有上架数据产品（涉及的数所具体见下图）。

明树通过抓取关键字的方式，设定关键词：生命、医药、健康、DNA测序,RNA测序、药物、临床、医疗健康、医院、医疗、康复、疗养、医药产业园，筛选出和医疗行业相关的产品。最后，删除“网络入侵检测响应系统”、“品高云操作系统”、“泰坦数据资产管理平台”、“数据要素交易合规自动化评估系统”等过于通用产品。

根据统计，截至2024年12月10日，收集到的17个数所共上架了1358个医疗领域数据产品。其中，上海数据交易所相关产品数量最多；从医疗数据产品占数所所有上架产品的比例来看，上海数据交易所上架产品中与医疗相关的数据产品占比最高，其次是合肥数据要素流通平台。

（二）产品类型

各数据所对数据产品的分类叫法上稍有不同，总体来看，数据集、数据服务和数据应用这三个类别构成了中国数据交易市场数据产品的主干。明树数据选择广数所分类作为模板，简化、合并后的分类可参考明树其他行业分析文章。

根据明树的产品分类清洗一遍各数所的产品分类后，可以看到与医疗相关的已上架数据产品类型以数据集和数据工具数量为最多。

（三）数商排名

（四）已有应用场景与产品示例

目前已上架的医药类数据产品在支持临床决策、产业链整合、公共管理和科技研发等方面发挥着重要作用，为医药行业的健康发展提供了有力支撑：

疾病预测与风险评估：利用机器学习和大数据分析，预测患者未来患病风险，并分析主要原因，例如：

• 立马昆仑AI·疾病预测大模型平台：预测未来4年内可能发生的十大主要疾病，包括糖尿病、心脏疾病、脑卒中等。

  
  

• 多中心临床科研服务：通过多方安全计算技术，构建多中心研究网络，进行疾病风险预测和健康管理。

临床辅助决策：利用临床知识库和智能推理引擎，辅助医生进行诊断、治疗和决策，例如：

• 基于守正IndexMan数据云台Ⓣ驱动的等级医院评审管理平台：提供临床决策支持系统，辅助医生进行诊断和决策。

  
  

• 面向儿科医疗应用的中文大语言模型-13B/7B：辅助医生理解症状、提供建议，并进行疾病风险预测。

药物管理：提供药品信息、用法用量、注意事项等，辅助医生进行药物管理，例如：

• 智能药事服务：通过药品条码、医保码获取药品信息，提供用药指导和服务。

  
  

• 药品说明书数据库：收录药品说明书信息，为医生和患者提供参考。

医药产业链全景图：展示医药产业链各个环节，帮助企业了解产业链情况，进行招商和投资决策，例如：

• 环球生物医药产业图谱：展示全球生物医药产业链生态全景图。

  
  

• 高端医疗器械产业链：提供高端医疗器械产业链图谱和数据库，帮助企业了解产业链情况。

医药行业数据：提供药品、医疗器械相关公开数据，例如：

• 医药行业数据：提供药品、医疗器械相关公开数据，包括生产经营企业信息、产品信息、医疗机构等。

  
  

• 医药中间体大数据：涵盖各种医药中间体的生产、用途、性质、市场需求等关键信息。

医药行业采购信息数据库：为医药供应商提供原料药、中间体、提取物、药用辅料、医疗器械、包材等交易服务，也为医药企业提供一致性评价、CRO/CMO服务、批文转让、专利咨询业务。

医疗健康数据平台：提供医疗健康数据服务，例如：

• 百享健康医院洞察：提供医疗机构信息、患者画像、疾病趋势等数据。

  
  

• 百享健康医院查询：提供医疗机构信息、医生信息、诊断与科普等数据。

智慧医院建设：提供智慧医院设计方案和数字化系统解决方案，例如：

• 全场景智慧医院设计方案：利用信息技术对医院的医疗、管理、科研、服务等信息资源进行数字化和智能化管理。

  
  

• 智慧医院信息化建设方案：提供智慧医院数字化系统解决方案，包括综合布线系统、计算机网络系统等。

公共卫生事件管理：提供公共卫生事件管理平台，例如：

• 医防融合诊后健康管理系统（远程健康监测系统）：用于心脑血管患者、慢病人群居家场景的健康监测服务。

临床试验数据：支持临床试验研究，例如：

• 中国临床试验数据库：收集国家新药审评中心和华西临床试验中心等科研机构的临床试验信息。

  
  

• 全球临床试验数据库：汇集WHO国际临床试验注册平台全网数据。

药物研发数据：支持药物研发，例如：

• 药物合成数据库：收录药物合成相关信息，为药物研发提供参考。

  
  

• 药物ATC编码：提供药物系统分级分类信息，为药物研发提供参考。

生物医学知识库：提供生物医学知识库，例如：

• 中国医院知识总库：提供医学信息知识服务，满足医务人员临床、科研、管理等需求。

  
  

• 岭南中医古籍知识库：提供岭南中医古籍信息，为中医药研究和临床提供参考。