当今时代，数据与人们的日常生活密切相关，衣、食、住、行等相关领域的海量数据持续迸发。2017年滴滴用户数达4.5亿，提供了超过74.3亿次移动出行服务;2018年微信每日发送信息450亿次，新浪微博日活跃用户2亿，微博视频/直播日均发布量为150万+;2018年天猫双11订单量突破10亿，2019年京东“6.18”开场1小时下单金额50亿元;中国3万家综合性医院，每年新增数据量可达20Zbit。上述海量数据的产生为大数据应用提供了丰富的基础资源和场景。

　　基于生产生活中的海量数据资源，整个经济社会的数字化水平将遵循“数据化-信息化-数字化-智能化”的演进路线持续升级。“数据化”是关键基础，它确定了数据的采集边界和标准;“信息化”是关键流程，它规范了数据采集、存储、分析的具体方法;“数字化”是关键手段，它明确了应用大数据、人工智能等新一代信息技术开展分析和应用的新思路新模式;“智能化”是关键效果，它反映了数字化转型的成效，覆盖社会治理、公共服务和产业发展等多领域。

　　数字化转型的四阶段演进示意图

　　大数据作为数字化转型中的核心支撑能力，相关技术和应用助力了数字中国战略的加速落地。数字中国战略包含数字经济、数字政府和数字社会三个部分。中国数字经济规模持续壮大，提升经济发展质量。国家网信办的数据显示，2018年中国数字经济规模达31.3万亿元，同比增长15.1%，占GDP的比重达34.8%。据上海社科院测算，2016年到2018年，中国数字经济对GDP增长的贡献率分别达到了74.1%、57.5%和60.0%。与此同时，数字政府和数字社会建设也同步推进，持续提升政府的服务能力，优化社会的运行效率。

　　数字中国战略与大数据产业的关系

　　大数据产业生态的五维度解析

　　1、政策维度

　　2016-2018年国家和地方各级政府相继出台了一大批大数据相关政策。截至2018年底，国家累计发布了43条相关政策，全国有31个省(市、区)累计发布政策347条，其中贵州、福建、广东和浙江领先。

　　2016-2018年31个省(市、区)大数据政策数量

　　从省级大数据管理机构的成立来看，广东省在2014年最先成立了大数据管理局，2015年浙江省和贵州省跟进，2017年陕西省、重庆市和内蒙古自治区也完成了布局。2018年则是大数据管理机构最密集成立的年份，吉林省、北京市、天津市、山东省、河南省、安徽省和福建省等纷纷成立主管部门，数字经济和大数据产业已得到地方各级政府的高度重视。

　　2、产业维度

　　受宏观政策、技术升级和应用场景拓展等利好因素的影响，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，预计2021年将达8070.6亿元。从2016-2021年，大数据产业规模增长5230亿元，5年复合增长率达23.2%。分析发现，2016-2018年的增长主要由产业政策和资本协力推动。2019年以来，随着大数据技术和应用的持续爆发，以及5G和物联网等相关技术的成熟，市场需求和相关技术进步将成为大数据产业持续高速增长的最主要动力。

　　3、人才维度

　　大数据人才是指从事大数据相关工作的人才，主要包括从事研发、分析工作的核心人才，以及兼具行业背景和大数据技能的复合型人才。据估算，截至2018年底，中国大数据核心人才数量为200万人，缺口为60万人。为了应对大数据人才的紧缺态势，国家加快设立数据科学与大数据技术等一批相关专业。教育部的统计数据显示，2017-2019年高校数据科学与大数据技术专业新增备案数量依次为32所、250所和196所。

　　4、创新维度

　　据统计，中国大数据相关专利新增数量从2015年开始快速升高。2018年单年的新增专利数量达7887个，其中发明专利占比达77.0%，实用新型专利占比达21.7%，授权发明占1.3%。进一步分析发现，企业和科研院所是大数据创新的主力军，数据显示2018年，两者合计贡献了7273项专利，占到了全年新增数量的92.2%。

　　5、区域维度

　　我们从创新能力、政府服务能力、典型园区数量和产业规模四个维度评价了全国六大区域的大数据产业综合发展能力。研究显示，华东地区在创新能力、政府服务能力和典型园区数量方面优势明显，典型代表地区包括上海市和浙江省;华北地区虽然综合评价仅次于华东，但其产业规模在六个区域中处于领跑地位;中南地区近年来发展迅速，代表省份河南和广东相继落地了大量产业园载体，其政府服务能力和区域创新能力均得到了快速提升;西南地区主要由四川省和贵州省领衔，已经打造形成区域发展新高地;东北和西北地区的整体发展能力相对滞后，各项指标均有待提升。

　　2019年全国各区域大数据产业综合发展能力评价

　　156859471916034404.jpg数据来源：《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告(2019)》

　　以下是对白皮书中健康医疗大数据的深度解读：

　　相较于其他行业，医疗行业的信息化水平走在前列。2009-2017年我国医疗信息化市场规模逐年递增，且增速保持在20%以上的较高水平。从数据角度来看，中国医疗数据的类型和规模近年来一直在快速增长，数据爆炸推动健康医疗进入大数据时代。如何在打破数据孤岛、提高数据分析技术的同时，结合健康医疗场景，夯实数据质量，拓展应用空间，成为该细分行业的发展关键。

　　健康医疗大数据行业大事

　　健康医疗大数据相关政策频出

　　《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》发布。该办法旨在强化对健康医疗大数据的政策指引，充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用。

　　《关于印发电子病历系统应用水平分级评价管理办法（试行）及评价标准（试行）的通知》发布。该通知将电子病历划分为10级，并要求到2020年实现辖区内所有三级医院电子病历要达到分级评价4级以上，二级医院要达到分级评价3级以上，此外对医疗数据的互联互通和标准化成熟度测评也做出硬性要求。

　　《健康中国行动（2019-2030年）》和《健康中国行动组织实施和考核方案》相继发布，为《“健康中国2030"规划纲要》提供了更落地的可行性实施方案，为医疗健康行业发展注入强心剂。

　　2018年11月，国家医疗保障局局长办公会审议通过《国家医疗保障局医疗保障信息平台建设工程实施方案》。该方案预计将推动医疗云市场的快速增长，加快落地一批省市级医疗云平台，促进跨省的数据互联互通和医保异地结算，推动医保与商保结算系统的对接。

　　健康医疗大数据领域的痛难点

　　由于医疗行业自身的特殊性，健康医疗大数据产业的“话题热度”始终高于“发展进度”。健康医疗大数据立足于医疗信息化基础，探索布局相关数据的采集、分析和应用。当前行业发展的主要制约因素包括：

　　1.行业壁垒高

　　医疗行业的专业性强、受政府高度监管、行业内利益关系复杂、从业资源要求较高，因此很多大数据企业难以进入该领域。

　　2.数据精准度差

　　求数无源，需采集的数据标的不明确，采集工具的标准化和规范化有待提升，无法获得所需数据；有量无质，所采集数据无法满足既定用途所需的数量和质量；有病无数，临床救治与数据应用需求脱轨，大数据和AI等技术的临床应用不足，临床一线数据的收集和汇聚不足；有数无据，在数据深加工方面的工作不足，尚未形成数据驱动的临床科研、医药研发、器械生产、分级诊疗、健康养老、医养结合等产品和服务。

　　3.传统观念与模式打破难度大

　　新技术给传统的医疗行业带来了模式上的冲击，同时医疗作为传统行业，用户数据隐私涉及到伦理和法规双重保护，无论是病患还是医护人员由于对新技术的不了解，都会对新技术产生不信任。

　　4.数据安全与隐私保护要求高

　　由于目前法制上对数据的隐私保护滞后，仅有零星规定，尚未出台系统的隐私保护法律法规，造成数据的归属权和使用权不明确、数据共享开放缺乏管理、数据应用缺少准入和退出机制等问题。

　　5.复合型人才培养难度大

　　一方面，由于医疗行业专业性过强，对行业理解透彻的IT技术型人才数量少，培养周期长；另一方面，医护人员的数字素养亟需提高，数字化工具（IT软件等）的应用培训亟待加强。

　　在政策的持续推动下，未来各地医疗卫生管理部门、医疗机构将持续加大对医院信息化、区域医疗信息化、公共卫生信息化的投入，加快搭建基于医联体模式的分级诊疗服务体系，健康医疗大数据行业将在未来2-3年迎来市场爆发。一方面，新政策出台将加快健康医疗数据的互联互通，更多基于数据的场景化深度应用将提高医疗服务的效率；另一方面，多场景的数据分析和应用将带动大健康领域相关产业的发展，为医药研发、医疗器械研发等创新产品和服务提供坚实支撑。

　　健康医疗大数据相关主体的核心应用诉求与亟需解决方案

　　健康医疗大数据未来机会点

　　1.布局智能化健康管理服务

　　健康医疗大数据目前的主要推动力是政府、医疗机构和大企业，对于中小企业和初创企业，利用技术优势和资本助力也可以寻觅到市场机遇，尤其是针对用户端提供个性化、定制化、智能化的健康管理服务的潜在市场空间巨大，但是在找到市场机遇点时要明确自身的商业模式和变现途径。对此，市场上应多多关注这类创业公司，对能紧抓细分领域市场的创业企业给予资本支持。

　　2.拓展云端健康医疗SaaS服务

　　传统的医疗信息化软件功能创新不足，非医院必须功能几乎被市场忽略，不仅造成了市场产品和服务的差异小、竞争大，同时更造成即使国内医疗市场有大量的医疗数据，但由于种类单一导致无法支撑更高深层次的研究与应用。医疗云成为未来医疗机构数字化转型的重点，而云端的各类健康医疗SaaS服务成为产品发展新趋势，其创新性和应用性更强，它有利于多元数据集聚，降低医疗机构的信息化和数据安全的成本。

　　3.落地数据安全治理

　　医疗数据安全与隐私保护的合规性要求要比其他行业更高，在医疗数字化转型的推动下，数据开放共享将成为健康医疗大数据发展的核心，因此数据开放共享与隐私风险之间的平衡是当下亟需解决的问题，而以数据安全、隐私保护为核心的医疗数据安全治理市场具有较好的市场前景。基于数据安全的治理不仅可以有效实现数据的安全防护，更有利于通过治理最大化的挖掘医疗数据的潜在价值。

　　4.推进产学研合作，开展重大专科疾病的课题研究助力产品创新

　　大数据企业在拓展健康医疗领域业务的时候，面对的最大的问题就是没有数据可用，健康医疗数据的保密性和隐私性都很强，也无法通过市场交易获得。对此，大数据企业应依托自身较强的技术优势，通过与医疗机构、高校和政府联合开展产学研合作，实现对健康医疗大数据价值的深度挖掘，以合作的模式开展重大专科疾病课题的研究，也更有利于健康医疗大数据企业进行产品和服务的创新。

　　5.紧跟医学前沿领域研究

　　健康医疗大数据的核心虽然是数据，但立足点要站在医疗行业，因此对于医疗领域的前沿技术和研究是大数据企业需要补足和布局的。真实世界证据（RWE）、生命大数据、肿瘤领域电子健康档案（EHR）软件等医学前沿领域在国内仍处于前期探索阶段，健康医疗大数据企业应积极布局这些前沿领域，把握医疗数字化发展趋势。