医疗大数据产业现状分析报告

• 方蔓桃 2024年3月29日 来源：百度 1351 89
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为确保医疗大数据行业数据精准性以及内容的可参考价值，我们研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解医疗大数据行业的发展态

医疗大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的健康数据的集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在新的医疗改革政策的推动下，近年来我国医疗卫生信息化建设规模不断扩大，市场规模增速明显加快。

医疗大数据的应用发展，将带来医疗模式的深刻变革，对疾病的预防、诊断、治疗及居民健康管理产生深刻影响，提升健康医疗服务的效率和质量，培育新业态和经济新增长点，推动医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等产能释放，带来健康产业加快升级。

为确保医疗大数据行业数据精准性以及内容的可参考价值，我们研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解医疗大数据行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能医疗大数据从业者抢跑转型赛道。

医院高质量发展需要高质量数据的有力支撑。然而,大部分医院在推进医疗数据互联互通、挖掘数据价值的过程中,依然面临着数据多源异构难汇集、数据标准不一、数据质量低下等挑战。医渡科技基于YiduCore打造了新一代数据中心YiduEywa,助力医院打破“数据孤岛”,释放数据要素价值,从而进一步赋能临床、研究、管理等场景,为医院提供了高质量发展的数字底座。目前,YiduEywa已经在华中科技大学同济医学院附属同济医院、陆军军医大学西南医院等多家大型三甲医院及多地卫健委等机构落地。

基于YiduCore对疾病的深度理解和强大的数据处理能力,医渡科技还创新研发了专病库、全病种数据库以及多中心医学研究平台等多维产品矩阵,助力临床研究高效开展,加速科研成果产出。目前,公司面向医院的研究业务市场占有率已经超35%,与专家及权威机构合作出版19本疾病标准数据集,助力产出高质量论文超240篇,总影响因子1200+。

023年,大语言模型技术突起,被视为行业变革的“新质生产力”。而大模型的本质,即是以参数量更大的AI模型进一步挖掘数据要素的价值,推动千行百业实现转型升级。医渡科技在近10年多维度的实践中,以知识图谱为载体沉淀的行业know-how,为医疗垂域大模型的锤炼提供了丰富的专业语料及行业知识。同时,医渡科技在NLP、深度学习算法方面拥有长期扎实的基础。在此之上,医渡科技推出了其自主研发的面向医疗垂直领域多场景的专业大语言模型,提供易使用、高质量、可定制的强大赋能,紧抓大模型机遇。基于大模型,医渡科技已经对数据治理、医院管理、临床科研、临床诊疗、传染病监测预警与应急处置等多个场景的解决方案进行了焕新升级,形成大模型产业闭环。

医疗大数据行业市场机遇分析

医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。

数字化转型已成为我国经济社会创新发展的主要特征。随着数字技术不断融入经济社会发展，医疗健康产业数字化正成为行业未来的标志性特征。近年来，国家政策持续推动医疗产业与前沿技术融合，《“健康中国2030”规划纲要》提出，加强健康医疗大数据应用体系建设，推进基于区域人口健康信息平台的医疗健康大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用。

想要了解更多医疗大数据行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2024-2029年医疗大数据产业现状及未来发展趋势分析报告》。

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