XXXX年医疗行业大数据分析.pptxVIP

1; 宏观环境分析 ;;;;;;;;; 产业结构分析 ;;;? 临床决策支持：临床决策支持系统、基因检测等能够帮助医生提高医疗服务质量，如：（1）病情早发现并干预；（2）实现精准医疗，对人下药而非对症。 ? 健康及慢病管理：基于慢病及健康数据库结合远程智能监护系统和可穿戴设备、智能 等终端，可帮助个人健康管理，包括： （1）实时跟踪用户身体状况； （2）根据监测数据为用户实施个性化的健康管理方案； （3）基于数据的健康管理能降低重病发病率，减少医疗支出。 ? 医疗支付：医疗大数据可减少现有支付体系压力，如： （1）精准诊疗可降低由病因不确定导致的资源浪费； （2）优化并制定多元化的医疗支付手段如DRGs； （3）基于患者付费及疾病概率数据，结合健康病管理降低保险公司赔付成本； （4）基于疾病概率、医疗支出等数据帮助保险公司开发新产品和提高盈利率； （5）通过药品流通数据优化医药流通环节，降低医药成本。 ? 医药研发：（1）基于疾病、用药等建立数据建模，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等；（2）通过智能分析系 统，减少人力、时间、物力等投入，降低药品研发成本。 ? 医疗管理：（1）公共卫生管理：通过多家医院的数据，建立和完善区域及跨区域的疾病防控、妇幼健康、综合监督、食品安全、血液管理、健康教育、分级诊疗等体系，实现医疗资源合理配置；（2）通过数据整合分析、智能应用等帮助医院运营管理。;;;;? 移动医疗解决方案的提供厂商，主要向互联网医疗公司和小型医疗机构服务： ? 以一级市场公司为主，部分二级市场公司有开展此业务；;;提供基于云端的大数据应;;;;;;;? （2）帮助安全用药。由于遗传差异，有人代谢慢造成药物易蓄积并引起中毒，有人代谢快导致药物在体内不易达到有效浓度。卫生部数据显示每年因药物不良反应造成20万人死亡、250万人住院。基于药物组学的基因检测，医生能够根据个体遗传差异进行精准用药剂量、避免药物毒害、选择疗效成本最佳药物等。;;? 医疗机构数据收集基础设施提供商可能拓展医药企业临床试验数据收集、药物警戒系统业务； ? 医药研发外包公司凭借其数据、生物信息分析经验等优势可能切入大数据分析咨询服务； ? 此领域，坐拥大体量医药研发数据（医药信息化厂商）、具有多年生物信息分析经验积累的公司可夺得市场。;被撤出市场的药物;麦肯锡估计医疗大数据为医药研发创造400-700亿美元/年的价值： ? 提早预测新药入市的不良反应事件，阻止其发生。由于药品反应、治疗重复、药品重复、副作用等导致的药物不良反应事件（ ADEs）普遍发生在临床干预中， 1个ADE事件导致住院患者平均治疗费用增加3244美元、住院平均时间增加2.2天。通过对多个医疗数据源如MEDLINE的科技论文、不良事件报告、药品信 息源、海量HER等数据进行分析挖掘，在新药进入市场前提早识 别因临床样本局限在临床试验中未能发现ADEs，约29.4%的事 实ADEs和 89.7%的PADEs能被阻止，约占所有住院患者数的 3.7%。此类应用可细分为两种形式的服务：一是药物警戒相关临 床试验系统，二是纯大数据分析服务。 ? 提高新药通过审批和纳入医保范畴可能性。比如，药企开发的新药A比治同病的原有药B单疗程更贵、但全生命周期综合成本更低，当没有卫生经济学大数据评估之时，药企经常不易说服医保部 门将新药A纳入医保和让CFDA通过新药A，而临床研发的卫生经 济学大数据分析却能为新药通过审批和纳入医保提供必需、确凿 的证据。此外，大数据可以用于药物经济学或卫生经济学分析， 以治疗结果及其相应社会及经济效益作为定价基础，从而帮助监管部门及医疗支付方科学制定新药上市及报销政策。看好多年药物警戒系统经验累积的医药信息化厂商，因为对政策、审批流程更熟悉。 ? 助力基础科学研究的发展。多个药企已经开始和研究机构合作， 进行各种组学、电子病历等多累生物大数据的搜集、整合、分析，力图推进基础研究的进展，带动下游企业研发步入新的高度。;;? 我国医疗处方主要集中在医院，因此医疗大数据在医疗支付方向的应用直指信息化智能管控提供商。由于医疗体系的差异，与美国PBM业务相比，我国医保控费信息化公司的盈利模式和产业链地位相对受限。医保支付方在产业链中仍有较高的主导权，因此与社保合作紧密的信息化智能管控提供商有一定的卡位优势； ? 布局较早且客户资源丰富的医疗信息化厂商也可以通过与不同的社保信息化厂商合作来实现价值突破； ? 由于医保是医疗信息化的主要受益者，也是投入资金动力最强的相关方以及最终埋单者，医保的主要归属将对信息化市场的格局有决定性影响。考虑到我国近年来在医疗体系领域的不断改革如医药分离的趋势可能为商保的发展开辟出新的空间，医药电商、大型连锁药店可获得大量处