當今時代，數據與人們的日常生活密切相關，衣、食、住、行等相關領域的海量數據持續迸發。2017年滴滴用戶數達4.5億，提供了超過74.3億次移動出行服務;2018年微信每日發送信息450億次，新浪微博日活躍用戶2億，微博視頻/直播日均發布量為150萬+;2018年天貓雙11訂單量突破10億，2019年京東“6.18”開場1小時下單金額50億元;中國3萬家綜合性醫院，每年新增數據量可達20Zbit。上述海量數據的產生為大數據應用提供了豐富的基礎資源和場景。
基于生產生活中的海量數據資源，整個經濟社會的數字化水平將遵循“數據化-信息化-數字化-智能化”的演進路線持續升級。“數據化”是關鍵基礎，它確定了數據的采集邊界和標準;“信息化”是關鍵流程，它規范了數據采集、存儲、分析的具體方法;“數字化”是關鍵手段，它明確了應用大數據、人工智能等新一代信息技術開展分析和應用的新思路新模式;“智能化”是關鍵效果，它反映了數字化轉型的成效，覆蓋社會治理、公共服務和產業發展等多領域。
數字化轉型的四階段演進示意圖
大數據作為數字化轉型中的核心支撐能力，相關技術和應用助力了數字中國戰略的加速落地。數字中國戰略包含數字經濟、數字政府和數字社會三個部分。中國數字經濟規模持續壯大，提升經濟發展質量。國家網信辦的數據顯示，2018年中國數字經濟規模達31.3萬億元，同比增長15.1%，占GDP的比重達34.8%。據上海社科院測算，2016年到2018年，中國數字經濟對GDP增長的貢獻率分別達到了74.1%、57.5%和60.0%。與此同時，數字政府和數字社會建設也同步推進，持續提升政府的服務能力，優化社會的運行效率。
數字中國戰略與大數據產業的關系
大數據產業生態的五維度解析
1、政策維度
2016-2018年國家和地方各級政府相繼出臺了一大批大數據相關政策。截至2018年底，國家累計發布了43條相關政策，全國有31個省(市、區)累計發布政策347條，其中貴州、福建、廣東和浙江領先。
2016-2018年31個省(市、區)大數據政策數量
從省級大數據管理機構的成立來看，廣東省在2014年最先成立了大數據管理局，2015年浙江省和貴州省跟進，2017年陜西省、重慶市和內蒙古自治區也完成了布局。2018年則是大數據管理機構最密集成立的年份，吉林省、北京市、天津市、山東省、河南省、安徽省和福建省等紛紛成立主管部門，數字經濟和大數據產業已得到地方各級政府的高度重視。
2、產業維度
受宏觀政策、技術升級和應用場景拓展等利好因素的影響，2018年中國大數據產業規模為4384.5億元，預計2021年將達8070.6億元。從2016-2021年，大數據產業規模增長5230億元，5年復合增長率達23.2%。分析發現，2016-2018年的增長主要由產業政策和資本協力推動。2019年以來，隨著大數據技術和應用的持續爆發，以及5G和物聯網等相關技術的成熟，市場需求和相關技術進步將成為大數據產業持續高速增長的最主要動力。
3、人才維度
大數據人才是指從事大數據相關工作的人才，主要包括從事研發、分析工作的核心人才，以及兼具行業背景和大數據技能的復合型人才。據估算，截至2018年底，中國大數據核心人才數量為200萬人，缺口為60萬人。為了應對大數據人才的緊缺態勢，國家加快設立數據科學與大數據技術等一批相關專業。教育部的統計數據顯示，2017-2019年高校數據科學與大數據技術專業新增備案數量依次為32所、250所和196所。
4、創新維度
據統計，中國大數據相關專利新增數量從2015年開始快速升高。2018年單年的新增專利數量達7887個，其中發明專利占比達77.0%，實用新型專利占比達21.7%，授權發明占1.3%。進一步分析發現，企業和科研院所是大數據創新的主力軍，數據顯示2018年，兩者合計貢獻了7273項專利，占到了全年新增數量的92.2%。
5、區域維度
我們從創新能力、政府服務能力、典型園區數量和產業規模四個維度評價了全國六大區域的大數據產業綜合發展能力。研究顯示，華東地區在創新能力、政府服務能力和典型園區數量方面優勢明顯，典型代表地區包括上海市和浙江省;華北地區雖然綜合評價僅次于華東，但其產業規模在六個區域中處于領跑地位;中南地區近年來發展迅速，代表省份河南和廣東相繼落地了大量產業園載體，其政府服務能力和區域創新能力均得到了快速提升;西南地區主要由四川省和貴州省領銜，已經打造形成區域發展新高地;東北和西北地區的整體發展能力相對滯后，各項指標均有待提升。
2019年全國各區域大數據產業綜合發展能力評價
156859471916034404.jpg數據來源：《省級政府和重點城市網上政務服務能力調查評估報告(2019)》
以下是對白皮書中健康醫療大數據的深度解讀：
相較于其他行業，醫療行業的信息化水平走在前列。2009-2017年我國醫療信息化市場規模逐年遞增，且增速保持在20%以上的較高水平。從數據角度來看，中國醫療數據的類型和規模近年來一直在快速增長，數據爆炸推動健康醫療進入大數據時代。如何在打破數據孤島、提高數據分析技術的同時，結合健康醫療場景，夯實數據質量，拓展應用空間，成為該細分行業的發展關鍵。
健康醫療大數據行業大事
健康醫療大數據相關政策頻出
《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》發布。該辦法旨在強化對健康醫療大數據的政策指引，充分發揮健康醫療大數據作為國家重要基礎性戰略資源的作用。
《關于印發電子病歷系統應用水平分級評價管理辦法（試行）及評價標準（試行）的通知》發布。該通知將電子病歷劃分為10級，并要求到2020年實現轄區內所有三級醫院電子病歷要達到分級評價4級以上，二級醫院要達到分級評價3級以上，此外對醫療數據的互聯互通和標準化成熟度測評也做出硬性要求。
《健康中國行動（2019-2030年）》和《健康中國行動組織實施和考核方案》相繼發布，為《“健康中國2030"規劃綱要》提供了更落地的可行性實施方案，為醫療健康行業發展注入強心劑。
2018年11月，國家醫療保障局局長辦公會審議通過《國家醫療保障局醫療保障信息平臺建設工程實施方案》。該方案預計將推動醫療云市場的快速增長，加快落地一批省市級醫療云平臺，促進跨省的數據互聯互通和醫保異地結算，推動醫保與商保結算系統的對接。
健康醫療大數據領域的痛難點
由于醫療行業自身的特殊性，健康醫療大數據產業的“話題熱度”始終高于“發展進度”。健康醫療大數據立足于醫療信息化基礎，探索布局相關數據的采集、分析和應用。當前行業發展的主要制約因素包括：
1.行業壁壘高
醫療行業的專業性強、受政府高度監管、行業內利益關系復雜、從業資源要求較高，因此很多大數據企業難以進入該領域。
2.數據精準度差
求數無源，需采集的數據標的不明確，采集工具的標準化和規范化有待提升，無法獲得所需數據；有量無質，所采集數據無法滿足既定用途所需的數量和質量；有病無數，臨床救治與數據應用需求脫軌，大數據和AI等技術的臨床應用不足，臨床一線數據的收集和匯聚不足；有數無據，在數據深加工方面的工作不足，尚未形成數據驅動的臨床科研、醫藥研發、器械生產、分級診療、健康養老、醫養結合等產品和服務。
3.傳統觀念與模式打破難度大
新技術給傳統的醫療行業帶來了模式上的沖擊，同時醫療作為傳統行業，用戶數據隱私涉及到倫理和法規雙重保護，無論是病患還是醫護人員由于對新技術的不了解，都會對新技術產生不信任。
4.數據安全與隱私保護要求高
由于目前法制上對數據的隱私保護滯后，僅有零星規定，尚未出臺系統的隱私保護法律法規，造成數據的歸屬權和使用權不明確、數據共享開放缺乏管理、數據應用缺少準入和退出機制等問題。
5.復合型人才培養難度大
一方面，由于醫療行業專業性過強，對行業理解透徹的IT技術型人才數量少，培養周期長；另一方面，醫護人員的數字素養亟需提高，數字化工具（IT軟件等）的應用培訓亟待加強。
在政策的持續推動下，未來各地醫療衛生管理部門、醫療機構將持續加大對醫院信息化、區域醫療信息化、公共衛生信息化的投入，加快搭建基于醫聯體模式的分級診療服務體系，健康醫療大數據行業將在未來2-3年迎來市場爆發。一方面，新政策出臺將加快健康醫療數據的互聯互通，更多基于數據的場景化深度應用將提高醫療服務的效率；另一方面，多場景的數據分析和應用將帶動大健康領域相關產業的發展，為醫藥研發、醫療器械研發等創新產品和服務提供堅實支撐。
健康醫療大數據相關主體的核心應用訴求與亟需解決方案
健康醫療大數據未來機會點
1.布局智能化健康管理服務
健康醫療大數據目前的主要推動力是政府、醫療機構和大企業，對于中小企業和初創企業，利用技術優勢和資本助力也可以尋覓到市場機遇，尤其是針對用戶端提供個性化、定制化、智能化的健康管理服務的潛在市場空間巨大，但是在找到市場機遇點時要明確自身的商業模式和變現途徑。對此，市場上應多多關注這類創業公司，對能緊抓細分領域市場的創業企業給予資本支持。
2.拓展云端健康醫療SaaS服務
傳統的醫療信息化軟件功能創新不足，非醫院必須功能幾乎被市場忽略，不僅造成了市場產品和服務的差異小、競爭大，同時更造成即使國內醫療市場有大量的醫療數據，但由于種類單一導致無法支撐更高深層次的研究與應用。醫療云成為未來醫療機構數字化轉型的重點，而云端的各類健康醫療SaaS服務成為產品發展新趨勢，其創新性和應用性更強，它有利于多元數據集聚，降低醫療機構的信息化和數據安全的成本。
3.落地數據安全治理
醫療數據安全與隱私保護的合規性要求要比其他行業更高，在醫療數字化轉型的推動下，數據開放共享將成為健康醫療大數據發展的核心，因此數據開放共享與隱私風險之間的平衡是當下亟需解決的問題，而以數據安全、隱私保護為核心的醫療數據安全治理市場具有較好的市場前景。基于數據安全的治理不僅可以有效實現數據的安全防護，更有利于通過治理最大化的挖掘醫療數據的潛在價值。
4.推進產學研合作，開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新
大數據企業在拓展健康醫療領域業務的時候，面對的最大的問題就是沒有數據可用，健康醫療數據的保密性和隱私性都很強，也無法通過市場交易獲得。對此，大數據企業應依托自身較強的技術優勢，通過與醫療機構、高校和政府聯合開展產學研合作，實現對健康醫療大數據價值的深度挖掘，以合作的模式開展重大專科疾病課題的研究，也更有利于健康醫療大數據企業進行產品和服務的創新。
5.緊跟醫學前沿領域研究
健康醫療大數據的核心雖然是數據，但立足點要站在醫療行業，因此對于醫療領域的前沿技術和研究是大數據企業需要補足和布局的。真實世界證據（RWE）、生命大數據、腫瘤領域電子健康檔案（EHR）軟件等醫學前沿領域在國內仍處于前期探索階段，健康醫療大數據企業應積極布局這些前沿領域，把握醫療數字化發展趨勢。