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精準醫療行業市場范文第1篇

據了解，第七屆中國行業信息化項目評選活動――暨2015中國行業信息化發展高峰論壇，旨在為幫助企業適應“互聯網+”時代，扎實推進信息化與工業化深度融合，深化信息技術在經濟和社會各領域創新應用。本次評選活動，匯集了全國領先移動互聯網企業，創新技術與產品層出不窮，是未來“傳統行業+移動互聯網”創新的風向標，也是我國信息技術面向國際市場展示創新成果的重要窗口。

“貼心醫生”是由中康尚德科技（北京）有限公司開發的一款基于醫患熟識信任為基礎的健康服務管理軟件。在對國家“互聯網+”戰略的深度解讀下，“貼心醫生”團隊深入研究我國醫療行業的諸多痛點，通過移動互聯網將醫生和患者進行快速有效的匹配，并將院外溝通環節進行優化。移動互聯網的介入將沉重的醫療各環節進行簡化，不僅幫助醫生大幅提升了工作效率，更提高了患者的就醫舒適度和就醫安全性。

在談到產品定位及創立初心時，“貼心醫生”創始人閆志明表示：“我們的醫療真的太重了，患者看病很難，醫生工作很苦;我們要做的實際上就是讓患者看病不那么難，讓咱們已經很忙的醫生能夠減輕工作壓力，更能得到合理合法的收入。要做到這一點，核心要做的是要提高醫生的工作效率。”

據悉，“貼心醫生”由手機APP客戶端和大數據管理服務系統組成的。產品定位為移動醫療時代醫生的隨診隨訪工具，成為專屬醫生的“經紀人”。“放心醫生”通過三種方式為醫患進行服務：

第一、院外高效管理。通過“貼心醫生”的平臺，醫生不僅能隨時對患者進行管理，患者也可以隨時與醫生進行互動，讓醫患溝通更多一重，糾紛便少一分;同時，醫生還可以對相似病癥的患者進行批量化管理，這樣也節省了醫生的時間，提高了工作效率。通過對患者進行高效的管理之后，患者對醫生的認同在增強，醫生的品牌也在逐漸建立。

第二、精準就醫。通過“貼心醫生”的平臺，分處不同區域的醫生可建立基于醫學和患者的“強鏈接”，通過醫生間的聯系為患者提供基于醫學知識下的精準就醫服務，即患者的初診醫生為患者推薦更適合的主治醫師，轉診、加號等院外環節由“貼心醫生”來完成，為患者進行精準就醫服務。

第三、基于大數據分析下的醫患“撮合”。對于初診患者的就醫訴求，"貼心醫生"通過對患者病情的數據分析和匹配，為患者推薦能看、也愿意為患者看病的專家，這是大數據精準分析在醫療行業的實現。

這三種創新將傳統復雜的醫療行為進行一定程度上的標準化整合和優化，還能借此加深拓寬醫醫間和醫患間的關系。目前每月通過“貼心醫生”進行精確就醫的患者已超過3000例，讓數萬名患者得到醫生專業的院外健康管理。大部分患者在就醫決策上得到了專業醫生的指導，降低了就醫上的決策成本。

精準醫療行業市場范文第2篇

4月17日，GE醫療以“關愛先行”為主題，攜十款體現“關愛”理念的創新成果亮相第69屆中國國際醫療器械博覽會。新產品涵蓋了磁共振、X射線透視、血管造影、影像解決方案、患者監護、生命關愛、彩超及其處理軟件等多個設備技術領域，一經亮相便成為本屆CMEF上引人矚目的明星。這也是GE醫療中國推進全新“關愛先行”市場戰略所邁出的重要一步。

GE醫療集團大中華區總裁兼首席執行官段小纓表示：“GE醫療結合領先技術，憑借對中國市場的深入了解，在本屆CMEF上推出了十款具有‘關愛’理念的創新產品，這是剛剛的‘關愛先行’市場戰略的進一步落實。GE醫療將秉承關愛之心，以增進患者安全、舒適度和精準診斷為基礎，以積極應對重大疾病等行業難題為使命，提升整體醫療水平及公眾健康意識，服務大眾醫療衛生事業，助力中國健康事業的可持續發展。”

擁有獨特高端成像技術的X線透視攝影系統Discovery XR656，具備獨特的容積成像技術Volume RAD，可消除重疊影像為診斷帶來的障礙，其配備的新一代無線平板探測器FlashPad在提高X線圖像質量的同時，為臨床醫生提供了離床攝影的可能。另一款X線產品數字乳腺X射線機Senographe Essential ，能夠以更高的敏感性和特異性、更低放射劑量，更精準、更早期地探測出乳腺癌，可廣泛用于對乳腺癌的篩查防治中。

在超聲領域，彩色多普勒超聲LOGIQ C5 Premium采用突破性的TruScan超聲技術，并配備一系列移植于高端平臺的先進技術，在全身應用領域內提供優異的圖像品質。超聲設備軟件超聲工作站Viewpoint，集成了4DView離線分析軟件，可對LOGIQ和Voluson系列超聲機的三維數據進行再處理和離線分析。此外，Viewpoint可實現與各種品牌的超聲設備和醫療信息系統的無縫連接，有效整合信息資源，簡化流程，提高效率。

除先進的影像設備外，精準、高效的圖像信息處理系統能及時提供全面、準確的病患信息，對醫師的精準診斷與評估起著不可或缺的作用。新一代的影像歸檔及傳輸系統Centricity PACS 3.2 AW附帶的AW SERVER軟件包內置了包含從低端到超高端各種影像診斷設備的高級后處理軟件，在PACS環境中建立了一套集報告書寫、圖像瀏覽、圖像重建、數據分析與數據輸出的一站式整體工作流程。Centricity PACS-IW基于100%的web技術的系統架構，用戶可以通過web進行網絡直接訪問，實現在任何地點對系統進行管理。臨床人員還可通過網絡，方便快速地訪問病人圖像與數據，并立即與病人歷史檢查圖像進行比對。該解決方案為用戶提供豐富且高速的可視化圖像處理工具，極大程度地優化影像診斷工作流程，幫助實現精準診斷，大大提高工作效率。

精準醫療行業市場范文第3篇

本期的智能內參來自中國大數據產業生態聯盟的中國大數據產業發展白皮書，對基礎支撐、數據服務、融合應用等三層生態進行了精準的層次化分析，并從投融資角度出發，總結并歸納出十大爆發點，推舉出最具投資價值的十大領域的大數據企業100家。

一：產業生態概覽

大數據相關政策陸續出臺，細分領域應用成關鍵

2016年以來，針對大數據產業發展的政策緊密出臺，涉及產業轉型、政府治理、科技攻關、產業扶持和安全保障等多個方面，產業發展環境持續優化。

從這些意見和方案可以看出，大數據政策規劃正逐漸向各大行業和細分應用領域延伸，大數據產業大踏步進入應用時代。

中國大數據產業持續增長，國內業務占主導

隨著中國經濟進入新常態，智慧城市、數字經濟、新舊動能轉換、轉型升級等概念持續引領大數據產業的發展，加速技術革新和應用拓展。

2017年中國大數據產業規模達3820.4億元，預計2020年產業規模將突破8000億元。

各地政府順應數字經濟發展趨勢，加快設立大數據產業園

聯盟年度的企業調研顯示，受訪企業的營收額多集中于1000-2000萬元和1-2億元這兩個量級。

進一步分析發現，1000-2000萬元這一區間的企業多為成立3-5年的小型企業，這些企業的產品和服務很多尚處于持續開發迭代中，其在細分領域的目標非常專注；1-2億元這一區間的企業則大多成立了10年以上，他們的產品體系已經相對成熟，在細分領域也塑造了一定的品牌和影響力。

基于這一雙峰的分布形態，可以將大數據企業的成長劃分為三個階段，其中營收額1000萬-2000萬元以下的大數據企業應該更關注生存和產品的迭代，2000萬-1億元這一區間的企業則更應該關注通過高度專注的產品來打造品牌，2億元營收以上的企業則應更多關注大規模的市場開拓。

此外，問卷調研顯示，大數據企業非常注重研發，研發人員比例的均值不低于60%。此外，這些企業的市場多在國內，且集中于華北、華東和華南三大地區。

數據源、基礎設施、軟硬件產品和應用的熱點布局

基于問卷統計結果，與大數據相關的數據源、基礎設施、軟硬件產品和應用的熱點布局情況如上圖所示。其中紅色表示熱度高，綠色表示熱度低。

數據源和基礎設施

企業的數據源多來自企業本身、互聯網和政府，數據流通的熱點集中在標準化和開放共享，基礎設施的熱點則在于云計算和數據中心建設。

軟硬件產品

硬件產品的熱點集中在超融合一體機、存儲和網絡設備，基礎軟件的熱點集中于前端的采集、清洗和大數據平臺，應用軟件則集中于數據可視化及與其相關的商業智能。

應用

企業端最主要的應用在于風險控制，行業端的應用則以服務業為主，熱點相對集中于互聯網、政務、金融和交通等領域。

中國大數據人才培養成為焦點

目前，中國大數據領域人才學歷層次主要以本科為主，本科及以上學歷從業人員占比合計89%，整個行業呈高學歷化。

從人才的主要學科來源看，計算機類、統計類和數學學科占比最大，顯示出大數據人才培養中對計算機相關知識、統計學和數學基礎的綜合性要求。這種相對綜合的要求，導致大數據人才培養的難度較大，對學生的學習能力和課程設置的要求也較高。

中國大數據人才儲備排前三位的城市依次為北京、上海和深圳。這些城市豐富的大數據人才儲備與其高等教育水平密切相關。

從2016年開始，國家為應對大數據人才市場缺口，創設了“數據科學與大數據”本科專業。截止2018年，審批通過設置該專業的學校數量從2016年的3所增長到248所，擴張了近83倍。“數據科學與大數據技術”專業課程體系完整，涉及數學、統計和計算機等多個方面，滿足了市場對復合型人才的需求。

大數據產業鏈

數據服務、基礎支撐和融合應用相互交融，協力構建了完整的大數據產業鏈。

基礎支撐層是整個大數據產業的引擎與核心，它涵蓋了網絡、存儲和計算等硬件基礎設施，資源管理平臺、以及各類與數據采集、預處理、分析和展示相關的方法和工具。

從數據流動的角度來看，除去硬件設施和資源管理平臺，大數據架構可以理解為：前端的數據采集、中端的流處理、批處理、即時查詢和數據挖掘等服務，以及末端的數據可視化服務。

在基礎支撐層之上，融合應用層包含了與政務、工業、農業、金融、交通和電信等行業緊密相關的應用軟件和整體解決方案。

數據服務層，則是圍繞各類應用和市場需求，提供輔的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據采集加工分析、數據安全等。

大數據產業生態地圖

二：十大爆發點

1、工業企業上云引爆工業APP市場

2017年以來，伴隨著工業互聯網概念的提出，工業企業上云和工業APP開發成為熱點詞匯。我國工業領域的云化水平較低，在上云企業數量的廣度和企業在云端部署的深度兩個維度上都具有非常大的發展潛力，工業企業上云處于爆發前期。

未來，隨著國家上云政策的細化和分解（如目標分解、實施路徑、考核標準、應用場景和財政支持方式等），以及各地政府對工業企業上云策略（如企業上云評估、診斷和實施路徑等）的落地，對工業數據的分析需求會快速上升，引爆各類工業APP應用的開發，諸如設備設施預測性維護、工業生產流程優化、生產過程可視化和供應鏈優化等工業應用。

2、前端智能將廣泛應用在城市安防和設備設施監測維護領域

相比于云計算技術架構，應用前端智能技術（將經過數據分析驗證的算法和模型固化到前端高性能傳感器和數據采集設備），可以有效地削減數據傳輸過程中的網絡帶寬消耗，降低前端設備自身功耗，提升數據分析效率和系統整體的智能化水平。

現階段的前端智能面臨三大挑戰：模型參數多、實時性要求高、運算能力弱。要解決這些問題，需要在軟件和硬件方面同時下功夫，對企業的綜合能力要求很高。

未來，隨著中國新一輪的智慧城市和工業互聯網建設的持續推進，市場對智能終端和傳感器的需求將會拉動前端智能市場的進一步增長，其中城市安防、交通和設備設施監測維護將成為增長重點。

3、智能投顧開辟金融市場新藍海

新興的智能投顧公司在國外發展迅速，主流財富管理領域已經認可智能投顧并積極投入其中。目前，國內的一些公司也推出了類似的產品（如投米RA、積木盒子、嘉實基金和彌財等），但整體而言仍然處在非常早期的階段。

國內的智能投顧業務將推動投資理財走向普惠化，改變財富管理市場格局，開辟中國金融市場新藍海，未來市場發展潛力巨大。

4、網絡營銷向線下滲透，場景營銷成破局利器

營銷大數據的本質是，通過把握企業或個人的特征，挖掘識別其需求，并據此將正確的產品和服務推送給有需求的客戶，并從中收取費用，最終達成三贏的效果。

在用戶注意力資源開發已經飽和的現狀下，傳統網絡營銷業務增長乏力。基于線下場景的營銷，提供了破局制勝的突破口。

線下場景數據由于自帶精準性的特征，當前已成為營銷大數據企業關注的重點。常用的線下場景則包括各大商場、汽車4S店、滑雪場、機場和高鐵站等。

5、“數據鐵籠”開啟政務監管新市場

“數據鐵籠”通過應用大數據分析方法，對行政權力的運行開展全面而高效的監督。

數據鐵籠的建設，首要的是樹立開放共享的思想理念，規范權力體系。在此基礎上，搭建融合跨界的大數據平臺，通過大數據融合分析，支撐權力運行流程的再造和優化，實現精準有效的權利監管。

典型的數據鐵籠細分應用場景包括：酒駕治理流程化、交通建設工程項目流程化、道路運輸管理流程化、紀委監督數據化、公檢法案件審判精準化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康醫療應用市場

人工智能+健康醫療大數據

健康語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。

通過人工智能的手段，醫生診療、患者自診的效率可以大幅提升。具體的應用場景包括：語音錄入病歷、醫療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫療機器人、個人健康大數據的智能分析等。

物聯網+健康醫療大數據

物聯網技術的出現，能夠幫助醫院實現對醫療對象（如醫生、護士、病人、設備、物資和藥物等）的智能化感知和處理，支持醫院內部醫療信息、設備信息、藥品信息、人員信息和管理信息的數字化采集、處理、存儲和傳輸等功能。

在醫療物聯網領域的兩個重點應用：醫療服務，主要是以患者服務為中心的護理、后勤服務和基礎設施建設；成本控制，以醫院人財物為中心的保障和行政業務管理。

區塊鏈+健康醫療大數據

區塊鏈技術是一種互聯網數據庫技術，其特點是去中心化、公開透明，讓每個人均可參與數據庫記錄，因此又稱為分布式賬本技術。

首先，各類互聯醫療設備和數據安全的需要，使得區塊鏈技術及相關安全基礎設施，成為實現數字醫療工作流程和高級醫療互操作性的基礎。其次，區塊鏈能夠統一不同的數據集，打破那些讓機器學習算法難以訪問的數據“豎井”，為機器學習提供執行高級分析所需的標準化、全面化、高完整化的數據集。

7、大數據思維開啟態勢感知市場

當下，面對復雜多變的網絡安全威脅和安全風險，僅靠防火墻、入侵檢測、防病毒、訪問控制等單一技術已經不能滿足網絡安全需求，而“基于大數據的網絡安全態勢感知”由于可以綜合各方面因素，動態展示網絡安全現狀，并適時地給出預測和預警提示，得到了市場的廣泛關注。

大數據技術特有的海量存儲和并行計算等特點，為大規模網絡安全態勢感知技術的實現奠定了基礎。借助大數據技術，通過對海量數據的分析和挖掘，態勢感知可以對網絡安全狀態進行評估，感知網絡異常事件和漏洞，并進行整體安全態勢預測。

8、數據交易線上化開辟企業數據合作新渠道

當前，各地政府在大力發展大數據產業時，都格外重視“大數據交易中心“建設，加速推動數據資源開放共享。

考慮到中國80%以上的數據資源掌握在各級政府手里，政府數據的開放共享和開發應用已經成為建設重點。然而，由于數據商品價值的特殊性（易被復制、易被侵權、數據隱私和安全缺乏保障、數據價值具有不確定性），數據交易的建設和運營面臨一些現實困境。

未來，隨著線上交易機制的完善，確權、安全和定價等問題的解決，將促使線上的交易平臺成為數據需求方和供給方對接的新渠道，海量的線下數據合作將逐步向線上遷移，加速數據的流通和應用，拓展企業間數據合作的新渠道。

9、數據跨界集聚構筑寡頭生態新藍圖

數據開放推動社會治理的變革，實現了治理主體從一元化向多元化轉變，治理模式從政府管理走向市場化的多元合作模式。

共享經濟通過數據開放共享和平臺建設，推動了社會治理的變革，促成了治理系統向法治、協商和自治的轉變，有效彌補了政府監管的短板，開放了數據紅利，激活了市場創新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我國共享經濟的主要應用領域包括交通出行、房屋住宿、知識技能、生活服務、醫療服務和二手交易等。雖然共享經濟發展迅速，滲透領域日漸拓展，但該體系下仍存在信用機制不健全、監管缺失、嚴重依賴補貼等行業亂象。

2016年以來，共享經濟的市場競爭格局逐漸清晰，逐步由單個平臺走向寡頭競爭和生態化發展的趨勢明顯。

一方面，共享企業持續洗牌，以共享單車市場為例，處于市場尾端、運營能力差的企業相繼倒閉，而巨頭的加入使得共享單車行業梯形分隊明顯；

另一方面，共享經濟正逐步走向生態化，諸多細分市場都傳來單個共享平臺被互聯網巨頭投資或收購的消息，加速了跨界的數據集聚。

10、在線職業培訓彌合復合型大數據人才缺口

大數據人才需要具有跨領域的知識架構，既需要懂IT技術和統計知識，又要懂實際的應用場景業務。賽迪顧問預計，2018年中國大數據領域的復合型人才缺口約為160萬。面對復合型人才的這種巨大缺口，僅靠傳統的高校教育難以快速滿足市場需求。

在此背景下，在線職業培訓成為填補大數據領域復合型人才缺口的有效途徑，其靈活高效的資源配置能力，可以有效應對市場的動態變化。

而在各類在線職業培訓課程中，以考證類培訓最受歡迎，主要是考證類課程的授課目的明確，課后通過考試拿到國家承認的相關資格證書有利于幫助其在職場上升職、加薪。

三：價值投資百強榜

依據自行設定的評判指標體系，從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、專利數量、產品競爭力、企業發展潛力、領導層能力等多個維度進行定量與定性結合的評比。賽迪智庫評選出中國最具投資價值的前100家企業。

大數據企業投資價值百強榜單

分析顯示，一部分大數據企業源自軟件與信息服務業、互聯網業和傳統產業，通常企業規模較大。這些企業本身集聚了海量的數據資源，其所涉及的市場面廣，具備較強的競爭優勢。實際運營中，這些企業積極打造資源集聚的平臺生態，多采用橫向擴展的策略，通過投資、并購等手段加速在大數據領域的發展。

另外，很大一部分大數據企業屬于成立不足10年的中小企業，它們專注于大數據某一細分領域，深耕產品和服務，實施縱深發展策略，通過數據累積和技術迭代，逐漸塑造了細分領域內的品牌和競爭優勢。這些企業通常通過資本化手段做強，且多與互聯網巨頭簽署戰略合作，通過平臺戰略獲取市場份額。

大數據融資熱度持續，但投資趨于理性

在中國大數據投融資市場中，2017年的總投資額要少于2016年，但是投資事件發生的數量高于2016年，即投資強度降低，投資熱情持續增長，投資市場依舊火爆，但投資者更加理性。

2017年國內大數據投資市場中行業應用層的投資事件高達257筆，占總投融資事件79.32%，投資額高達387.72億元，占總投資額的73.30%。

從投資市場整體來看，隨著大數據在行業應用價值體現不斷增加，大數據行業應用企業獲得的投融資更多，中國大數據投資主要集中在應用層，而基于數據采集、清晰、預處理、存儲、數據安全解決方案等基礎服務層的投資占比較小。

大數據投融資市場在應用層的主要投資領域為技術應用和行業應用。

在2017年中國大數據投融資市場，在行業投資領域發生的投資事件數為175件，總投資額為288.81億元；

在技術投資領域發生的投資事件數為82件，投資總額為98.91億元。預計未來的大數據投融資市場，仍將以應用為主要投資方向，而行業應用投資仍然占據主力地位，且單筆投資強度仍高于技術應用投資。

在2017年技術應用領域投資市場中，精準營銷領域發生的投資事件占比最大，其次為人工智能、物聯網等；從總投資額角度來看，人工智能的投資占比最大，其次為精準營銷、數據運營與智能分析。

在2017年行業應用領域的投資市場中，物流行業發生的投資事件占比最大，其次為汽車行業、金融行業；從總投資額角度來看，金融行業的投資占比最大，其次為醫療行業、汽車行業。

北京和上海是大數據融資最活躍的兩大城市

從2017年中國發生融資的公司注冊地進行分析，北京無論是在融資事件數，還是融資總額都占據首位，且均達到50%左右；其中北上廣深四個城市發生的融資事件數占比達到74.82%，融資額占比更是高達85.38%；除此外，長三角經濟區，如蘇州、南京、無錫等城市，大數據融資發生較多。

精準醫療行業市場范文第4篇

首先是美國總統奧巴馬在2015年初提出了精準醫療計劃，隨后的3月中國科技部舉辦首屆“國家精準醫療戰略專家會議”，啟動中國版“精準醫療計劃”，該計劃有望被納入十三五重大科技專項。

中美兩國都看好精準醫療，未來的競爭與博弈勢難避免，誰能贏得在精準醫療領域的競爭，誰就能引領全球醫療新革命。目前來看，美國比中國起步早，發展快，但中國也有自己的優勢，比如制度、人口基數等。如果中國能發揮自身優勢，揚長補短，將獲得在醫療領域實現“彎道超車”的機會。

精準醫療怎樣看病？

精準醫學的概念，常常被用來與傳統的經驗醫學和循證醫學概念相比較。經驗醫學強調對疾病基礎知識的理解、非試驗性的臨床經驗，循證醫學則強調依據現有的最佳臨床試驗證據制定治療方案。與之相對應的是，精準醫學注重根據每個患者的個體特征，依據患者的基因和蛋白信息，“量體裁衣”地指導診斷和制定治療方案。

對腫瘤這種基因組疾病來說，“個體特征”主要指的是患者的基因組變異情況，結合以病理、影像和臨床等指征，使用這套綜合信息指導患者的個體化治療。

精準醫學是一項系統工程，它包括了4個層面的內容：如何發現功能性的遺傳信息異常;如何發現針對這些異常的精準靶向藥物;如何通過臨床試驗確定這些藥物的療效和如何在臨床實踐中使用。這4個方面構成了精準醫學的整體，缺一不可。

在應用層面，醫藥領域一直提倡的“以患者為中心”的理念在精準醫療中也得到了真正的體現。從醫學的本質來看，最優的方式是需要考慮個體化差異，為每個患者都區別使用正確的治療手段。然而，由于成本和資源所限，長久以來，醫療只能針對一類相似的人群展開治療，而精準醫療則不同，由于基因檢測成本的大幅下降，從基因水平上可以判別受檢者的不同變異，從而采取針對性的治療手段，真正體現以患者為中心的治療理念。

在美國，精準醫療技術已經取得了長足的進步，并顯示出過人的臨床療效優勢。例如現已得到廣泛應用的各種靶向藥物，針對性的應用在攜帶有對應基因變異的目標人群中，能延長生存期數倍，并顯著提高生活質量。以肺癌為例，自從2004年由阿斯利康公司研發了第一代靶向EGFR的TKI抑制劑后，針對EGFR基因突變的晚期肺癌患者，其生存時間已經由平均不到10個月，延長到近40個月，接近5年的慢病管理期了。最近研發成功并獲得FDA批準的第三代TKIAZD9291又進一步使得耐藥的EGFR基因突變攜帶患者生命得到延長。

相比較而言，中國的精準醫學起步較晚，在基礎領域仍主要依賴國外技術，但由于擁有巨大的腫瘤疾病和樣本資源，在應用領域中有可能實現彎道超車。

美國人怎么干？

在精準醫學的發展中，美國政府成功地使用了非常清晰的支持研究、開放政策、吸引人才、引導應用的4種策略。早在2006年，美國就以政府的名義支持啟動改了TCGA，即“癌癥基因組圖集”計劃。這一計劃耗資數億美元，分析了超過3萬個癌癥基因組，鑒定了與癌癥相關的上千萬個突變形式。這一計劃動用了聯邦政府的資金支持，是一種美國形式的“舉國體制”的表現。 雖然美國在精準醫療方面暫時領先中國，但只要中國能利用好自身優勢，揚長補短，趕超美國并非沒有可能。

在2011年，美國政府又發表了《向精準醫學邁進》的報告，提出對疾病重新分類，并對每一細分類別對癥用藥。這一分類方法跳出了傳統的使用疾病原發灶位置（如肺癌、胃癌）和細胞學特征（如小細胞癌、腺癌）的分類手段，提出創建生物醫學知識網絡，為疾病做新的分類分型。

回顧美國精準醫療的起步和發展，很關鍵的一點還有美國對精準醫療的產業發展采取了鼓勵發展的策略。美國FDA（食品藥品監督管理局）一向有積極鼓勵業內創新的傳統。在每年的ASCO（美國臨床腫瘤學會年會）上，都有FDA官員參與，與臨床專家、制藥公司、檢測服務商一起討論精準醫學的應用，并明確告訴各參與者，FDA鼓勵大家嘗試新技術，去改革和優化醫療現狀。監管部門的積極參與引導，極大鼓勵了產業界對精準醫學領域加大投入的熱情。

中國有哪些優勢和瓶頸？

與美國相比，中國發展精準醫療也具有一些先天的優勢，主要來自三個方面。

第一，政策執行優勢。特別一些重大項目在發展初期，需要耗費較多資源，只有在發展一段時間后，才能取得階段性成果，顯示出普通大眾能感受到的獲益。中國具有集中力量辦大事的優勢，高速鐵路是如此，發展水電核電是如此，精準醫療同樣也是如此。

第二，醫療資源集中優勢。美國的醫療資源分散，數千家醫療機構之間信息共享很難建立和普及，中國的醫療資源相對集中，特別在癌癥領域，全國最頂尖的300家醫院集中了幾乎70%的癌癥患者。這在醫療資源的分配上本來是極大的挑戰，然而在精準醫療的數據共享方面，反而是中國的優勢。中國可以以相對較少的資源投入，迅速建立起醫院之間的數據共享網絡，收集、存儲、分享、分析腫瘤精準治療大數據。

第三，臨床資源豐富優勢。中國人口多，在癌癥發病率步步攀升的大環境下，發病人數也逐年增多，這對于癌癥防控的衛生形勢提出了巨大挑戰。然而，辯證地來看，這也給中國的精準醫學提供了優質的臨床資源。很多在國外發病人數少、收集不到足夠的基因突變信息和用藥信息的癌種和變異形式，在中國都能找到足夠的病例，建立數據庫，指導中國甚至全球的癌癥治療的臨床實踐。

中國精準醫療發展迅速，有望在未來1～2年之內跨越美國在過去5年所走過的發展歷程，但中國也面臨兩個方面的瓶頸。

一方面，技術和與臨床結合的力度偏弱。精準治療的技術基礎主要分為基因檢測、數據分析和臨床注釋這三個環節。基因檢測已經是較為成熟的技術。測序能力和技術的發展已經可以基本滿足產業發展的需要。然而在數據分析和臨床注釋方面，產業發展有明顯掣肘。

精準醫療行業市場范文第5篇

工欲善其事,必先利其器

近年來,醫院越來越重視軟件條件的建設,比如“以患者為中心”口號的提出便是醫院服務意識的覺醒。然而,醫院的發展同樣離不開先進生產力的追隨。隨著中國醫保制度的逐漸完善,百姓擇醫的自由度也越來越高。為了給患者提供更好的醫療條件,各家醫院在提升醫療技術的同時也在不斷致力于提高醫療設施水平,滿足患者安全、方便就醫的需要。如何降低醫務流程中的差錯率,如何保證醫務下達的精準度成為醫院尤其是門診量逐年提高的大型醫院必須要解決的問題。

“十年前,我在國內就醫時的感覺是效率低下,而前幾天我去醫院看病,前后只用了十幾分鐘,兩相對比真是天壤之別!這個過程離不開先進工具的應用!”李明感嘆道。那么,在提高醫院效率,確保業務精準度方面,有哪些值得應用的技術和產品?“那就不能不提到AIDC,AIDC技術在醫療行業的普及相當于業務流程監控中多了一雙眼睛。”李明說,“以知名的南京市鼓樓醫院為例,該院科室設置齊全,技術力量雄厚,床位1800余張。但直至2008年初,醫院仍采用人工登記的方式記錄患者信息,以致每次掛號、化驗、收費的時候都需要將患者姓名輸入信息庫以調取信息,效率很低,容易出錯,如遇到同名的情況,醫院化驗試管上的姓名標簽都是手工標記,識別率有限,準確性低,埋下了醫患矛盾的隱患。為了實現科學管理,為患者創造愉悅的就醫體驗,南京市鼓樓醫院決定選用信息化解決方案來完善系統運營。”

鼓樓醫院選擇為每一位患者編制一個獨一無二的一維條型碼,作為患者在該醫院就醫的唯一身份代碼信息。通過比較,鼓樓醫院最終選定了128碼。128碼是一種長度可變、連續性的字母數字一維碼,該條碼的優點是編碼簡單,條碼識讀效率高,對后續需求的硬件設備要求較低,降低了條碼使用成本。而在選擇128碼的自動識別設備上,經多方比較,鼓樓醫院最終選擇了霍尼韋爾MS9540條形碼掃描器,實現了患者登記系統的自動化。

實踐證明這套條形碼解決方案成功滿足了鼓樓醫院的需求。MS9540條形碼掃描器在鼓樓醫院掛號、化驗、收費等環節中扮演關鍵性的角色。患者第一次來醫院掛號時,工作人員將患者的個人信息錄入數據庫,系統會自動產生一個唯一的條形碼,工作人員將此條碼打印出來粘貼在患者的病歷卡上,在之后的化驗、收費以及下一次就診時,只需掃描病歷卡上的條形碼即可快捷、無誤地獲取患者信息。鑒于條碼設備的出錯率約為百萬分之一,在使用了這套設備后,患者登記的準確率顯著提高了,提供了工作效率,在一定程度上節約了鼓樓醫院的人力成本。

“當然,這只是AIDC技術在醫療行業得到成功應用的很多案例中的一個,未來,成熟的AIDC技術將會在更多的環節為醫療行業服務。”李明自信地說。

下一個輝煌十年可期

李明認為,相對于歐美等發達國家的醫療市場而言,中國的醫療市場飽和度還比較低,還蘊含很多商機。隨著數字化醫療機構推廣力度的加強,終端的使用量會越來越大,根據不同的床位數,每家大型醫院平均需要200~300臺終端設備,這為類似于霍尼韋爾這樣的自動識別領域的國際化公司提供了契機,為在醫療領域塑造品牌的吸引力提供了發展動力。