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機房|百億資金流入，醫療大數據跑出五大盈利場景 | 2021年終盤點( 六 )

醫院醫療數據平臺建設盤點五大中臺信息化場景上云盈利機房惠每科技


醫療科技企業零氪科技是率先在這一賽道之中進行商業化探索的企業之一 。 以其LinkSolutions精準生命科學解決方案為例 ， 方案中所包含的RWS、臨床招募和數據洞察能夠一定程度解決上述問題 ，
AI 支持下 ， 零氪科技借助數據整合和分析能力而展開 ， 通過對結構化的知識圖譜進行深度挖掘 ， 就企業的市場狀況、藥物療效等課題進行分析 ， 幫助企業找到最適合的藥品臨床場景 ， 從而完成藥品上市后的有效地開發 ， 也會反哺患者獲益 。
在這個過程中 ， 最大限度降低企業營銷成本 ， 把投入放在臨床證據的獲得上 ， 從而基于高等級證據還幫助藥品不斷開發新的適應癥 ， 找到更多的“阿司匹林” 。
而患者招募 ， 一直是臨床試驗的痛點環節 ， 臨床研究進程很大程度上取決于患者招募的速度 。 由于當下腫瘤藥物治療要求越來越精準 ， 導致每種藥物的適合人群越來越少 ， 越來越難篩選 ， 所以必須采取措施精準篩出患者并匹配 。
傳統的招募渠道效率低 ， 覆蓋范圍小 ， 難以快速讓新藥研發項目找到與之匹配的真正有需要的患者——利用醫療大數據讓項目與患者精準匹配 ， 是目前最高效可行的發展路徑 ， 這也是零氪科技的價值所在 。
柯林布瑞也在保險公司與藥械企中積極探索商業路徑 。 在于保險公司合作之中 ， 這家企業可以輔助其進行商業醫療保險的保障設計和精算定價、理賠運營管理、醫療機構管理、市場和銷售拓展等；而對于藥企 ， 柯林布瑞則能幫助其進行藥品療效的分析 ， 使醫藥研發企業獲得廣泛、真實的患者用藥療效 ， 評估新藥品研究方向及投入方向 。
為藥企、保險公司提供To B的服務 ， 醫療大數據企業提供的單個藥廠采購數字化分析報告可達400萬元/年 ， 單個保險公司采購數字化分析報告可達1000萬元/年 ， 粗略計算 ， 背后蘊藏的是一個近1000億元/年的市場 。
探討：醫療大數據的隱私、安全與歸屬權
盡管蘊藏了豐厚的價值 ， 但醫療大數據的開拓之路并非一帆風順 。 眾多場合下 ， 醫療大數據甚至可視作一個敏感詞 。
數據安全與網絡安全是醫療大數據面臨的首要挑戰 。 醫療大數據與生俱來的價值往往引得各路人馬垂涎 ， 杭州美創科技告訴動脈網： 《等級保護2.0》推動了數據安全的建設 ， 但信息安全是入侵者與防御者之間的博弈 ， 沒有絕對的安全 ， 只有不斷迭代的防御措施 。
網絡安全亦是醫院需要建設的重點 。 曾有知名醫院采用信息上云后被攻擊 ， 掀起了業內對于云存儲的不信任 。
但從技術的發展角度來看 ， 任何一種方式均有其局限性 ， 需在探索中成長 ， 相比與畏懼 ， 相關部門更應建立良好的危機響應機制 ， 防患于未然 ， 幫助技術良性發展 。
其次是隱私與歸屬權問題 。 相比于上個問題 ， 這一問題的技術門檻較低 ， 主要需要管理者建立防護機制 ， 使用者提高保護意識 。
在具體的患者診療檔案中 ， 常常都會以該患者的姓名、證件號碼等基本信息作為唯一標識 ， 然而 ， 這些信息同樣也歸屬于應被保護的內容 。 所以 ， 準確的做法應該是在不影響信息正確性的前提下 ， 對信息進行匿名保護 。
同時 ， 不同的信息 ， 在隱私保護中的價值并不一樣 。 所以 ， 如果對所有醫療信息一概而論 ， 都選取高級別的保護手段 ， 則會對實際應用的效率產生影響 ， 還會造成資源的浪費 。 所以 ，醫院應構建對照完善的數據分級制度 ， 對于不同類別的個人信息和數據選取不同的保護措施 。
最后是歸屬權問題 。 目前的法律體系尚不能很好的解釋和界定健康醫療數據的權屬問題 ， 特別是醫療數據的所有權 。 實踐中 ，存在醫療大數據的所有權到底屬于患者個人還是醫院的爭議 。