精準醫療行業現狀精選(九篇)

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第1篇：精準醫療行業現狀范文

報告總體分為四個部分，分別從市場環境、產業格局、商業模式、機遇與挑戰等方面對中國醫療人工智能產業進行分析。

無論是對中國還是對世界來說，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長、優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等都是必須要面對的問題。而隨著技術的發展，人們逐漸開始寄希望于通過人工智能來解決醫療行業的痛點。此前，美國咨詢公司弗羅斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可將醫療效果提高30% 到40%，減少多達50% 的醫療成本”。

在中國，醫療人工智能有著先天的發展優勢。一方面，中國人口數量龐大，有充足的醫療數據，為醫療人工智能的發展提供了基石。另一方面，中國足夠大的醫療市場也為人工智能企業創新提供了動力。

不負人們所期，近年來中國醫療人工智能市場正如火如荼地發展著。數據顯示，自2013年到2017 年，中國醫療人工智能行業共獲得241 筆融資。其中，2017 年國內醫療人工智能行業公布的融資事件近30 起，融資總額超過18 億元。

2018 年，醫療人工智能市場火熱依舊。一方面，資本熱情不減，大額融資頻發，醫療人工智能融資總額再創新高，僅2018 上半年就有18 家公司獲投，總金額超過31 億元。另一方面，已然成熟的互聯網巨頭，如BAT 等，以及傳統醫療相關企業，如飛利浦等也早已重金布局醫療人工智能，大手筆向產業鏈擴展業務。

作為一種提高效率的工具，目前，醫療人工智能已經覆蓋了醫療產業鏈條上的四大環節。其中，醫療環節以服務患者為主，針對患者提供一系列更精準、更高效的醫療服務。而醫藥、醫保、醫院環節則更多是為B 端的醫療機構、企業等服務。并且，醫療人工智能在經歷過火熱的發展后，迎來了商業化的關鍵期，目前絕大多數醫療人工智能的公司尚未實現盈利，且其產品多在醫院進行試用，但他們已經通過不同的業務模式實現了付費收入。

第2篇：精準醫療行業現狀范文

1.1精準醫療與AI整合的成因

首先，AI通過算法的優化和深度學習技術，有效提升醫療診斷的效率和精準度。一方面，AI在更好的處理大數據，包括基因組數據、影像數據以及臨床數據等方面為我們提供了有力的工具和手段。另一方面，當前醫學研究數據的碎片化、數據利用的低效性及缺乏條理性和連貫性等現狀，急需AI技術幫助人們通過大數據挖掘與分析把醫療大數據轉換為支持臨床決策需要的信息。精準醫學的發展意味著今后將大量應用測序技術分析海量的生物數據樣本，AI的引入有效解決了數據分析的效率與精準度，促進醫療行業加快進入精準醫療時代。其次，精準醫療活動為AI提供現實基礎，為其提供海量數據樣本及進行診斷結果的對比檢驗。精準醫學是基于患者個人基因、環境、生活方式等方面的數據分析來制定個體化醫療，這就首先需要收集患者或受試者的基因樣本進行基因檢測，還需要采集分析患者的生存環境、生活方式、飲食狀況等個人信息，除此之外，精準醫學要深入解析遺傳測序數據、研發個性化治療方案，還需要建立有效的實驗和藥物篩選平臺，以掌握不同基因型患者的藥物代謝差異性，凡此種種，都會產生海量的數據[3]，精準醫療時代的來臨為AI的發展提供了海量數據樣本。AI需要用大量數據對其進行訓練，因為只有用大量的帶標簽的數據輸入神經網絡進行訓練，方便神經網絡確定參數值，建立數據評價標準，而大量的遺傳測序數據等為AI神經網絡的訓練提供了大量帶標簽的理想的數據樣本。

1.2精準醫療與AI的整合帶來新的隱私倫理問題

精準醫療和AI的交集整合、相生相進、系統生發，又產生了對患者隱私新的侵犯。因為一方面AI的發展需要收集大量的樣本數據進行算法訓練，以便在海量數據中進行精確計算，通過客觀數據對未來進行高度精準的行為預測，并提供個性化醫療；另一方面，精準醫療要制定個性化治療方案，則必須采集大量包括個體遺傳基因在內的各種隱私數據，這也使患者個人的隱私受到了進一步威脅。借助AI這一強大的分析手段，一些非常敏感的個人健康信息可以十分方便地提取出來，一些隱私甚至處于隨時被窺探的狀態，個體對自身隱私日益失去控制。AI應用于精準醫療既是時展的必然趨勢，二者的結合也是相生相長，系統生發的，我們對待精準醫療的AI模式不是擔憂、害怕、逃避，而是我們主張在為人類福祉共同目的下為精準醫療的AI模式界定倫理邊界，即不能讓精準醫療下的AI技術按自身邏輯自由發揮，對AI技術在精準醫療的運用必須施加隱私約束，讓其按照正確的人文方向前進。因此有必要對精準醫療AI模式下的隱私問題進行研究，以推進精準醫療和AI深入融合，為智能社會劃出法律和倫理道德的邊界，讓精準醫療和AI更好地服務人類社會。

2精準醫療與AI整合的隱私倫理分析

2.1數據采集：精準醫療AI模式的精準造成患者的顧慮重重

致力于提供個性化醫療服務的精準醫療需要采集具有極強私人屬性的個人數據，包括基因檢測等，不可避免地需要對患者個人數據進行收集、處理和分析，由此可能會引起患者對個人數據泄露、被不合理利用等方面的擔心。在數據采集時，為了能夠獲得個體的行為習慣等，必然要長期持續地收集大量的用戶數據。個體生活習慣、生活方式、生存環境等有關的健康大數據信息，特別是基因數據帶有極強的私人性特征，每個人都有特定的基因信息，通過基因信息就可以定位到具體的個體。AI應用于精準醫療，使得精準醫療借助AI技術實現更精準、個性化的目標[4]，同時AI的介入使得精準醫療不只是對未來疾病最準確的預測，還可以擴展到提供建議，指導人們對預測的結果進行更好的反應。但精準醫療與AI的強強聯合加劇了人們的顧慮，因為這些非常敏感的個人數據也使不少患者心生恐懼，害怕個人醫療信息的泄露和不當使用可能帶來如基因歧視等的不良后果，這重重顧慮導致患者難以放心接受精準醫療的AI模式服務。人們對精準醫療的AI模式的顧慮，將會使AI在精準醫療的運用受到抑制，從而精準醫療的AI模式給我們帶來的各種可能的益處也將受到抑制。

2.2數據共享：個人數據的易取性加劇了患者對基因歧視的擔憂

醫療數據的共享可能導致患者在不知情的情況下就被醫療機構或相關人員提取其相關信息，患者的一些隱私甚至處于隨時被窺探的狀態。如果智能系統掌握的敏感的個人信息被泄露出去，給個人、家庭甚至家族帶來傷害，使戀愛受挫、夫妻感情損傷、參加保險被拒、就業困難等諸多問題，這些加劇了患者的心理焦慮和恐慌。據美國基因組資源國家中心1997年的一項全國性調查顯示，在1000個被調查人中，接近67%的被調查者表示，如果雇主或健康保險公司能夠得到檢測結果的話，他們就不會做基因檢測[5]。同時個體知道基因測試的結果也會給當事人造成巨大的心理壓力，攜帶有某種遺傳病基因的人會感到心煩意亂、焦慮不安。有關調查顯示，在美國，從基因檢測得知自己患有“亨廷頓舞蹈癥”的年輕人的自殺率超過同齡人一倍以上。事實上，基因檢測結果揭示的僅僅是一種患病的可能性，基因的表達受其他基因和環境等多種因素之間復雜的非線性關系的影響。人們對基因組測試結果往往容易促使個體片面理解或誤解基因信息與疾病的關系、特別是與個人生活質量和健康的關系，這使致病基因攜帶者生活在一種無形的精神壓力下。

2.3數據使用：數據的分析預測與數據監管的缺乏，隱私保護難以落到實處

分析遺傳密碼、性格特征、行為習性、生活軌跡、生活習慣等這些敏感的個人數據，給當前的隱私保護帶來嚴重威脅。與大數據時代之前相比，現在更能挖掘出大量的個人隱私數據的潛在價值，且更難控制[6]。精準醫療面臨的威脅并不僅限于個人隱私泄漏，還在于基于AI通過大數據對人們狀態和行為的預測[7]。例如某零售商通過個人的網絡軌跡歷史記錄分析，比家長更早知道自己女兒已經懷孕的事實，并向其郵寄相關廣告信息。大數據的價值更多源于它的N次利用，而知情同意在數據的N次使用中難以實現。2016年10月我國國家衛生和計劃生育委員會的《涉及人的生物醫學研究倫理審查辦法》雖然規定了醫學研究要遵循知情同意原則，但對已經同意所捐獻樣本及相關信息可用于所有醫學研究的，允許經倫理委員會審查批準后，可以免除簽署知情同意書，但是并未寫明是否還需要再次進行知情同意[8]。目前用戶數據的收集、存儲、管理與使用等均缺乏規范，更缺乏監管，主要依靠企業的自律。但這對那些既是數據的生產者，又是數據的存儲、管理者和使用者的商家來說，我們很難單純通過技術手段限制商家對用戶信息的使用，各行各業的利益驅使使得個人隱私權更容易被侵犯，用戶往往無法確定自己隱私信息的用途，在醫療實踐中保護患者的基因信息安全存在諸多障礙。因此，如何在AI的發展過程中加強對個人數據利用的管控和對個人隱私的保護，已成為必須關注的問題。

3精準醫療與AI整合中隱私倫理問題思辨

3.1把控數據使用的度：支持精準醫療AI模式應用最大化的同時避免過度擬合

科學技術的發展對人類隱私的沖擊和威脅從某種意義上講是不能完全避免的，我們直面AI應用于精準醫療帶來的隱私問題，通過把控數據使用的度，實現精準醫療應用支持的最大化同時避免過度擬合。AI在精準醫療實際應用中存在一個重要的問題，即在利用神經網絡方法進行疾病預測建模時，對已知訓練樣本集的學習訓練達到什么樣的擬合精度，才能使預報模型對未知樣本具有最好的預測能力。利用深度神經網絡的強非線性擬合能力進行個體未來疾病風險預測，精準醫療提供了海量訓練樣本，保證了在有足夠的訓練樣本的前提下對預測模型進行合理分類，構造了相應的疾病預測模型，但在神經網絡訓練的過程中，往往會出現過擬合的現象，給預測結果帶來不利的影響。平衡好精準醫療訓練樣本的擬合度，既可以防止過擬合現象帶來的預測結果的不準確，又可以通過遏制對個體敏感數據的全面采集分析捍衛個人數據隱私。把控訓練樣本的擬合精度，只提取與預報量相關度高且它們之間相關為零、沒有復共線性關系的主分量。一方面可以濃縮眾多預報因子的有用信息，減少信息重復和噪聲重疊，提高預報精度；另一方面又不會因過度采集挖掘個人數據造成隱私侵犯。

3.2推崇隱私保護的整體性：精準醫療應用需要倫理、法律和技術等方面的協同護翼

精準醫療數據隱私的保護受多種因素的影響與制約，研究AI時代的數據隱私保護，必須以系統整體理論為指導，把數據隱私的保護作為一個系統看待。系統論的整體性詮釋了隱私保護的整體性，精準醫療應用需要倫理、法律和技術等方面的協同護翼。首先，精準醫療的倫理規范捍衛個體尊嚴。作為精準醫療的基礎與核心的基因數據顯示出個體的特征、預期壽命，未來疾病的風險，以及對疾病、環境和污染物的易感程度等，還會顯示家族其他成員的遺傳傾向和信息，因此基因信息對個人具有重大意義，它是一個人最重要、最基本的隱私，關系到一個人的尊嚴和命運。隨著AI與精準醫療的進一步深入，明確數據隱私保護的倫理原則是精準醫療應用的前提條件。其次，精準醫療的法律制度框架為數據隱私保護提供強大后盾。精準醫療需要對患者具體信息，如個人基因、環境、生活方式等方面的數據進行收集、處理和分析，由此可能會引發患者信息泄露、被不合理利用等法律和倫理風險。為解決患者隱私權問題，美國白宮2015年11月了《精準醫療隱私與信賴最終原則》，試圖建立一個廣泛適用的基因信息保護方面的原則框架，為實踐中精準醫療的具體實施提供指導[9]。目前我國并沒有針對基因信息進行專門的立法保護，相關的法律法規十分零散，對醫療機構不得泄露涉及個人隱私的有關信息的立法大都是原則性的規定，僅籠統提出公民的個人隱私受法律保護，沒有進一步的細化條款，司法適用也缺少細化指導和統一標準[10]。構建保護精準醫療應用數據隱私相應的法律制度框架成為我國促進精準醫療發展的當務之急。再次，隱私保護的技術開發是對精準醫療應用數據隱私保護的有效措施。目前主要的數據隱私保護技術有同態加密、差分隱私、黑箱訪問和防止推理攻擊等[11]。個人隱私信息保護技術的日益成熟，精準醫療的倫理規范的確立和相應法律法規的完善，從整體上協同護翼個人隱私信息的安全。

3.3矚目新事物的發展變化：及時調治捍衛隱私策略

應對精準醫療技術突破的新挑戰技術發展帶來的不斷挑戰、基因技術的安全性有效性的尚不明確和個人隱私保護的動態性要求我們必須矚目新事物的發展變化，及時調治捍衛隱私策略，應對精準醫療技術突破的新挑戰。一方面，隱私內涵具有動態性與多維性，從古代鄉土熟人社會的人我界限的模糊到現代工業社會隱私意識的提出，從私人空間避遭他人干擾和侵害到個人擁有對自身數據的控制權等，隱私的內涵隨著社會生活環境的變化而變化[12]。它也隨特殊的情景如時間、地點、職業、文化、理由等諸多因素動態變動，這些都表明隱私保護須隨著信息技術的演化而變化，隱私與技術之間相互制衡，二者在保持某種張力基礎上實現著融合統一。另一方面，由于基因本身的獨特性和復雜性，目前大多數的基因技術的安全性和有效性有待驗證，這也導致基因組技術涉及的隱私尚不明確。AI與精準醫療的不斷發展拷問原有的倫理和法律規范，導致現有的隱私保護策略的失效。凡此種種，精準醫療的復雜性、動態性、不明確性也不斷沖擊原有個人隱私保護的范圍、重新定義個人隱私的行為和挑戰個人隱私信息的管理。目前AI與精準醫療正處于醞釀爆發階段，而更多新的基因組編輯平臺的加入也將進一步擴充基因組編輯技術在疾病分子機制探究、分子分型診斷和靶向治療等方面的潛在應用[13]。隨著精準醫療技術體系的持續發展，必會打破原有的隱私保護邊界，我們應樹立與時俱進的隱私觀。實時關注醫療領域新事物的新成就、新突破、新變化，在具體的實踐中重新協商隱私邊界，動態地調整隱私保護政策，是我們未來社會應對精準醫療技術突破的應有之義。

第3篇：精準醫療行業現狀范文

關鍵詞：互聯網+；醫療資源；效率

中圖分類號：F2

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.14.001

近年來，隨著我國醫療資源配置和廣大民眾就醫需求的矛盾日益尖銳，隨著移動互聯網發展、智能硬件終端普及、傳感器技術進步、互聯網基礎設施改善，互聯網醫療成為未來醫療健康服務業發展的必然趨勢。

1 “互聯網+”行動與醫療資源配置效率改進研究產生背景

我國目前整體醫療服務行業環境仍存在較大挑戰，國務院《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中提出推廣在線醫療衛生新模式。

1.1 互聯網+醫療相關概念界定

（1）“互聯網+”：通過互聯網提供或改善衛生服務與信息交流，不斷推動互聯網創新技術成果與經濟社會各領域深度融合，廣泛形成以互聯網為基本平臺的創新技術與效率變革的經濟社會發展新樣態。

（2）“互聯網+醫療”：以互聯網為載體和技術手段的健康教育、醫療信息查詢、電子健康檔案、疾病風險評估、在線疾病咨詢、電子處方、遠程會診及遠程治療和康復等多種形式的健康醫療服務。

（3）移動醫療：運用移動通信技術――如PDA平臺、移動終端和衛星通信數據來提供醫療服務和信息服務，深入到移動互聯網領域，以基于安卓和iOS等移動終端系統的醫療健康服務類App實踐應用為主體。

（4）遠程醫療：以計算機技術、遙感、遙測、遙控技術為載體，充分發揮高端醫院或專業醫療優質資源，輻射支撐醫療條件相對落后的邊遠區域、海島或流動艦船上的傷病員，實現遠距離診斷、治療和咨詢服務。

（5）網絡醫院：田軍章（2016）認為網絡醫院是以醫療機構為依托，通過互聯網信息化技術，構建醫療機構之外的服務對象開展專業在線互動診療、咨詢預診等遠程服務的互聯網醫療平臺。

1.2 “互聯網+”行動與醫療資源配置效率研究背景

醫療服務，特別是我國的醫療服務具備互聯網入侵的所有特征：大空間、低效率、多痛點、長尾特征。

1.2.1 醫療服務空間巨大

2014年我國衛生費用總支出將近3萬6千億，近10年來，一直保持近20%增長速度，預測2020年中國醫療衛生健康產業規模將達到8萬億。

1.2.2 醫療服務效率低下

根據彭博社的世界各國醫療系統效率排名，在被調查的500萬以上人口，人均GDP至少5000美元，預期壽命至少70歲的47個國家中，中國排名第36。

1.2.3 醫療服務痛點較多

從患者角度，看病難、看病貴是一個長時期得不到解決的問題。院內醫療服務質量低下，院外跟蹤病情空白問題凸顯；從醫生角度，醫患矛盾日趨尖銳，醫生職業工作強度大、收入較低、風險較高。從醫院角度，三甲醫院超負荷運營，醫療被迫擴張成管理難度加大，而另一方面基層醫院門可羅雀，醫療資源大幅浪費。

1.2.4 醫療服務長尾顯著

我國人口空間分布呈不均勻態勢，存在大量長尾人群得不到及時、有效的醫療服務；三甲醫院分布格局過于集中，多數高端優質醫療資源集中在北京、上海等少數城市，大部分地區罕見病難以滿足治療需求；衛生部的《國家基本藥物目錄》2012年版同2009年版對比，藥品品種增長迅速，藥品產品數量驚人，僅2013年，就批準藥品注冊申請416件，新藥長尾特征明顯。

2 “互聯網+”行動與醫療資源配置效率現狀分析

吉林省擁有相對完善的醫療基礎設施和保障體系。截至2015年末，全省有衛生技術人員15.09萬人，實現全省新型農村合作醫療覆蓋率100%，但在全國互聯網醫療蓬勃發展的大環境下，面臨著融入全國互聯網醫療行業的發展與升級問題。

2.1 吉林省互聯網+醫療發展現狀

2.1.1 政策環境

吉林省于2016年4月26日《關于積極推進吉林省“互聯網+”行動的實施意見》，強調完善醫療健康服務體系，建設吉林省醫療健康信息平臺，促進區域醫療服務、醫療保障、藥品監管和綜合管理等資源整合和業務協同，推進我省優質醫療資源、居民健康、醫療檔案等信息共享。推動吉林省人民醫院及吉林大學白求恩第一醫院、第二醫院、第三醫院等大中型醫院開展在線預約門診、遠程醫療、健康管理等業務。加快智能心電監控、生物芯片、智能眼鏡、智能手環、嵌入式人體傳感器等可穿戴設備產業化。鼓勵省內醫療健康企業與百度、華為等互聯網龍頭企業開展合作，運用大數據、云技術等開展健康預診、實證服務，實行長期跟蹤、定期更新、預測預警等特色化管理服務。

2.1.2 醫療狀況

智慧醫療未來強調協同統籌平臺和運用平臺形成不同區域間的互相聯通。當前吉林省正在積極打造醫院信息化三級管理平臺，省、市、縣三級區域衛生信息化平臺與公共衛生服務和醫院有機結合；吉林省民營醫院部分已開設遠程診療中心，對接優質資源；長春北部建立了全國區域性數據中心。

2.1.3 存在問題

吉林省互網醫療產業發展起步較晚，目前發展主要集中在醫院信息化建設這一初級階段，醫院聯網服務形式主要表現為網上掛號、預約問診等基礎服務，對“互聯網+”深刻含義的正確理解和逐步實現對當前吉林省互聯網醫療發展非常重要。

2.2 互聯網+醫療發展的國際經驗

美、日等發達國家的互聯網醫療產業距今已發展多年，擁有比較完善的產業鏈和產業布局。通過借鑒國外先進發展成果和經驗，增強我國在互聯網醫療發展領域的預見性、先進性和創造性，有助于我國的互聯網醫療產業良性健康發展。

2.3 吉林省與國內其他地區比較分析

吉林省近年來大力發展互聯網醫療，也取得了可喜成果，但與浙江等省相比，互聯網醫療發展模式和現狀，醫療資源配置與互聯網結合都有待進一步發展。

3 “互聯網+”行動與醫療資源配置效率改進對策及建議

吉林省互聯網醫療產業發展的瓶頸制約問題，包括目前移動互聯網醫療產業的技術難題、商業模式建構以及醫療資源分配不均、供不應求等問題，擬解決病患信息不對稱、醫療資源浪費、增加醫院社會效益、包括緩和醫患之間尖銳矛盾等問題。

3.1 互聯網+醫療發展模式

隨著醫院信息化系統的進一步完善、醫療在線服務行業逐漸崛起、醫療服務開始由PC端向智能移動端的轉變，并形成五種發展模式：互聯網+醫院形成智慧醫院；互聯網+硬件形成智能可穿戴設備；互聯網+醫藥形成醫藥電商；互聯網+保險形成個性化商保服務以及互聯網+基因形成精準醫療。

3.2 “互聯網+”行動與醫療資源配置效率改進策略

（1）在醫院方面，建設智慧醫院。加強醫院與科技公司合作，從多個維度構建基于診療病例和持續監測的病患數據，通過智能算法和數據挖掘形成精準、高效的診療實證，形成診療方法論上的創新，實現移動全流程無紙化、智能指引信息透明化、掛號費用優惠差異化、支付方式多元化、安全部署獨立化。

（2）在患者方面，優化App界面及環節構成。可參考“掌上浙一”APP軟件將界面分為手機掛號、智能分診、取報告單、醫院導航、健康資訊等板塊的做法，讓患者根據人體模型選擇不舒服的部位，顯示相關部位易發疾病及主要癥狀和伴隨癥狀，使患者能夠進行初步自診，并提供相應醫院及科室建議，進行線上智能分診，完善“就診卡”模式并拓寬服務，延展至院內可能活動，開設支付寶就診預約、就醫流程指導、醫藥費移動支付等功能。

（3）在制度方面，建立健全醫療糾紛責任認定制度。將責任具體化，明確到醫院、個人及第三方平臺，建立醫療糾紛調解機構或部門，進行賠償判定與事后調解，重塑公信力，緩和醫患矛盾。

（4）在信息方面，建立信息聯網云平臺。可參考浙江省中醫院“醫聯體”云平臺，整合優質資源、有效分配，通過基層首診、雙向轉診、急慢分治，上線聯動的分級診療，建立有效機制與法律法規以保障個人信息安全，加強信息提供與使用的監管與約束以解決信息不對稱問題。

（5）在藥企和保險公司方面，利用互聯網技術共享院內、院外可持續監測的大樣本數據，輔助醫藥企業有針對性的藥物開發，為保險公司提供可供追溯的客戶信息，解決信息不對稱問題，實現醫療及社會資源配置合理化。

4 結語

在互聯網醫療產業中，我國醫療行業蘊藏著重大技術創新等巨大的潛力，國內也存在著巨大的市場需求。作為發展經濟和保障民生的重點行業，創新發展互聯網醫療行業發展模式一定會對未來我國的經濟發展、民生改善、醫療衛生發展方面做出巨大貢獻。

參考文獻

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[2]王晶，朱慧穎.“互聯網+醫療”重構醫療五大產業鏈的分析[J].互聯網醫療中國會.互網天地，2015，（08）：15.

[3]閔杰.互聯網+醫療的探索與痛點[J].吉林醫學信息，2015，31（4）：2729.

[4]方詩旭.“互聯網”醫療：打通健康干預全過程[J].中國信息通信研究院廣州智慧城市分院.世界電信，2015：5762.

第4篇：精準醫療行業現狀范文

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。

第5篇：精準醫療行業現狀范文

北京思享廣告有限公司總經理李衛民在醫藥和保健品產品的營銷策劃方面擁有豐富的實戰經驗。他認為，醫藥行業相比別的行業更需要網絡新媒體營銷。“新媒體在傳播領域中異軍突起，越來越受到藥企的重視，OTC企業面臨營銷轉型。”

因為消費者藥品及保健品的需求是剛性的，且具有偶發性的特點，這與互聯網搜索、分享、互動的特質是相吻合的。但是實際情況是，醫藥行業新媒體營銷發展相對緩慢。

李衛民認為，主要是三方面的原因：一是醫藥行業從業人員，尤其是藥企的老總大都是醫藥專業，對于IT及新媒體營銷技術不熟悉，接受起來相對緩慢；第二，由于政策原因，國家對藥品的營銷有各種限制便無暇顧及；第三，諸如哈藥六廠等很多制藥企業過去通過投放電視廣告、報紙、雜志、戶外等傳統廣告，獲得了巨大的成功。但在網絡等新媒體出現之后，過去的成功反倒會成為未來進一步成功的阻礙，習慣于依賴傳統廣告，而忽略了網絡營銷具有精準性、互動性等獨特優勢。

即使在目前已經進行互聯網投放的很多藥企中，也存在著各種各樣的問題。李衛民表示，首先，很多藥企的互聯網營銷都是被動的，不具有系統和連續性。很多企業都是在產品出現問題時，才意識到新媒體營銷巨大的傳播效果；其次，從很多醫藥企業的內部機構設置上來說，有巨大的缺口，根本沒有一個負責新媒體營銷的市場部門，造成了新媒體營銷的缺失；第三，由于大的藥廠在新媒體營銷方面的不作為，導致很多假藥廣告肆虐互聯網，給消費者造成了不良的影響，破壞了醫藥行業新媒體營銷的生態，從而使很多藥企不愿意嘗試新媒體營銷。

對于如何改變現狀，李衛民也為藥企開出了藥方，“醫藥企業必須重視互聯網渠道，根據不同階段、不同產品分別對應不同的網絡投放策略，明確投放訴求，制定合理的評估體系；理清市場和產品布局，投放緊跟營銷計劃；全方位整合新媒體資源，例如付費搜索廣告通過品牌地標樹立行業位置；精準廣告通過一周內的搜索行為捕捉用戶；通過百度專區建立權威品牌信息基地等。可根據品牌推廣與銷售相關性的強弱來安排適合的產品及預算。”

第6篇：精準醫療行業現狀范文

【關鍵詞】電子技術 通訊行業 應用措施

電子技術作為單獨的一項科學技術，所涉獵的許多方面都離不開電子技術的發展。目前，我國電子技術整體發展情勢良好，各方面技術表現較優異，對促進我國經濟發展有著不可替代的地位，隨著當今社會科技信息技術不斷增強，通訊對人們生活影響越來越大，現代電子技術對通訊產業也極其重要，改變了通訊手段和形式，促進通訊產業的發展，為我國電子通訊產業奠定了重要基礎。

1 現代電子技術特點

1.1 智能化

社會的不斷發展，現代電子應用方面也越來越廣泛，電子技術類的產品逐漸走進人們的生活，提高人們生活質量。主要是因為現代電子技術具有智能化的特點。高科技的智能產品給人們生活帶來很大便利，隨著現在市場上越來越多高科技產品的出現，它們所表現出來的智能化，提高了工作的效率，增加人們生活工作中的趣味性，對于車間工作者來說則極大程度的降低了手動工作時發生的種種危險。解放勞動人民的雙手、豐富人們的生活，促進社會的發展進步。

1.2 精準化

由于科技不斷提高，我們對于電子技術要求越來越高，人們更多關注與現代電子技術帶來便利的同時，信息的準確程度是否與實際偏差^大。因為對于像天氣預報、地質勘探、醫療事業等方面都需要精準的數據進行相關工作的開展，因此精準化的電子技術滿足了特殊性工作的需求。

1.3 普及化

隨著現在電子技術的應用范圍越來越廣泛，已經涉足人們生活工作中各個方面中，人們日常生活中的智能化電子娛樂產品、檢查身體的醫療設備、工作中的快捷高效的機器等等，都體現著現代電子技術在生活的普遍性。

2 我國通訊產業存在的主要問題

2.1 缺少創新思維

我國經濟的迅速發展，也極大程度的帶動我國通訊行業的發展，為了能在通訊中充分發揮現代電子技術的作用，我國無論是在人力還是物力方面都投資較多的精力。在世界通訊行業發展中，我國通訊很多國有企業運用電子技術促使本企業通訊的發展，擁有很多專利項目，增強了企業的核心競爭力，在對于目前大多數通訊行業說，我國對電子技術在通訊中的影響意識還比較薄弱，并且缺乏創新精神，還是習慣依賴于模仿外國企業，從而制約了我國通訊行業的發展。

2.2 地域差距較大

我國的國土面積廣闊，地理位置造成了嚴重的地域發展差距，不同地理位置相對經濟效益也不同，我國改革開放后加大了對沿海城市的發展扶持政策，不僅提高了沿海城市的經濟狀況，對通訊產業同樣起到了促進作用。但一些內陸偏遠地區城市的通訊發展，并不理想，通訊產業一味的參照發達企業的發展模式，影響通訊企業更好發展。

2.3 專業人才缺失

我國通訊產業今年來發展較快，企業過多，且規模較大，這就造成企業之間競爭激烈，而競爭的核心那就是通訊企業的專業技術。擁有專業知識強，技術先進的科研團隊，對提高通訊企業的競爭力有著重大意義。但目前，我國通訊行業中，通訊技術能力強，專業素養高的人才比較缺乏，導致很多通訊企業在經濟市場中存活率較低。

3 加強電子技術在通訊中的應用措施

3.1 創新電子技術

現代電子技術想更好的應用在通訊行業中，就要加強專業技術的創新能力，在通訊產業中，技術是通訊的核心發展力量，占據不可代替的生產地位。因此，通訊中在運用現代電子技術過程中，除了要將電子技術合理應用到通訊中來，且要創新出自己通訊企業的核心技術專利，當地相關政府應給予通訊產業在創新技術研發過程中相應的幫助與鼓勵，促進通訊產業技術創新力的發展，作為通訊企業，要加強技術研發中心組織的財政投入，為創新技術研發提供基本保障。

3.2 縮短地域差異

我國內陸城市及偏遠地區的通訊產業發展緩慢，起步較晚，政府應對通訊產業出現的地域差異推行相關政策扶持，調整企業內部結構的同時，要通過互相合作的方式，將沿海城市通訊產業發達的成功企業經營理念及電子技術應用方式傳達給內陸城市，通訊企業的迅速發展離不開現代電子技術的正確合理運用，組織沿海與內陸城市電子技術科研討論會，增加技術交流，全面提升內陸及偏遠地區的通訊發展，縮短我國地域通訊企業間的發展差距。

3.3 培養專業人才

現在是人才的時代，現代電子技術對通訊的應用重要體現就是人才的建設，人才也是當今每個企業發展過程競爭的重要內容。企業想要更好的運用現代電子科技，就要加強專業人才隊伍建設，專業的科研團隊要對現代電子技術應用表現、應用領域及電子技術的發展狀況進行充分掌握，這樣才能使現代電子技術更好的應用到通訊中。相關通訊企業要定期培訓在職技術團隊，增強專業知識，提升整體綜合素養，激發技術人員的創新意識及研發潛能。現代電子科技的技術研發人員同樣也應該加強人才建設與培養，只有提高專業人才的知識儲備，才能促進企業發展，科技進步，對我國通訊發展奠定堅實基礎。

4 總結

綜上所述，隨著我國科技不斷進步，現代電子技術也得到了很大程度的發展，電子技術在社會生活的應用范圍越來越廣，各個領域的發展都離不開現代電子技術。近年來，我國通訊行業發展迅速，尤其是現代電子技術應用到通訊行業中后，極大的滿足現代人們對生活的高要求，為人們生活提供了便利。從根本上提高了通訊質量、使用效率及企業經濟效益，使通訊行業達到質的飛躍，從而，對我國通訊行業發展、社會的進步、經濟的增長起著至關重要的作用。

參考文獻

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[2]黃冠軍.淺談現代電子技術在通訊中的應用[J].電子制作，2014（04）：20-22.

[3]王楊洋.電子通訊的現狀及發展分析[J].通訊世界，2015（21）：17-20.

第7篇：精準醫療行業現狀范文

據了解，在本次巡展上，優網安全為各行業客戶講述了信息安全與網絡安全的嚴峻現狀與解決手段，而IBM則為優網安全提供全球的網絡安全分析技術，共同完善網絡安全態勢感知平臺的關聯分析、威脅風險預測、智能決策等能力。作為優網安全的殺手锏，網絡安全態勢感知平臺對安全自適應認知、主動實時威脅分析、結合威脅情報，是當前復雜網絡環境下的智能最優方案決策。

巡展中，金融、通信、電力等行業客戶圍繞優網安全的網絡安全態勢感知平臺展開多次探討，并邀約優網安全到公司進一步溝通，解決存在的安全問題，充分表明了客戶對優網安全的專業性，及安全產品、安全解決方案的認可。

2015年底，亨通光電宣布收購優網科技，藉此高起點、快速度進入大數據與網絡安全領域。優網是國內領先的大數據分析和應用服務提供商，在精準營銷、網絡安全、大數據平臺建設等方面擁有領先的技術和廣泛的市場應用。優網科技下設優網精蜂、優網助幫和優網安全三家公司，分別針對三大業務方向。

其中，優網精蜂為運營商提供網絡問題分析核心業務的應用軟件開發，包括無線接入和核心網的全套軟件方案；優網助幫以運營商、政府、航空等大數據運營為核心業務，提供數據采集、解析、處理、應用全套的數據運營體系；優網安全以數據安全解決方案為核心業務，包含態勢感知監測、數據備份一體機、數據安全一體機。

本次巡展正是亨通與優網融合的重要成果展示，為今后持續構建多元化多層次的大數據業務生態圈打開了通道，具有戰略意義。

大數據行業的現狀與未來

進入互聯網時代，特別是在移動互聯應用蓬勃發展的近十年里，產生了海量的交易數據、交互數據和數據碎片，這些冗余的大數據亟須更先進的技術與服務來進行每時每刻的收集、判定與處理，這就是普遍意義上的大數據。

目前，已有大量的企業進入這一行業，從事與大數據相關的業務，而這一市場也在迅速增長中。據數據公司IDC預測，全球大數據技術及服務市場復合年增長率（CAGR）達31.7%，2016年收入將達238億美元。另據國內市場機構預計，目前中國大數據產業規模可達1500億元，未來5年將進入“加速期”，到2020年將達到8000億元的規模，實現幾何級增長。

盡管如此，不過在優網助幫李適季看來，用“方興未艾”來描述目前的大數據領域的發展可能是比較貼切的。他認為，現階段市場中的大數據應用主要針對行業分析、精準營銷、應用評測等方面，以行業特征為分類基礎，針對行業市場占有、發展、趨勢等進行競爭分析成為客戶的基本需求；而基于用戶行為的特征做出串聯形成的動態標簽數據庫則為客戶精準營銷帶來有效指導；此外以管道數據流為評估基礎的精準網絡評估算法，則可以更好地規劃和預測網絡應用。未來，在數據云化、開放性數據共享、開放性云數據服務及SLA保證、行業數據鏈等方面的實質性進展，將真正有益于整體大數據產業的發展，也能最終讓大數據與各行業深度融合，不斷推動行業和商業創新。

但是也有大數據業內資深人士指出，我國的大數據應用領域分布仍然不夠全面，相關企業主要集中在互聯網、市場營銷、電信、金融領域，應用的主要形式還是基于大數據得到的商業洞悉，業務推薦和智能獲客等三個領域，其中的典型就是個性化推薦和智能廣告。據了解，目前國內對于大數據應用，發展較好的還是以大企業為主，比如BAT、滴滴快的、今日頭條代表性的互聯網企業。不管是對外數據源采集，還是企業內部的數據資產管理，其互聯網企業基因，以及自身的資本優勢，使得他們在大數據的應用上同樣處于領先的態勢。而對于部分中小企業而言，資金缺乏和技術難題導致數據獲取難，缺乏數據資產管理意識，其對大數據的使用，仍在探路中。

而優網助幫的出現，則是在智能數據技術與服務應用上，為更多類型的企業客戶提供高效安全且系統化的大數據服務解決方案。據介紹，作為亨通旗下的重要一員，優網助幫在大數據業務領域，正在積極通過對客戶關注的受眾數據的匯集、清洗、智能運算，建立了龐大的數據中心，通過精準的數據標簽、態勢感知及洞察分析，幫助更多客戶實現大數據技術與服務支持下的智能運營、投放和決策。為此，優網助幫自2013年5月開始構建智能化大數據技術體系，已經分別在北京、深圳、武漢設立了大數據研發中心。

大數據市場迎政策利好

在4月末的2016大數據產業峰會上，工信部信息化和軟件服務業司司長謝少鋒明確表示，政府相關部門正在制定大數據產業“十三五”發展規劃，計劃在今年下半年，目前正在各個方面征求意見。從政府數據開放到大數據產業規劃，大數據產業將持續迎來政策利好。

大數據是戰略資源，已成為全民共識，而政府掌握了80%以上的大數據資源，也是公認事實。今年以來，國家層面出臺一系列關于電子政務以及大數據相關的文件，推動具體化落實到操作層面。謝少鋒表示，近期工信部關于大數據工作的重點，包括支持關鍵技術產品研發產業化、推動大數據應用不斷深化、繁華大數據產業生態、完善大數據支撐體系四個方面。

就此長江證券資深分析師胡路指出，大數據“十三五”規劃密集制定出臺，相關部門積極推進具體化實操，大數據產業有望迎來持續利好，相關聚焦產業個股或將井噴。藉此，亨通光電近期定增，涉足大數據，強化主業和布局新興產業。

據了解，享通光電近期通過收購優網科技，以實現從傳統制造業向新興信息產業的戰略轉型發展，而此次定增項目則將聚焦行業應用服務和企業客戶，充分發揮優網助幫的技術優勢，使公司在大數據行業發展初期占據發展制高點。

值得注意的是，亨通光電控股股東崔根良在本次非公開發行中的認購金額上億元，胡路認為，此舉不僅彰顯大股東對于發展大數據等新興領域的強烈愿望，同時也表明公司高層對于公司主營業務未來將持續快速增長的堅定信心。

東北證券研究員王建偉也認為亨通光電新興業務發展值得期待。2015年該公司積極布局大數據、人工智能等新興業務，通過對優網科技的收購進入大數據、網絡安全、物聯網等產業，特別是其全資子公司優網助幫依托強大的數據資源，自主研發了人工智能數據處理模型和多種精準算法，為新興業務增加了人工智能的重磅概念。

據介紹，優網科技成立于2004年，是國內領先的大數據分析與應用、網絡安全、網絡優化等業務的綜合解決方案提供商。依托多年在通信網絡技術和軟件開發的投入與業務創新，其全資子公司優網助幫專注于大數據的共享與結合、大數據的挖掘與運營和大數據的分析與應用等大數據方面的系統解決方案和應用產品。

特別在大數據和互聯網應用領域，優網助幫依托多年在通信網絡基礎技術的投入及持續的業務創新和技術沉淀，形成了大數據平臺軟件產品的研發與銷售、針對垂直行業的大數據應用、基于大數據挖掘精準營銷服務、基于大數據的新互聯網應用四種業務形式。

憑借多年在對運營商的技術輸出、應用開發服務和對移動互聯網大數據的了解，優網助幫實現移動互聯網數據與互聯網應用化服務的對接并提供對外服務，開發了基于移動互聯網的用戶線上數據管理平臺、移動互聯網應用評估分析、移動互聯網應用渠道分析、移動互聯網投融資風險控制和綜合產品推廣平臺，為客戶提供從產品方向到產品推廣的全程數據支撐服務；在大數據應用業務的市場拓展方面，2015年優網助幫與分眾傳媒、江蘇廣和、搜狐視頻等合作伙伴在互聯網傳媒、政府大數據應用、互聯網應用優化等方面取得了眾多的應用創新和突破；在信令和大數據應用技術方面同華為、中興等國內知名廠家建立了多種產品、服務的合作，并在中國移動、中國電信、中國聯通三大運營商項目中取得了良好的市場份額。

目前，優網助幫已研發了通信運營商大數據共享和管理平臺及移動互聯網精準營銷大數據支撐平臺、在網絡安全領域的安全態勢感知系統、存儲備份一體機產品、2/3/4G系列網絡優化平臺和信令檢測等產品與服務。

大數據讓生活更美好

在洶涌澎湃的數字化浪潮中，互聯網幫助人們建立起前所未有的人類群體大腦記憶庫。在信息化高速發展的年代，大數據正深刻改變著人們的思維、生產和生活方式，大數據與各個行業的深度融合，將創造出前所未有的社會和商業價值。

美國NASA如何能提前預知各種天文奇觀？風力發電機和創業者開店如何選址？如何才能準確預測并對氣象災害進行預警？包括在未來的城鎮化建設過程中，如何打造智能城市？這一系列問題的背后，其實都隱藏著大數據的身影――不僅彰顯著大數據的巨大價值，更直觀地體現出大數據在各個行業的廣闊應用。

隨著國內企業信息化程度和水平不斷提高，越來越多的企業需要大數據分析的能力以提高競爭力。在互聯網、電子商務、金融、電信、零售、物流等數據驅動型行業，客戶分群、客戶行為分析、客戶關系管理、市場營銷、廣告投放、業務優化、風險管理等企業核心業務越來越依賴于對數據的有效分析與挖掘。

第8篇：精準醫療行業現狀范文

“我2015年做了100多場精準醫學報告，今年也做了不少。”

分子腫瘤學家詹啟敏曾在美國獲得終身教職，因為相信“回來能有更大的平臺，做更大的事”，他于本世紀初回國，在中國醫學科學院、北京協和醫學院一干就是10多年，2011年當選工程院院士，今年4月任北京大學醫學部主任。

“過去10多年，除了自己的科學研究，我還一直在國家醫學科技戰略層面參與頂層設計工作，這在美國是不敢想象的。”詹啟敏的相關資歷包括“863計劃”醫藥生物技術領域專家組組長、衛計委科技行業專項專家委員會主任、中國精準醫學計劃專家組組長等職務。他認為，精準醫學是中國醫學發展的歷史機遇，利用國家的組織優勢、技術力量發展精準醫學，將實現中國醫學的“彎道超車”。

國人健康面臨巨大挑戰

《財經國家周刊》：你如何看目前我國重大疾病防控任務面臨的挑戰？

詹啟敏：我們得先明白建設健康中國的艱巨性。第一是人口老齡化帶來一系列問題，包括心腦血管疾病、惡性腫瘤、神經退行性疾病和慢性代謝性疾病等;第二是環境污染日趨嚴重;第三是食品和藥品安全。

疾病方面，首當其沖是惡性腫瘤。最新數據顯示，中國2015年新增430萬癌癥病例，癌癥死亡病例超過280萬。心腦血管疾病年死亡人數超過350萬，現有高血壓患者2.7億人。糖尿病患者超過1億，處于糖尿病前期的超過患者人數。慢性腎病1.1億人，風濕病致殘率非常高，估計約8000多萬人。老年性疾病，如老年癡呆600萬人，每年增長30萬人;乙肝病毒攜帶者有8千萬。還有突發性傳染病，比如非典、流感和手足口病等。全球是一個“地球村”，即使是一些發生在地緣距離很遠國家的傳染病，如埃博拉、中東呼吸綜合癥等，在我國傳染的風險就是一個“機艙之隔”。

《財經國家周刊》：看起來這是一個非常巨大的患者群體，如何應對？

詹啟敏：目前臨床疾病診斷治療的現狀就像海上的一座冰山，人們能看到的只是海面上的部分，治療的手段也主要是針對海面上的部分。

以腫瘤診療為例，現在采用的手術、放療、化療、生物治療、中醫藥等方法，都是針對海面上的部分。我們對海面之下冰山的了解還遠遠不夠。這種狀況帶來兩個瓶頸性問題，一是大部分就診病人已是中晚期。發達國家早期診斷在50%以上，北歐國家早期診斷可達80%，而中國不到20%;第二是目前的治療手段有較大的被動性和盲目性。實際上，“海面”下的情況包括遺傳背景、變異、免疫和內分泌改變、細胞分子改變等，最后導致組織器官病變。

現代醫學發展至今有上百年，從一個簡單的聽診器，到血常規、尿常規、大便常規檢驗，從 X光、CT、彩超、核磁，再到分子影像、分子病理和基因組、蛋白質組、代謝組、免疫組等組學技術發展、大數據分析工具的出現，讓我們實施精準醫學有了可能。換句話說，由于現代生命科學和生物醫藥技術的發展，推動醫學發展進入精準醫學時代。可以說，精準醫學是人類醫學史上一場深刻變革，是生物經濟時代的新引擎，更是中國實施科技創新驅動發展、實現健康中國國家戰略的重大歷史機遇。

精準醫學與中醫理念相通

《財經國家周刊》：精準醫學與過去的診療方法有何根本不同？

詹啟敏：精準醫學和我們傳統醫學提出的辯證施治理念，如同病異治、異病同治，是相通的。因為中醫是一個系統療法，主要關注各種復雜因素之間的相互關系，包括不同器官之間的相互影響，基于這些認識防病、治病。中醫多是經驗的積累，而精準醫學涉及多方面：一是人類基因組測序、生物芯片技術的革新，也包括蛋白質組學、代謝組學、免疫組學和微生物組學技術的快速發展;二是生物醫學分析技術的進步，包括生物信息、云計算和大數據等;三是微創技術、手術導航、手術機器人等。我們應把精準醫學作為一個完整科學向前推進，增加療效、減少副作用并能降低醫療費用。

精準醫學包含了對患病風險的精準預測、疾病的精準診斷、疾病的精準分類、藥物的精準應用、療效的精準評估、預后的精準預測。精準醫學不僅僅是針對臨床診療，也涵蓋整個健康過程，包括疾病預防、診斷和治療、轉歸（復發和轉移等）和康復等。

《財經國家周刊》：能否以某種病為例，談談精準醫學的應用？

詹啟敏：目前的醫學診斷模式，一般是通過癥狀體征+輔助檢查+影像學資料，具有相同或相似癥狀指標的患者，使用相近的治療方案，但病人結局不一樣。比如，大部分常規腫瘤化療藥物在臨床治療上真正有效率低于50%，也就是說50%多的病人是部分有效或根本無效。我們的目標就是通過精準醫學手段把這50%有效的病人篩選出來，達到精確治療的目的。精準醫學還可以對疾病的轉歸有一個科學的判斷和提示。

精準醫療目前最好的抓手是腫瘤。人類基因組全序列圖譜的繪制完成，使人們首次有可能從基因水平洞悉癌細胞、癌基因與正常細胞、正常基因的不同，進一步了解癌細胞轉移機理，這些認識為針對性的療法提供了可能。腫瘤精準醫學是一種基于腫瘤病人“定制”的醫療模式，即“對癥下藥”，針對每一個腫瘤病人個體特征定制和實施醫療決策。癌癥精準醫學診斷，不僅限于基因和蛋白檢測，包括遺傳、分子及細胞學信息，還包括生活方式、環境信息等在內的大數據綜合分析。癌癥精準醫學治療不僅限于靶向治療，還包括手術、放療、化療及靶向治療、免疫治療等各種治療方式的綜合運用。 早在2014年10月15日，在深圳已啟動國家基因庫建設，目標成為國內最大的綜合性生物資源樣本庫。圖為工作人員把樣品放入全自動微生物檢測儀中進行培養。

腫瘤精準醫學的總體思路是將腫瘤防控“預防、診斷和治療”三個環節與精準醫學“精確、高效、安全、經濟”結合到一起，實現三合適：合適的病人，合適的時間，合適的治療。

精準醫學的最終目標是以最小化的醫源性損害、最低化的醫療資源耗費去獲得最大化的病患效益，其發展前景不可限量。

“彎道超車”機會何在

《財經國家周刊》：美國等國已率先提出精準醫學戰略，中國的精準醫學有什么優勢？

詹啟敏：我國在精準醫學方面還是有彎道超車的機會。重點應放在我國健康需求大和空白的領域。我們目前選擇精準醫學研究對象有這么幾個原則：第一，嚴重危害中國人民健康的疾病，因為中國疾病譜和國外的疾病譜不太一樣;第二，具有中國特色的疾病，不管是常見病還是罕見病;第三，在我國有較好的科學研究基礎和資源優勢的疾病。

《財經國家周刊》：怎么理解有中國特色的疾病？

詹啟敏：比如腫瘤方面，西方高發病為肺癌、前列腺癌、乳腺癌、結直腸癌等。我國除肺癌外主要都是在消化道，如肝癌、胃癌、食管癌、結直腸癌。消化道癌癥居高不下，乳腺癌、結直腸癌等迅速上升。我國有4種腫瘤的死亡位于世界第一位，包括肺癌、胃癌、肝癌和食管癌。攻克這些癌癥是中國醫學界的歷史責任。

《財經國家周刊》：如果按精準醫學的概念，是不是以后疾病分型可以按照基因分型？

詹啟敏：在目前臨床分期和病理分期的基礎上，分子分型和分子分期可以提供更精準的臨床治療依據。以血液病為例。30年前，白血病分類較簡單，主要是分為急性白血病和慢性白血病、成人白血病和幼兒白血病，再就是淋巴細胞白血病。但現在通過核分型就可以分出幾十種來，例如M3白血病，采用我國發明的三氧化二砷治療，5年生存率達95%以上。可以預測，將來還可能會有更細的分子分型，會對白血病治療和臨床轉歸有更精準的指導意義。

《財經國家周刊》：這應該是與過去完全不同的診療過程？

詹啟敏：伴隨精準醫學發展，將出現很多新的疾病診療路徑、標準、規范和指南。但是，未來這些新的疾病分類和治療指南規范的制定由哪國完成，取決于該國的醫學科技創新競爭力強。這是一個歷史機會，至少一些具有中國特色的疾病，診療標準應該由中國主導。

中國人口眾多，臨床資源比較豐富，開展科學項目有組織上的優勢，能夠集中力量辦大事，像制造“兩彈一星”一樣，將中國的疾病資源和優勢資源整合起來，就有可能實現彎道超車。

需要國家級健康大數據

《財經國家周刊》：發展精準醫學，要重視哪些環節？

詹啟敏：第一是生物樣本庫。誰擁有生物樣本資源，誰就掌握醫學科技主動權，誰就能占據醫學競爭制高點。中國生物臨床資源在全世界是最豐富的，因為我們的人群多，病種全，但共享比較差，現在很多樣生物樣品庫在醫院，資源共享和互通有無做得比較差。

再就是大數據。從出生第一天起一直到生命終結，從健康、亞健康、疾病前期、疾病治療和康復期、生病終結期，整個生命過程都產生動態數據，健康大數據是地球上最大的數據庫。我國目前還沒有一個完整的國家級的健康大數據庫。

目前比較成熟的是臨床信息和組學數據，基因組最成熟，蛋白質組逐漸也用上了，還有免疫組、腸道微生物也開始用到臨床。

第9篇：精準醫療行業現狀范文

一、ERG理論的主要內容及城市大型公立醫院人力資源激勵現狀

1.ERG理論的主要內容。ERG理論是由美國耶魯大學的克雷頓奧爾德佛在馬斯洛需要層次論的基礎上提出來的，該理論認為，人們共有三種核心的需要：生存（Existence）的需要、相互關系（Relatedness）的需要、成長發展（Growth）的需要。生存的需要與最基本的物質生存需要有直接關系；相互關系的需要是對于維持和諧的人際關系的要求；成長需要是個人發展的內在愿望，也是最高層次的需要。同時，奧爾德弗還提出了三個重要的概念：需要滿足、需要加強、需要受挫。{1}

2.從ERG理論出發，分析目前公立醫院人力資源激勵現狀。

（1）薪酬激勵存在不合理現象。在公立醫院人力資源激勵中，薪酬激勵手段的使用存在不足之處：專業科室之間的績效系數不合理、個人工作和收入的比例不平衡、薪酬激勵方式單一等，難以滿足職工多層次需要，不能全面地激勵職工投入工作。當然薪酬激勵手段處于低層次水平，金錢實際上是用來維持一個組織擁有適當人員的手段，而非作為主要的激勵手段。{2}因此要防止濫用薪酬手段，盡可能不讓職工產生激勵麻木現象。然而有效的激勵在于現實的需要，只有相對滿足醫務人員的現實需要，才能使激勵效應發揮最大。所以要在對城市大型公立醫院人力資源分析的基礎上，采用適當、可行、多層次的激勵手段，才能充分滿足職工的各種需要。

（2）社會性需要受到傷害。目前，醫務人員面臨著來自多方面的壓力，如工作具有較大風險，并且工作量大、工作時間不規律； 還面臨著各方人際關系的壓力，尤其與患者及患者家屬之間關系的處理直接影響醫務人員的工作態度及效率，更重要的是目前面臨著強大社會認可度危機，導致醫務人員產生消極反應。同時，近年也時常發生傷醫、害醫事件，極大地傷害了醫務人員的工作積極性，從激勵的角度出發，社會的認可危機直接降低了醫務人員的社會性需要，嚴重影響到醫務人員的工作效率。

（3）個人職業發展的困惑。隨著醫學科學的進步，新興理論和技術不斷出現，醫務人員面臨著更高挑戰，對其業務能力也提出了更高要求，所以必須重視人才培養，解決業務能力提升問題，而發展繼續教育是解決醫務人員職業發展困惑的重要途徑。目前，大部分公立醫院人力資源部門對于醫務人員的職業生涯規劃，并沒有形成完備科學的指導系統，由于人力資源部門職權所限，不能合理安排人員繼續教育，有些醫院在經費上得不到保障，使得醫務人員面對自身的職業生涯感到無所適從。

二、當前公立醫院人力資源激勵面臨內外部環境

1.醫務人員工作壓力增大，收入不合理。隨著人們健康意識的增強以及醫保覆蓋下群眾醫療費用負擔的降低，人們的醫療需求得到釋放，公立醫院門診量、住院量顯著上升，醫務人員工作量不斷增大。公立醫院人均工作量逐年攀升，以醫師日均擔負診療人次、日均擔負住院床日為例，2013年這兩項指標達到7.6人次、2.7人次，4年內分別增加了15.2%、17.4%{3}。工作量的上升導致醫務人員職業壓力增加，為職業怠倦埋下隱患。同時公立醫院績效工資改革未達到預期效果，工資收入未能很好地反映醫務人員的勞動價值，收入偏低未能真實反映醫務人員的勞動價值，與高薪行業相比，易產生相對被剝削感。

2.醫患關系趨于緊張，醫務人員外部認同感降低。根據中國醫院協會2014年1月的《醫院場所暴力傷醫情況調研報告》，發生暴力傷醫事件的醫院的比例從2008年的47.7%上升至2012年的63.7%。據不完全統計，中國每年被毆打受傷的醫務人員已超過1萬人，73.33%的醫院出現過患者及家屬毆打、辱罵醫務人員的現象{4}。日趨緊張的醫患關系挫傷了醫務人員的工作積極性。同時，近年來受制于看病難、看病貴問題，公立醫院客觀上成為社會輿論的宣泄口，社會公眾對于公立醫院的認同度降低。中國醫師協會的一項調查顯示，78.01%的醫生不愿意子女學醫、從醫{5}。社會對于醫務人員認同感的降低直接影響了醫務人員的職業自豪感和自尊心。

三、在ERG理論視角下公立醫院人力資源激勵機制的形成

1.保障人力資源的基本物質需要，建立起完備的物質保障系統，滿足醫務人員E的需要。醫院應從兩個方面來滿足醫務人員的需要：其一，提高醫務人員的整體薪酬水平，充分體現其創造的價值，保障與其價值對等的生活水平，同時為避免技術人才的流失，要注重與同行業的薪酬水平對比；其二，設計科學合理的績效指標體系，利用關鍵績效指標將醫院目標層層分解，確定相關的要素目標，分析績效驅動因素，從而明確評價指標體系。在此基礎上，引入平衡計分卡工具，按照醫院特點設計醫療、護理、醫技、行政關鍵指標，建立量化指標為主導的績效工資考核權重系數{6}。其目的在于拉大考核差距，最終建立起差別化、體現工作內涵的績效工資制度。