在过去的2010-2020的十年里，国内大力投资于医疗系统信息化建设，产生并积累了大量医疗数据，迫切需要通过人工智能及大数据等技术来挖掘和实现数据价值，需要整合更加先进的技术基础设施以更有效的方式进行数据集成、数据标准化以及数据分析，最终实现医疗大数据更有效的应用。2020年新冠疫情爆发进一步推动了国内医疗健康产业的数字革命，AI、大数据、数字孪生等技术与医疗健康产业不断结合，促使医疗健康产业对于数据的利用又上了一个新的台阶。
同时，来自不同方面的要素也在推动着医疗大数据产品市场的发展。医院方面，公立医院转型压力与日俱增，需要引入数字化医疗管理解决方案发挥电子病历（EMR）的潜力以提高临床研究效率、降低人工成本、提高疾病诊断和治疗质量、更好地管理病人。
医院正逐渐推出创新业务模式，注重学术研究、临床治疗、转化医学及患者管理，推升了对医疗数据集成及应用的需求；许多大型三甲医院已引入先进医疗系统以提升医院管理效率，缓解中国医疗资源的短缺和分配不均。政府投资将进一步流入医院细分市场，支持其继续升级系统，提升与多个监管机构平台的数据互连性。
区域卫健方面，经过全民信息健康平台的初步建设，积累了大量的数据，这些数据如何产生更大的应用价值，如何在区域里面互联互认，如何跨区域互联互认方面有明确的需求。医保局方面，管理每年数万亿的医保「钱袋子」，对于如何使用数据来更好地管理医保基金有强烈的需求。疾控方面，随着全球疫情的频繁爆发，如何使用数据来更加快速、精准的进行疫情风险的管控有强烈的需求。
从市场情况来看，根据相关调研报告，中国是2019年世界第二大医疗市场，国内医疗大数据解决方案整体市场规模将从2019年的105亿元增至2024年的577亿元，复合年增长率达40.5%[1]。
我们可以从数据流转的方向分析医疗大数据不同类型的应用和场景。在医疗行业，绝大部分数据产生于医疗机构内，例如我们去医院的检验、检查、门诊、住院、医保结算等数据都在医院里面产生，数据最直接的流转是在医疗机构内流动。除了医院使用数据以外，数据也会通过数据上报或者采集的形式流动到对应的政府机构，包括、卫健委、医保局以及疾控中心等。
因此，医疗大数据平台面向的主要场景括医疗机构（各类公立、民营的医院和医疗集团）、卫健委、疾控中心和医保局。对于不同的场景，其数据的处理方式会存在一些差异。下面按照四个场景进行分析。
在医疗健康大数据与电子病历评级等政策的强驱动下，各级医院对于医疗大数据平台的采购有比较切实的需求。信息化程度高的三级医院（尤其是三甲）出于电子病历评级、科研论文发表与临床应用的需求来使用大数据平台 。对于医院来说，在数据治理和使用方面以下三个问题[2]。
数据质量有待提高，需要加强数据标准化。从医院业务系统直接产生的原生数据，往往是不符合数据应用的模型标准。所以需要使用对应的数据平台将原始数据加工和处理成符合数据应用所需要的标准模型。
院内系统数据壁垒未破除， 院外系统数据饥渴，需加强数据共享。在医院内不同的子医院或者不同的科室之间系统和数据存在壁垒，院内数据共享和互通程度低，缺少统一的数据平台。
线上线下医疗数据持续增长，海量数据等待挖掘与利用。随着数据的大量增长使用传统的平台和工具已经不能够满足大数据下的数据挖掘和利用了。需要采取更加先进的技术和理念。
在2016年，国家发布了《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》明确要实施全民健康保障信息化工程，要全面建成互通共享的国家、省、市、县四级人口健康信息平台。
同年，国家卫生计生委规划与信息司和国家卫生计生委统计信息中心发布了《省统筹区人口健康信息平台应用功能指引》明确了全面健康信息平台的核心功能，其中明确要建设数据采集交换、数据规范上报、大数据应用支撑和健康档案服务等内容。2020年国家卫健委发布了医院信息互联互通标准化成熟度评测方案。
目前区域卫健的全民健康信息平台各地都有一些基础的建设，例如三大库数据完成了一轮采集、有了初步的协同服务、也有了一些例如综合监管和健康档案的数据应用。但整体来看也存在部分问题。
数据使用时数据质量不高。数据采集之后没有形成业务应用的数据标准，数据治理缺乏深度，数据处于谁使用谁治理的阶段。
协同服务层面，虽然开通了部分共享服务接口，但是新接口的扩展还需要再次付费开发，缺少服务的整体配置和数据服务的业务化。
数据准备周太长导致数据应用比较少。一方面缺少统一面向数据应用的标准，一方面缺少统一的数据平台工具，开发一款数据应用数据准备的周期很长，缺少对应的数据准备、开发的工具和数据开发、数据治理的最佳实践。
针对以上问题，医疗大数据平台应该解决的问题主要有三点：数据治理、数据协同和更快的数据洞察。
新冠疫情的爆发在疾控场景开辟了数据应用的新战场，也让医疗健康行业对数据应用走向了新的阶段。例如我们每天的健康码、核酸检测、疫苗以及在医院的就诊都会产生大量的数据，这些数据需要在疾控中心和卫健委等系统中进行上报、集成、标准化、治理、匹配融合等等数据加工操作，这些操作都是对应的大数据平台上进行。
在疾控场景下，数据的处理和应用有独特的特点。
数据来源更多源。疫情防控中需要融合多种来源的数据，需要解决不同来源的数据标准不统一的问题。
对数据实时性要求高。疫情的防控朝夕必争，是对数据实效性要求非常高的场景。很多来源的数据需要在分钟级别完成数据的获取，完成多源数据的融合以及对外提供快速、高效的数据查询接口。对于大数据处理的引擎和效率有更高的要求。
需要更快、更准、更智能的数据洞察和分析。疫情防控中对于数据的需求不光是更快的融合，更需要从数据中更快的获取到蕴含在数据中的洞察。另外，在防疫这种需要快速决策和响应的场景，这些数据洞察要尽可能地准确。对于大量多源数据的融合和分析，需要借助更加智能的能力，例如AI算法模型，才可以让数据的洞察更加快速、准确和智能。例如，在疾控场景下基于AI算法模型的数据分析洞察和疫情检测预警。
2018年5月31日，国家医疗保障局正式挂牌。2020年7月国家医疗保障局印发了《医疗保障信息平台数据归集技术规范》等四部规范的通知，其中《医疗保障信息平台数据中台建设及应用指南》中将数据中台的建设标准规范进行了详细的定义。建设内容包括医保数据数仓建设、数据的归集建设，数据模型管理、数据质量管理、数据共享管理、数据分析等服务的建设。
相对于医疗机构、区域和疾控等医疗场景，由于国家医保局的统一规划，医保信息平台和大数据平台的建设更为靠前，在建设指南出台前期就有阿里、腾讯等互联网公司参与了建设指南的输出，从指南的名字包含”数据中台”可以看到有互联网公司大数据平台建设的印记，建设的范围和模式跟互联网公司的大数据平台更加贴紧。因此，在医保大数据平台这个赛道，对于互联网公司更为有利。
对于省级医保数据中台的建设，主要的需求有以下几点：
业务应用和数据中台分开建设。《建设指南》中明确要求14个业务子系统国家统一下发，数据中台由各个省自行建设。
汇集医保业务全部新老数据形成高质量数据资产。由于业务和数据中台同时建设，业务数据会有历史数据和增量数据标准不统一的情况，医保数据中台需要统一存储、管理和处理历史数据和增量数据。
数据治理和上报标准化、需要紧贴国家考核要求。由于在新的建设方案下各省业务系统数据结构统一，省级通过数据中台将数据上报到国家，国家会使用统一的规则进行数据质量的评分，因此数据的治理和上报都需要标准化。省级数据中台的数据质控需要跟国家对齐，保证本省数据上报合规。
面向主题的、分层的数据仓库建设，赋能数据应用。在医保数据中台建设指南中，国家医保局给出了一些业务主题的划分，也明确了医保数据仓库建模的一些规范。因此，省级医保数据中台需要支持数据仓库、数据主题的统一建设，方便上层数据应用的数据调用。
基于以上四大目标场景的分析，我们可以得出以下洞察和的对应的产品和服务方案。
（1）四大场景基础的数据治理场景类似，上层的数据应用存在场景化差异
在以上四个不同的场景里面整体的需求有相似、相通之处，可以总结为底层的大数据引擎、医疗数据治理层，数据应用支撑和上层的数据应用部分。
数据治理及以下部分的功能类似，针对不同的场景内容和配置的方式可能有差异。例如，数据仓库建模的工具是可以复用的，数据质控平台的工具是可以复用的，数据加工的工作流工具也是可以复用的，但是针对不同的场景数据建模的方法、数据质控的内容、数据加工的流转逻辑是有差异的。
上层的数据应用部分，因为都是针对了具体的场景，都有自己的不同之处。例如，医保场景有基金收支洞察，医院和区域卫健场景有健康档案，疾控场景有重点人群管控等。这些应用基于数据的应用，那使用的数据还是底层治理的数据，因此对于上层应用部分可以结合下层的数据和一些应用搭建工具来组装，当然部分应用还需要定制化的开发。通过数据服务模块和可视化的报表搭建工具可以完成一些数据应用的快速开发和配置。
因此，整个医疗大数据产品的产品矩阵分为四个部分：大数据引擎、医疗数据治理套件、数据应用支撑、数据应用。
（2）大部分医疗机构缺乏数据相关的人力储备，需要提供产品+内置规则+服务的模式
在以上的四个场景中，绝大部分医疗机构都没有数据部门。部分医院逐渐的开始在信息科中有一些做数据开发和分析的角色，而其他运用主体都没有对应角色的人来操作大数据的平台。在这种情况下，运用主体需要的产品不光是平台和工具，而是基于平台和工具的场景化数据服务。有一个形象的比喻叫做『交钥匙工程』。提供数据质控工具只是服务的一部分，提供数据治理服务和提升数据治理效果才更契合实际需求。
因此，提供平台以外的基于不同场景下的内容以及对于数据的长期运营和服务。例如医保场景下我们要提供医保数据接入、质控、上报的工作流模板，这些模板需要生态合作伙伴商协调完成配置，并持续的运营。随着信息化、云化的深入渗透，部分医院开始组建对应的数据运营团队，部分医美和私立医院逐步采用了公有云模式。政府也在成立相关的数据运营公司来运营医疗数据，未来医疗数据运营也会逐步的标准化，服务化，需要提供基于业务的数据加工功能和模板的沉淀，让运营团队可以低成本的运营。
（3）抽象医疗数据处理流程，使之产品化
既然要提供大数据平台+规则+服务的模式，通用的大数据平台提供的主要是代码和流程的编辑工具，对于医疗数据规则的积累无法很好的产品化。将医疗数据处理的的过程抽象成可配置化的、面向场景的医疗数据处理步骤是一个不错的方案。从更直观的角度来看，可以把这种配置叫做医疗数据加工的算子，每一个算子不单单是通用的数据过滤、数据关联等操作，而是一个有业务含义的数据处理过程。
例如，把数据质控抽象成一个算子，在工作流中配置一个算子就可以完成整个表的质控；将患者主索引抽象成一个算子，配置患者主索引算子就可以完成主索引数据合并的配置；将医保数据转码抽象成一个算子，在工作流中用一个算子就可以完成医保数据从地方码转换为国家标准编码。这种经过抽象过的可视化配置算子一方面在产品层面沉淀了医疗数据处理的方法，一方面降低了产品的实施和维护成本。
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