必威我国健康医疗大数据已进入了初步利好阶段，国家作为政策引导方，已出台了50余条“纲要”或“意见”，可穿戴设备、人工智能等技术的发展也为产品研发奠定了基�。彝凡孔时疽呀胧谐�。政策支持、市场认可、资本支持成为医疗大数据快速发展的先觉条件。
大数据技术的应，将用从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式五个方面带来变革性的改善。由于我国医疗体系的强监管性，大数据若要在行业内实现其价值，需由国家建立一套自上而下的战略方针，从而引导医院、药企、民办资本、保险等机构企业构建项目，相互合作，最终实现从“治疗”到“预防”的就医习惯的改变，降低从个人到国家的医疗费用。麦肯锡曾在2013年预测，在美国医疗大数据的应用有望减少3000-4500亿美元/年的医疗费用。
我国健康医疗大数据已进入了初步利好阶段，国家作为政策引导方，已出台了50余条“纲要”或“意见”，可穿戴设备、人工智能等技术的发展也为产品研发奠定了基�。彝凡孔时疽呀胧谐�。下一步，各方需静待产品与市场需求相融合，共同探索具备商业化或临床价值的大数据产品。
2018年科技部官网发布了14个重点专项2017年度项目申报指南“精准医学研究”等生物医学领域的5大专项，累计共拨经费总概算12亿元。其中与健康医疗大数据密切相关的项目有，“重大慢性非传染性疾病防控”4.5亿元，“精准医学研究”1.3亿元，“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”0.9亿元。此外，2月科技部发布了“主动健康和老龄化科技应对”2018年申报指南。
艾瑞在对医疗健康投融资数据进行分类整理中发现，2014年起健康医疗类大数据投融资事件增多，2016年最多共66起，2017年略有下降。2018年，健康医疗大数据仅在Q1便发生了35起投融资事件，其中12件来自医疗信息化建设，多为利用AI、语义识别、数据模型，挖掘诊疗信息，连接院内院外平台等类别的企业。受人工智能热潮影响，2017年辅助决策类共发生17次投融资事件，2018Q1共5起，预计未来将会有更多资本进入该领域。
健康医疗大数据行业以数据规模为基�。以谡吆妥时竟睦�，部分应用场景进入市场启动期，如健康管理、辅助决策（全科辅助决策必威、影像病理辅助诊断等）、医疗智能化等。下一阶段，随着企业大数据/AI技术长期的应用实践探索，产品不断更新完善，预估2-5年的内，产品将首先在B端客户中进行推广；随后，伴随软件友好度和准确度的上升，在B端客户使用的影响下，C端市场将展开竞争。
健康医疗大数据产业链的上游是数据供应商（医疗机构等）或存储计算服务（云服务商。中游为产业链核心企业，多为具有影像识别、深度学习、自然语义分析等核心技术的技术型企业。该类企业可为聚集了大量健康医疗相关数据的机构提供数据处理服务，在分析及可视化后赋予数据价值。下游为应用场景，分为B端和C端。B端包括医院、药企、政府、保险、PBM等企业，其最终的目的是提升医疗服务的效率和质量，降低患者及健康人群的就医费用。
艾瑞从正在进行融资的103家创业公司中发现，企业主要集中在北上广深一线城市，该现象受医疗资源、政府态度、医生接受度三方面影响。1）北上广深拥有多家TOP级三甲医院，优质医疗资源丰富且信息化程度高，因此企业能够获得可观的高质量数据样本；2）初期阶段，医疗大数据技术的探索多由地方政府拨款支持，如2018年2月由北京大学医学部和大数据研究院共同筹备建立北京大学健康医疗大数据研究中心。因此地方性政策支持变得尤为重要；3）一线城市的医生对新技术接受程度较高，因此在产品上市后相对较易试运行。
能够提供健康管理服务的企业主要分类两类。一类是偏健康数据收集类企业，针对健康或慢病人群提供饮食、运动等个性化健康方案。另一类是偏轻问诊类，提供智能分诊、轻问诊、预约、转诊等服务。目前，C端服务盈利能力有限，部分企业依托其健康管理或问诊能力，为企业端客户服务。如妙健康依托其度健康数据及平台搭建能力，为雇主提供内部员工的健康管理服务，为疾控慢病中心搭建健康信息平台提供betway必威中国。如平安好医生结合其终端智能应用，为用户提供智能分诊，为医生提供辅助决策等服务，辅助政府搭建区域信息化。
大部分移动医疗公司在经历了4-5年数据沉淀后，积累了大量的数据样本，然而如何通过技术将其转化为可被解读的报告仍需时间。目前，健康医疗大数据行业的支付方主要集中在B端，包括医院、药企、药店、保险、政府等多类企业；且在主要支付方中，药企、保险已形成了一定的支付习惯。健康医疗大数据的收费方式有多种，包括项目制、Saas服务收费、软件租赁费、增值服务费等；前三种为现阶段主要的收费方式，而增值服务费将随着大数据及AI应用场景的增多而增加。
在研发成本、运营成本的不断提升下，医疗机构、药企、药店、保险等机构或企业均急需一套解决方案，以便在降低临床研发、运营管理、营销成本的同时提升顾客满意度，最终增加营收。该类企业利用人工智能技术分析挖掘已有信息，为医疗机构、药企提供有效地改善运营、提升服务效率的解决方案。目前，提供相关业务的企业主要来自三种，1）创业型，多为AI技术公司，如推想、羽医甘蓝、博识医疗语音等技术型企业；2）信息化/互联网等企业新业务拓展，如东软医疗的区域信息化、微医的微医云业务等；3）政府主导的健康医疗大数据集团，如中电集团将在程度规划、建设和运营国家健康医疗大数据平台，开展健康医疗领域的数据汇集、治理、共享开放和应用生态建设。
就院内数据付费方来看，药企、体检的付费意愿及能力最强；医院、保险、药店等机构企业的付费意愿较弱，需要时间进行市场培育。此外，在商业化道路上，医学影像类公司也可以针对器械、美容等高端机构进行产品研发，满足其高端用户的服务及心理需求。现阶段，针对不同客户常见收费方式有三种，1）软件租赁或解决方案，企业为医院机构或政府（省市卫计委）搭建系统或软件服务（语音录入、电子病历搜索等），获取一定betway必威中国费或软件租赁费。2）数据分析收入，企业为体检机构提供影像识别服务，提高影像读取效率；或利用机器学习为药企提供服务，以便提高药物发现的“命中”概率。3）产品绑定，将成熟模型与健康医疗器械绑定，辅助提升其市场竞争力。大数据企业将获得一定比例的提成或资源。4）按使用次数收费，未来AI技术在获得三类器械认证后，患者可在就医时实现按次付费。
辅助决策类企业采用的技术多为认知计算、深度学习、计算机视觉、自然语言处理。针对科室或疾病领域的不同，其领域也不同，包括影像辅助诊断、病理辅助诊断及全科辅助决策等。其中全科辅助决策准确率85%左右，仍有较大提升空间；影像和病理辅助诊断的准确率超过90%，其产品正在落地中。现阶段，各企业主认为辅助诊断的价值在于为医生提供病灶性状描述、自动生成报告、精准定位病灶，降低漏检风险。1）针对三甲医院医生，辅助诊断将替代医生重复性工作，为其提供更多的信息，以便医生制定最佳的治疗方案。或者在短时间内监测患者的肿瘤变化，以便医生及时观察患者术后恢复情况。该类解决方案单价较高，从几十万到上百万均有。2）针对基层医疗机构，系统将直接给出结果，快速有效地进行肿瘤的初筛，提高基层医生的诊疗效率及质量，释放医疗资源。针对基层医疗机构的解决方案价格相对低一些，未来可能以按次收费为主。3）全科辅助决策，将帮助大型医院或在线医疗公司实现快速分诊，提升效率。其价格将在几万到几十万之间必威。
在行业发展初期，艾瑞认为领导力、研发能力、复合型团队、有效的价值提供及资金支持是决定企业是否能胜出的五个关键因素。这五类因素决定了，企业是否能长期且快速地在正确的道路上前行？
在行业发展初期，企业端客户的购买需求、支付意愿和能力远大于用户端，因此企业端客户是健康医疗大数据企业主要支付方。医院药企是最早的支付方，如湘雅，2014年围绕数据互联互通、区域信息、精细化管理进行系统搭建。2016年，21家医院的肿瘤专家与IBM Watson进行合作获得个性化服务。药企，如默沙东，2015年将人工智能技术应用到药品研发中。随后，在2016、2017年，更多的药企、体检机构通过合作、收购等方式先后进入市场。艾瑞认为，在市场初步探索后，政府、医院、药企、体检等企业将成为健康医疗大数据的主要支付方。
随着行业发展，产品、用户教育及上下游产业的逐渐成熟，服务于用户端的企业将迎来无限商机。如必威，影像识别、基因测序在经过临床验证后，作为常规检测项目，将列入医保或健康险的可报销项目。健康慢性病管理场景下，用户线上进行的建议、干预、上下转诊等健康或轻医疗服务的收费模式也将更加灵活多变，形成以按次、按会员、按年卡等多种收费形式。
艾瑞认为，在健康管理、慢性病管理以及诊前、诊中、诊后环节打通的场景下，单家企业或机构的服务供给能力有限。只有依赖多方角色协同合作，配合提供健康医疗服务，才能满足用户需求。未来健康医疗产业中的胜出方，不单再是个体，而是不同领域的企业共同合作完成的生态体系。因此，企业在构建核心优势的同时，还需要具备战略眼光，及发现投资优秀合作伙伴的能力。该体系的核心产业包括健康医疗大数据公司、医生、健康医疗服务提供方，辅助产业包括数据采集方（智能硬件等、区域信息平台）、运营商、物流服务、云服务等。
在近段时间，大数据在各个场合高频率出现，而之所以将大数据技术放在如此重要的地位，是因为大数据能够广泛运用于人们生产、生活的各个方面。对企业研发、生产、流通等领域都有重要影响。 百度百科对大数据是这样解析的：大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。而掘金大数据则是对这些海量资讯进行专业化处理，通过“加工”来实现“增值”。 大数据将怎么样改变人们的生活?维克托。尔耶。舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要
上个月，中国信息化百人会2016年会在北京召开。年会上，中国信息化百人会发布了《 智慧医疗 与大数据2015年度报告》。该报告为中国信息化百人会年度课题研究报告，课题组长、中国信息化百人会成员、浙江省经信委副主任吴君青在当日会上发布报告 。 该报告对我国智慧医疗与大数据发展现状进行了全面梳理，指出我国智慧医疗与大数据发展存在着数据标准不统一、归属权不明确、数据共享困难、缺乏有效运营机制、产业规划和体系不健全等问题，并提出了要统一医疗行业数据标准、构建数据共享新模式、强化医药卫生体制改革、优化产业运营机制等重要建议。以下为报告精华内容摘要。 一、智慧医疗与大数据内涵解析 智慧医疗是医疗信息化的升级发展
Teradata Aster大数据分析技术协助用户以智取胜 中国，北京 – 全球领先的大数据分析和数据仓库解决方案厂商 Teradata 天睿公司（Teradata Corporation，美国纽约证券交易所交易代码:TDC）今日宣布，公司旗下的Aster SQL-HTM和Teradata Aster MapReduce产品获得国际企业大奖（International Business Awards）项目的“全球最佳新软件”荣誉，Teradata天睿公司被授予“年度最佳新产品或服务”类史迪威铜质大奖（bronze STEVIE award）。 Teradata Aster产品管理总监Priyank Patel表示：“我们很荣幸
EEWORLD午间播报：随着平安城市建设的迅速发展，视频监控点位覆盖率也随着增长，业务的应用也更加复杂，仅依靠有限的人力已无法充分利用所建设的资源。让人工智能胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，协助人工更效率、更准确的完成业务工作已成为大势所趋。 近些年，深度学习的出现大大推动了计算机智能的实际应用效果，特别在视频智能分析方面取得了突出进展，LFW（非受控网络图片数据库）国际人脸识别比赛，机器首次超越人眼识别准确率，2015达到99．55％，准确率还在持续提升，这让深度学习为视频智能分析在平安城市中的应用提供了更多可能。 对于前端而言，看得清，看得远，看得更智能以及满足对各种环境的适应成为主流趋势。对于后端平台而言，随着数
广泛的物联网应用当中，门坎最低且相关应用最多的当属智能家居(Smart Home)，因家庭最贴近人们的生活，将日常生活与物联网结合，从最初的物联网装置到系统整合演变为平台及服务的延伸，此过程为的就是不断满足消费者的需求。 近年来，由于互联网及智能移动装置的普及，物联网(Internet of Things, IoT)在各领域的应用迅速拓展，并带动相关市场的兴起。根据市调机构IDC预测，物联网于2015~2020的年复合成长率(Compound Annual Growth Rate, CAGR)为15.6%，全球市场规模于2020年将达到1.29兆美元。而物联网的装置数量也将超越智能手机，于未来几年，总数将累积达到300亿个。由
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众所周知,平板电脑市场近几年一直处于萎缩之中,到2017年第四季度为止,全球 平板市场 已经连续13个季度出现下滑(IDC数据),而安卓平板阵营更是滑坡明显。与平板电脑刚兴起时的群雄混战不同,多数厂商对相关产品线的投入已经缺乏足够的兴趣。归根究底,这与消费者对平板电脑的需求和关注度有着密切的联系。 苹果新iPad 9.7英寸(32GB/WiFi版)参考价格￥2588 不同价格区间平板电脑关注度(PConline消费数据中心) 从PConline消费数据中心的统计数据中可以看到,2017年用户关注度最高的平板价格区间为1000元-1999元,关注度第二的是2000元-2999元,排名第三的是1000元以下的产品,而3000元-39
数据中心正在成为新时代的“信息电厂”，成为知识经济的基础设施。过去一年必威，“大数据”正在成为一个热门话题。 半个世纪信息技术的发展，主要解决的是云计算中“结构性”数据的存储、处理与应用。“结构性”数据的特征有如你到银行去存取款，银行的计算机系统记录着你的名字，在名字之后是你存取款的数量、时间、类型等信息。这些数据的特征是“逻辑性强”，每个“因”都有“果”。 然而现实社会中大量数据事实上没有“显现性”的因果关系必威，如一个时刻的交通堵塞、天气状态、人的状态(心理与物理)等，它的特征是随时、海量与弹性，如一个突变天气分析包含会有几百个PB(Petabyte,1Petabyte=1024TB)数据。而一个社会事件如乔布斯去世瞬间所
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