醫療大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的健康數據的集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在新的醫療改革政策的推動下，近年來我國醫療衛生信息化建設規模不斷擴大，市場規模增速明顯加快。
醫療大數據的應用發展，將帶來醫療模式的深刻變革，對疾病的預防、診斷、治療及居民健康管理產生深刻影響，提升健康醫療服務的效率和質量，培育新業態和經濟新增長點，推動醫藥、金融、物流、養老、保險、教育、健身等產能釋放，帶來健康產業加快升級。
為確保醫療大數據行業數據精準性以及內容的可參考價值，我們研究團隊通過上市公司年報、廠家調研、經銷商座談、專家驗證等多渠道開展數據采集工作，并對數據進行多維度分析，以求深度剖析行業各個領域，使從業者能夠從多種維度、多個側面綜合了解醫療大數據行業的發展態勢，以及創新前沿熱點，進而賦能醫療大數據從業者搶跑轉型賽道。
醫院高質量發展需要高質量數據的有力支撐。然而,大部分醫院在推進醫療數據互聯互通、挖掘數據價值的過程中,依然面臨著數據多源異構難匯集、數據標準不一、數據質量低下等挑戰。醫渡科技基于YiduCore打造了新一代數據中心YiduEywa,助力醫院打破“數據孤島”,釋放數據要素價值,從而進一步賦能臨床、研究、管理等場景,為醫院提供了高質量發展的數字底座。目前,YiduEywa已經在華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院、陸軍軍醫大學西南醫院等多家大型三甲醫院及多地衛健委等機構落地。
基于YiduCore對疾病的深度理解和強大的數據處理能力,醫渡科技還創新研發了專病庫、全病種數據庫以及多中心醫學研究平臺等多維產品矩陣,助力臨床研究高效開展,加速科研成果產出。目前,公司面向醫院的研究業務市場占有率已經超35%,與專家及權威機構合作出版19本疾病標準數據集,助力產出高質量論文超240篇,總影響因子1200+。
023年,大語言模型技術突起,被視為行業變革的“新質生產力”。而大模型的本質,即是以參數量更大的AI模型進一步挖掘數據要素的價值,推動千行百業實現轉型升級。醫渡科技在近10年多維度的實踐中,以知識圖譜為載體沉淀的行業know-how,為醫療垂域大模型的錘煉提供了豐富的專業語料及行業知識。同時,醫渡科技在NLP、深度學習算法方面擁有長期扎實的基礎。在此之上,醫渡科技推出了其自主研發的面向醫療垂直領域多場景的專業大語言模型,提供易使用、高質量、可定制的強大賦能,緊抓大模型機遇。基于大模型,醫渡科技已經對數據治理、醫院管理、臨床科研、臨床診療、傳染病監測預警與應急處置等多個場景的解決方案進行了煥新升級,形成大模型產業閉環。
醫療大數據行業市場機遇分析
醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治愈方案，藥物報告等等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。提高醫療過程數據的透明度，可以使醫療從業者、醫療機構的績效更透明，間接促進醫療服務質量的提高。
數字化轉型已成為我國經濟社會創新發展的主要特征。隨著數字技術不斷融入經濟社會發展，醫療健康產業數字化正成為行業未來的標志性特征。近年來，國家政策持續推動醫療產業與前沿技術融合，《“健康中國2030”規劃綱要》提出，加強健康醫療大數據應用體系建設，推進基于區域人口健康信息平臺的醫療健康大數據開放共享、深度挖掘和廣泛應用。
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