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醫療大數據發展迫在眉睫
我國存在人口基數巨大、醫療資源浪費嚴重、醫療支出增長過快、商保發展乏力等問題。
- 人口的增長和老齡化，醫療市場的擴張、醫學技術的進步和人力成本的不斷上漲將推動支出增長。
- 慢性病發病率提升，變化的飲食習慣以及日益增加的肥胖度加劇了慢性病的上升趨勢，特別是癌症、心臟病和糖尿病，目前中國糖尿病患者約有1.14億。
- 此外，我國醫療資源發展失衡，2010-2016年三級醫院診療人次及機構數量複合增長率分別為10.7%和8.3%，而基層醫院僅為1.5%和0.4%。傳統就醫模式使得三級醫院人滿為患，導致就醫體驗差及優質醫療資源浪費嚴重。
麥肯錫曾在2013年預測，在美國醫療大數據的應用有望減少3000-4500億美元/年的醫療費用。醫療大數據在我國擁有豐富的可應用場景，能夠在改善醫療服務、提升醫療質量、個性化健康管理等多個領域發揮重要作用。
近年來，國家為推動醫療大數據的發展發佈了系列政策。
- 2015年8月，國務院發佈了《促進大數據發展行動綱要》，指出發展醫療健康服務大數據，構建綜合健康服務應用。隨後，國務院、衛計委相繼發佈了多項政策，以促進各省市政府將健康醫療大數據提升至戰略層面。
- 2016年6月，國務院印發《關於促進和規範健康醫療大數據應用發展的指導意見》，指出拓實健康醫療大數據應用基礎、全面深化拓實健康醫療大數據。
- 2016年10月，中共中央、國務院印發了《“健康中國 2030” 規劃綱要》，要求加強健康醫療大數據應用體系建設，推進基於區域人口信息平臺的健康醫療大數據開放共享。
- 2017年1月，國家衛生計生委印發了《“十三五”全國人口健康信息化發展規劃》，明確提出實現國家人口健康信息平臺和32個省級平臺互聯互通，初步實現基本醫保全國聯網和新農合跨省異地就醫即時結算，形成跨部門健康醫療大數據資源共用共享。
榮之聯醫療大數據平臺，實現醫療生態體系的數據連接和價值挖掘。
大數據技術的應用，將從體系搭建、機構運作、臨床研發、診斷治療、生活方式五個面帶來變革性改善。比如，通過商業智能，優化供應鏈及患者管理，提升醫院、診所、藥店等傳統醫療機構的管理效率，提升就醫體驗；通過認知計算、機器學習等技術，實現精準治療，輔助提升醫生診斷治療效率，提高醫療服務質量；通過基因測序、影像識別等技術挖掘更多維度的數據，縮短臨床驗證週期，提升新藥研發效率等。
對此，榮之聯推出醫療大數據分析整合式平臺，利用大數據、人工智能等技術分析挖掘已有信息，為醫療機構、藥企等用戶提供有效地改善運營、提升服務效率的解決方案。
榮之聯醫療大數據分析整合式平臺致力優化臨床健康數據的採集、存儲與處理，並通過數據庫同步、數據抽取等集成技術實現臨床數據與臨床業務系統的分離，在大數據平臺上進行統一集成、統一存儲、統一利用。通過基於大數據技術的臨床數據分析建模，建設自然語言處理、醫學知識庫、可視化組件、系統管理等子系統，提供臨床數據統一視圖、決策研究分析、DRG臨床管理、科研數據應用等功能。
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