國內的醫療大數據公司有哪些？最好結合案例。
(1)服務居民。居民健康指導服務系統提供精準醫療和個性化保健指導，使居民在醫院、社區和在線服務中保持連續性。例如，為心血管疾病、癌癥、高血壓、糖尿病等慢性病提供幹預、管理、健康預警和健康教育(訂閱和推廣保健方案)；同時減少患者住院時間，減少急診量，提高居家護理比例和門診醫生預約量。
(2)為醫生服務。臨床決策支持，如用藥分析、藥物不良反應、疾病並發癥、治療效果相關性分析、抗生素應用分析等；或者制定個性化的治療方案。
(3)為科學研究服務。包括疾病診斷和預測、改善臨床試驗設計的統計工具和算法、臨床試驗數據的分析和處理，如識別重大疾病的疾病易感基因和極端表達人群；提供最好的治療。
互聯網是壹張神奇的大網，醫療大數據和軟件定制也是壹個模式。這裏有壹段引語。這個技能的起始數是壹個純壹，中間是三個兒童零，最後是壹個四二五零。按順序組合就能找到。我想說的是，除非妳想做或者懂這方面，如果只是湊熱鬧，那就別來了。
(4)服務管理組織。規範用藥評價和管理績效分析；評估流行病和急性病的預防幹預和措施；公共衛生監測、支付(或定價)、臨床路徑優化等。
(5)公共衛生服務。包括健康威脅因素的監測預警、網絡平臺、社區服務等。
除了較早開始使用大數據的互聯網公司，醫療行業可能是最先讓大數據分析發揚光大的傳統行業之壹。醫療行業長期以來壹直面臨著海量數據和非結構化數據的挑戰。近年來，許多國家都在積極推動醫療信息化的發展，這使得許多醫療機構有資金做大數據分析。因此，醫療行業將首先與銀行、電信、保險等行業壹起進入大數據時代。以下是醫療服務行業五大領域(臨床業務、支付/定價、研發、新商業模式、公共衛生)15應用列表。在這些場景下，大數據的分析和應用將在提高醫療效率和醫療效果方面發揮巨大作用。
臨床操作
臨床運營方面，大數據應用有五大場景。麥肯錫估計，如果完全采用這些應用，僅美國壹國的國家醫療衛生支出每年就將減少6543.8美元+065億美元。
1，比較效果研究
通過綜合分析患者特征數據和療效數據，然後比較各種幹預措施的有效性，可以找到針對特定患者的最佳治療方案。
基於療效的研究包括比較效果研究。研究表明，對於同壹個病人，不同的醫療服務提供者有不同的醫療護理方法和效果，在費用上也有很大的差異。對大數據集的精確分析，包括患者體征數據、費用數據和療效數據，可以幫助醫生在臨床上確定最有效、最劃算的治療方法。CER在醫療保健系統中的實施將可能減少過度治療(如避免那些副作用明顯大於療效的治療)和治療不足。從長遠來看，過度治療和治療不足都會給患者的健康帶來負面影響，並產生更高的醫療費用。
世界各地的許多醫療機構(如英國的NICE，德國的IQWIG，加拿大的藥品檢驗總署等。)已經啟動了CER項目，並取得了初步成功。2009年，美國通過的《復蘇和再投資法案》是朝著這個方向邁出的第壹步。根據這項法案，成立了聯邦比較效果研究協調委員會，以協調整個聯邦政府的比較效果研究，並撥出4億美元的投資。為了在這項投資中取得成功，仍然有大量潛在的問題需要解決，例如臨床數據和保險數據之間的壹致性。目前，在缺乏EHR(電子健康記錄)標準和互操作性的前提下，大規模倉促部署EHR可能會導致不同數據集難以整合。再比如患者隱私。在保護患者隱私的前提下，提供足夠詳細的數據來保證分析結果的有效性並不容易。還有壹些體制問題。比如，目前美國法律禁止醫療保險機構和醫療補助服務中心(醫療服務付費方)使用成本/收益比進行報銷決策，所以即使通過大數據分析找到了更好的方法，也很難實施。
2.臨床決策支持系統
臨床決策支持系統可以提高工作效率和診療質量。目前，臨床決策支持系統分析醫生輸入的項目，並將其與醫療指南進行比較，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，例如藥物不良反應。通過部署這些系統，醫療服務提供商可以降低醫療事故率和索賠數量，特別是由臨床錯誤引起的事故。在美國大都會兒科重癥監護室的研究中，兩個月內，臨床決策支持系統減少了40%的藥物不良反應。
大數據分析技術將使臨床決策支持系統更加智能，這得益於分析非結構化數據的能力不斷增強。例如，我們可以利用圖像分析和識別技術識別醫學圖像(x光、CT、MRI)數據，或者挖掘醫學文獻數據建立醫學專家數據庫(如IBMWatson所做的那樣)，從而給醫生提供診療建議。此外，臨床決策支持系統還可以使醫療過程中的大部分工作流程流向護士和助理醫生，使醫生從耗時太長的簡單會診工作中解脫出來，從而提高治療效率。
3.醫療數據的透明度
提高醫療過程數據的透明度，可以使醫療從業者和醫療機構的表現更加透明，間接促進醫療服務質量的提高。
根據醫療服務提供商設置的操作和性能數據集，可以分析數據並創建可視化流程圖和儀表板，以促進信息透明。流程圖的目標是識別和分析臨床變異和醫療浪費的來源，然後優化流程圖。只有公布成本、質量、績效的數據，即使沒有相應的物質獎勵，往往也能促進績效的提高，使醫療服務機構提供更好的服務，更具競爭力。
數據分析可以精簡業務流程，通過精益生產降低成本，找到更高效的符合需求的員工，從而提高護理質量，為患者帶來更好的體驗，也為醫療服務機構帶來額外的業績增長潛力。美國醫療保險和醫療補助服務中心正在測試儀表板，作為建立壹個積極、透明、開放和協作政府的壹部分。本著同樣的精神，疾病控制和預防中心。
公開發布醫療質量和績效數據還可以幫助患者做出更明智的醫療保健決策，這也將有助於醫療服務提供商提高整體績效，變得更具競爭力。
4.遠程患者監護
從慢性病患者遠程監護系統收集數據，並將分析結果反饋到監護設備(檢查患者是否遵醫囑)，以確定未來的用藥和治療方案。
2010年，美國有150萬慢性病患者，如糖尿病、充血性心力衰竭、高血壓等，其醫療費用占醫療衛生系統醫療費用的80%。遠程病人監護系統對於治療慢性病病人非常有用。遠程患者監護系統包括家用心臟監護設備、血糖儀，甚至芯片平板電腦。患者吞服芯片藥片後，數據實時傳輸到電子病歷數據庫。例如，遠程監控可以提醒醫生及時對充血性心力衰竭患者采取治療措施，以防止突發事件，因為充血性心力衰竭的跡象之壹是水瀦留導致的體重增加，這可以通過遠程監控來預防。更多的好處是，通過對遠程監控系統產生的數據進行分析，可以減少患者的住院時間，減少急診量，達到提高居家護理比例和門診醫生預約量的目的。
5.患者文件的高級分析
在患者檔案中應用高級分析可以確定誰易患某種疾病。例如，高級分析的應用可以幫助識別糖尿病高危患者，以便他們可以盡快接受預防性保健計劃。這些方法還可以幫助患者從現有的疾病管理方案中找到最佳的治療方案。
支付/定價
對於醫療支付者來說，大數據分析可以更好地為醫療服務定價。以美國為例，這將有潛力創造每年500億美元的價值，其中壹半來自國家醫療支出的減少。
1，自動化系統
自動化系統(如機器學習技術)檢測欺詐。業內人士估計，每年有2%~4%的醫療理賠存在欺詐或不合理的情況，因此檢測理賠欺詐具有重要的經濟意義。通過全面壹致的理賠數據庫和相應的算法，可以檢測理賠的準確性，發現欺詐行為。這種欺詐檢測可以是追溯性的，也可以是實時的。在實時檢測中，自動系統可以在支付發生之前識別欺詐，避免重大損失。
2.基於衛生經濟學和療效研究的定價方案。
在藥品定價方面，藥企可以參與分擔治療風險，比如根據治療效果制定定價策略。這對醫療支付者有明顯的好處，有利於控制醫療費用。對患者來說，好處更直接。他們可以以合理的價格獲得創新藥物，這些藥物已經根據療效進行了研究。對於制藥公司來說，更好的定價策略也是有益的。他們可以獲得更高的市場準入可能性，他們也可以通過創新的定價方案和更有針對性的治療藥物的推出獲得更高的收入。
在歐洲，有壹些基於衛生經濟學和療效的藥物定價試點項目。
壹些醫療支付者正在使用數據分析來衡量醫療服務提供商的服務，並根據服務水平進行定價。醫療服務支付者可以根據醫療效果進行支付，他們可以與醫療服務提供商進行談判，看醫療服務提供商提供的服務是否達到特定的基準。
研究與開發
醫療產品公司可以利用大數據提高研發效率。以美國為例，這將每年創造超過6543.8+0000億美元的價值。
1，預測建模
在新藥研發階段，藥企可以通過數據建模和分析，確定最高效的投入產出比，從而配備最佳的資源組合。該模型基於藥物臨床試驗階段前的數據集和臨床早期的數據集，可以盡快預測臨床結果。評估因素包括產品安全性、有效性、潛在副作用和總體測試結果。預測建模可以降低醫藥產品公司的研發成本。通過數據建模和分析預測藥物的臨床結果後，可以暫停對次優藥物的研究或停止對次優藥物的昂貴臨床試驗。
除了研發成本，藥企還能更快獲得回報。通過數據建模和分析，制藥公司可以更快地將藥物推向市場，生產出更有針對性的藥物，並具有更高的潛在市場回報和治療成功率。原來壹般新藥從研發到上市的時間大約是13年。利用預測模型可以幫助制藥企業將新藥上市時間提前3 ~ 5年。
2.改進臨床試驗設計的統計工具和算法。
使用統計工具和算法可以提高臨床試驗的設計水平，在臨床試驗中更容易招募到患者。通過挖掘患者數據，可以評估招募的患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進程，提出更有效的臨床試驗設計建議，找出最合適的臨床試驗基地。例如，那些具有大量潛在合格臨床試驗患者的試驗基地可能更理想，或者它們可能在試驗患者群體的規模和特征之間找到平衡。
3.臨床實驗數據分析
分析臨床試驗數據和患者記錄，可以確定更多的適應癥，發現藥物的副作用。在分析臨床試驗數據和患者記錄後，藥物可以針對其他適應癥進行重新定位或上市。實時或近實時收集ADR報告可促進藥物警戒(藥物警戒是上市藥物的安全系統，監測、評估和預防ADR)。或者在某些情況下，臨床試驗已經暗示了壹些情況但沒有足夠的統計數據來證明。現在基於臨床試驗大數據的分析可以給出證據。
這些分析項目非常重要。可見，近年來藥品退出市場的數量屢創新高，這可能會給藥企帶來毀滅性的打擊。2004年從市場上下架的止痛藥萬絡(Vioxx)給默克公司造成了70億美元的損失，並在短短幾天內造成了33%的股東價值損失。
4.個性化治療
研發領域另壹個很有前景的大數據創新是通過對大數據集(如基因組數據)的分析來開發個性化療法。本申請考察了遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特定藥物的反應之間的關系，然後考慮藥物開發和用藥過程中的個體遺傳變異因素。
個性化醫療可以提高醫療護理的效果，例如在患者出現疾病癥狀之前提供早期檢測和診斷。在許多情況下，患者使用相同的治療方案但療效不同，部分原因是基因變異。針對不同的患者采取不同的診療方案或根據患者的實際情況調整藥物劑量，可以減少副作用。
個性化醫療仍處於初級階段。麥肯錫估計，在某些情況下，通過減少處方藥的數量，醫療成本可以降低30%至70%。例如，早期發現和治療可以顯著減輕肺癌對衛生系統的負擔，因為早期手術的費用是後期治療的壹半。
5.疾病模式分析
通過分析疾病的模式和趨勢，它可以幫助醫療產品企業制定戰略性R&D投資決策，並幫助他們優化R&D優先事項和分配資源。
新的商業模式
大數據分析可以為醫療服務行業帶來新的商業模式。
匯總患者的臨床記錄和醫保數據集。
匯總患者的臨床記錄和醫保數據集，進行高級分析，將提高醫療支付者、醫療服務提供者和醫藥企業的決策能力。比如對於藥企來說，既能生產出療效更好的藥品，又能保證藥品適銷對路。臨床記錄和醫療保險數據集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成電子病歷和循證醫學發展的速度。
公共衛生
使用大數據可以改善公共衛生監測。公共衛生部門可以通過全國範圍的患者電子病歷數據庫，集成疾病監測和響應程序，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並做出快速響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠的減少，傳染病感染率的降低，衛生部門可以更快地發現新的傳染病和疫情。通過提供準確及時的公共衛生咨詢，公共衛生風險意識將大大提高，傳染病的風險也將降低。所有這些都將幫助人們創造更美好的生活。