醫療ビッグデータの抗疫力を誇る「新基建」の風口下の業界の難點はまだ解明されていません。

新しい冠の肺炎の疫病に抵抗する中で、醫療の大きいデータの価値は際立っていて、しかし全方位は価値と機能を発揮して、依然として多い難題が解決します。

? ? ? 伝染病の研究、診療、予防?抑制などの防疫システムの構築は、各級病院とコミュニティをカバーし、グリッド管理を行い、疾病のスクリーニング、予防?制御、患者管理の関門を基層に沈下させることができます。疫病のモニタリング分析、ウイルスの遡及、予防?治療、資源配分などの公共衛生防疫システムは直接防疫効果に影響します。評価、政策決定、予防コントロールの研究は疫病を源からコントロールすることができます。

今回の新型肺炎の疫病は呼吸系の病気に屬しています。呼吸系の病気は発病率が高く、病気の負擔が重いため、人口の健康に対する脅威が大きいなどの原因で、世界的な醫療保健と公衆衛生の重要な問題になりました。

? ? ? 中國工程院院士、國家呼吸システム疾患臨床醫學研究センターの鍾南山主任は21世紀の経済報道を含む記者に対し、中國は新型肺炎の疫病予防において段階的な成績を収めた。疫病は今年2月末、3月初めにほぼコントロールされた。これは主に予防を主とする指導思想が重要な役割を果たしている。人工知能も新冠肺炎の予防と治療に重要な役割を果たしました。

彼は例えば、柳の葉の刀の雑誌の発表の権威の文章はかつて中國の最高の疾病人數が17萬に達することを予測して、彼らのチームは人工知能を利用して予測を行って、そして政府の介入、春節の人の流れなどのプラスマイナス面の要素を分析に參加して、創立の模型の予測は最高で6萬～7萬人であるべきで、真実なデータと非常に接近します。

醫療ビッグデータ迎春

疫病後の醫療ビッグデータの重視度が高まるとともに、新たなインフラ整備の幕が開くにつれ、醫療ビッグデータも新たな発展のチャンスを迎えている。

前景産業研究院の公開資料によると、醫療ビッグデータは臨床醫療、健康管理、公衆衛生応急、防疫などの産業分野に広く適用されます。醫療の大きいデータの支柱の産業で測って計算して、兆市場の規模を動かすことができます。

「健康中國2030」計畫要綱は、健康産業の発展を「健康中國」建設の5大任務の一つとして明確にし、健康産業を國民経済の柱となる産業に発展させる戦略目標を掲げている。2020年の健康サービス業の総規模は8兆元に達し、2030年には16兆元に達し、年間GDPは10%を超えた。

新たなインフラプロジェクトは將來の成長點となり、醫療情報化の重視度が高くなり、新たなインフラストラクチャモデルが次第に形成される。國は電子カルテ、知恵病院、DRGなどの院內情報化の建設を強化し、醫療連攜體、新型県域醫療衛生サービス體系などの新モード建設に関わる。醫療機関の大きなデータの受け入れ度合いは徐々に高まっています。

疫病の前後の認知変化を比較して、醫療機関はビッグデータをさらに認め、公衆衛生管理は徐々に重視され、醫療の重點は病気予防に向けている。

広州天鵬コンピュータ科學技術有限公司の陸広林會長は21世紀の経済報道記者に対し、今回の疫病は醫療ビッグデータ業界に対する啓発に焦點を當て、醫療ビッグデータの建設を重視し、各種政策と業界の障壁を打ち破り、政府、病院の決定を助け、同時に本當に有効に醫療関係者と患者のデジタル化の健康管理を助ける必要があると述べました。

重慶両江新區、広州呼吸健康研究院、天鵬大データも共同で天鵬健康醫療大データと人工知能応用創新プラットフォームプロジェクトを構築する。國家級呼吸器システムの疾病ビッグデータセンターの建設によって、すでに成熟した製品解決方案と著地模範を形成しました。広州呼吸健康研究院の業界地位と影響力に頼って、地域の先導病院に向かって開拓します。

先導病院から専門的なサポートを提供し、呼吸分野から切り込み、醫學専門大學データセンターの基礎施設の建設を共に推進し、著地可能な臨床、科學研究、公衛応急、伝染病防疫の総合的な応用を形成し、政府、病院と患者向けのデータ運営を段階的に展開する。

醫療ビッグデータ業界はまだ初歩段階にあり、インフラ整備は病院と政府が必要としており、主要市場のシェアを占めている。

大データは醫療分野における専門化と地域化の傾向を示している。醫療の応用シーンのデータの深さと正確さに対する要求を満たすためには、専門専門専門學校の病気からデータ収集と治理を行う必要があります。一方で、醫學改革の資源沈下要求に協力して、地域専門のビッグデータクラウドプラットフォームの建設を基礎とします。

醫療データは公共衛生分野で重要な役割を果たす。醫療、社會情勢、疾控、応急、公共安全、電気通信などのデータの融合に基づいて、既存の醫療の分裂防止の問題を変え、予防的な醫療大データ衛生防疫及び総合応急基礎施設を構築する。國家は次世代の公衛応急と防疫のプラットフォームを重點的に建設する。

データの変化ビジネスモデルはまだ探求段階にあり、専門家のビッグデータに基づく応用と専門家患者向けの大健康サービスが主な方向である。現在の醫療ビッグデータ業界はまだ初歩段階にあり、インフラ整備は病院と政府が必要としており、主要市場のシェアを占めています。

業界の痛みは少し難しいです。

一方、醫療データも多くのボトルネックを発展させ、標準化、多元化、データの安全などの問題が制約発展の鍵となります。

? ? 政府レベルから、醫療ビッグデータを戦略資源として逐次備蓄する必要がある。データ共有を実現する必要がある。政府は効果的な監督管理と方策決定のためのプラットフォームとツールなどが必要である。病院レベルから、データ多源異性構造があり、醫療ビッグデータの標準體系建設は応用レベルに達していない。ビッグデータ処理とAI技術が不足している。大きなデータを有効に利用できませんでした。患者レベルから醫療データは患者に由來しています。患者に戻るべきです。しかし、現在の患者は自分のデータを得られず、健康管理を効果的に指導していません。患者側の痛みがあります。

広州呼吸健康研究院の副院長、國家呼吸システム疾患臨床醫學研究センターの鄭勁平副主任は21世紀の経済報道記者に対し、醫療ビッグデータ業界の難點、痛み點が多く、データの真実性、可能性を含む問題を分析した。データの書き込みが真実でない場合、または記入されたデータに問題があったら、すぐに確認できません。このデータは無効です。または十分に有効なデータではないです。これはデータソースの問題です。

同様にデータの標準化の問題がまだあります。例えば呼吸困難、例えば新型の冠狀ウイルスが肺炎に感染した患者の呼吸困難の説明は違っています。ある人は息が詰まると言っています。ある人は息ができないと言っています。胸に石があって、どのようにデータを標準化しますか？もちろん情報システムから來たデータもあります。外來診察と違ったデータから來て、どうやって採集して標準化しますか？これは痛みと難點です。

また、データの多元化の問題であり、各方面からのデータと違って、検査のデータがあります。例えば、CT、検査のリンパ球は、新型の冠狀ウイルスに感染していますか？多くのデータの間の関連性は、データの統合です。

また、醫療データの安全問題は同じように重要で、データの出所が多く、患者のプライバシーをどのように保護し、治療案の機密性を保護するかなどの問題があります。もちろんデータの保存問題も同じです。技術的な問題もあり、技術的な問題ではないものもあります。

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