精准医疗的研究进展

2019年全球精准医疗行业市场现状及发展前景分析预计2024年市场规模将达到1780亿

2019年全球精准医疗行业市场现状及发展前景分析预计 2024年市场规模将达到1780亿精准医疗行业迎来投资浪潮行业规模迅速扩张 2015年3月，科技部召开精准医学战略专家会议计划启动精准医疗计划，2030年前，我国将在精准医疗领域投入600亿元，其中中央财政支出200亿元，企业和地方财政配套400亿元。精准医疗行业迎来了投资浪潮，全行业加速投资抢占市场，行业规模迅速扩张。 1、全球精准医疗行业发展迅猛，明年市场规模有望突破千亿美元自2015年美国前总统奥巴马提出“精准医学计划”，精准医疗概念迅速席卷全球，近年来更呈逐年加速趋势，各种新技术、新产品不断出现，技术进步推动基因组测序、靶向药物研制、细胞免疫治疗、基因治疗等进入新的阶段。据国际市场研究机构BBC Research的数据显示，2016年全球精准医疗市场规模600亿美元，其中精准诊断市场规模为100亿美元，精准治疗市场规模为500亿美元。2016-2018年全球行业发展增速在15%左右，前瞻产业研究院推算，2020年全球精准医疗市场规模将突破千亿美元。 2013-2018年全球精准医疗行业市场规模统计情况数据来源：前瞻产业研究院整理

2019-2024年全球精准医疗行业市场规模预测情况数据来源：前瞻产业研究院整理 2、欧美区域精准医疗行业发展相对成熟从全球市场来看，欧美地区在精准医疗领域的优势地位显著，这和欧美地区生物医药企业在试剂、设备领域的技术优势和产业基础密切相关。全球代表性精准医疗公司汇总情况

资料来源：前瞻产业研究院整理 3、全球品牌集中度高，龙头企业占据较大市场份额作为精准诊断核心和关键的测序仪，也是基因测序产业链上壁垒最高的部分，其市场基本被欧美巨头公司占领。全球三大测序设备龙头企业Illumina、赛默飞和罗氏的市场占有率分别达到83.9%、9.9%和5.2%。此外，高端生物制品和药品生产制造中涵盖了分析、检测、存储等多个环节，赛默飞、Beckman等企业的设备和配套的试剂、耗材凭借早期介入和市场的认可几乎已经成为医疗机构和医药企业的首选。鉴于高成本和较高的技术难度，其他新兴设备、试剂厂商短时间内很难实现全方位突破和自主技术替代。预计未来几年，巨头公司在精准医疗上游仪器及耗材市场的垄断地位还将继续保持，欧美以外的市场在一段时间内仍将面临高成本进口核心设备、耗材和试剂的窘境。全球精准医疗行业测序设备龙头企业市场占有率统计情况

医学大数据重塑整个精准医疗体系

医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势市场需求是重要驱动去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所

大数据+精准医疗

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引

2019年中国精准医疗行业市场前景研究报告

2019年中国精准医疗行业市场前景研究报告近年来，精准医疗概念在医疗领域备受资本青睐，越来越多资本、企业进入该领域进行发展。在市场层面，整个精准医疗市场规模正在以不断提升的速度逐年扩大；在技术、学术层面，精准医疗也正走在从单基因的个别热点检测向多基因、全基因范围的平台检测的路上。 2016年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划。会议指出，到2030年前，我国将在精准医疗领域投入600亿元，其中，中央财政支出200亿元，企业和地方财政配套400亿元。随着经济发展和居民健康意识的增强，对高端、个性化、精准的健康需求日益增长，医疗消费升级将进一步促进市场扩容。为了更好的了解我国精准医疗的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国精准医疗行业市场前景研究报告》。报告从精准医疗概况、精准医疗驱动因素、精准医疗发展现状、精准医疗重点企业四大方面剖析我国精准医疗行业，并从当前精准医疗发展难点出发进一步预测精准医疗的发展前景。以下是报告详情： PART1：精准医疗概况精准医疗是一种将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新兴方法，是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。精准医疗

的重点不在“医疗”，而在“精准”。精准医疗主要包括三个层次：基因编辑、细胞免疫治疗、基因测序。中国早在20世纪初就开始关注精准医学，于2006年首次提出“精准外科”的概念。精准医疗更重视“病”的深度特征和“药”的高度精准性；是在对人、病、药深度认识基础上，形成的高水平医疗技术。 PART2：精准医疗驱动因素近几年，我国在精准医疗领域发布的政策也非常密集，正在加速推进行业监管的跟进。2014年以后，国家食药总局等机构批准高通量测序NPIT、PDG等生

肿瘤的精准医疗：概念、技术和展望

肿瘤的精准医疗：概念、技术和展望杭渤1,2，束永前3，刘平3，魏光伟4，金健1，郝文山5，王培俊2，李斌1,2，毛建华1 摘要精准医疗是指与患者分子生物病理学特征相匹配的个体化诊断和治疗策略。肿瘤为一复杂和多样性疾病，在分子遗传上具有很大异质性，即使相同病理类型的癌症患者，对抗癌药物反应迥异，因此肿瘤学科成为精准医疗的最重要领域之一。组学大数据时代的来临和生物技术的迅速发展奠定了精准医疗的可行性。本文介绍精准和个体化医疗的概念、基础和意义，简述近年来在此领域的最新进展，以及对实施精准医疗的方法和技术进行分析和归纳，首次将其分为间接方法（生物标志物检测及诊断）和直接方法（病人源性细胞和组织在抗癌药物直接筛选的应用），最后扼要阐述精准医疗的前景和面临的挑战。关键词：精准医疗个体化医疗分子组学生物标志物检测病人源性细胞和组织 Precision cancer medicine: Concept, technology and perspectives HANG Bo1,2, SHU Yongqian3, LIU Ping3, WEI Guangwei4, JIN Jian1, HAO Wenshan5, WANG Peijun2, LI Bin1,2, MAO Jianhua1 Abstract Precision medicine is defined as an approach to personalized diagnosis and treatment, based on the omics information of patients. Human cancer is a complex and intrinsically heterogeneous disease in which patients may exhibit similar symptoms, and appear to have the same pathological disease, for entirely different genetic reasons. Such heterogeneity results in dramatic variations in response to currently available anti- cancer drugs. Therefore, oncology is one of the best fields for the practice of precision medicine. The availability of omics- based big data, along with rapid development of biotechnology, paves a way for precision medicine. This article describes the concept, foundation and significance of precision medicine, and reviews the recent progresses in methodology development and their clinical application. Then, various current available biotechniques in precision medicine are evaluated and classified into indirect (biomarker-based detection and prediction) and direct (patient-derived cells and tissues for direct anti-cancer drug screening) categories. Finally, perspectives of precision medicine as well as its facing challenge are briefly discussed. Key words: precision medicine personalized medicine omics biomarker detection patient-derived cells and tissue 2011年，美国国家科学院在“迈向精准医疗：构建生物医学研究知识网络和新的疾病分类体系”报告中，对“精准医疗（precision medicine）”的概念和措施做了系统的论述[1]。报告探讨了一种新的疾病命名的可能性和方法，该方法基于导致疾病的潜在的分子诱因和其他因素，而不是依靠传统的病人症状和体征。报告建议通过评估患者标本中的组学（omics）信息，建立新的数据网络，以促进生物医学研究及其与临床研究相整合。美国总统奥巴马在2015年1月20日的国情咨文中正式将“精准医疗计划”作为美国新的国家研究项目发布，致力于治愈癌症和糖尿病等疾病，让每个人获得个性化的信息和医疗，从而“引领一个医学新时代”。此举措很快得到了美国政府研究机构和医学界的热烈响应[2, 3]，当然也包括来自医学界和社会的争议。 1 精准医疗与个体化医疗1.1 定义什么是精准医疗（又称精确医学），其与通常所讲的个体化医疗（personalized medicine）又是什么关系？精准医疗就是与患者分子生物病理学特征，如基因组信息，相匹配的个体化诊断和治疗策略。个体化医疗利用诊断性工具去检测特定的生物标志物，尤其是遗传性标志物，然后结合患者的病史和其他情况，协助决定哪一种预防或治疗干预措施最适用于特定的患者。通俗地讲，个体化医疗就是考虑患者本身的个体差异，药物治疗因人而异，为理想化的治疗。而精准医疗着眼于一组病患或人群（图1），相对于个性化医疗针对个体病患的情况更为宽泛，更可行。两者有共同的内涵。也有医疗和研究机构将这两个概念放在一起，如杜克大学的“精准和个体化医疗中心”。图1精准医疗的核心Fig. 1 Heart of precision medicine

中国精准医疗产业发展现状及未来机遇前景分析

中国精准医疗产业发展现状及未来机遇前景分析我国精准医疗尚处于入门阶段。精准医疗是个系统工程，大数据是基础，基因测序是工具之一，只有软硬件有机结合，才可能实现技术上的精准医疗。分子诊断产业的发展瓶颈不在于技术，而在于政策。不同发展阶段的分子诊断技术都有其特定的应用场景，随着NGS成本的下降，商业模式的丰富，传统的分子诊断方法将受到挑战。政策对创新产品的鼓励将加速整体产业的发展。基因测序产业的竞争要素是技术、服务和渠道，门槛是数据库，落脚点在教育。1）上游测序技术上，Illumina的X10已接近于顶峰，而仪器设备的未来是赠送模式，服务将产生最大附加值，门槛在数据库，这就要依赖于渠道，而教育将是一个爆发的节点。2）中游测序服务：本身壁垒较低，未来会出现超大规模的第三方检测工厂，实现规模效应。科技服务仅约10亿元的外包市场，企业未来转型的出口是健康、医院、独检。临床测序的两个主体中第三方医学检验所市场化程度高，未来发展空间较大。3）中游数据解读：中国企业的优势所在，但门槛在数据库。未来市场格局将分为自行解读和外包解读两大阵营，因此外包解读将催化产业不断涌现出各种创新服务模式。至于数据库的建设，更看好通过市场化的竞争，由企业投资整合资源来积累数据的途径。解读服务发展的催化剂在需求，落脚点在教育，只有医生和患者认识的基因越多，了解疾病机理的欲望就越强，数据挖掘的需求就越大。4）下游临床应用：人人基因组与疾病筛查是必然趋势。NIPT的进入壁垒在于测序成本和客户体验、产科医院渠道；肿瘤诊断作为第二大应用，个性化用药和早诊是必然发展方向，循环肿瘤细胞（CTC）和血液循环肿瘤细胞DNA(ctDNA）进行肿瘤的早筛，检出率低、假阴性高，技术上还有很大的提升空间。其他已经应用的领域主要包括：耳聋基因的筛查、罕见病筛查、地中海贫血、靶向药物伴随诊断。而2C端的应用，需要有一个较长的市场教育和科普过程，并且受限于伦理和法律。精准医疗产业调研方案设计精准医疗，广义而言是通过先进的检测手段，进行精准诊断，同时研究疾病形成机理，进而开发相应药物，实现精准施药，以最小资源投入获取最大健康保障，从而提高人群的健康水平。所以，精准医疗贯穿于诊断、治疗、用药等医疗的整个流程，涉及基因测序技术、3D打印技术、造影技术、器官移植技术等各种高新医疗技术，此次调研将聚焦以精准诊断为出发点和主线，浅析精准医疗的现状，设计调研模块如下，主要包括疾病筛查与诊断、数据解读、个性化治疗与用药三个环节。核心问题：在上一期基因测序调研报告中我们针对基因测序产业上中下游的现状和机遇设计了核心问题，此次调研在原有问题上做了补充和延伸：1）我国精准医疗产业发展现状及机会；2）分子诊断及基因测序产业格局和发展趋势；3）基因测序产业中下游，测序服务、数据解读、临床应用的发展动态和趋势。

2018年中国精准医疗行业市场前景研究报告

2018年中国精准医疗行业市场前景研究报告一、精准医疗行业概况精准医疗是一种将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新兴方法，是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。精准医疗的重点不在“医疗”，而在“精准”。从基因科学的历史使命——“人类基因组计划筹备”开始，“基因组学”的概念就被生物系统学家做了很多的研究工作。精准医疗更重视“病”的深度特征和“药”的高度精准性；是在对人、病、药深度认识基础上，形成的高水平医疗技术。精准医疗的特征分析资料来源：公开资料精准医疗包含诊断和治疗两个方面，“精准”是核心，基因测序是基础。由于导致同一种疾病的原因可能会不同，比如导致肺癌的原因可能会是EGFR、

K-RAS、ROSIGF、C-MET等其中一个因子发生变异，不同原因导致的肺癌需要不同的质和量的药物，K-RAS变异引起的肺癌选AKT/PI3K抑制剂，EGFR变异引起的肺癌则选TKIs+化疗的效果更佳。基因测序则是用以精准发现和诊断病因的基础。二、2020年全球精准医疗市场规模破千亿美元国际领域精准医疗的建立与发展，源自美国医学界2011年首次提出“精准医学”概念。2015年美国国情咨文中提出“精准医学计划”，预示着精准医学将引领未来医学新时代。精准医疗所涵盖范畴很广，涉及到多学科的融合。从技术看，还处于研究或临床试验阶段的细胞免疫疗法和基因编辑产业链尚不完整，基因测序的产业链较为明晰。2016至2020年，全球精准医疗市场规模将以每年15%的速率增长。预计2020年全球精准医疗市场规模将破千亿，达到1050亿美元。数据来源：中商产业研究院三、中国精准医疗行业发展迅速中国早在20世纪初就开始关注精准医学，于2006年首次提出“精准外科”的概念。2014年，第二代基因测序诊断产品批准上市，批准华大基因、达安基因二代基因测序诊断NIPT产品上市。2015年，首届精准医疗战略专家委员会成立，同年3月，第二代基因测序诊断产品批准上市，批准贝瑞和康二代基因测序

医疗大数据的应用

医疗大数据的应用医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这个平台能够产生一些他认为的指标出来，反过来这些指标对他的临床工作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台，社区服务等方面。大家都知道，上海在卫生医疗领域积累了大量的数据，行业专家通过诊疗数据作相关疾病的分析，最后得出一个分布图，在浦东这个区域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪一个区域，高血压的患者又是在哪一个区域，肝癌的患者在哪一个区域，得到了这样一个分析数据以后，再进一步分析这个区域里的人的饮食习惯，或者是这个区域的人群来源结构，这一个地区的人群饮食习惯，都做了进一步的分析，去找到他患糖尿病或者是高血压的一个因素在哪里，这就是一个很典型的大数据分析得到的结果，反过来为公共决策部门进行服务的典型案例。大数据平台让医生从录入者变成使用者卢红认为信息化推行这么多年仍有很多问题的一个非常重要的原因，就是医生只是数据的录入者，没有真正成为数据的使用者、利用者。随着大数据技术的不断成熟，通过建立大数据平台、数据的支撑，让医生在治疗、随访等实际工作中受益。让医生的角色真正从录入者向使用者转变。卢红将大数据平台带来医疗服务及医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需要控制，但是大家总也找不出很好的方法去控制。我们有很多的规定，但是这些规定如果没有平台支撑的控制，这种规定都是空的。第一没办法执行下去，第二没有办法核查。比如说这位患者用某一个抗菌药物，理论上用了3天就不能用了，必须要做抗菌药物的耐药性的检测，耐药性的检测是送给微生物检查，微生物室得到一个结论，这个患者对哪个菌种耐药，马上就要换。但是实际的工作中常常是这个大夫可能用了这个抗菌药物用了10天，觉得没有效果了又换，又用了几天没有效果，才想起来做耐药性的检测，但是如果系统在这方面能够很好的把控的话，我相信抗菌药物使用，按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定能够控制下来的。 2、个人治疗计划。通过对历次住院信息的分析，制定本次治疗计划，为医生提供参考。这就是对一个个体，上次有公司到医院来讲课，他说我能够把患者历次的信息都看得到，我说你看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把历次的住院信息中的某个专科疾病所关注的指标，用一种时序的方式展现出来，这就是需要大数据的分析手段来给大夫提供这样的展现形式，只有这样，我们的大夫才能一目了然。前面关注的指标是透过什么发生了这样的变化，他就非常清晰了。如果简单的展示，上次看他的病情是什么，第二次是什么，第一次用了什么药，第二次用了什么，其实这个没有太大的意义。只有对这些数据进行分析，透过时序的方法展现出来，对我们的大夫才会有指导意义。 3、为医生和科研服务。通过对某个专科疾病的分析提供可参考的治疗方案，为科研提供分析数据。举个例子不同的医院疾病不一样，比如说某个医院有10个前10位的看病最多的，就把这10个看病最多的医院病案搜索出来，用大数据的方法分析好，就能为医生提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤其是健康管理，如果没有一个数据支撑的管理都是空话，包括慢病管理也好，因为慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些数据都是要被收集到这个平台里的，提供给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也是非常需要这些数据的，透过这样的数据支撑，就可以提供很好的服务。大数据可以带给医院、医生、患者这么多好外，如何让这一切能为现实，医院能做些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通过一些数据分析公司来做平台建设的工作，通过平台提供数据服务，包括健康管理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科研等等，都要建立在这个平台上。透过底层的大数据分析支撑，来为这些所有的业务提供数据支撑的服务。

我国推行精准医疗理念A股万亿市场咋布局图

我国推行精准医疗理念A股万亿市场咋布局图“精准医疗”概念阐释所谓“精准医疗”，是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。据了解，我国在早在本世纪初就开始关注精准医学，2006年首先提出了精准外科的概念，得到了国内、国际的医学界认可后被引用到肿瘤放疗、妇科等医学领域。其目标是通过合理资源调配、全流程的成本调控，获得效益与耗费之比的最大化。精准医疗相比传统经验医学有了长足进步，可以通过将精密仪器、生命科学等先进的现代技术与我国优秀的传统经验整合在一起，大大减小临床实践的不确定性，从而在手术中实现“该切的片甲不留，该留的毫厘无损”，在保证精准的同时尽可能将损伤控制到最低。据介绍，美国医学界在2011年首次提出了“精准医学”的概念，今年1月20日，奥巴马又在美国国情咨文中提出

“精准医学计划”，希望精准医学可以引领一个医学新时代。美国财政预算计划在2016年拨付给美国国立卫生研究院(NIH)、美国食品药品监督管理局(FDA)、美国国家医疗信息技术协调办公室(ONC)等机构共2.15亿美元用于资助这方面的科学研究与创新发展。据介绍，我国的精准医学概念与美国所提出的有所不同。美国的精准医疗主要是围绕着基因组、蛋白组等方面的检测，也就是围绕分子生物学的特性，针对个体化的病理特征进行治疗。而我们所关注的是系统化的，全过程、全要素、全局性的对医疗过程和临床实践进行优化。我们所指的精准医学是针对每一个病人的具体病情，正确选择并精确的应用适当的治疗方法。“根据长庚医院四个月来的医疗实践结果来看，病患的医疗费用实际上有一半都是可以节省下来的。”董家鸿谈到，精准医学的最终目标是以最小化的医源性损害、最低化的医疗资源耗费去获得最大化的病患的效益，其前景不可限量。据悉，清华大学将与清华长庚医院共同致力于建立开放、共享的合作平台，组成联合团队，促进采、学、研一体化，以推动精准医学进一步发展。精准医疗万亿市场份额如何布局A股概念个股拥有全球最大的基因测序及数据分析技术平台的国家基因库正在深圳抓紧建设，平台每年产出的基因数据将占据全球过半市场份额。这一平台今后将对接生物、医药、新型农

2019年中国精准医疗行业市场现状及发展前景分析预计2024年市场规模将近1400亿元

2019年中国精准医疗行业市场现状及发展前景分析预计 2024年市场规模将近1400亿元 1、中国精准医疗进入快速发展的新阶段随着生物医药技术的不断发展，精准医疗已成为国家战略性新兴产业的组成部分。2016年3月，科技部发布“精准医疗研究”重点研究专项指南，要求以我国常见高发、危害重大的肿瘤等疾病为切入点，实施精准医疗研究，以临床应用为导向，使精准医疗成为经济社会发展的新增长点。精准医疗已被纳入“十三五”重大科技专项，进入快速发展的新阶段。现阶段，随着人们癌症等疾病患病率的提升及生物医药技术的不断发展，精准医疗已成为国家战略性新兴产业的组成部分。2016年3月，科技部发布“精准医疗研究”重点研究专项指南，提出实施精准医疗研究，以临床应用为导向，使精准医疗成为经济社会发展的新增长点。精准医疗已被纳入“十三五”重大科技专项，进入快速发展的新阶段。据有关部门数据显示，2017年中国精准医疗的市场规模已达475亿人民币，增速较前两年有所放缓，行业进入发展的相对稳定期。2018年中国精准医疗行业市场规模达到552亿元，同比增长率达到16.2%。 2013-2018年中国精准医疗行业市场规模统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理 2、精准治疗是精准医疗行业的重要组成部分从我国精准医疗市场结构上来看，由于我们在精准诊断发展较早，该领域发展较为成熟，在整个精准医疗市场中大概占领29.3%份额，远高于全球的17%，其中基因测序在精准诊断产业中占据了最大份额，所占比例达52%。而精准治疗市场份额则达到70.7%。中国精准医疗行业市场结构分析情况数据来源：前瞻产业研究院整理而医疗大数据产业的发展由价值医疗医疗驱动(即医疗服务质量与医疗成本的双赢)，其潜在价值空间巨大，且产生于具体的应用场景。医疗大数据的服务对象可为居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险管理机构和商保公司、公共健康管理部门等。虽然我国健康医疗大数据起步较晚，但以微医为代表的医疗健康科技企业在产业链上的发力，加上政府、市场、资本的加码，使得医疗大数据市场不断朝利好方向推进。2016年，国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，从政策层面为中国健康医疗大数据规划出蓝图和路线图，推动了产业市场的快速发展。从国家卫健委提供的数据来看，在过去几年，中国医疗大数据应用市场规模

精准医疗面临的挑战及发展建议

、中国精准医疗发展历程回顾中国早在20世纪初就开始关注精准医学， 2006年首先提出了精准外科的概念，得到了国内、国际的医学界认可后被引用到肿瘤放疗、妇科等医学领域。其目标是通过合理资源调配、全流程的成本调控，获得效益与耗费之比的最大化。精准医疗相比传统经验医学有了长足进步，可以通过将精密仪器、生命科学等先进的现代技术与我国优秀的传统经验整合在一起，大大减小临床实践的不确定性，从而在手术中实现“该切的片甲不留，该留的毫厘无损” 在保证精准的同时尽可能将损伤控制到最低。、中国精准医疗发展现状分析造血干细胞移植、基因芯片诊断、免疫细胞治疗等第三类医疗技术临床应用准入审批 2015年取消。在此之前，国家卫计委、科技部等多次出台政策，并组织生物医药等领域专家对精准医疗、基因测序等开展研究。在政策利好推动下，精准医疗有希望进入发展快轨。多项政策支持政府高层相当重视精准医学，批示国家卫计委和科技部组织专家论证，精准医学也迎来了多项政策支持。 2015年3月，第一批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技术临床试点单位名单发布。同月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，计划在 2030年前，在精准医疗领域投入600亿元。其中，中央财政支付 200亿元，企业和地方财政配套 400亿元。 2015年4月15日卫计委和科技部组织生物医药等领域专家，同中国科学院等部门共同研讨精准医学资料来源：产研智库图表精准医疗在我国的发展历程

研究计划。 2015年5月10日，国务院发布《关于取消非行政许可审批事项的决定》，其中指出，取消第三类医疗技术临床应用准入审批，包括造血干细胞移植、基因芯片诊断、免疫细胞治疗等第三类医疗技术临床应用。国家政策的支持将对基因测序、细胞治疗、干细胞等精准医疗相关领域构成利好。预计2015-2020年全球精准医疗市场规模增速达15%，是医药行业增速的3-4倍；2013年基因测序市场规模约45亿美元，2013年-2018年复合增长率为21.2%，而中国和印度市场2012-2017 年复合增长率为20%-25%。肿瘤检测市场先行短期来看，个性化医疗相关技术和产品对相关公司的收入贡献有限，但随着市场的不断拓展，未来将对相关公司带来可观的增量。目前国家卫计委允许怀12周以上的高危产妇利用基因测序技术进行无创产前筛查。以这一项检查为例，我国每年新生儿数量约1600万，按10%的市场渗透率，3500元/人次计算，市场空间约56亿元/年。随着技术的发展，成本继续下行将进一步打开市场空间。假设成本下行至1500元/人次，渗透率至50%，则市场空间有望上行至120亿元/年。考虑到每年三四百万的癌症发病人数，基因测序的应用空间巨大。中国癌症发病率正"大幅”上升，2014年中国约有220万人死于癌症，但很多病例本是可预防的。对这类恶性疾病的治疗，一方面是加大治疗药物的研发突破，另一方面应从精准治疗角度进行治疗技术的突破。当前的肿瘤治疗正逐渐从宏观层面对“症”用药向更微观的对基因用药转变，实现“同病异治”或“异病同治”，精准治疗成为肿瘤治疗的一个趋势。三、实现精准医疗面临的挑战 2015年，“精准医疗”随着奥巴马的宣言一跃成为年度热词。那么，精准医疗的实现目前还面临哪些关键环节的挑战呢？临床及生物信息整合精准医学的基本思想应是将临床信息、患者表型与基因蛋白谱进行整合，从而为患者量身制定精准诊断、预后及治疗策略。基于大规模组学数据和临床医学信息的整合需求，临床信息和信息学是精准医学发展的重中之重。

医疗大数据及精准医疗

医疗大数据及精准医疗谢邦昌台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任大数据的趋势以及价值是现在最热门的话题，也改变了许多企业经营的方式，对于各行各业来说是势必是一个大挑战，能否将大数据的力量从危机到转机就要看现代经营者有没有转变传统型态的思维首先什么是大数据传统数据一年的数据量大概为3TB左右，以现今数据来说一天的资料量为50TB，由这简单的数据量差就可以得知传统数据跟现今数据的差异多么庞大，也就是现在俗称的大数据时代。数据庞大之下，不管是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业的模式将会有所改变。在过往的医疗诊断历史，到医院看病时必须耗费许多时间等待看诊，而医生看诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时，又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展的台湾，看诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等，无数的数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数的生理检验信息在你回诊时得以从电子病历中检索，这些我们认为理所当然的信息处理，在台湾我们只要花费少许的时间如一个早上便完成了，而这一切正是仰赖医学信息分析与医疗大数据的交换处理。医学大数据的产生，主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域的突破，透过仪器数字化，医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面，为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等，即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合，其数据量有着爆炸性的成长，不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介，更拓展到多媒体影像信息，如X光影像，动态视讯影像信息，如核磁共振MRI以及电讯号信息，如心电图等等，这些庞大医学数据的汇集与高度整合技术能力，正是台湾医学信息领域发展领先的原因，同时更显得医学数据发展的多元应用及其重要性。而由医疗健保产业来说，个人医疗信息终端的产生给医疗产业带来革命性的变化，连结了传统医院、政府（社会保障）、保险公司、药物生产公司等相关产业，形成新的行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能的健康系统，在整个健康系统下会有智能的合作伙伴，包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等，接着产生出个人化的护理体系，其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、

医疗大数据+AI是推动精准医疗和临床科研的新引擎

融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非常明显。二是关注角度多样化。除了关注治疗效果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况以及收费情况。三是知识和工具多元化。对医疗救治的认识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处理。人工智能的概念最早于1956年在美国达特茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严大数据+人工智能就是有效精准数据+优秀算法，将碎片化医疗数据化零为整，将医疗救治从经验积累转化为数据积累，以此服务临床科研、提升医技能力，打造“健康中国”。医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎

大数据在医疗中的应用

大数据在医疗行业如何应用医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。 3．医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。

根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。 4．远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。 2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。 5．对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。二、付款/定价对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。

从医疗大数据到智慧医疗

从医疗大数据到智慧医疗在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。首先、大数据让就医、看病更简单整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。其次、大数据在预防、预测方面的应用

解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。最后、优化治疗方案，提供最好治疗每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实