從政策🥰、資本👝♔、社會環境、技術等出發👨🏽🎤，向永清首先介紹了醫療行業的發展利好。圍繞醫療全產業鏈痛點，他指出醫療行業依然存在許多問題。從全球醫療困境來看，一是人口的增長和老齡化，二是慢性疾病發病率提升，三是傳統研發成本上升，四是勞動力不足。
對於中國來講，還有一些帶有中國醫療特色的困境，例如供需結構失衡，醫療資源發展失衡，醫保透支等。因此，改善現有就醫模式🎼，推行分級診療勢在必行👌🏼。
與此同時🚎，分級診療體系建設中也存在著數據不流通、資源不流通、利益不互通等問題，而大數據技術就在其中發揮著重要價值👨🔧。
據他介紹，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🏋🏽♂️、生活方式等五個方面帶來變革性的改善。
1、生活方式。通過可穿戴設備💆🏽♀️、在線問診😘、遠程醫療🎸、人工智能等技術間的相互配合👩🏼🔬，為用戶提供健康管理、疾病預測，提供有效的幹預方案，降低醫療費用支出🚂。
2🕵🏼♀️、診斷治療。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。
3、臨床研發。通過基因測序、影響識別等技術挖掘更多維度的數據，縮短臨床驗證周期，提升新藥研發效率。
4🧔🏿♀️、機構運作。通過商業智能，優化供應鏈及患者管理🦵，提升醫院、診所↔️、藥店等傳統醫療結構的管理效率🛥，同時提高工作效率，加強員工培訓。
5🧏🏻♀️、醫療體系。通過區域信息化🔛、在線問診⏬、遠程醫療等技術連接上下級醫院機構⚱️，實現醫療資源優化配置🐄、電子病歷共享等措施，並製定更優的付費機製，將按服務收費轉變為基於價值的付費機製。
緊接著他講述了醫療大數據的主要來源及應用需求分析。他強調，醫療行業數據必須考慮其安全性和隱私性，“如何在數據價值和數據安全間取得動態平衡，應是每一個醫療大數據工作者時刻繃緊的一根弦✖️。”
健康醫療大數據分為院外數據、院內數據、基因數據三大類🙆🏼♂️。院外數據包括健康檔案🔭、智能硬件體征及環境監測，院內數據包括就醫行為、臨床診療等🏛，基因數據包括外顯子、全基因等。在具體場景應用中，不同種類的數據相互交叉結合應用👛。
“另外從醫療健康大數據的地域分布可以發現🧭，目前醫療大數據的投資主要還是集中在一線城市，尤其以北上廣深四個城市作為主要投資陣地。該現象受到醫療資源🧑🧑🧒🧒、政府態度🙀、醫生接受度三方面影響🏃🏻♂️➡️。”
他表示，今年健康醫療大數據行業已進入一個全面發展階段🧑🏿🚒，部分應用場景進入市場啟動期。下一階段，隨著企業大數據和AI技術長期的應用實踐探索🏄🏽♂️，產品將不斷更新完善⚧，預估2-5年內，產品將首先在企業端端客戶中進行推廣✵。隨後，伴隨軟件友好度和準確度的上升🍾🛰，在企業端客戶使用的影響下，用戶端市場將展開競爭🧏🏼♀️。
接下來他詳細講述了“醫療大數據產業鏈全景視圖”👲🏿🈸，從宏觀角度而言，整個醫療產業分為製造、服務、消費三端。從數據流向來看3️⃣，上遊是數據供應商或存儲計算服務，下遊是應用場景🚴🏿，分為企業端和用戶端🔜，每個流程產生的數據和應用都不一樣。
其中，上遊所提供數據的質量與樣本量將決定中遊企業是否可以快速有效地進行模型訓練。整體來看，院內💇🏼♀️、院外及基因數據供應方均面臨三個問題：質量、樣本量及安全。
行業發展初期，企業的主要困境集中在產品研發落地階段。在研發落地過程中🚴🏽♂️，企業需要不斷豐富數據庫，降低數據標註成本😳👩🦰，構建臨床應用流程🧏。此外🫲🏿，法規滯後減緩行業發展速度4️⃣🙌🏻，市場應用仍需培育🦻🏽，體現在政策監管👌🏿👷🏼、終端應用🦍、數據分享及安全等方面。
他分析指出🤦🏼♀️，大數據技術應用廣泛，並以提升診療及管理效率為主。依靠技術進步和數據積累，未來將有更多新的收費玩法👷🏻♂️，把醫療大數據融入對應的商業模式裏。
AI技術的成熟與應用，進一步開啟了健康醫療的“大數據時代”🧜🏿，為如影像類的非結構化數據應用提供了可能性。
“如何將語音識別🥷🏼、自然語言處理、邏輯回歸等新的分析方法應用於智能分診🧑🏻🦯、全科及專科輔助診療、新藥研發、醫療產品流通等醫療行業，這也是未來幾年可以去做的事情🙍🏼♂️🧚🏽。”
他進而介紹，醫療大數據行業發展初期，企業端客戶的購買需求、支付意願遠大於用戶端，因此企業端客戶市場遠大於用戶端🪒。
隨著行業發展，產品、用戶教育及上下遊產業的逐漸成熟👞，用戶端付費帶來更多可能性，服務於用戶端的企業將迎來無限商機🤺。而長期來看，從業者既要服務好企業端🚌，也要服務好客戶端，協同競爭者將成為贏家。
總結而言，醫療大數據未來幾年的發展趨勢就是如何去解決專業性和精準性問題🟥。“任何一家大數據企業，都應把專業性當作未來幾年發展的指導思想，並時刻反思提供的服務是否可靠👨🏽⚖️，是否真正解決患者問題🎱🕴🏻，以及真正解決醫療機構的問題🈴。”他說道。
除此之外𓀅，他認為領導力、研發能力、復合型團隊、有效的價值提供及資金支持是決定企業是否能勝出的五個關鍵因素。這五類因素決定了企業是否能長期且快速地在正確的道路上前行。
最後他介紹了平安好醫生🚬、妙健康、推想科技等企業目前在醫療大數據方面的應用案例，以及阿裏👩🏻🎓、騰訊👩🏽🏭🧘♀️、百度等幾個巨頭在醫療領域的布局💇🏻♂️🤜🏿。
“未來可以有多種方式參與一家產業🍋，究竟是親自參與，以資本方式參與，還是其它方式參與⇨，需要具體問題具體分析👨🏻🍼，不同的參與方法也有不同優勢👷🏼♂️。”在他看來👩🏼🎨，如何把握生態環節的各種利益關系🏋🏿，這才是真正需要思考或解決的問題。
