国内的医疗大数据公司有哪些？最好结合案例。
(1)服务居民。居民健康指导服务系统提供精准医疗和个性化保健指导，使居民在医院、社区和在线服务中保持连续性。例如，为心血管疾病、癌症、高血压、糖尿病等慢性病提供干预、管理、健康预警和健康教育(订阅和推广保健方案)；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高居家护理比例和门诊医生预约量。
(2)为医生服务。临床决策支持，如用药分析、药物不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析等；或者制定个性化的治疗方案。
(3)为科学研究服务。包括疾病诊断和预测、改善临床试验设计的统计工具和算法、临床试验数据的分析和处理，如识别重大疾病的疾病易感基因和极端表达人群；提供最好的治疗。
互联网是一张神奇的大网，医疗大数据和软件定制也是一个模式。这里有一段引语。这个技能的起始数是一个纯一，中间是三个儿童零，最后是一个四二五零。按顺序组合就能找到。我想说的是，除非你想做或者懂这方面，如果只是凑热闹，那就别来了。
(4)服务管理组织。规范用药评价和管理绩效分析；评估流行病和急性病的预防干预和措施；公共卫生监测、支付(或定价)、临床路径优化等。
(5)公共卫生服务。包括健康威胁因素的监测预警、网络平台、社区服务等。
除了较早开始使用大数据的互联网公司，医疗行业可能是最先让大数据分析发扬光大的传统行业之一。医疗行业长期以来一直面临着海量数据和非结构化数据的挑战。近年来，许多国家都在积极推动医疗信息化的发展，这使得许多医疗机构有资金做大数据分析。因此，医疗行业将首先与银行、电信、保险等行业一起进入大数据时代。以下是医疗服务行业五大领域(临床业务、支付/定价、研发、新商业模式、公共卫生)15应用列表。在这些场景下，大数据的分析和应用将在提高医疗效率和医疗效果方面发挥巨大作用。
临床操作
临床运营方面，大数据应用有五大场景。麦肯锡估计，如果完全采用这些应用，仅美国一国的国家医疗卫生支出每年就将减少6543.8美元+065亿美元。
1，比较效果研究
通过综合分析患者特征数据和疗效数据，然后比较各种干预措施的有效性，可以找到针对特定患者的最佳治疗方案。
基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明，对于同一个病人，不同的医疗服务提供者有不同的医疗护理方法和效果，在费用上也有很大的差异。对大数据集的精确分析，包括患者体征数据、费用数据和疗效数据，可以帮助医生在临床上确定最有效、最划算的治疗方法。CER在医疗保健系统中的实施将可能减少过度治疗(如避免那些副作用明显大于疗效的治疗)和治疗不足。从长远来看，过度治疗和治疗不足都会给患者的健康带来负面影响，并产生更高的医疗费用。
世界各地的许多医疗机构(如英国的NICE，德国的IQWIG，加拿大的药品检验总署等。)已经启动了CER项目，并取得了初步成功。2009年，美国通过的《复苏和再投资法案》是朝着这个方向迈出的第一步。根据这项法案，成立了联邦比较效果研究协调委员会，以协调整个联邦政府的比较效果研究，并拨出4亿美元的投资。为了在这项投资中取得成功，仍然有大量潜在的问题需要解决，例如临床数据和保险数据之间的一致性。目前，在缺乏EHR(电子健康记录)标准和互操作性的前提下，大规模仓促部署EHR可能会导致不同数据集难以整合。再比如患者隐私。在保护患者隐私的前提下，提供足够详细的数据来保证分析结果的有效性并不容易。还有一些体制问题。比如，目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(医疗服务付费方)使用成本/收益比进行报销决策，所以即使通过大数据分析找到了更好的方法，也很难实施。
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，临床决策支持系统分析医生输入的项目，并将其与医疗指南进行比较，从而提醒医生防止潜在的错误，例如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供商可以降低医疗事故率和索赔数量，特别是由临床错误引起的事故。在美国大都会儿科重症监护室的研究中，两个月内，临床决策支持系统减少了40%的药物不良反应。
大数据分析技术将使临床决策支持系统更加智能，这得益于分析非结构化数据的能力不断增强。例如，我们可以利用图像分析和识别技术识别医学图像(x光、CT、MRI)数据，或者挖掘医学文献数据建立医学专家数据库(如IBMWatson所做的那样)，从而给医生提供诊疗建议。此外，临床决策支持系统还可以使医疗过程中的大部分工作流程流向护士和助理医生，使医生从耗时太长的简单会诊工作中解脱出来，从而提高治疗效率。
3.医疗数据的透明度
提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者和医疗机构的表现更加透明，间接促进医疗服务质量的提高。
根据医疗服务提供商设置的操作和性能数据集，可以分析数据并创建可视化流程图和仪表板，以促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗浪费的来源，然后优化流程图。只有公布成本、质量、绩效的数据，即使没有相应的物质奖励，往往也能促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，更具竞争力。
数据分析可以简化业务流程，通过精益生产降低成本，找到更高效的符合需求的员工，从而提高护理质量，为患者带来更好的体验，也为医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表板，作为建立一个积极、透明、开放和协作政府的一部分。本着同样的精神，疾病控制和预防中心。
公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助患者做出更明智的医疗保健决策，这也将有助于医疗服务提供商提高整体绩效，变得更具竞争力。
4.远程患者监护
从慢性病患者远程监护系统收集数据，并将分析结果反馈到监护设备(检查患者是否遵医嘱)，以确定未来的用药和治疗方案。
2010年，美国有150万慢性病患者，如糖尿病、充血性心力衰竭、高血压等，其医疗费用占医疗卫生系统医疗费用的80%。远程病人监护系统对于治疗慢性病病人非常有用。远程患者监护系统包括家用心脏监护设备、血糖仪，甚至芯片平板电脑。患者吞服芯片药片后，数据实时传输到电子病历数据库。例如，远程监控可以提醒医生及时对充血性心力衰竭患者采取治疗措施，以防止突发事件，因为充血性心力衰竭的迹象之一是水潴留导致的体重增加，这可以通过远程监控来预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据进行分析，可以减少患者的住院时间，减少急诊量，达到提高居家护理比例和门诊医生预约量的目的。
5.患者文件的高级分析
在患者档案中应用高级分析可以确定谁易患某种疾病。例如，高级分析的应用可以帮助识别糖尿病高危患者，以便他们可以尽快接受预防性保健计划。这些方法还可以帮助患者从现有的疾病管理方案中找到最佳的治疗方案。
支付/定价
对于医疗支付者来说，大数据分析可以更好地为医疗服务定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来自国家医疗支出的减少。
1，自动化系统
自动化系统(如机器学习技术)检测欺诈。业内人士估计，每年有2%~4%的医疗理赔存在欺诈或不合理的情况，因此检测理赔欺诈具有重要的经济意义。通过全面一致的理赔数据库和相应的算法，可以检测理赔的准确性，发现欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动系统可以在支付发生之前识别欺诈，避免重大损失。
2.基于卫生经济学和疗效研究的定价方案。
在药品定价方面，药企可以参与分担治疗风险，比如根据治疗效果制定定价策略。这对医疗支付者有明显的好处，有利于控制医疗费用。对患者来说，好处更直接。他们可以以合理的价格获得创新药物，这些药物已经根据疗效进行了研究。对于制药公司来说，更好的定价策略也是有益的。他们可以获得更高的市场准入可能性，他们也可以通过创新的定价方案和更有针对性的治疗药物的推出获得更高的收入。
在欧洲，有一些基于卫生经济学和疗效的药物定价试点项目。
一些医疗支付者正在使用数据分析来衡量医疗服务提供商的服务，并根据服务水平进行定价。医疗服务支付者可以根据医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供商进行谈判，看医疗服务提供商提供的服务是否达到特定的基准。
研究与开发
医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。以美国为例，这将每年创造超过6543.8+0000亿美元的价值。
1，预测建模
在新药研发阶段，药企可以通过数据建模和分析，确定最高效的投入产出比，从而配备最佳的资源组合。该模型基于药物临床试验阶段前的数据集和临床早期的数据集，可以尽快预测临床结果。评估因素包括产品安全性、有效性、潜在副作用和总体测试结果。预测建模可以降低医药产品公司的研发成本。通过数据建模和分析预测药物的临床结果后，可以暂停对次优药物的研究或停止对次优药物的昂贵临床试验。
除了研发成本，药企还能更快获得回报。通过数据建模和分析，制药公司可以更快地将药物推向市场，生产出更有针对性的药物，并具有更高的潜在市场回报和治疗成功率。原来一般新药从研发到上市的时间大约是13年。利用预测模型可以帮助制药企业将新药上市时间提前3 ~ 5年。
2.改进临床试验设计的统计工具和算法。
使用统计工具和算法可以提高临床试验的设计水平，在临床试验中更容易招募到患者。通过挖掘患者数据，可以评估招募的患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，找出最合适的临床试验基地。例如，那些具有大量潜在合格临床试验患者的试验基地可能更理想，或者它们可能在试验患者群体的规模和特征之间找到平衡。
3.临床实验数据分析
分析临床试验数据和患者记录，可以确定更多的适应症，发现药物的副作用。在分析临床试验数据和患者记录后，药物可以针对其他适应症进行重新定位或上市。实时或近实时收集ADR报告可促进药物警戒(药物警戒是上市药物的安全系统，监测、评估和预防ADR)。或者在某些情况下，临床试验已经暗示了一些情况但没有足够的统计数据来证明。现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。
这些分析项目非常重要。可见，近年来药品退出市场的数量屡创新高，这可能会给药企带来毁灭性的打击。2004年从市场上下架的止痛药万络(Vioxx)给默克公司造成了70亿美元的损失，并在短短几天内造成了33%的股东价值损失。
4.个性化治疗
研发领域另一个很有前景的大数据创新是通过对大数据集(如基因组数据)的分析来开发个性化疗法。本申请考察了遗传变异、对特定疾病的易感性和对特定药物的反应之间的关系，然后考虑药物开发和用药过程中的个体遗传变异因素。
个性化医疗可以提高医疗护理的效果，例如在患者出现疾病症状之前提供早期检测和诊断。在许多情况下，患者使用相同的治疗方案但疗效不同，部分原因是基因变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案或根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。
个性化医疗仍处于初级阶段。麦肯锡估计，在某些情况下，通过减少处方药的数量，医疗成本可以降低30%至70%。例如，早期发现和治疗可以显著减轻肺癌对卫生系统的负担，因为早期手术的费用是后期治疗的一半。
5.疾病模式分析
通过分析疾病的模式和趋势，它可以帮助医疗产品企业制定战略性R&D投资决策，并帮助他们优化R&D优先事项和分配资源。
新的商业模式
大数据分析可以为医疗服务行业带来新的商业模式。
汇总患者的临床记录和医保数据集。
汇总患者的临床记录和医保数据集，进行高级分析，将提高医疗支付者、医疗服务提供者和医药企业的决策能力。比如对于药企来说，既能生产出疗效更好的药品，又能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成电子病历和循证医学发展的速度。
公共卫生
使用大数据可以改善公共卫生监测。公共卫生部门可以通过全国范围的患者电子病历数据库，集成疾病监测和响应程序，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并做出快速响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔的减少，传染病感染率的降低，卫生部门可以更快地发现新的传染病和疫情。通过提供准确及时的公共卫生咨询，公共卫生风险意识将大大提高，传染病的风险也将降低。所有这些都将帮助人们创造更美好的生活。