医疗健康大数据创业，还有哪些机遇与挑战？

从麦肯锡分析大数据价值，提出大数据时代到现在不过短短5年时间，大数据好像突然间就进入了我们的生活，人人嘴边都挂着大数据，即便大多数人对此并没有太深感受。创业者，作为走在时代前沿的群体，对此也有各自独特的见解。现在的项目，没有点儿大数据概念，都不好意思出来融资，但作为价值投资人和理性创业者，我们应该思考更多。

这确实是一个好的时代，大家越来越认识到数据的价值，不论政府层面、资本层面抑或是创业层面，都在助推大数据的发展，或许就像马云在《2015年致投资者公开信》中所说“人类已经从IT时代步入DT时代”。

但想要真的利用好医疗健康大数据，首先我们需要去了解什么是大数据，什么是医疗健康大数据，它究竟能够为我们带来些什么。

大数据的定义有多种方式，普遍比较认同的是IBM的4V定义，即数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、数据生成速度快（Velocity）、数据具有真实性（Veracity）。前三者都较容易理解，而真实性则强调数据质量与可靠性，真实的数据才有分析的价值。

在满足大数据基本特征的前提下，与医疗健康服务过程、结果相关的大数据可以称之为医疗健康大数据。我们将其分为直接相关数据和间接相关数据，而根据来源不同直接相关数据又可分为院内数据和院外数据，间接相关数据又可分为个人数据和机构数据。

事实上，我们认为数据规模只是大数据的特征之一，是分析的基础，但大数据的意义不仅仅在于数据量有多少，还在于通过这些数据的处理而获得的更深层次的价值。在这里，我们必须提到DIKW金字塔模型，它很好地为我们阐释了数据利用的各个阶段。从数据到信息，从信息到知识，从知识到智慧，这是不断地提炼与加工。智慧健康的长远目标也是希望能以数据驱动，获得最优决策与方案。

医疗健康大数据确实迎来了很好的发展机遇。除开本身数据存储、数据分析、云计算等技术的发展，医疗健康领域也有很多利好：

医疗信息化建设的不断完善

互联网与医疗的融合

资本市场的高度关注

商保健康险市场的飞速发展

细分领域尚未出现巨头

基于以上的机遇，我们对医疗健康大数据的创业整体保持乐观态度，结合麦肯锡对医疗健康大数据应用领域的分析，我们列出了一些可能的创业方向，并从投资角度给出了可行性的主观评分：

临床诊断

比较效果研究：实现难度相对较低，作用显著

临床决策支持：技术有一定门槛，有医疗风险

医疗数据透明度：变现上有难度

远程病人监控：可测量的数据有限，精度有限

病人档案分析：深度病人挖掘价值，转化上有难度

个性化治疗：技术上有待突破

费用控制

索赔合理性识别：市场大，但信息缺失，分析难度大

基于卫生经济学和疗效研究的定价计划：缺少促进机制与付费方

公共卫生

疫情监测：意义大，但不适合初创企业做

医药研发

预测建模：强需求，技术有一定门槛

提高临床试验设计的统计工具和算法：所占比重小

临床实验数据分析：数据获取难，所占比重小

个性化药物：技术难度很高

疾病模式的分析：有需求，但介入阶段稍早，风险偏高

需求分析与推广：需求旺盛，技术上可行

健康管理

疾病管理：技术可行，付费意愿不高

健康消费：明确的变现方式，消费者接受度更高

个人健康档案：价值大，但聚合有难度 

创业过程中，为了企业可持续发展，我们不得不考虑付费方，考虑如何形成盈利模式。目前医疗健康大数据的主要付费方分是六个，消费者、企业、保险公司、政府、医院及药企（包括医械），短期来看，保险公司和药企的付费意愿最强，都有代表企业开始尝试大数据的应用。医院、政府与企业需求还是明显的，但现阶段还比较保守。消费者目前还是更愿意为有形产品付费，为轻问诊等服务付费的意愿都不强，更遑论大数据了。

医疗健康大数据确实充满了机会，但当前其发展也面临着不少的挑战，我们主要归结了以下五点供大家思考：

安全与隐私缺少保障

数据共享与互联互通存在障碍

高质量的数据来源仍然有限

医疗领域自身的复杂性带来的门槛

商业模式难落地

总的来看，医疗健康大数据的发展还处于相当早期的阶段，无论是在中国还是美国，都是摸索中。但机遇与挑战总是共存的，大变革之下才有大机会。至少，我们会抱着谨慎乐观的态度，持续观察着这个行业。

本文由微信公众号“同渡资本”（ID：TengenceCapital）首发，贝壳社已获授权转载。

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