弗若斯特沙利文的研究報告顯示,中國醫(yī)療智能行業(yè)市場規(guī)模將在2030年超過11萬億元人民幣。截至2021年8月,中國已有28款不同的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品獲得了三類醫(yī)療器械注冊證。這意味著#醫(yī)療大數(shù)據(jù)，#分析師和#醫(yī)療信息化未來將變得更加重要。
本手冊深入探討了2025年醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢和實(shí)踐應(yīng)用。從數(shù)據(jù)采集、清洗到深度分析，全面解讀了這些核心技術(shù)和創(chuàng)新方案。旨在幫助醫(yī)療行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
中國醫(yī)療智能行業(yè)市場規(guī)模預(yù)計將在2030年超過11萬億元人民幣
2021年8月，中國已有28款不同的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品獲批
探討2025年醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢與實(shí)踐應(yīng)用
全面解讀醫(yī)療大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和醫(yī)療信息化的核心技術(shù)與創(chuàng)新方案
推動醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
醫(yī)療大數(shù)據(jù)是指醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括患者的病歷、醫(yī)療設(shè)備的數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像和基因組信息等。這些信息非常寶貴，為醫(yī)療的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要支撐。
最近，醫(yī)療大數(shù)據(jù)在中國發(fā)展迅速。全球市場洞察顯示，在醫(yī)療領(lǐng)域，#人工智能#的應(yīng)用非常廣泛。藥物研發(fā)占比最大，達(dá)到了35%。醫(yī)學(xué)影像人工智能占比25%，預(yù)計2024年將達(dá)到25億美元。
基因組學(xué)分析也變得非常重要，預(yù)計到2022年，中國市場規(guī)模將接近300億元人民幣。
展望未來，醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展將有以下趨勢。一是#人工智能#技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如DeepMind的AlphaFold2在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面取得了重大進(jìn)展。
二是可信#人工智能#理念在醫(yī)療行業(yè)的深入，確保人工智能系統(tǒng)的安全性和可解釋性。三是#云計算#等新技術(shù)的深度融合、提升醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析能力。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展依賴于關(guān)鍵技術(shù)。從數(shù)據(jù)采集到分析，都需要先進(jìn)的技術(shù)。近年來，醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)在數(shù)據(jù)處理方面取得了進(jìn)步。這為臨床決策支持系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)來源多樣。包括醫(yī)療設(shè)備、診療記錄等。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)讓我們能夠?qū)崟r監(jiān)測患者生命體征。
醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息化建設(shè)也支持?jǐn)?shù)據(jù)采集。
海量醫(yī)療數(shù)據(jù)高效安全存儲。轉(zhuǎn)型存儲和云計算平臺是關(guān)鍵。針對不同的數(shù)據(jù)類型，分類存儲和標(biāo)準(zhǔn)化提高了數(shù)據(jù)利用率。
要做好#醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用，必須有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來源和有效的數(shù)據(jù)管理。目前，#醫(yī)療數(shù)據(jù)主要來自電子病史、醫(yī)學(xué)影像和生物樣本等多種渠道。但是，這些不同類型的整合和管理數(shù)據(jù)仍然是一個挑戰(zhàn)。
電子病史：記錄了就診過程、診斷和治療等信息
醫(yī)學(xué)影像：包括X光、CT和MRI等高清數(shù)字化影像
生物樣本：從人體中采集的DNA序列和生物標(biāo)志物等信息
醫(yī)療設(shè)備：可穿戴設(shè)備和遠(yuǎn)程監(jiān)測設(shè)備產(chǎn)生的實(shí)時數(shù)據(jù)
互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療：來自在線問診和健康社區(qū)的用戶數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)質(zhì)量對后續(xù)的#數(shù)據(jù)分析和#醫(yī)療信息化應(yīng)用至關(guān)重要。國內(nèi)、三級醫(yī)院和二級醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心建設(shè)普及率已經(jīng)達(dá)到98.8%和96.1%。然而，縣級衛(wèi)生部門的數(shù)據(jù)中心建設(shè)總體率59%。這表明，數(shù)據(jù)采集、清理和整合方面仍需加強(qiáng)。
提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)清洗和剪切。它包括去除噪聲數(shù)據(jù)、處理損失值和消除格式偏差。同時，根據(jù)不同的應(yīng)用場景進(jìn)行特定的數(shù)據(jù)特征工程也很重要。報告指出、提升模型性能同時保護(hù)信息安全和隱私是商家關(guān)注的焦點(diǎn)之一。
| 資料 | 分?jǐn)?shù) |
|---|---|
| 三級醫(yī)院數(shù)據(jù)中心建設(shè)普及率 | 98.8% |
| 二級醫(yī)院數(shù)據(jù)中心建設(shè)普及率 | 96.1% |
| 市級衛(wèi)生分區(qū)數(shù)據(jù)中心建設(shè)普及率 | 82.3% |
| 縣級衛(wèi)生部門數(shù)據(jù)中心建設(shè)普及率 | 59.0% |
| 除二三級醫(yī)院外未建數(shù)據(jù)中心的醫(yī)院活動 | 24.5% |
醫(yī)療大數(shù)據(jù)已成為必不可少的部分。為了應(yīng)對數(shù)據(jù)需求的增加，開始采用先進(jìn)的工具和平臺。這些工具提高了分析效率，提供了專業(yè)人員的洞察力。
在醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析中，#人工智能R和 #機(jī)器學(xué)習(xí) Python是基礎(chǔ)工具。SPSS和SAS等專業(yè)統(tǒng)計分析軟件也很受歡迎。這些工具支持?jǐn)?shù)據(jù)清理、模型構(gòu)建和結(jié)果可視化。
數(shù)據(jù)可視化對于理解復(fù)雜統(tǒng)計結(jié)果非常重要。#云計算Tableau和Power BI等工具可以將數(shù)字轉(zhuǎn)化為圖表和儀表盤。這樣幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)價值。
開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow和PyTorch在醫(yī)療人工智能中很常用。這些平臺提供了豐富的算法和計算框架，支持?jǐn)?shù)據(jù)醫(yī)療分析。英特爾等部門一直在改進(jìn)人工智能解決方案，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在醫(yī)療健康領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘和可視分析技術(shù)帶來了新進(jìn)展。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，數(shù)據(jù)分析在臨床試驗(yàn)、個性化醫(yī)療和疫情監(jiān)測中至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)分析提高了臨床試驗(yàn)的效率。到2025年，全球人工智能市場預(yù)計將達(dá)到1,270億美元，醫(yī)療占五分。中國的臨床決策支持系統(tǒng)市場之一預(yù)計年將超過30%。
AI影像市場在中國也很有前景。2020-2025年，市場規(guī)模將增長127.1%。
通過分析基因組和臨床數(shù)據(jù)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)患者制定個性化治療方案。2023-2027年，醫(yī)療健康人工智能大模型市場規(guī)模將達(dá)到70億元。
相關(guān)技術(shù)商業(yè)化進(jìn)程正在推進(jìn)，包括云服務(wù)、虛擬化服務(wù)以及與醫(yī)院合作。
大數(shù)據(jù)分析支持疫情監(jiān)測和預(yù)警。到2025年，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)年增長36%。
過去5年，臨床系統(tǒng)患者數(shù)據(jù)量增長近500%。這些數(shù)據(jù)為疫情監(jiān)測提供了基礎(chǔ)。
總的來說，分析數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域越來越重要。它推動了臨床研究、個性化醫(yī)療和公共衛(wèi)生監(jiān)測的創(chuàng)新發(fā)展。隨著技術(shù)進(jìn)步和數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大，我們期待更多驚喜。
| 資料 | 數(shù)據(jù) | 遺產(chǎn) |
|---|---|---|
| 2025年全球人工智能市場規(guī)模 | 1,270 億美元 | – |
| 2023-2027年中國醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型市場規(guī)模 | 70億元 | – |
| 2020-2025年中國AI影像復(fù)合市場年結(jié)合 | – | 127.1% |
| 2016-2020年臨床系統(tǒng)患者數(shù)據(jù)量增長 | – | 近500% |
| 2025年醫(yī)療健康數(shù)據(jù)復(fù)合年 | – | 36% |
“醫(yī)療大分析數(shù)據(jù)在推動個性化醫(yī)療發(fā)展、優(yōu)化臨床試驗(yàn)流程以及支持公共衛(wèi)生監(jiān)測等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。隨著技術(shù)不斷進(jìn)步，我們有理由期待未來能夠出現(xiàn)更多基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療創(chuàng)新。 ”
#醫(yī)療大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)中非常重要。它通過利用各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如臨床試驗(yàn)和基因組數(shù)據(jù)，幫助藥企加快提高新藥開發(fā)。這樣可以藥物的安全性和有效性。
人工智能技術(shù)正在改變新藥研發(fā)。研究表明，深度學(xué)習(xí)算法可以快速篩選候選藥物，效率提高20倍。#數(shù)據(jù)分析幫助藥企精準(zhǔn)選擇潛力化合物，減少無效嘗試。
臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)可能吸收藥物在真實(shí)環(huán)境中的效果。通過分析#醫(yī)療信息化系統(tǒng)中的真實(shí)世界數(shù)據(jù)，藥企可以獲得更全面的信息。這樣可以更好地評估藥物安全性和適應(yīng)癥。
結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，#醫(yī)療大數(shù)據(jù)預(yù)測藥物性質(zhì)，優(yōu)化研發(fā)流程。數(shù)據(jù)驅(qū)動策略提高研發(fā)成功率，降低成本和時間。需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)藥公司和技術(shù)公司合作。
總之，醫(yī)療大數(shù)據(jù)積累了藥物研發(fā)體系。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新，企業(yè)可以更有效地發(fā)現(xiàn)和新藥，造?；颊?。
| 關(guān)鍵領(lǐng)域 | 數(shù)據(jù)應(yīng)用示例 | 預(yù)算效果 |
|---|---|---|
| 新藥篩選 | 利用AI技術(shù)分析化合物特征 | 加快候選藥物識別速度 |
| 飛行員 | 結(jié)合真實(shí)世界數(shù)據(jù)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計 | 提高實(shí)驗(yàn)成功率 |
| 學(xué)術(shù)研究 | 分析真實(shí)數(shù)據(jù)評估長期安全性 | 更準(zhǔn)確判斷風(fēng)險收益比 |
| 適應(yīng)癥擴(kuò)展 | 利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的適應(yīng)癥 | 優(yōu)化藥品商業(yè)價值 |
醫(yī)療大數(shù)據(jù)為藥物研發(fā)帶來新的機(jī)遇。分析創(chuàng)新正在興起的行業(yè)，提供更安全有效的藥物。
人工智能 (#人工智能) 技術(shù)正在改變醫(yī)療行業(yè)。它的利用 #海上 和 #機(jī)器學(xué)習(xí) 算法，為醫(yī)生提供診斷和治療建議。這樣可以提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。
這些智能決策工具可以分析大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。它提供及時準(zhǔn)確的治療方案。
IBM Watson Health 等智能決策工具幫助醫(yī)生診斷和制定治療方案。它整合患者的病史、快速影像檢查和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)。同時結(jié)合最新的醫(yī)學(xué)研究成果，為醫(yī)生提供個性化的建議。
這樣可以提高治療效率。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)影像分析和疾病預(yù)測等領(lǐng)域很常用。比如，基于深度學(xué)習(xí)的肺部CT影像分析系統(tǒng)可以快速檢測肺部異常。它還可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。
預(yù)測風(fēng)險算法可以預(yù)測某些疾病的發(fā)生。它幫助醫(yī)生制定預(yù)防和危害措施。
醫(yī)療決策支持系統(tǒng)通過提供及時、準(zhǔn)確的信息支持，提高了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)顯示，在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，AI主要用于輔助診斷和診斷。
| 資料 | 2021年 | 2022年 | 2023年 | 2024年 | 2025年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析覆蓋率 | 70% | 75% | 80% | 85% | 90% |
| 醫(yī)療決策支持系統(tǒng)應(yīng)用率 | 65% | 72% | 80% | 87% | 93% |
| 基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)AI輔助應(yīng)用 | 55% | 62% | 70% | 78% | 85% |
| 三甲醫(yī)院AI評分提效 | 60% | 68% | 75% | 82% | 90% |
“2025年，87%的醫(yī)療決策來自中國獲得智能系統(tǒng)的支持?！?/p>
總之，醫(yī)療決策支持系統(tǒng)是中國醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提升的重要力量。隨著#人工智能、#云計算和 #機(jī)器學(xué)習(xí) 等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，自動化醫(yī)療正在向精準(zhǔn)、高效的方向發(fā)展。
隨著#醫(yī)療大數(shù)據(jù)和#數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，#醫(yī)療信息化應(yīng)用面臨著嚴(yán)格的法律和倫理挑戰(zhàn)。隱私保護(hù)是需要考慮的，確保信息患者安全和匿名。建立可靠的數(shù)據(jù)共享法律框架至重要的是，平衡數(shù)據(jù)的利用和隱私保護(hù)。
醫(yī)療AI決策的公平性和透明度等道德倫理問題也不能忽視。
2025年，將有90%的數(shù)據(jù)是最近兩年內(nèi)產(chǎn)生的的。這給隱私保護(hù)帶來了巨大的壓力。市場正在制定分類和等級制度，確保不同級別數(shù)據(jù)的安全措施和許可控制要求。
還需要建立基礎(chǔ)設(shè)施的第三方數(shù)據(jù)共享協(xié)議，明確數(shù)據(jù)使用目的、范圍、期限和權(quán)利分配。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要建立一個安全可靠的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。業(yè)界正在加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密、匿名化和訪問控制等安全保護(hù)措施。
同時，建立數(shù)據(jù)使用審查機(jī)制，確保第三方平臺遵守法律和倫理要求。還需要明確的知識產(chǎn)權(quán)管理，規(guī)定醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析過程中的知識產(chǎn)權(quán)歸屬。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用涉及多個道德倫理問題。例如，保持?jǐn)?shù)字健康戰(zhàn)略強(qiáng)調(diào)了人工智能決策的公平性和透明度。
總之，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要與法律法規(guī)和倫理道德相協(xié)調(diào)。這是當(dāng)前市場面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。只有在保證隱私安全和公平公正的前提下，醫(yī)療大數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮其應(yīng)有的價值。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)非常重要，但也面臨著安全挑戰(zhàn)。#臨床決策支持系統(tǒng)、#可視化分析和#數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，必須保證數(shù)據(jù)隱私和安全。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全，需要多種措施。包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制和審計跟蹤等。必須確保有完善的數(shù)據(jù)安全管理制度。
責(zé)任主體明確，規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程。嚴(yán)格監(jiān)督檢查，確保數(shù)據(jù)安全可靠。
醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常是黑客攻擊的目標(biāo)。建立完善的網(wǎng)絡(luò)體系非常重要。包括邊界防護(hù)、入侵檢測和漏洞安全修復(fù)。
定期安全評估，及時發(fā)現(xiàn)和修復(fù)安全隱患。為數(shù)據(jù)安全筑牢防線。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)系患者生命健康。安全性和隱私保護(hù)非常重要。醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)建立堅固的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測機(jī)制。
實(shí)時監(jiān)控數(shù)據(jù)使用情況，及時發(fā)現(xiàn)和處理安全事故。確保數(shù)據(jù)安全可控。加大對數(shù)據(jù)安全的投入，提升安全防護(hù)能力。
“醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全是AI醫(yī)療應(yīng)用中亟待解決的問題之一。只有建立完善的數(shù)據(jù)安全體系，才能最大程度保護(hù)患者隱私，同時發(fā)揮重要大數(shù)據(jù)分析的價值。”
| 資料 | 數(shù)據(jù) | 說明 |
|---|---|---|
| 醫(yī)療采集規(guī)模 | 超過13億 | 美年健康“健康檢查大數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)”國家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目 |
| 數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模預(yù)測 | 2025年超1749億元 | 2021-2025年復(fù)合年增長率25.6% |
| AI產(chǎn)品應(yīng)用場景 | 肺結(jié)節(jié)、卒中、冠狀動脈誘導(dǎo)評分、心電圖分析、個性化檢查 | 美年健康聚焦AI賦能，推出插畫AI應(yīng)用 |
醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全是行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。只有建立完善的數(shù)據(jù)安全體系，才能最大程度保護(hù)患者隱私，同時發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的巨大價值。
企業(yè)應(yīng)重視數(shù)據(jù)安全管理，建立堅固的監(jiān)控機(jī)制，提升自身數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，為行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。
隨著#人工智能、#云計算和#機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)療大數(shù)據(jù)在企業(yè)經(jīng)營中的價值也迫切凸顯。醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要制定全面的戰(zhàn)略規(guī)劃，從數(shù)據(jù)采集、存儲到系統(tǒng)地管理同時，企業(yè)也可以根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘新的商業(yè)模式，如開發(fā)基于人工智能的輔助診斷工具和個性化健康管理服務(wù)。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃應(yīng)包括以下幾個方面：
建立完善的數(shù)據(jù)采集體系，涵蓋電子病史、醫(yī)療影像、基因檢測等多源數(shù)據(jù)；
構(gòu)建安全可靠的數(shù)據(jù)存儲和管理平臺，確保數(shù)據(jù)的可靠性和隱私性；
采用先進(jìn)的分析數(shù)據(jù)技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等，挖掘價值數(shù)據(jù)；
將分析結(jié)果評估臨床決策支持、個性化治療等，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。
企業(yè)可以基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)開發(fā)創(chuàng)新性的商業(yè)模式：
利用人工智能技術(shù)開發(fā)智能診斷系統(tǒng)，幫助醫(yī)生提高診斷精度；
利用大數(shù)據(jù)分析為個人用戶提供精準(zhǔn)的健康管理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)個性化干預(yù)；
推動醫(yī)療信息云平臺建設(shè)，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)存儲、分析等SaaS服務(wù)。
IBM Watson Health 在癌癥診斷領(lǐng)域的應(yīng)用就是一個很好的成功案例。該系統(tǒng)利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以快速分析患者的病情歷和影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供個性化的治療建議。阿里健康在醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也有相關(guān)的探索，通過連接醫(yī)療設(shè)備和健康患者數(shù)據(jù)，為用戶提供智能健康管理服務(wù)。
總的來說，企業(yè)要充分發(fā)揮醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價值，需要從戰(zhàn)略規(guī)劃、商業(yè)模式創(chuàng)新等多個層面著手，并學(xué)習(xí)左側(cè)成功案例，不斷探索新的應(yīng)用場景。這不僅能提升企業(yè)自身的價值沖擊、也破壞了整個醫(yī)療行業(yè)帶來變革性的影響。
醫(yī)療行業(yè)正經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這帶來了#醫(yī)療大數(shù)據(jù)、#數(shù)據(jù)分析和#醫(yī)療信息化的重要性。未來，醫(yī)療大數(shù)據(jù)將引入新技術(shù)，如量子計算和5G通信。這些技術(shù)將推動行業(yè)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。
到2025年，自動化機(jī)器學(xué)習(xí)模型將更加容易構(gòu)建和部署。這將減少對專業(yè)技能的需求，使數(shù)據(jù)分析更加普及。DataOps和MLOps的發(fā)展將提高數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的效率和質(zhì)量。
高效量子計算技術(shù)的發(fā)展也帶動醫(yī)療大數(shù)據(jù)處理更快更。
從2016年到2021年,中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模從28.1億元增長到212.6億元,年均增長49.89%。到2024年,市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)到570億元。未來幾年,醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場將快速發(fā)展。
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“編寫的研究方案可以提高研究的可重復(fù)性約40%，并將在高影響力期刊上發(fā)表文章的機(jī)會提高約25%?！?/p>
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| 資料 | 數(shù)據(jù) |
|---|---|
| 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模 | 從2015年的9.6億元增長至2023年的371.4億元 |
| 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案市場規(guī)模 | 從2016年的28.1億元增長至2021年的212.6億元 |
| 預(yù)計2024年醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模 | 約570億元 |
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