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1、前言前言过去十年，国内医疗大数据产业从零开始发展，如今已然初具规模。但受地域政策、数据伦理等因素影响，整个产业一度在 2019 年抵达巅峰，随后陷入停滞，直至今年才又重新复苏。推动产业回到“高速公路”的动力主要分为两个层面。政策层面，“十四五”大数据产业发展规划出台，数据被重新界定为“生产要素”，重要性直接升至国家战略高度；“数据二十条”的发布与国家数据局的建立，为大数据产业基础制度体系指明建设方向，确立指导制度建设责任主体。技术层面，新兴的大语言模型、生成式 AI 借助底层逻辑的重构带来了一批类似 Chat GPT的“杀手级应用”，反哺上游大数据产业发展。该趋势下，医疗数据持有方开始进行主动

2、改革，规模化开展医疗数据治理，为未来可能的数据资产化做好准备。多重因素复合之下，医疗大数据产业迎来重大发展机遇。为了厘清医疗大数据的发展现状及未来价值，蛋壳研究院此份报告，全面梳理医疗大数据产业，绘制医疗大数据的产业前景。核心观点核心观点一、因担忧数据因素、数据安全方面的风险，医疗大数据产业在 2020 年前一直重基建而轻应用，但自 2020 年开始国家政策风口开始转向，“数据二十条”发布、国家数据局建立，均在推动医疗大数据朝着标准化、产业化的方向发展，进而建立完善的交易体系。二、伴随信息技术和网络技术的跨越式发展，现代医院的运营特征表现为医疗业务的智能化与应用部署的敏捷化，使得医院业务产生的

3、信息朝着复杂化、专业化、海量化的方向发展，并对各系统之间的互联互通提出更高层级的要求。因此，部分医院开始转变信息化建设思路，借助云技术打造新一代医院数据中心，综合利用各类数据服务临床、决策和科研过程，提高医院管理的科学化、规范化、精细化水平，由此创造了一个千亿级的新兴医疗 IT 市场。三、尽管基础设施已经初具规模，但多数医院大数据应用开拓情况仍处于低位，三级医院应用数量占比不足 20%，二级医院应用数量占比不足 5%。因此，在大数据应用供不应求的情形下，在找到有效商业模式的前提下开拓大数据应用是医疗 IT 公司面临的重要机遇。四、大语言模型（LLM）的出现为医疗大数据产业确立了新的增长点。目前

4、医疗垂直大模型使用的数据仍局限于互联网医疗过程中产生的行为数据，未来若能将临床数据规模化纳入其中，国内医院的智能化建设将进一步加速。目录第一章：数据基础建设即将确定，数据资产化亟待破解.11.1 聚焦医院：产生医疗大数据发展问题的原因.21.2 聚焦政策：政策频出，医疗大数据宏观环境迎来多轮利好.31.3 数据资产化，需打通四重要素.5第二章：基建扩容，千亿市场的根基.72.1 新一代医院数据中心开启千亿市场序幕.92.2 影像补位，AI 企业成为基建主角.122.3 临床科研发力，科研药研加速数据库建设.132.4 物联网、AI 支持的医院智慧后勤.172.5 大数据赋能的智慧医学教育.18

5、2.6 医院大数据中心建设的常见问题探讨.19第三章：应用创新，数字医疗建设进行时.223.1 临床大数据应用.233.2 运营大数据应用.263.3 院外其他大数据与应用.30第四章：数据安全，成为应用推广的必要保障.354.1 医疗大数据安全现状.364.2 大数据安全体系的构建.374.3 数据安全的保障逻辑.38第五章：前沿讨论，大语言模型的构建与数据交易的可能.415.1 讨论一：LLM 对于多模态大数据治理的潜在影响.425.2 讨论二：应用级医疗大数据的交易可能.43第六章：企业价值，助推医疗信息化进程的重要力量.47参考目录：.53122014 年，为推动整体化卫生信息系统建设

6、，国家卫计委规划了开创性的“46312”工程。意在搭好医疗大数据基础设施建设的骨架，将碎片化的“大量医疗数据”转化为规范、可用的“医疗大数据”。图表 1 国家卫计委规划的“46312”工程数据来源：蛋壳研究院这是一种“自上而下”的建设模式。沿着这一路径进行推进，框架内的卫生信息平台、基础数据库、融合网络、业务应用、信息安全防护体系、人口健康信息标准体系相继建立，国家层面的数据基础设施基本建设完毕。不过，完好的顶层架构虽有效推动了区域、医院的大数据相关建设，但却未能全面覆盖整个大数据产业。实际之中，这些建设更多围绕基础设施展开，真正能够传递价值的应用部分相较式微，没有达到等同于基础设施建设的投入