2、市场规模与需求分析

　　（1）细分市场发展现状

　　虽然目前医疗大数据应用并未形成一定规模，但随着市场的发展和政策的引导，预计未来几年将是医疗大数据应用市场快速发展的时期。2014年，中国医疗大数据应用市场规模为6。06亿，预计到2020年，这一数值将达到390亿元。

　　（2）信息化解决方案市场

　　截至2014年10月，中国医疗机构总数达98。2万家，其中医院2。5万家，基层医疗机构92。1万家，专业公共卫生机构3。2万家，其他0。3万家。

　　医院的大数据应用建立在医院信息化改造的前提之下，通过信息化升级和解决方案将现有医疗数据进行整合统计和分析，2014年，中国医疗机构的IT支出超过260亿元，预计到2020年，IT支出将持续增长，将接近450亿元，随着信息还进度的推进，信息化改造到达一定程度以后，这方面的支出增速将放缓，大数据应用也将逐渐落地。

　　（3）医药电商市场

　　预计2015-2018年将是医药电商快速发展的阶段，到2018年，B2C医药电商市场交易规模将达到500亿元，到2020年，这一数值将达到747亿元，医药电商市场发展逐渐趋于成熟。

　　随着互联网的不断发展，医药电商在静默中酝酿着市场发展的大爆发，但是医药电商毕竟属于一个比较特殊的领域，它不同于一般我们在网上买的衣服鞋子，诸多内部、外部因素成为其发展的“拦路虎”。但是随着大众网购药品行为习惯的逐渐培养，以及利用大数据技术加强药品质量的监管，企业也将通过大数据应用，进行更加精准的信息推送提升医药电商的用户体验，从而推进医药电商市场交易规模的不断增长。

　　（4）移动医疗市场

　　2014年，移动医疗市场规模达到30亿元，预计到2020年，其市场规模有望接近310亿元。

　　当前，移动医疗市场门槛不高，机会较多，尤其是近两年来，医疗健康APP数量剧增，据统计，各种医疗健康类APP数量已超过1000款，2014年，有33家医疗APP获得融资，是互联网医疗市场备受关注的细分市场。从大数据发展程度来看，医疗健康APP是目前大数据应用已经初见成效的一个细分市场，例如，春雨医生销售的妈咪宝盒产品，就是利用用户咨询以及在线大夫的推荐而形成一套健康产品套餐；美柚也在挖掘女性用户的生理数据和社交数据，将其向商业价值的转化。

　　（5）医疗可穿戴设备市场

　　2016年之前，利用可穿戴设备的大数据医疗健康服务仍不完善，这个时候市场规模主要是硬件的销售规模，2016年后，随着大数据服务的进展，市场规模除了硬件销售规模外还包含了数据服务费用规模。预计2020年，可穿医疗设备市场规模将有望接近260亿元。

　　医疗健康类智能硬件的主要作用在于用户体征数据的收集，对用户而言，数据本身并非最重要的，基于数据分析得出的健康医疗建议才是有意义的，基于此，硬件背后的数据分析能力以及解决方案能力才是根本，未来，随着大数据技术的不断进步，其盈利来源逐渐由硬件出售转向于大数据产品和服务，而硬件的价值仅仅作为收集数据的工具入口，医疗健康类硬件免费时代即将来临，其免费的进度取决于大数据服务的商业化进程。

　　（6）医疗大数据市场需求

　　①互联网医疗大数据满足多元化的医疗健康需求

　　在传统的医疗服务中，患者获得诊治的包括咨询、检查、治疗等全部在医院中进行，院前的咨询以及院后的康复和沟通服务以及个性化的健康管理服务长期缺位，这些问题给互联网及大数据的发展提供了较大的市场空间。互联网及大数据技术，具有高效、精准等特点，能够优化医疗健康服务，有助于提升服务水平，提供个性化医疗健康服务，有助于形成医疗健康的闭环服务。

　　目前，中国人口健康状况不容乐观，亚健康人群占比已超过70%，同时人口老龄化趋势明显，高血压、血脂异常、糖尿病患者的人群均已经超过一亿人，巨大的医疗健康市场需求呈现无疑，那么互联网及大数据技术也将有着巨大的用武之地，通过大数据挖掘分析技术对这些患者的病情跟踪，并对其日常数据进行统计分析，形成健康指导建议，就可以避免到医院就诊咨询的频次，从而减少时间和金钱支出。

　　②健康保险大数据需求

　　目前，保险大数据的发展仍处于数据的收集与获取阶段，健康保险企业对数据的需求较为迫切。随着大众对人身健康的重视，健康保险的保费收入将进一步提升，2014年健康保费收入为1587亿元，预计2020年，健康保费收入将超过8000亿元。在此背景下，保险企业需要通过健康数据的分析来提高保险的个性化以及精准性，以降低保险支出，增加盈利。

　　就健康保险而言，“看病难”和“看病贵”问题，既是面临的挑战，同时，更是发展的机遇。从根本上讲，客户的根本诉求并不是要得到保险赔偿，保险公司应当在客户健康管理方面下功夫，让客户真实地感受到保险公司提供的不仅仅是保障承诺，更重要是基于专业管理的个性化健康状态维护，在这个层面，大数据将发挥其价值。

　　③药品研发的大数据需求

　　2014年A股上市的医药公司中有16家研发投入超过2亿元，增速较快，其中有3家研发投入甚至超过了当年的净利润。

　　药物研发受累于不断下滑的成功率和停滞的产品线。大数据和数据分析将可能是治疗这一顽症的关键因素。

　　就市场营销和药效评估事宜上，数据挖掘对于各大药企的重要意义不言而喻。例如，通过患者用药经验数据，药企就能了解自身及竞争对手产品的市场表现。最为重要的是，通过这些数据，药企可缩短新药研发和上市时间，大幅节省研发开支。

　　随着社交媒体的兴起，一个拥有大量用户的网络平台，若能通过对大数据的结构，为药企提供个性化、智能化的广告推送和服务推广服务，则意味着药企可以抢占更大的商业空间，新媒体可以帮助药企与客户之间进行良好的互动，也使整个营销变得更加精准。

　　在医疗保健和制药行业，数据增长往往有几个来源，包括研发过程本身，零售商，病患和护理提供方。有效利用这些数据将制药公司更好地识别潜力备选药物，并将其更快地开发为有效且高回报的药物。

　　（完）