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張紅彥:大健康產業與健康醫療大數據前景可期

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-09-05 09:35:34 本文摘自:硬派科技

近年來,隨著未來大健康產業的悄然來臨,未來健康產業將會出現前所未有的挑戰以及令人振奮的發展機遇。大健康產業與健康醫療大數據行業逐步發展,前景可期。

健康產業是世界上增長最快的產業之一,張彥紅表示,“當然,與發達國家相比我國健康產業仍處于初創階段。在發達國家,比重超過15%,而我國健康產業僅占國民生產總值的4%-5%,發展空間巨大。”美國著名經濟學家保羅皮爾澤曾將健康產業稱為繼IT產業之后的全球“財富第五波”。

大健康是根據時代發展、社會需求與疾病譜的改變,提出的一種全局的理念。張彥紅表示,大健康產業可以理解為圍繞滿足各類健康需求的所有產業總稱,包括醫療產品、保健用品、營養食品、醫療器械、保健器具、休閑健身、健康管理、健康咨詢等多個與人類健康緊密相關的生產和服務領域。大健康產業是具有巨大市場潛力的新興產業,而健康品牌則是大健康產業的催化劑。

健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源,正快速發展成為新一代信息技術和新型健康醫療服務業態。健康醫療大數據涵蓋人的全生命周期,既包括個人健康,又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障、食品安全、養生保健、氣候環境、地理交通等多方面數據的匯聚和聚合。

在當今大數據爆發的時代,每個人每天都在制造或者使用信息。如何充分應用這些隱藏在龐大數據中的有價值的信息,是未來各個行業需要去做的一件事情。健康醫療大數據的應用發展,在未來將會是推動健康醫療模式的一個革命性的變化。通過現有的公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品管理、計劃生育等數據,有效降低醫療成本,提升醫療服務運行效率,將有力度的深化醫藥衛生體制改革,提升醫療服務的效率和質量。

張彥紅預計,到2022年,制藥企業將利用精簡的運營模式獲取研發資金并實現更具成本效率的醫療創新。工業發展已使制藥企業在不同部門和地區實現了預期的生產力的提升。工業化過程中表現最好的企業能夠推動領域整合,使研發周期縮短30%,生產力提升40%。

到2022年,醫療數據將成為國家重點發展的基礎設施和關鍵企業資產,并將吸引大量資金投入。

壽命延長和精準治療的指數式發展不斷改善成效。德勤預計,到2020年,醫療將完全可預測、可預防(基于預測風險)、個人化以及可參與(P4醫療)。人工智能通過深入挖掘醫療記錄、設計治療方案、加速醫療成像和藥物研制,將徹底改變整個醫療行業。

關鍵字:健康數據

本文摘自:硬派科技

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張紅彥:大健康產業與健康醫療大數據前景可期

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-09-05 09:35:34 本文摘自:硬派科技

近年來,隨著未來大健康產業的悄然來臨,未來健康產業將會出現前所未有的挑戰以及令人振奮的發展機遇。大健康產業與健康醫療大數據行業逐步發展,前景可期。

健康產業是世界上增長最快的產業之一,張彥紅表示,“當然,與發達國家相比我國健康產業仍處于初創階段。在發達國家,比重超過15%,而我國健康產業僅占國民生產總值的4%-5%,發展空間巨大。”美國著名經濟學家保羅皮爾澤曾將健康產業稱為繼IT產業之后的全球“財富第五波”。

大健康是根據時代發展、社會需求與疾病譜的改變,提出的一種全局的理念。張彥紅表示,大健康產業可以理解為圍繞滿足各類健康需求的所有產業總稱,包括醫療產品、保健用品、營養食品、醫療器械、保健器具、休閑健身、健康管理、健康咨詢等多個與人類健康緊密相關的生產和服務領域。大健康產業是具有巨大市場潛力的新興產業,而健康品牌則是大健康產業的催化劑。

健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源,正快速發展成為新一代信息技術和新型健康醫療服務業態。健康醫療大數據涵蓋人的全生命周期,既包括個人健康,又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障、食品安全、養生保健、氣候環境、地理交通等多方面數據的匯聚和聚合。

在當今大數據爆發的時代,每個人每天都在制造或者使用信息。如何充分應用這些隱藏在龐大數據中的有價值的信息,是未來各個行業需要去做的一件事情。健康醫療大數據的應用發展,在未來將會是推動健康醫療模式的一個革命性的變化。通過現有的公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品管理、計劃生育等數據,有效降低醫療成本,提升醫療服務運行效率,將有力度的深化醫藥衛生體制改革,提升醫療服務的效率和質量。

張彥紅預計,到2022年,制藥企業將利用精簡的運營模式獲取研發資金并實現更具成本效率的醫療創新。工業發展已使制藥企業在不同部門和地區實現了預期的生產力的提升。工業化過程中表現最好的企業能夠推動領域整合,使研發周期縮短30%,生產力提升40%。

到2022年,醫療數據將成為國家重點發展的基礎設施和關鍵企業資產,并將吸引大量資金投入。

壽命延長和精準治療的指數式發展不斷改善成效。德勤預計,到2020年,醫療將完全可預測、可預防(基于預測風險)、個人化以及可參與(P4醫療)。人工智能通過深入挖掘醫療記錄、設計治療方案、加速醫療成像和藥物研制,將徹底改變整個醫療行業。

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