军工滋补深入研究调查报告-生化大监测数据的当今社会
“精准医疗”的实现依赖于生物大数据的解读。生物大数据包罗信息多、价值大，若能有效挖掘，医药行业的每个参与方均有望从中受益。其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累，包括各种生物组学数据（基因组、蛋白组等）、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面，对比过往患病人群到相关数据，通过大数据分析，找出最优的治疗方案。我们认为生物大数据行业会有两个壁垒：数据的积累。同时移动互联和智能手机的普及，带来了全新的医疗、健康理念，获得患病人群和健康人群的即时监控数据成为可能。这一理念的实现，依赖于生物大数据的积累、以及后续对这些数据的挖掘和解读。前者是先进入该子行业的厂家具备的天然优势，例如华大基因在基因测序积累多年，中国人的基因样本库。健康管理&慢病管理的需求：人口老龄化，癌症、心脑血管疾病、糖尿病等慢性病发病率逐年攀升，同时人们的保健意识逐渐苏醒，带来健康管理和疾病管理的需求。23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。伴随着电子病历，二代测序，互联网医疗，药品网售、云存储这些全新技术平台出现，医疗数据电子化成为可能，医疗大数据的积累正在加速进行。数据积累+技术进步=生物大数据时代来临供给和需求双轮驱动，生物大数据时代已经到来医药行业的大数据时代即将到来未来十年，将会逐渐对行业内产业链各个环节产生深远影响。国内目前尚无专职处理生物大数据的公司，未来一定会有这种业态出现。
“大数据”这一名词在奥巴马国情咨文中被重点提及，从此为大众所知，近几年来发展迅猛，已经在很多行业得到体现，国内比较经典的案例是阿里巴巴利用大数据分析作网络精准营销，颠覆了传统零售业。医药大数据助力研发的另一个方向是希望通过对产品上市后用药人群分析，检测其疗效、副作用，来指导临床前分子实体的筛选，从而达到提高研发成功率的目的。医药行业的变革历来发生较为迟缓，然而即使如此，医药数据的积累正在加速进行，我们认为从供给和需求两方面来看，医疗大数据即将迎来量变到质变的一刻。基因组数据价值极高、存在无限被挖掘的可能性。生物大数据的应用并非空中楼阁，Watson是世界上最大的超级电脑，在大数据分析方面，设计医药行业的项目覆盖十分广泛，包括与WellPoint合作进行药品福利管理和恶性肿瘤的临床诊断，与BlueCross合作进行医保数据分析，与Sloan癌症中心合作进行癌症研究、辅助医生进行癌症诊断等多个方面。JPMorgan估计，，Watson的大数据分析可以为IBM带来Illumina在JPMorgan的大健康年会上宣布利用其二代测序平台，全基因组测序成本降至1000美金以下（多年前用一代测序进行人类基因组计划，成本是30亿美金/个基因组），同时二代测序的通量远高于一代测序，自此大范围的基因组测序成为可能，基因组数据开始迅速积累，逐步为临床操作和基础研发带来价值。生物大数据的价值无穷由于生物大数据有潜力为医药行业每个参与方都带来价值，数据本身存在无穷被挖掘的可能性，价值无法估量。建立专属的医院私有云/公有云体系，为医院提供安全高效的云平台数据只存放于私有云（院内集群），公有云（院外集群）提供计算能力、程序和外网使用环境。国内目前尚无专职处理生物大数据的公司，未来一定会有这种业态出现。前者是先进入该子行业的厂家具备的天然优势，例如华大基因在基因测序积累多年，中国人的基因样本库，23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。数据的积累和挖掘是大数据行业的壁垒我们认为生物大数据行业会有两个壁垒：数据的积累。标的均是积累多年的基因检测、基因数据处理公司，标的的核心价值都在于数据库和数据挖掘算法。控费：美国PBM（药品福利管理）模式可以成功控费的原因之辅助医生和药剂师进行了临床路径优化和用药选择的优化，国内保险公司目前尚且无法做到这一点，然而大量的数据已经开始被积累，这一模式诞生只是时间问题。核保核赔：拥有特定病种群体的临床路径数据、用药数据等，制定合理的核保核赔标准。风险评估：对潜在投保人员健康数据、基因数据的掌握，让保险公司一定程度上可以进行风险评估，制定相应的保费标准。产品开发：根据各地流行病学数据、患者在网络端搜索数据进行潜在需求分析，有针对性的进行产品开发。保险公司全面受益生物大数据有望为保险公司提供有效的控费手段。例如：针对特定种族多人次的基因组分析比对可以预测疾病易感性，对人群在网络端相关行为数据进行分析可以掌控流感疫情进展等。公共健康：流行病学预测生物大数据可对流行病学做出指引。PwC针对美国1000名医生和患者的问卷显示，86%的医生相信未来5年移动手机APP会成为协助病人做健康管理的重要手段。移动医疗会成为医疗的重要组成部分移动医疗对于慢病管理、健康管理的价值是毋庸?Z疑的。靶向治疗是癌症等疾病治疗方案的主要发展方向之随着人们对癌症的分子分型越来越详细、越来越多的靶向疗法推向世面（替尼类小分子新靶点、抗体耦联毒素、免疫检查点抑制剂等），通过基因测序寻找致病突变、设计合适的靶向疗法，精准医疗也会变得更加重要。其它病种，由于基因突变和疾病之间并无简单直接因果关系或具体联系尚未被知晓，基因组大数据应用的全面推广需要一定时间。FoundationMedicine已推出包含280+种基因突变筛查的试剂盒FoundationOne，利用高通量测序，一把检测目前已知的全部可能致癌的突变，寻找疾病根源。通过对癌症患者基因组/外显子组进行全测序分析，寻找可能致病的突变，设计相应的靶向治疗方案。目前除了部分癌症外，别的病种尚未能将基因突变和下游疾病发生、疾病治疗方案建立起直接联系，因此目前基因组大数据最主要的应用领域是癌症。基因组大数据目前最主要的应用领域是癌症。FoundationMedicine通过二代高通量测序采集患者基因组数据，通过特定算法进行突变分析（点突变、In/Del、拷贝数异常、重组等），将获得的突变进行在已有基因数据库中进行尽可能解读，最终给出临床建议，辅助医生设定治疗方案。精准医疗的美股标的“FoundationMedicine”业务流程核心步骤是基因组大数据采集和分析。因此精准医疗得以实现的核心，在于积累患者各方面的生物大数据，还在于建立起这些生物大数据和疾病、疾病解决方案之间的联系，即数据的解读也是关键。个性化医疗或精准医疗的理念，是力求综合考虑每个患者的全部信息（目前对临床上有直接指导意义的是基因靶点信息，未来希望可以包括进含基因组蛋白质组在内的其它“组学”、患者的生活习性、过往病史、家族基因谱、甚至是最新的研发进展等多方面信息），综合分析以后提出解决方案。电子病历的推广是趋势，保障诊疗数据电子化，是大数据分析的前提。传统的循证医学，是针对同一病种患病群体的大概率解决方案（循证医学在患同一病种的患者中进行试验，采用的是可以治疗大部分患者的解决方案并作为此类病种全部人群的标准解决方案），忽视每个病人的个体差异。“精准医疗”的核心是生物大数据分析精准医疗和循证医疗的核心区别在于精准医疗是依据个体的生物大数据设计临床方案。诊疗数据电子化是大数据分析的前提条件，届时临床全部的诊断结果、医生的处方行为、临床的诊疗路径和效果都可以在人群范围内实现集中分析。互联健康、移动健康登上舞台大部分可穿戴设备尚未能提供医疗价值，但技术不断进步，数据会更值得挖掘。电子病历电子设备（计算机、健康卡等）保存、管理、传输和重现的数字化的病人的医疗记录。另一方面，积累足够多人群基因组数据库后，基因数据还可以实现帮助药企提升研发效率、进行疾病预警等功能。基因组数据隐含生命全部密码，对临床、科研、研发价值极高，目前CFDA已经批准的应用是无创产前筛查，进行试点的有单基因病筛查，未来有望继续放开癌症早期筛查、癌症临床用药指导等后续应用。Intel在预测，到，医疗数据也将会积累到万亿GB的量级。供给驱动来自于医疗电子数据的积累、数据挖掘手段的提升和移动互联的普及。需求驱动来自于以下方面。数据量的积累：量变到质变医药行业是数据密集的行业，数据量正以爆炸式速度增加。医药行业是数据密集的行业，囊括药企研发，科研进展，医生诊疗记录，患者各种病历，检测和用药记录，患者大健康数据，付费方（保险）赔偿记录等方方面面。按照IDCDigitalUniverseStudy的预测，截至，人类产生和复制的总数据量将达到40万亿GB，是的30倍。支持第三方厂商嫁接到私有云/公有云，提供丰富的接口调用工具，支撑医院其他信息业务需求。随着技术的进步，可穿戴提供的数据质量会更高、稳定性会更好，种类也会更多，其临床价值会更值得挖掘。是互联网冲击医药行业的元年，阿里巴巴力推未来医院、网络问诊平台春雨医生融资、处方药网售放开传闻。WellDoc的BlueStar是一款病人主导的糖尿病管理产品，进行了严格的临床实验证明其临床价值，是为数不多的通过FDA认证的移动医疗产品之需要医生开具处方，II型糖尿病患者才可使用，也侧面其已被正规医疗体系所接受。网络和移动互联的普及，患者行为将互联网化和数字化，提供新一维度的大数据。还可以给病人进行健康管理提醒。BlueStar帮助病人进行自主糖尿病管理，可以提供即时血糖、血压、血脂监测，通过数据处理为医生临床决断给出建议。然而更早的时候开始，部分患者已经会在网络上询问病情，患者寻医问药的行为网络化和数字化，为生物大数据增添了一个新维度。健康管理和疾病管理在我国刚刚起步，考虑到人口老龄化、慢性病发病率升高、居民健康意识提升等多方面因素，未来是极有潜力的市场。生物大数据可帮助患者更好的进行健康管理和疾病管理。迎接大数据时代的来临-大数据，大智慧引言→飓风&蛋挞And啤酒&尿布沃尔玛在上世纪创造的啤酒与尿布的相关性销售是一个营销的经典案例，但是类似的不只有这一个，飓风和啤酒也是沃尔玛基于大数据分析之后的一个又很成功的营销案例。比如，通过数据的挖掘，可以发现哪些用户是高尔夫球爱好者，进行精准营销，避免盲目营销导致的客户反感及投诉。美国总统奥巴马近日提出的“精准医疗”概念、和以往所说的“个性化医疗相似”，指针对同一种病、根据每个患者的不同情况采用不同的临床路径。当然，这些数据的录入也不能仅靠人工，其中更涉及客户视图和标签的问题，待下文再进行剖析思考。高级管理人员信息系统（EIS)管理信息系统（MIS），决策支持系统（DSS）数据库技术，数据仓库(数据集市)数据整合与清洗工具查询和报告工具，在线分析处理工具(OLAP)统计数据分析，数据挖掘分析性ERP、CRM、SCM。这一理念的实现，依赖于生物大数据的积累、以及后续对这些数据的挖掘和解读。临床决策支持，“精准医疗”的实现依赖于生物大数据的解读。其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累，包括各种生物组学数据（基因组、蛋白组等）、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面，对比过往患病人群到相关数据，通过大数据分析，找出最优的治疗方案。未来通过网络搜索+大数据分析做流行病学预测，精准推荐寻医购药信息在技术上都是可行的。研发大数据提升研发效率研发数据包含了药企目前所有临床前、临床的研发数据、科研机构进行基础研究的研发数据、以及药品上市后，后续对药效和安全性进行跟踪的相关数据。
远期来看，互联网、云存储、大数据会带来药企研发模式的变革，有望提升新药研发效率。文件下载：生物大数据的时代End.。生物大数据潜在应用广泛生物大数据包罗信息多、价值大，若能有效挖掘，医药行业的每个参与方均有望从中受益。多个药企已经开始和研究机构合作，进行各种组学、电子病历等多累生物大数据的搜集、整合、分析，力图推进基础研究的进展。大数据模式下的健康管理和疾病管理，通过收集对象的健康档案、疾病档案、生活状态、睡眠质量、心理表现等生理或心理方面的行为数据，进行分析、处理，监测该对象的身体状态，通过行为干预，帮助人们改善不合理的行为习惯，实现积极健康的生活方式。大型搜索平台如google，已可以实现通过各地人群搜索行为本身进行流行病学预警。随着互联网逐渐渗透到医药行业的每个角落，积累数据的挖掘潜力值得期待。互联网和移动端的普及，越来越多的患者开始通过网络寻医问药，搜索行为、购买行为、地域分布这些信息本身构成了新一维度的生物大数据。患者行为通过互联网数字化和网络化，有效的数据挖掘对公共健康管理价值无限。药品上市后，通过对产品在实际应用的大批量患者中的有效率和副反应率相关数据的积累和挖掘，反馈给研发管道上游，及早发现潜力项目。药企临床研究过程中，通过大数据分析寻找最适宜的病人作为临床对象，提高药品应答率，节约不必要的时间、经费成本。大数据可以从多方面提升医药行业的研发效率：各种组学数据的积累，推动最上游基础科学的研究，包括了解疾病分子机理、开发新靶点、新技术等，下游产业研发收益于上游知识的进步。生物大数据有望为保险公司提供有效的控费手段。助力医药行业研发医药行业的研发，从上游基础科学的研发，至于下游药企产品开发，均可从生物大数据的积累和分析中获得价值。千亿美金数量级价值的实现有赖于数据的积累和挖掘。作为简单的参考，麦肯锡测算显示，综合考虑医疗大数据可以为医药行业各个环节带来的改进，累计有望带来3330亿美金的价值。生物大数据的价值在境外已开始被资本追逐。公开数据显示，中国电影票房同比激增49%，达到上半年一二线城市票房为93亿元，上半年增至135亿元，同比增长45%。大数据时代企业何去何从-他们曾经伟大但在没落他们曾经伟大但在没落SONY没落原因总结：“新一代基于互联网DNA企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。近日，猫眼电影发布了关于“大数据时代的电影消费洞察”的报告，报告数据分析来源于超5亿人次的猫眼电影消费数据和4000家影院数据。大数据时代对企业市场的需求数据营销方案多歌以不断发展的战略眼光和优质的客户资源，为联想制定了一套个性化的整合营销解决方案。再如，随着定位技术成为了手机的标配，个人位置信息已经成了客户服务领域待被开采的金矿，国外运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据，并将洞察结果面向政企客户提供，这些位置信息可以为企业的实体店、营业厅选址提供依据。政治问题与经济学问题分开，政府开放数据不应预设议题，如开放某类数据是为了什么目的，应将政治问题与经济学问题分开，因为一些可以直接刺激商业的数据与有助于透明度的数据并非一样。大数据时代的数据挖掘与商务智能研究分析什么是商务智能。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。收集数据主要是通过计算机和网络。大数据时代，那么一般通过什么软件收集、分析和可视化数据。
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