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數據的串聯與客戶需求掌握 為醫療數據價值提升關鍵

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全球醫療數據量龐大且與日遽增,然現階段醫療數據仍擁有不完整性、大量非結構化等特徵,加上不同醫療機構的數據不互通,更遑論串聯病人患病前健康數據,或病人出院後的慢性病管理數據,因此,現今擁有大量醫療數據的廠商雖不少,但多尚在摸索數據的應用及價值,DIGITIMES Research認為數據的串聯與客戶需求掌握為醫療數據價值提升關鍵。

醫療數據呈現快速成長,美國醫療系統數據已累積超過ZB(Zettabyte)等級,而大陸三甲醫院平均1年產生上百TB(Terabyte)的數據,此外,因穿戴式裝置的普及,如蘋果(Apple)、小米、Garmin、華為等亦擁有大量使用者產生的健康數據,加上行動醫療裝置逐漸成熟,未來醫院外的使用者生理數據如心跳、血氧、血糖、血壓等,也將進一步推動醫療數據量的成長。

DIGITIMES Research觀察,藥廠與醫院為現階段較積極挖掘醫療數據應用的機構,而科技業者若欲對數據進行處理或萃取出意義,其中的關鍵在於資料的串聯及對此兩類機構需求的掌握,如藥廠在新藥開發上有真實世界證據的數據需求,醫院則有降低營運成本、提升醫療品質、院外慢性病管理等剛性需求。

全球醫療數據量龐大且與日遽增,然現階段醫療數據仍擁有不完整性、大量非結構化等特徵,加上不同醫療機構的數據不互通,更遑論串聯病人患病前健康數據,或病人出院後的慢性病管理數據,因此,現今擁有大量醫療數據的廠商雖不少,但多尚在摸索數據的應用及價值,DIGITIMES Research認為數據的串聯與客戶需求掌握為醫療數據價值提升關鍵。

醫療數據呈現快速成長,美國醫療系統數據已累積超過ZB(Zettabyte)等級,而大陸三甲醫院平均1年產生上百TB(Terabyte)的數據,此外,因穿戴式裝置的普及,如蘋果(Apple)、小米、Garmin、華為等亦擁有大量使用者產生的健康數據,加上行動醫療裝置逐漸成熟,未來醫院外的使用者生理數據如心跳、血氧、血糖、血壓等,也將進一步推動醫療數據量的成長。

DIGITIMES Research觀察,藥廠與醫院為現階段較積極挖掘醫療數據應用的機構,而科技業者若欲對數據進行處理或萃取出意義,其中的關鍵在於資料的串聯及對此兩類機構需求的掌握,如藥廠在新藥開發上有真實世界證據的數據需求,醫院則有降低營運成本、提升醫療品質、院外慢性病管理等剛性需求。

內文目錄

  • 醫療數據具不完整、隨時間變化、保存期長、大量非結構化特徵
  • 醫療數據源自環境數據、生活與健康狀態、臨床、生物、醫院營運
  • 醫療數據價值取決於資料串聯與針對客戶需求的資料加工

圖表目錄

  • 醫療資料的主要來源
  • 醫療數據的應用方向
  • 2 個圖表

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