隨數(shù)據(jù)爆炸和知識(shí)爆炸，醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)已正式進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)和技術(shù)同時(shí)取得大量積累更已在客觀上宣告風(fēng)險(xiǎn)資本介入醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)化的窗口期已到來(lái)?？紤]到在產(chǎn)業(yè)萌芽階段，是需求而非技術(shù)直接決定細(xì)分領(lǐng)域生命力是否強(qiáng)大，且產(chǎn)業(yè)一旦開(kāi)始全面崛起即便不是技術(shù)最強(qiáng)的企業(yè)也能乘風(fēng)而起，因而我們?cè)谘芯恐袑⑼诰驑?biāo)的線索逐一定為：健康產(chǎn)業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)服務(wù)的需求、大數(shù)據(jù)企業(yè)本身對(duì)大數(shù)據(jù)服務(wù)的需求、細(xì)分領(lǐng)域中企業(yè)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)和壁壘。

我們沿著麥肯錫對(duì)健康大數(shù)據(jù)的五大分類(lèi)，在美國(guó)共可創(chuàng)造每年3000億-4500億美元的價(jià)值）對(duì)來(lái)自醫(yī)藥健康行業(yè)的需求進(jìn)行了挖掘，最終定位到的、非常具備潛力的、且能明確到具體產(chǎn)品與服務(wù)的細(xì)分方向包括基于大數(shù)據(jù)的臨床決策支持系統(tǒng)，包括疫情預(yù)警系統(tǒng)在內(nèi)的公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)，具備防范醫(yī)保詐騙能力的控費(fèi)系統(tǒng)，至少包括衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)估、文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)分析、藥物藥效&毒理的人群差異化分析、藥物警戒等服務(wù)類(lèi)別在內(nèi)的醫(yī)藥研發(fā)輔助服務(wù)；2）進(jìn)一步，從以上服務(wù)落地的路徑入手研究大數(shù)據(jù)企業(yè)崛起本身為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的機(jī)會(huì)，在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，我們至少又能又將方向定位到解決EHR數(shù)據(jù)互通和非標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)、基因組大數(shù)據(jù)分析需要的生物信息云服務(wù)兩大類(lèi)（存儲(chǔ)介質(zhì)等環(huán)節(jié)是純粹的、不具備生物醫(yī)藥特征的IT產(chǎn)業(yè)，因而不在我們的考慮范圍之內(nèi)）；3）最后，在企業(yè)相對(duì)優(yōu)勢(shì)層面，按大數(shù)據(jù)服務(wù)順利落地可能性的高低（由高至低），我們將大數(shù)據(jù)應(yīng)用依次分為：1）誕生于如IBM、Google等巨頭內(nèi)部的、有著巨頭各環(huán)節(jié)全力支持的健康大數(shù)據(jù)應(yīng)用；2）如23andme、華大基因、萬(wàn)達(dá)信息、創(chuàng)業(yè)軟件的在數(shù)據(jù)積累方面形成顯著先發(fā)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)；3）如榮之聯(lián)的在生命科學(xué)專(zhuān)業(yè)IT領(lǐng)域積累起深厚跨學(xué)科技術(shù)經(jīng)驗(yàn)從而建立壁壘的生物&醫(yī)藥云服務(wù)企業(yè)；4）最后才是選對(duì)領(lǐng)域切入、缺乏積累的初創(chuàng)企業(yè)；投資建議按我們的標(biāo)的挖掘方式（詳見(jiàn)正文），新三板醫(yī)療大數(shù)據(jù)特別值得重點(diǎn)關(guān)注的標(biāo)的有基因組大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的華生科技，基因測(cè)序領(lǐng)域的樂(lè)普基因和達(dá)瑞生物，傳統(tǒng)醫(yī)療信息化領(lǐng)域具備較強(qiáng)大數(shù)據(jù)挖掘潛質(zhì)的曼荼羅、冠新軟件；而PACS領(lǐng)域的中迪醫(yī)療和醫(yī)院大數(shù)據(jù)企業(yè)雕龍數(shù)據(jù)亦可適度關(guān)注。

風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)孤島何時(shí)打破不確定讓相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用爆發(fā)時(shí)點(diǎn)難以預(yù)期；語(yǔ)義識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)重大突破何時(shí)出現(xiàn)難以預(yù)期；醫(yī)生對(duì)臨床決策支持系統(tǒng)的不了解甚至抵制；移動(dòng)醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)模式的不確定；技術(shù)更迭。