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智慧生活設計事務所


2016年9月5日 星期一

來源: 經營報 作者:譚驗、王蕾


醫療行業是數據密集型產業,數據積累亙古存在。然而,在數據的應用水平上,很多醫療行業遠遠落後於網路、金融和電信等資訊化程度更好的行業。


峰瑞資本生物醫療技術團隊從數據產生、數據處理、數據消費的角度分析了醫療數據產業鏈。

分析顯示,醫院、診所等專業醫療機構和保險機構仍然是醫療數據產生的最重要來源,來自手機 App 和可穿戴設備的數據,開始提升數據的完整性、連續性和準確性;數據處理是個系統工程,包括清洗、整理、分析等標準環節,對數據結構化提出了更高要求;截至目前,為醫療數據買單的是 B端的醫療機構、藥企和保險公司,讓 C 端的病人和醫生為數據付費目前還不現實

美國的醫療體制相對市場化,對醫療體系的投入巨大,使其在技術、服務和流程等支柱產業,都可以成為許多國家醫療產業發展的遠景參照物。近幾年,醫療數據產業在美國發展迅速。峰瑞資本生物醫療技術團隊挑選了4 家有代表性的美國醫療大數據公司(Flatiron、IBM Watson Oncology、IMS Health Oncology、Palantir)做案例分析。

大數據產業的出現和醫療數據投資策略分析
深度研究:中国医疗数据创业的四大发展方向
  醫療大數據的發展帶來多重健康福利

一、IBM用3V定義大數據
IBM最早提出了大數據的3V定義。3V是Volume,Variety,Velocity

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Volume 比較好理解,因為大數據本身的 「大」 代表了數據數量的巨大。數據量越來越大的原因很多,其中一個是現在機器和網路每天都在生成大量的數據。據統計,我們現在每兩天產生的數據量,約等於自人類文明開始到 2013 年的數據量的總和。

第二個特徵是 Variety,多樣化。多樣化主要指不同的數據來源和種類。傳統意義上的數據主要來自類似 excel 的表格和數據庫。現在人類能夠分析各種形式和類型的數據,比如電子郵件、圖片、視訊、音訊、監控儀器,等等。


第三個特徵是 Velocity,即數據生成的速度。比如,網路上數據的生成是以秒甚至毫秒來計算的。再比如,基因測序儀、網路監控的錄像,都在隨時隨地產生大量數據。

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以上 3 個 V 是公認的大數據定義。在 2013 年波士頓的大數據峰會上,Express Scripts 的首席數據科學家 Inderpal Bhandar 提出了 Veracity 的概念。Veracity 主要是指數據是否有偏差、數據噪聲有多大,以及是否有異常值。

當業界大量積累各種來源的數據時,數據是否準確變成一個非常重大的問題,否則最後就是 「Garbage in,Garbage out」。

觀點(freesvc)
從以上對大數據的描述可以發現,大數據對數據儲存、數據傳輸和數據處理這 3 方面的能力提出了挑戰。

企業在數據產生和處理端也逐漸出現了一些變化。企業開始儲存海量數據,數據傳輸並分布式地儲存到數據中心,數據在雲端進行處理和分析,通過網路端進行數據的呈現,並指導商業決策。

二、大數據的產業鏈分析
得益於計算能力的快速增長、數據傳輸能力的增長和成本的下降,以及數據儲存成本的下降,大數據獲得了極大的發展。

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上游數據的產生
大數據產業的最上游是數據的產生,這包括了數據的定義和數據的蒐集。數據的定義顧名思義就是定義哪些是數據。例如在搜索廣告出現之前,用戶點擊鏈接本身並不產生任何價值,也就不被定義為數據。數據定義產生之後,就開始快速、準確、有效地收集數據。

中游數據的處理
大數據產業的中游是數據處理,其中包括了數據的準備,例如數據清洗和整合,以及數據分析,例如數據建模、可視化呈現,等等。

下游數據的消費
大數據產業的最下游是數據消費,例如利用數據指導商業決策,指導商業決策之後產生的結果,本身又成為了新的數據,因此數據的消費和數據的產生形成了一個閉環。

在整個大數據產業的所有環節中,都存在數據儲存和數據管理,這兩個技術貫穿了整個大數據的週期。

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三、數據驅動型企業結構的分析
在一個通過數據驅動的商業環境中,企業組織或者技術組織結構,一般分為以下 3 個邏輯板塊。從底層到上層分別是 Data engineering(數據工程),Data sciences(數據科學)和 Decision sciences(決策科學)。

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下層數據平台:通用性平台為主,完整解決方案,開源解決方案
最底層是工程性的工作,主要指對於數據底層的工程性技術解決方案,例如對原始數據進行清洗、驗證和糾正,數據儲存和調取。在這一層有很多的開源解決方案和系統整合服務商。

這一步的目的是收集和整理大量數據,把它變成便於數據科學家使用的方式。大部分企業或者工程師,把 80% 的時間花在了這一步 。美國財富雜誌前幾天公佈的數據顯示,美國企業每年在大數據服務上的花費,是40 億美金左右,其中 40% 花在了數據整合和清洗上。可以說,整個數據工程在時間和花費上,都佔據了很重要的位置。

中層算法和數據呈現:通用性算法接口,行業專業知識,開源解決方案
處於中間層的是數據科學,這可能是大家最常聽到的一個領域。現在很熱的人工智慧、深度學習,都屬於這一層。這一層的作用是通過數據建立起對某個問題的模型。

比如說,通過歷史數據建立起天氣預報模型,或者通過大量病理數據,建立起疾病的預測或者診斷模型。

開源社區的發展讓很多非常複雜的算法模型,變得非常容易使用,極大地促進了數據科學的發展。數據科學家可以很快地驗證預測模型,並使用到實際的商業項目中。目前的解決方案主要是開源方案,一些商業 API 以及企業內部的私有數據計算框架等等。

上層商業決策:深入的行業專業知識,商業洞察,內部決策和外部咨詢
第三層是決策科學,它是數據的最頂層,也是實際產生商業價值的。比如我們預測明天要下雨,這個預測的價值在於,得到這個訊息的商家第二天,可以把傘放到更明顯的地方,以增加購買量。這樣就產生了商業價值。

這只是一個簡單的例子,實際情況要複雜很多。比如,很多遊戲中,機器可以根據玩家玩遊戲的時間、模式,來預測用戶是否對遊戲感興趣,一旦發現玩家對遊戲的興趣正在減弱,就會自動進行一些獎勵措施,比如獎勵裝備、獎勵點數來留住玩家,都是商業決策的範疇。

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  大數據的產生和利用,天生就和商業決策聯繫緊密

四、大數據企業的商業模式:在咨詢和軟體服務中徘徊
大數據的價值往往通過商業價值來體現,而不同公司的商業邏輯往往有很大的區別。因此,大數據公司往往在咨詢模式,和軟體模式之間徘徊

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這兩種商業模式不難理解,咨詢有很強的可客製化性,能夠準確有效地解決公司的商業需求,但是需要大量和長期的人力支持,花費高,不容易規模化。軟體服務則具有邊際成本低、人力支持少、容易規模化的特點,但是它缺乏可客製化性。很多時候企業並不能直接解決問題,所以面臨難以銷售的問題
  
五、企業數據化的演化歷程:傳統訊息化,在線化,雲端化,數據
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企業數據化的演化歷程:傳統訊息化,在線化,雲端化,數據化

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各個行業的數據化發展程度,因其行業特點而不同。相較於傳統零售、農業和製造業,醫療行業在數據累積上有領先優勢,但是在數據的應用水準上,醫療行業往往遠遠落後於網路、金融和電信等訊息化程度更好的行業。

觀點(freesvc)
      通過分析各個行業數據化的程度看到:

  網路化程度越高的企業數據化水準越高

  數據變現越容易的企業數據化程度越高

  個性化需求越高的企業數據化程度越明顯

  數據儲備量越大的企業數據化趨勢越快

  行業的數據化

  受到商業變現能力和模式的驅動

  依賴於底層基礎設施的發展

  依賴於行業數據的積累

六、醫療數據產業鏈
接下來我們從數據產生、數據處理、數據消費的角度來分析醫療數據產業鏈。

目前,醫療數據的產生最大的來源是醫院、診所等專業醫療機構,以及保險機構。這些數據包含了病理、臨床、診療和理賠數據。隨著行動醫療和智慧硬體行業的發展,越來越多的數據開始來自手機 App 記錄,以及可穿戴設備,這些數據主要包含了人體的生命體徵和行為數據,等等。

這些數據有助於提升數據的完整性、連續性和準確性,並開始得到重視。峰瑞資本投資的 Haalthy 已經在收集肺癌用戶院外數據方面取得進展。

醫療數據的處理不僅包含清洗、整理和分析等標準環節,它還有其特殊性。例如,臨床數據往往來自於電子病歷等以自然語言描述的文本文件,且不同醫療機構或者醫生對臨床症狀的描述往往存在一些細微差別,這對數據結構化提出了較高的需求。

醫療數據的消費端比較明確,在 C 端主要是病人和醫生,B 端包括了醫療機構、藥企和保險公司等。從目前的情況來看,通過 C 端來收費和變現比較困難,主要的商業模式還是圍繞著 B 端開發。

七、美國 Top 醫療大數據公司產品分析
近幾年,醫療數據產業在美國發展迅速。這歸功於電子病歷在過去 10 年的逐步普及,以及包括醫院、藥廠和保險等機構對數據分析價值的高度認可。 

除了傳統的數據巨頭 IMS Health,一些新型數據公司和數據分析公司紛紛湧現。我們挑出 4 家有代表性的公司(Flatiron、IBM Watson Oncology、IMS Health Oncology、Palantir)來分析

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它們分別代表了當前醫療數據領域發展的大方向:基於腫瘤臨床數據的事實;腫瘤人工智能輔助決策;腫瘤全景數據;醫療公眾資源數據。

我們把重點放到腫瘤數據上。這個領域的診療過程複雜、不確定性高、治癒率低,市場價值巨大,因而,數據在這個領域的作用和價值,也得以突顯和被重視。 其它疾病領域數據的方法論其實非常相似。

以 Flatiron 為例
創立於 2012 年的 Flatiron,是一家基於腫瘤病患的醫療數據分析公司。它接連獲得頂級投資機構和藥廠的融資,抗癌藥巨頭 Roche/Genetech 的參與,充分說明機構方認可癌症臨床數據,對藥品研發和市場指導的作用。

Flatiron 平台由行業領先的腫瘤學家、醫生和工程師共同打造,在這個平台上醫生可以記錄、整理、追蹤和分析自己病人的情況。


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  FLATIRON 的網站首頁上寫著:腫瘤治療技術的新標準

基於平台上收集到的訊息, Flatiron 打造了幾款主要產品

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FLATIRON- ONCOEMR 是一個癌症病人電子病歷,它的主要使用方是醫院和醫生,藥廠也會購買它後台的數據,然後自己做數據分析,或者通過第三方協議的形式,由 IMS Health 幫助與其他數據進行整合。其它醫療數據分析和人工智慧公司,也是FLATIRON- ONCOEMR後台數據的使用者

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FLATIRON-ONCOANALYTICS 主要基於數據做整理,並形成高質量的分析和總結。比如,某種類型的病人的增長、正在治療的病人的增長、存活率的跟進,這類產品能對醫院與醫生管理診療工作,和病人提供商業和運營上的見解,受到醫療機構的歡迎。

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FLATIRON-ONCOBILLING 在醫保、商保發達的美國用途廣泛。在醫院和醫生端,FLATIRON-ONCOBILLING清晰地瞭解治療的付費情況、病人的保險組合,對各項治療、各類病人的成本和收入,採用更合理有效的治療流程和手段,以更好的控費;保險公司對這類產品的關注度更是毋庸置疑,大量數據能為控費,和更好的理賠設計提供支持。

和 Flatiron 一樣,也有一些平台基於電子病歷的數據積累,建立起過往沒有的診療過程的數據挖掘。儘管它們是基於樣本醫院的病歷, 但是已經足夠大到提供統計學上有意義的 「怎樣做」 和 「為什麼」 的見解。

IBM Watson Oncology
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最大的私家癌症中心 MSKCC 與 IBM 合作,將臨床專業知識、分子和染色體數據、以及大量癌症案例數據整合到一項循證解決方案中, 分析大量數據並從中提取重要訊息,以制訂出關鍵決策。

腫瘤學專家培訓 Watson,將患者的醫學訊息與大量的治療方針、已發表的研究結果和其他洞察力訊息相對比,為醫師提供個性化的、基於置信度的建議。

Watson 的自然語言處理能力允許系統利用非結構化數據,例如雜誌文章、醫師的筆記、以及來自National Comprehensive Cancer Network (NCCN) 的指導方針和最佳實踐訊息。

IMS Health Oncology Analyzer
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憑借龐大的用藥和醫生數據基礎,結合豐富的醫藥咨詢經驗,醫療數據界的巨頭IMS Health,多年來一直在打造醫藥醫療全景數據圖。沒有任何一個數據源頭能提供足夠全面的訊息,IMS 除了擁有巨大的數據量,在數據拼接和整合上也有豐富的經驗,隨著電子病歷數據的引入和增長,IMS 致力於把藥廠銷量、銷售到醫療機構的量、醫療機構用藥治療情況,以及病人保險付費情況,全部串聯到一起。

併購了 Quintile 以後,IMS 還能整合臨床實驗的數據。其咨詢業務基於 IMS 自身匯攏的數據產生的見解,能夠對數據業務帶來良好正回饋。合併後近 200 億美金的估值,體現了市場對醫療數據價值的認可。

IMS 在世界範圍內不斷複製其美國模式,逐步形成自己的壟斷地位。


Palantir 的模式在市場上比較難於複製, 先不贅述

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觀點(freesvc)
瞭解了以上幾家美國著名醫療數據公司後, 我們回顧下之前的報告,並結合現有醫療數據項目的重點, 我們總結出醫療數據創業項目的 4 大方向

1. 基於腫瘤臨床數據的事實。大量創業項目從這個方向切入;

2. 腫瘤人工智能輔助決策。現在相對較難,因為是建立在 1 的基礎上;

3. 腫瘤全景數據。和 1 類似,創業項目能獲取到的其他數據比較少;

4. 醫療公眾資源數據。對岸中國的數據基礎弱,這個方向可能需要國家和上層推動。

                                                                                                                                                                                                                            

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