| RK | 企業 | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 醫渡科技 | 醫療智能解決方案提供商 |
| 2 | 阿里健康 | 線上、線下一體的醫藥健康服務解決方案平臺 |
| 3 | 美年健康 | 專業健康體檢和醫療服務集團 |
| 4 | 平安健康 | 企業健康管理服務提供商 |
| 5 | 京東健康 | 醫療健康商品、服務、解決方案提供商 |
| 6 | 衛寧健康 | 醫療衛生領域信息化管理解決方案商 |
| 7 | 創業慧康 | 醫療衛生領域信息化管理解決方案商 |
| 8 | 微醫 | 互聯網醫院在線診療平臺 |
| 9 | 百度健康 | 靈醫智惠醫療大數據分析平臺 |
| 10 | 聯影醫療 | 醫學影像診斷 |
| 11 | 華大基因 | 基因行業奠基者，基因檢測、質譜檢測、生物信息分析 |
| 12 | 思創醫惠 | 大健康及物聯生活生態平臺 |
| 13 | 晶泰科技 | XtalCSP?晶型預測平臺 |
| 14 | 榮科科技 | 榮家厚勤數智后勤服務平臺 |
| 15 | 太美醫療 | TrialOS醫藥研發協作平臺 |
| 16 | 北方健康 | 醫療大數據服務平臺 |
| 17 | 思路迪診斷 | 腫瘤精準診斷 |
| 18 | 神州醫療 | 醫療大數據服務平臺 |
| 19 | 諾禾致源 | 基因檢測與數據分析 |
| 20 | 和仁科技 | 健康醫療大數據中心 |
| 21 | 麥迪科技 | 智慧病區 |
| 22 | 嘉和美康 | 智慧醫院數據中心 |
| 23 | 望?？敌?/td> | 醫療生態價值鏈管理數據運營服務 |
| 24 | 森億智能 | 數智醫腦醫學數據治理 |
| 25 | 全域醫療 | 精準云放療? |
| 26 | 燃石醫學 | 腫瘤基因檢測與數據分析 |
| 27 | 安諾優達 | 基因檢測與數據分析平臺 |
| 28 | 惠每科技 | Dr.Mayson數據中臺 |
| 29 | 棧略數據 | 健康險風控領域的保險科技 |
| 30 | 禾連健康 | 互聯網健管中心一體化解決方案 |
| 31 | 新視焰醫療 | 臨床試驗行業IT基礎設施服務 |
| 32 | 普瑞基準 | 生物信息大數據分析 |
| 33 | 透徹影像 | 人工智能病理圖片診斷 |
| 34 | 衛美健康 | 專注于AI在醫療領域的技術創新應用 |
| 35 | 聚道科技 | 基因大數據分析平臺 |
| 36 | 邊界智能 | 區塊鏈電子處方流轉 |
| 37 | 壹永科技 | 醫療數據服務 |
| 38 | 華卓科技 | 臨床數據中心、運營數據中心 |
| 39 | 醫策科技 | 專注于病理領域大數據和人工智能 |
| 40 | 大數醫達 | 多源異構醫療大數據采集處理 |
| 41 | 旗云健康 | 健康醫療大數據服務 |
| 42 | 富翰醫療 | 兒童眼健康領域 |
| 43 | 探健未來 | 一站式生命科學創新產業服務平臺 |
| 44 | 科丞智能 | 細胞及小分子藥物人工智能數據平臺 |
| 45 | 精準生物 | 精準醫療和生物治療 |
| 46 | 格物致和 | 腦疾病檢測及產品研發 |
| 47 | 華鏈醫療 | 醫療大數據科研服務平臺 |
| 48 | 知見生命 | 全流程智能一體化醫療大數據信息管理統籌 |
| 49 | 秋航健康 | POCT智慧檢驗實驗室服務 |
| 50 | 華寧世紀 | 醫療數據集成平臺 |
| 2024.03 DBC/CIW/CIS | ||
當前，以信息化系統為支撐，以醫療數據安全保障為核心，不斷完善醫院管理體系、增進醫療服務質量、深化醫藥衛生體制改革、提升衛生服務系統效率，落實健康醫療數據安全治理實踐與應用工作，這些已成為醫療行業持續健康發展的前提和基礎。
2023年3月，國家數據局組建完畢，中央網絡安全和信息化委員會辦公室、國家發展和改革委員會共同管理，兩大機構將在后續協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等。
隨著我國醫療系統信息化建設的投資深化，積累的大量醫療數據正迫切需要通過人工智能及大數據等技術，將“大量的醫療數據”轉化為可用的“醫療大數據”，挖掘和實現數據價值。
我國醫療大數據包含了各種類型的數據，如電子病歷、醫學影像、實驗室檢驗等，通過充分利用醫療大數據，可以實現更加精準的診斷和治療、提前預防和控制疾病、加快藥物研發進程、優化醫療資源分配、改進醫療管理和決策，以及制定科學有效的公共衛生政策。
移動醫療、人工智能等前沿技術加速了社會對醫療數據的需求，在浪潮推動下，一大批以“醫療大數據”為標簽的新一代醫療IT企業涌現。
但醫療數據的獲取仍然困難重重，醫療數據的痛點大致包含信息化場景和系統種類繁多，數據孤島現象嚴重，數據治理難度高；數據標準化程度低，醫院管理者數據治理效率低；臨床科研壓力大，科研成果產出效率低三個方面。
當然，機遇與挑戰并存，當前以服務為本質的醫療大數據平臺或是其中一種可能，其是圍繞醫療大數據利用的全過程而提供的一種服務，包括數據采集、整合、處理、建模分析、展現等。
同時，醫院科室的參與、政策對于信息化建設的強制要求，也在合力促使醫院圍繞互聯互通、智慧醫院等方向開啟規?；ㄔO。不少醫院開始打造醫院大數據中心、科研級大數據平臺，完成了醫療大數據基礎設施的構造，也與企業合作開發了不少智慧化的應用。
還有AI大模型的發展。2023年開始，AI大模型技術突起，不少醫療IT公司、醫療AI公司、互聯網醫療公司均已開發出自己的大語言模型，并嘗試在醫院場景之中開發各項AI應用。其中，數據是最重要的環節之一，AI大模型所需的海量數據需要企業與醫院達成合作，在脫敏、不出院的情況下訓練模型。
結語
隨著大數據、AI、數字孿生等新興技術與醫療健康產業不斷結合，醫療健康產業正在邁向新的臺階，健康醫療大數據的應用在14億人口的中國蓬勃發展。
（文/月輝）
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