医疗行业的产业数字化和数字产业化路径探索

袁韶华 左晓宝 于秩祥

摘 要：本文基于新冠、甲流等突发公共卫生事件爆发时，医疗行业的应对，以及民众由于恐慌抢购食品药品的背景，对正常医疗秩序受到冲击和挑战进行分析。基于大数据、人工智能、5G等现代技术，提出了医疗行业的产业数字化道路和数字产业化思路，阐述了互联网和人工智能的远程会诊、大数据的个体精准诊疗、物联网、区块链的医疗行业平台等的现实价值和必要性，以及医疗运营大数据的预警、鞭策、科学研究、应急决策功能的实现，及其蕴藏的巨大商机。

关键词：产业数字化；数字产业化；数字医疗

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.21.002

从2019年底新冠肺炎疫情暴发，到2022年病毒致死性减弱、我国对新冠政策调整为“乙类乙管”，再到2023年甲流区域性爆发，民间的抢购风潮从口罩、抗原、连花清瘟、布洛芬、血氧仪，到辉瑞、阿兹夫定、蒙脫石散、奥司他韦，从国内抢到国外，几乎覆盖了疫情整个防治阶段，这些物品的价格也经历了坐地起价、运去钱消的跌宕起伏：KF94口罩由4元暴涨到23元，随后又跌到几毛一个；两三个月涨了三四倍的血氧仪转眼又跌至百元以内；辉瑞“神药”更是被炒到15000元一盒，而其真实效果却还在研究中；蒙脱石散一夜之间价格暴涨六倍，近乎脱销，甚至开盘直接涨停……

这些医疗用品过山车似的价格混战，背后折射出的是老百姓的恐慌与盲从，个别商家的囤积居奇和浑水摸鱼，以及权威信息的缺位，这不仅扰乱了社会秩序，使百姓付出了更高昂的生活成本，使社会生产力进一步受到削弱，更影响了社会的稳定和经济复苏。基于数字经济如火如荼的发展，进行医疗产业和健康产业的数字化转型，已刻不容缓。

1 数字经济

数字经济也称智能经济，是指以数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。在技术层面，包括大数据、BIM、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。数字经济是工业4.0时代的本质特征，是信息经济、知识经济、智慧经济的核心要素，其构成包括数字产业化和产业数字化。产业数字化是指利用现代数字信息技术、先进互联网和人工智能技术对传统产业进行全方位、全角度、全链条改造，使数字技术与实体经济各行各业深度融合发展。数字产业化是指数据要素的产业化、商业化和市场化。

2017年3月，数字经济首次写入我国政府工作报告，随后，党的“十四五”规划将“加快数字化发展，建设数字中国”单列成篇，要求“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合”，这为我国数字经济发展指明了方向。2022年我国数字经济规模已经增长到45.5万亿元，数字经济占GDP的比重提升至39.8%，数字经济已成为我国经济的重要增长点。

2 医疗行业的产业数字化

2.1 基于互联网和人工智能的远程会诊

医疗行业的产业数字化是整个医疗过程的数字化、信息化，主要体现在医疗设备的数字化、网络化和医疗诊治的智慧化。数字医疗设备的出现，使信息三维（甚至四维）可视化，大幅度提高了医生诊断的准确率。基于互联网和人工智能，进行远程会诊、远程教学、电视会议、网上查询求助、综合数据调用，实现医疗设备与医疗专家的资源共享，可以极大提高诊治效率。在新冠肺炎疫情救治中，数字医疗功不可没：电子处方、预约检查、在线诊疗、数字医疗对接医保支付、送药到家、医疗记录自动化管理、数字化医疗解决方案等，对于疫情防控、危重病人救治发挥了巨大作用；BAT、移动医疗APP、医药电商开展各种互联网在线服务，包括远程问诊、病情咨询、在线心理咨询、疫情动态发布、发热门诊地图等，成为疫情防控的“第二战场”；阿里云、华为云、中科曙光、腾讯云、上海超算中心等科技公司向科研机构和药企提供AI算法和算力支持，加速了抗病毒新药和疫苗的研发进程……

数字医疗以其全面性、及时性、准确性，迅速改变了医院的经营模式、经营理念、管理方式，使我国医疗系统呈现出独特的韧性，赢得了国民的高度认可，也为医院的良性发展奠定了基础。数字医疗也使中国经济在全球一枝独秀，是疫情下我国各个城市能正常运转的重要保障，是提升城市韧性的重要助力。

2.2 基于大数据的个体精准诊疗

现代化的数据存储技术方便了个体医疗数据的电子化，为全面、快速了解病人病情进展提供了可能。分析群体的断面医疗大数据，有助于刻画一段时间内的群体健康众生相，而基于医疗数据的语义识别和结构化转换而生成的医疗大数据、以及个人基因组和生物遗传特征的智能化挖掘、分析，分析个体的时间序列医疗大数据，则可以判断及预测个体的健康状况及发展方向，为个体的精准诊疗提供最科学的方案，最大程度保障个体健康，达到治未病的效果，实现健康医疗、智慧医疗。这些分析也将成为预测及防范大规模公共卫生事件的重要依据。

2.3 基于物联网、区块链的医疗行业平台

现代互联网、物联网、区块链技术的发展和更新换代，使权威医疗行业平台、医疗用品药品的大数据网销平台的打造成为可能，结合区块链技术，以降低社会信用成本；结合数字ID，以实现医疗用品各个环节的可追溯、可追责；结合搜索引擎、专家诊疗、病史分析，可以使公众实时查询药品数据、购买价格、销售地点，使数据公开透明，避免人为制造恐慌；结合网络支付平台，可以实现预订、在线支付、同城速递；与国家集中采购系统实时对接和更新，则可以使老百姓以最实惠的价格，买到最对症、最有效的产品。

由于网络系统的透明性和公开性，又有权威部门的公信力，医疗专业平台的广泛使用推广，不仅有助于淘汰劣质产品，避免鱼目混珠，使真正优秀的医疗、医药产品脱颖而出，也可以避免人为制造恐慌，搞饥饿营销，从而降低整个社会的医疗成本，这是最大的民生。

2.4 基于互联网的医疗行业管理运营体系

医疗行业数字化转型的基础是医疗系统各单位的数字化转型和互联互通。医疗单位的数字化转型包括办公自动化系统、数字化医疗设备、远程医学系统、医院信息系统、临床信息系统等的数字化，其特征是全网络、全方位、全关联。我国从20世纪90年代末开始数字化医院的探索，未来我国将有70%－80%的医院实现信息化管理，联结成一个庞大的医疗信息网络，为医生、护士、患者提供一个更为快捷有效的信息纽带和相互交流的广阔空间。

医疗系统的互联互通是机遇，也是挑战；是合作，也有竞争。业界人士互通有无，学习前沿医疗技术，可以提高医疗水平；医疗机构相互竞争会使好医生、好护士脱颖而出、声名远播；强者恒强，而落后的、医疗水平低的机构将慢慢陷入低谷，甚至被社会淘汰；互联互通最大的受益者是社会，是患者，互联网提供了透明的、公开的信息，拉近了患者与优秀医护的距离，从而使病人得到最好的救治。

2.5 基于5G的社区健康培训与应急权威信息发布

生命健康权是每个生命的基本权利，也是应急事件下公众应对的基本出发点，事态越紧急，越需要冷静不盲从，这种定力来自公民的健康素养和理性判断。现代数字教育、数字媒体的普及带来了各种鱼龙混杂、真伪难辨的信息：如特朗普“注射消毒剂能治新冠”的谬论、吃黄桃罐头能“逃”离疫情的滑稽闹剧，惊慌的民众人云亦云，迷信沉渣泛起，将使局势进一步恶化。

健康理念的引导需以权威媒体、网络的发声，结合社区的健康培训来推广。基于5G技术和数据技术的高速发展，结合智慧社区和数字社会的打造，在社区建设中，与医疗、生化、消防、应急管理等部门合作，布局高稳定性的智慧型学习设施、健康包、健康微课、养生课堂、救灾抢险常识、地震自救等教育培训资源，提高公众健康素养、应急事件应对能力是建设韧性城市的心理基础。作为城市基本单元的社区，还应成为政府权威信息发布的细胞单元，及时发布应急事件真实消息，安抚民众恐慌，对民众的自发避险行为予以正确引导，并对需要救助的民众提供及时帮助，最大限度减少伤亡和损失。

3 医疗行业的数字产业化

大数据时代，无论在时间维度还是空间维度，数据均呈现爆炸式增长，人们日常生活中所有社交活动及行为轨迹都将被记录，而看似杂乱无章的数据中往往蕴含着社会运行的规律与真相。基于数字医疗、数字社会等形成的一系列数据，见微知著，精细分析，将数据分析产业化、常态化、规范化，不仅有助于塑造新的商机，也有助于正本清源、察微虑远，预测和化解潜在风险，并针对性构筑城市应急管理事件的预警、预防机制，提升城市韧性。

3.1 医疗运营大数据的预警功能

消费是经济的风向标，也是了解百姓生存状态的重要指标，还是各类企业的试金石。医疗行业每时每地都在产生海量的数据，结合AI、大数据挖掘等现代高技术，进行医疗大数据串并研究，可以帮助医学专家准确判定风险，尽早发现大规模传染性疾病，从而采取措施，减少对社会的灾难性破坏。对医疗物资的流动趋势、流动方向、药品（尤其具有条件毒性的药品、危险品）的库存余量、实验室的研究动向，风险隐患等的大数据分析，将有助于消除医疗系统内部的隐患，减少发生应急事件的可能性。而对医疗运营大数据的分析预警同时蕴藏着数据分析员、软件开发、预警设施研发等的新商机。

3.2 消费者医疗评价数据的鞭策功能

消费者是医疗服务的购买者和医疗效果的最权威评价者。结合大数据平台，结合消费反馈、消费者满意度调查与评价，可以对医疗产品、药品、诊疗体系建立信用体系，宣传表彰医德、医术突出的医生护士，对收受贿赂、草菅人命者予以曝光批评，直至开除出医生队伍。医疗评价数据既可以帮助医疗机构整顿医德医风、提升公众信任度、弥合医患裂痕，也可以据此进行效益评价，与经济奖励挂钩。由于评价数据具有人为性，且易被有目的地操纵，故医疗评价数据的考量与计入权重需要保证其客观性、准确性。

3.3 诊疗案例数据的科学研究功能

中医学、中医药是医疗行业的半壁江山，在西医还不存在的数百、上千年间，中医中药守护了无数中国人，使中原大地人丁繁盛，生生不息。但近年来，中医中药饱受西医责难，被人用西医的体系框架评价为“不科学”，甚至上海还成立了“反中医联盟”，而事实却是中医治愈了不少西医束手无策的绝症、同时针灸在海外风行、大量汉方、经方被韩国日本抢注、最好的药材被出口到日韩、海外派人在国内高价收购大量经方、医学古籍，令人痛心。虽有一批知名中医（如海内外知名的倪海厦、徐文兵等）致力于弘扬中医，但在现有的评价体系下，实在有些独木难支，甚至救活百位癌症病人的好中医却被当地法院以制造、贩卖假药，判处有期徒刑10年，并处罚款100万元……令人扼腕长叹。

大数據时代，如果将中医的救治案例大规模串并研究，不仅可以为5000年历史的中医正名，全面研究内含系统论、全息论的中医体系；也可以创设中医自己的评价体系，使中医不再隶属于西医体系。2008年，天然药物组分库在天津落成，用以记录中药有效成分的化学结构、活性等特性。目前多家中医药科研单位都建立了这样的组分库，通过组分配伍和优化设计，在细胞、分子水平揭示中药的药效物质基础及作用机制，阐明中药的活性组分，这为现代中药创制提供了技术支撑。

非典肺炎、新冠疫情期间，中医药（如连花清瘟、清肺排毒汤等）都发挥了巨大的作用，从临床疗效观察来看，中医药总有效率达90%以上，以整体调节、治未病、多靶点等为特色的中医药，成为抗疫“奇兵”。借助现代化手段，中药药效已得到科学验证。天津中医药大学一项研究筛选出连花清瘟的活性成分378个，潜在作用靶点282个，其中对应新冠病毒2019-NCOV靶点55个。这是中医古代经验和基于现代科技的新药筛选机制共同作用的结果。

中医典籍、中药材、古方、经方是我国古圣先贤留下的瑰宝，中医药的保护刻不容缓。疫情中的中医药表现也使越来越多的国人开始学习中医智慧，使用中药，这种健康自信和制度自信、文化自信一样，将成为中国在面对未来纷繁复杂的突发事件时心理韧性的基础。同时中医药的数字化也是中医药正名，走向世界的机会。

3.4 医疗大数据的应急决策功能

应急事件处理中我们面临着多种多样的应急决策，不同的决策会带来迥异的后果。由于信息的不对等性、人性的摇摆等，会导致部分决策并不科学，而大数据和人工智能则可以有效整合数据，智能分析，提出最科学可行的建议。在疫情应对中，可以混合使用数据可视化、数据管理、统计分析、机器学习、大数据预测等数据工具，辅助决策。本次疫情中，中国联通交付疫情防控大数据平台1个，上线“疫情风险预报平台”，开发针对疫情防控的数据模型13个，中国移动则结合武汉重点医院、重点商圈、重点景区、重点校园和重要交通枢纽等区域，深化人口流动伴随关系分析，为湖北省各级政府提供疫情分析数据，有力支撑了各级政府决策和预警处置。

4 总结

医疗事业的发展是国家和社会健康发展的基础，发展数字医疗是未来应对各类风险的重要举措，医疗系统基于大数据、区块链、人工智能的数字化转型，将成为大灾大难面前我们处变不惊、从容应对的底气。医疗产业的数字化将为全方位、全过程科学诊疗、紧急连线抢救、医疗难题攻关等提供基础，而医疗数据的产业化将为新型医疗设备的研发、新药或营养品的开发、医疗软件或管理系统的开发、医疗大数据的分析预警系统、健康养生设备的开发等提供新的商机。

参考文献

［1］疫情期间口罩简史[EB/OL].https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6286983.

[2]價格大跳水，口罩血氧仪降温[EB/OL].https：//www.bbtnews.com.cn/2023/0116/464119.shtml.

[3]辉瑞新冠仿制药3000元一盒？上海检测机构爆料：送检的九成无有效成分！[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/630616263_120823584.

[4]蒙脱石散火了，3股开盘直接涨停！免疫球蛋白价格大幅上涨，血制品行业需求回暖，这些公司具备持续增长潜力[EB/OL].https：//finance.sina.com.cn/stock/zqgd/2023-01-03/doc-imxywsmr5912281.shtml.

[5]中国数字经济规模已达45.5万亿元，天眼查发布《2022中国数字经济主题报告》[EB/OL].http：//www.jjckb.cn/2022-12/28/c_1310686859.htm.

[6]安徽电视台：民间中医治癌成功百人 因未审批获刑10年[EB/OL].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/80989318.

[7]中医药为全球战疫贡献中国智慧[EB/OL].http：//health.people.com.cn/n1/2020/0424/c14739-31686288.html.

[8]中央企业应用大数据支撑疫情防控精准决策科学防治[EB/OL].http：//www.qstheory.cn/2020-02/09/c_1125549947.htm.

[9]如何使用大数据和机器学习提高疫情初期的决策质量[EB/OL].https：//blog.csdn.net/mnbvxiaoxin/article/details/104181621.