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疫情和兩會之后，醫療新基建成為一個熱議的話題。
5月7日，上海發布“新基建35條” ，首批重大項目總投資約2700億元。上海已成為全球首個出臺新基建具體規劃的城市。
醫療是這波建設之中關注的重點領域，5G、大數據中心、人工智能均是近年來科技醫療發展重點。
浪潮集團董事長兼CEO孫丕恕在這次“兩會”上就建言：依托健康醫療大數據，融合疫情、醫療、交通、通信、旅游等各類數據，形成一套自動化、智能化的疫情大數據協同監測、預警和應急響應機制，實現疫情在線健康狀況監測、在線復診、隨訪監控，在抗擊疫情的同時，最大限度地保護醫護人員。
然而，公共衛生體系建設，是一項系統性的工程。而這項工程的一大底座與核心抓手，就是醫療大數據平臺。
政策“春風”吹向哪里？
醫療大數據并不是一個新概念。
近年來，政府層面陸續推出了一系列政策和動作。
2016年10月，我國的健康醫療大數據正式進入落地實施階段，福建省、江蘇省及福州、廈門、南京、常州被確定為健康醫療大數據中心與產業園建設國家試點工程第一批試點省市。
2017年上半年，在三個月內，醫療大數據產業“國家隊”——中國健康醫療大數據產業發展集團公司、中國健康醫療大數據科技發展集團公司、中國健康醫療大數據股份有限公司相繼宣布籌建，三大集團的格局迅速奠定。同一年，第二批國家試點在山東、安徽、貴州三個省開展。
2018年9月，國家衛健委印發了《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療健康大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。
幾乎每年都會吹來的政策春風下，健康醫療大數據平臺的建設重心到底是什么？
東南大學公共衛生學院在中國社會科學報上的一篇文章列出了幾項要點：
第一，是對疾病防控進行重要的監控。例如，建設慢性病防控平臺，達到降低慢性病發病率、延緩疾病發展的目的；其次，通過對區域內慢性病患者藥物使用情況分析，開展區域內藥品資源優化配置等工作。
二是傳染病防控平臺。構建多部門聯動，以疾控中心和醫院為主，集傳染病主動監測、預警、應急管理于一體的傳染病防控大數據平臺，提高重大公共衛生事件應急能力。
這一點也是新冠肺炎疫情之后，多位“兩位”代表的共同呼聲。
當然，醫療大數據平臺的第三個目的，是整合區域內的醫療信息，以醫聯體為載體、建設互聯網醫院服務平臺，提供在線問診等互聯網屬性的醫療服務，彌補醫聯體內各醫療機構之間的水平差異，提高區域醫療衛生服務能力與資源利用效率。
一條分工明確的產業鏈
從流程來看，醫療大數據囊括了數據產出、數據收集、數據儲存、數據加工、數據分析和數據應用等多個環節，每個環節都存在對應的供求關系。
圍繞這項工程，也存在一條分工明確的產業鏈。
底層是芯片、服務器等制造廠商，這是整條產業鏈基礎的“基礎”。
2012年開始，英特爾就在醫療大數據方向進行布局。
當時，英特爾向上海市衛生局（現上海市衛生計生委）提供了為大數據存儲、管理、處理和查詢需求開發的Apache Hadoop軟件英特爾分發版與英特爾至強解決方案。
北醫三院也基于Hadoop分布式大數據技術實現分布式的數據存儲，為復雜的臨床數據分析構建了多個分布式數據計算節點。
另外，作為基礎架構提供方，2013年，英特爾與醫療行業應用軟件開發商——嘉和美康達成合作。
當時，嘉和美康信息技術有限公司副總經理范可方曾表示：“我們在嘉和CDR方案中采用了基于大數據技術的數據庫，由于英特爾公司的Hadoop數據庫已經完成了從芯片硬件到數據庫管理的全面優化，降低了我們在應用軟件產品化方案化過程中的工作量和總體成本?！?
中層廠商多為存儲計算服務以及醫療信息化解決方案的提供商，為整個產業底層做數據采集。
例如主打云醫學影像大數據云平臺的萬里云，依托阿里健康、萬東醫療、魚躍集團和美年大健康的平臺優勢，構建醫學影像大數據云平臺，提供遠程醫學影像服務以及影像云技術服務，建設運營線下第三方醫學影像中心，并提供與該服務和運營相關的技術開發、推廣、咨詢服務。
與此同時，這一層也是信息化廠商的天下。
這些原本基于醫療IT解決方案的公司，在多年的發展過程中與醫院建立了非常好的信任度，對醫療行業的認知有比較深的理解，也具備醫療數據處理的能力。
在原有的基礎上，醫療信息化公司開始根據院內的不同需求，走不同的發展路線。
值得一提的是，中國的智慧醫療云平臺的構建主要是以人口信息數據庫、電子病歷數據庫和電子健康檔案數據庫等三大數據庫為支撐。
以電子病歷數據庫為例，聯眾開發了電子病歷系統，整合了HIS、LIS、PACS、RIS、病理、超聲、內鏡、合理用藥等系統，實現醫院業務數據的共享，消除醫院內部信息孤島。
東軟也是醫療信息化行業的老牌廠商。
在院內平臺方面，2017年，東軟推出醫院核心業務平臺RealOne Suite，主要目的是為了實現院內外的互聯互通和多個系統之間的數據共享，并以此來更好地支撐醫院諸多業務流程的高效運行和精細化管理；在區域平臺方面，東軟在區域內以健康檔案為核心搭建互聯互通平臺，先后幫助遼寧、青海等9省建立了省級衛生信息平臺。
最上層的是具有深度學習、自然語義分析等核心技術以及垂直場景探索的初創型企業，近年來涌現的醫療AI公司均圍繞“數據處理服務”提供服務。
2月5日，由市公衛中心指導、醫療AI公司依圖醫療開發的“新型冠狀病毒性肺炎智能評價系統”在上海市公共衛生臨床中心上線，利用人工智能等技術對肺部CT影像的新型冠狀病毒性病灶進行定量分析、療效評價和預測預后。
此前，依圖醫療曾推出AI防癌地圖，在提供AI輔助診斷系統的同時，幫助公衛體系建立篩查數據庫，通過醫療數據積累，計算出該市區的各類腫瘤患病率，這與一直提倡的“治未病”概念較為吻合。
成立于2013年的醫渡云，進行的是更基礎化的工作：幫助醫院跨系統、跨業務進行醫療數據的存儲、處理和分析，對非結構化數據進行結構處理，并利用人工智能和機器學習，幫助醫院和醫生提高臨床服務質量、科研轉化率和管理效率。
疫情期間，醫渡云團隊第一時間協助寧波衛健委建立了新冠肺炎疫情監控大數據平臺，動態顯示確診病例變化情況、不同類型的累計病例、確診數量的預測、疫情發展趨勢對比分析、RT指數、RT變化趨勢、治愈率情況等最新信息。
