精准医疗离不开基因科学的创新，同时近年来逐渐兴起的大数据技术是决定精准医疗未来发展的重要基础，包括数据采集、数据联通、数据计算和分析等多个角度，依靠原有的网络技术尚不能够实现这些功能。

  经过近半个世纪信息技术的加快速度进行发展，数据规模和解决能力都呈现出爆发式增长的趋势。“互联网+”时代是数据技术（datatechnology，DT）的时代，而如何更好地获取和使用数据成为新的发展趋势。通过比较信息技术（information technology，IT）时代和DT时代的特征，不难发现两者的差异集中体现在它们对生产力所产生的影响。

  IT时代的生产工具最重要的包含硬件和软件，其中硬件需要采购，投入成本大，运维难度高，而软件是生产知识的具体化，更新周期比较长。这样容易使得资金雄厚的企业形成垄断，不利于知识创新和行业发展。另外，IT时代是信息经济发展的初期阶段，虽然在该阶段知识通过软件实现流程化，但是存在封闭、分散、数量有限等诸多弊端。

  DT时代则是信息经济发展的更高级阶段，同时业务类型逐渐由数据驱动向数据开发转变。数据时代的工具突出表现为“云计算”和“大数据”，其中“云计算”具有规模化和专业化优势，提供强大的数据计算能力，而且升级速度快、使用门槛低，而“大数据”在处理规模、生成速度、提供价值等方面同样有着非常明显优势。

  在医药研究开发领域，医疗大数据通过对各方面医疗卫生数据来进行专业化处理，促使针对患者甚至普通公众的行为和情绪测量成为可能，并根据其特点和习惯进行针对性地调整和优化。

  在疾病诊疗领域，一是通过健康云平台对每个居民进行健康数据采集，居民能随时查阅，了解自身健康程度。二是提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒有几率发生的健康问题，避免高危患者转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。三是基于大型数据集（例如基因组数据）的分析，提供具有针对性和个性化的医疗方案。

  在公共卫生领域，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则能够最终靠覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民健康信息数据库，快速检测传染病。

  信息时代背景下的数据慢慢的变成为一种新生产要素，组织形式呈现出精细化、社会化和协同化的发展的新趋势，以更好地适应数据分享和分析的需要。精细化体现为广大购买的人选择的多元化和个性化，能够充分挖掘网络的长尾效应；社会化体现为互联网参与主体的持续不断的增加，以及大规模协作效应的愈加普遍；协同化则体现为一种协作前提下的分工模式，而不是传统的分工前提下的合作模式。

  网络站点平台的协同化通过促进群体间协作，创造出更大的经济价值。同时，互联网平台涉及多方参与，用户都能够在不同平台间做出合理的选择，促使医院间竞争更充分、服务创新更为丰富，并且有利于形成良好竞争的医疗生态。互联网本身就具有去中心化的特征，但是任旧存在一些不足之处。中国精准医疗的发展模式尚处于探索阶段，在发展过程中还面临着外部环境的诸多挑战。同时由于医疗服务本身的特征，该领域存在行业标准制定难、商业模式界定难、服务效果评价难等问题。

  建立一体化的智慧医院使医生参与到精准医疗的网络当中，可以通过各种智能终端和设备提高医生工作效率，促进医疗资源的优化配置，提升医院管理上的水准和方法，从传统的粗放式向精细化管理转变。通过智能筛选有明确的目的性地引导和分流患者前往基层医院就医，防止医疗资源和患者向三级医院过度集中。

  在挂号预约环节，患病的人能进行网上挂号，减少患者的等待时间；同时，医院能够准确的通过患者预约的需求情况，对不同科室的医生进行提前调配，从而大幅度的降低患者挂号的等待时间。

  在缴费环节，网络支付方式再加上医保实时结算功能，可避开患者排队缴费的麻烦。

  在查取检验报告环节，患病的人能直接在手机终端查看报告，无需前往医院做打印。医疗联合体内医疗机构间建立检查检验结果实时查阅、互认共享，各个医院之间可通过远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等数据来进行科研分析。同时，医疗联合体内的县级医院、社区卫生服务机构、乡镇卫生院和村卫生室也可实现信息共享，快速提高基层医疗服务能力和效率。

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