醫葯大數據股票有哪些

⑴ 健康產業股票有哪些股票

「健康是一個具有無限發展空間、發展前景的朝陽產業。」「十一五」以來我國基本醫療保險制度建設高歌猛進，廣大群眾長期被壓抑的醫療需求空前釋放，醫療衛生支出每年以20%的速度增長，去年以高達31661.5億元，是「十一五」初的3.2倍。
中長期來看，醫療器械板塊將持續景氣、活躍，下半年機會仍主要來自持續平台化進程的公司，以及基因測序和智慧醫療等高景氣領域的機會。
並購和平台化。行業自身特點、一二級市場估值等因素，決定了器械行業並購的持續活躍和平台化的必然選擇。重點關注未來有望平台化潛力的公司：理邦儀器、和佳股份、寶萊特、三諾生物、魚躍醫療。
可顛覆傳統醫療的技術創新--基因測序和智慧醫療。
基因測序。基因測序應用廣泛，而二代基因測序技術的商業化將帶來市場規模的爆發性增長。但目前A股公司標的公司較少，且不確定高，相對看好達安基因（背景深厚、研發實力強、分子診斷主業本身具有安全邊際）。
智慧醫療。主要包括可穿戴醫療設備和移動醫療，將從診斷、監護、治療等各醫療細分領域，開啟智能化時代，有效配置資源，將個性化醫療推向新高度，應用前景巨大。A股醫療器械上市公司中，也有不少優秀的公司，憑借產品、渠道、資金等優勢，開始進軍可穿戴設備、移動醫療、大數據等新醫療領域。建議重點關注和佳股份、寶萊特、三諾生物和福瑞股份。

⑵ 醫療大數據的主要來源有哪些

醫療大數據的來源一般包括病人就醫時產生的數據，臨床醫療研究和實驗數據，可穿戴設備採集的數據等。採集醫療大數據主要是為了進行整理分析，支持醫療科研。但是各個醫療機構、平台、設備採集來的數據各種各樣，對整理分析就造成障礙了。因此在數據採集的源頭統一標准就很重要。比如英國TPP公司的SystmOne醫療系統，它有標準的數據採集方式，醫療機構用它採集到的高質量、大容量、結構化的數據，形成了名為ResearchOne的資料庫，可以直接導出支持醫學研究的完備臨床數據。TPP也有供個人使用的愛閱歷APP。它可以和SystmOne系統互聯共享，個人可以在APP輸入和查看自己的健康信息，醫生也可以在授權後通過Systmone調取個人健康情況、以往的疾病史及用葯等信息。

⑶ 醫療健康領域的大數據來源有哪些

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學
2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息）
3、費用報銷、利用率和欺詐監管
4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

⑷ 國內有哪些醫療大數據公司做得比較好的優勢在哪

武漢金豆數據是國內醫保/醫療數據增值服務一體化解決方案供應商。全國運營中心位於北京，研發中心位於武漢，在河南、河北、廣東、雲南等地共設有7家分、子公司，匯聚了140多名跨學科的醫療數據挖掘精英和1000多人的專家顧問團隊。公司在香河投建佔地50畝、建築面積80000餘平方米的醫療大數據產業園，並在深圳前海與恆大集團共同出資設立恆金健康科技有限公司。
作為國內最早開始專注醫療大數據技術與行業經驗積累的團隊之一，金豆擁有十年 的醫療數據分析和疾病編碼應用與轉換產品研發經驗，八年的醫保控費和支付方式改 革方面產品研究與開發的經驗。共積累了120多項數據分析模型和相關演算法，並對部分核心技術申請了專利。
金豆醫療數據始終密切把握中國醫療改革的脈搏。從國務院38號文件、到「十三五」規劃綱要、「健康中國2030」規劃綱要， 再到今年全國兩會政府工作報告，都明確指出推行DRG預付費制勢在必行。基於深厚的行業積淀，金豆提供一體化的解決方案。金豆是全國醫療服務價格與成本監測網路的中標建設及維護單位，並開發出了目前市場上可實現12個版本疾病診斷/操作編碼一鍵轉換的產品，實現了企業跨越式的發展。

⑸ 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

⑹ 國內醫療大數據公司有哪些最好結合案例

之前看過這樣一篇文章，不知道是不是你想要！

林總是國內某知名大型醫療集團的總經理，旗下有三十多個項目，每年在網路推廣上的營銷費用上億元。 身為總經理，林總每天都要看報表，但下屬提報上來的數據總是不夠及時，還經常出現誤差，甚至有時候還需要自己來回復制粘貼數據來看運營指標。 林總感覺精力被牽扯了許多，無法真正的騰出時間用在研究市場，調整戰略方向。 出差的時候更是麻煩，拿著手機從郵件看excel表，滿眼數據也無法第一時間發現問題。

於是他要求集團的網路總監陳總把廣告投放的數據指標做的更精準細致一些，但是陳總也很無奈，他每天也花費大量的時間花費在報表上，因為每個項目數據規則都不一致，數據不夠透明化、、標准化，一直要求員工們按規范操作業務，提報數據，可也沒有辦法能真正落地監督執行情況。 項目業務數據是否真實及時？每個項目情況怎麼樣？每個主管業務能力如何，周任務月任務完成情況如何？網路搜狗這些渠道該月分別投入產出如何？這些問題成為了公司的老大難，誰也無法准確及時的回答。

在去年年底的一次行業聚會上，陳總跟某醫療集團副總交談時得知，他們的到診成本比陳總的醫院低了三分之一還多！這位副總告訴他，他們兩個月前上了一套新的數據分析系統BDP,主要為了把網路、搜狗、以及商務通和預約掛號系統數據全部連接打通。 集團現在能夠清楚的知道投放的廣告費用花在哪裡帶來了產出，花在哪產生了浪費，比如本周或本月這個病種來了多少人，每個人是通過哪個客服人員聊來的，之前是通過哪個關鍵詞來的。 這樣他們就能盡快調整投放策略，到診成本也隨之降低。

⑺ 醫療健康大數據概念股有哪些

醫療服務概念股有衛寧軟體、榮科科技、九安醫療、湯臣倍健、白雲山、長城信息等等股票。