文章作者｜艾意凱咨詢

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關鍵要點

• 全球醫療數據的潛在市場規模每年約為20億歐元，單個患者數據集的價值可能在50至1000歐元或更高，具體取決于治療領域和數據類型。

• 醫療數據需求旺盛，主要應用場景包括：藥物和醫療器械的研發、優化人工智能算法以及提升醫療機構的運營效率。

• 數據商業化對于亞洲和中東地區的醫療機構而言是一個重大機遇。這兩個地區的人口約占全球的60%，然而在醫學研究和開發領域（例如，臨床試驗和產品研發）的代表性卻嚴重不足。

• 醫療數據商業化的制勝關鍵在于深入了解數據需求、定價模式和市場渠道。買家的需求多樣化，但并非所有需求都可以或應該被滿足，因為醫療機構構建相關能力需要大量投資。在區域內率先構建數據基礎設施和服務的醫療機構將獲得顯著的先發優勢，從而在數據商業化市場中占據領先地位。

亞洲和中東地區醫療數據商業化的巨大潛力

全球醫療數據的潛在市場規模每年約為20億歐元，單個患者的數據價值可能在50至1000歐元或更高，具體取決于治療領域和數據類型，醫療機構應抓住這一巨大的市場機遇。這一市場的增長動力主要來自以下因素：醫療機構數據的激增（包括新治療模式）、電子病歷的普及以及個人數字設備生成的外部數據。然而，亞洲和中東地區在醫學研究和開發領域的代表性嚴重不足（例如，這些地區僅占全球臨床試驗人群的不到15%，但人口卻占全球約60%），這些地區的醫療數據也因其稀缺性而具備高價值。

L.E.K.咨詢近期對全球200位醫療數據采購相關的高管進行了問卷調查。受訪者所在公司的規模從不足50人到超過2萬人不等，涵蓋歐洲、美洲和亞洲地區以及制藥、醫療技術、科技（例如，人工智能初創公司、成熟的軟件公司）和健康保險等領域，也有部分受訪者來自數據中介機構。本文將聚焦亞洲和中東地區受訪者，以精準把握該地區的市場趨勢和行業動態（圖1）。

數據追蹤記錄與商業化

數據追蹤記錄不僅有助于顯著提升患者的治療效果，還能為新藥研發、醫療技術設備、可穿戴設備以及臨床服務的升級和創新提供重要支持。此外，某些數據集還能夠提升醫療機構的運營效率，實現資源的優化配置。

醫療數據還能夠為數據提供方與使用方帶來全新的收入來源。例如，醫療機構等數據提供方可通過共享其數據集及相關服務向外部組織收取費用。根據L.E.K.的研究，患者醫療數據的定價差異顯著，簡單病例記錄價格約為50歐元，而包含詳細基因組信息的復雜臨床數據集的價格可高達3000歐元。數據的價值還會受多種因素的影響，例如數據的應用場景及買方需求的緊迫性、數據能否在門診、住院和診斷等不同醫療場景中實現關聯以及（理想情況下）是否能體現患者的治療效果。對于數據使用方而言，獲取這些數據能夠帶來顯著優勢，例如加快新藥的驗證進程、縮短臨床試驗周期等（圖2）。

亞太和中東地區醫療數據的市場規模

醫療行業正在生成海量數據，據估算，這些數據約占全球數據總量的30%。近年來，醫療數據呈現出顯著增長趨勢，未來預計也將維持增長。

從2020年到2025年，全球醫療數據總量預計將從約2,000艾字節增長到超過10,000艾字節，年均增長率高達36%。這一增速遠高于制造業、金融服務業以及媒體娛樂行業的數據增長速度。

根據L.E.K.的研究，門診醫療數據的目標市場規模每年接近20億歐元。由于這些數據已被采集，其EBITDA利潤率顯著高于常規臨床運營業務。

亞洲和中東人口數據的稀缺性

盡管亞洲和中東地區的人口總量約占全球的60%，但在醫學研究和臨床開發（包括臨床試驗和產品研發）中的代表性卻嚴重不足。這一差距帶來了對這些地區人口數據的巨大需求，同時為亞洲和中東地區的醫療服務機構創造了新的收入增長機會。

以臨床試驗為例，根據美國食品藥品監督管理局（FDA）2020年的一項分析，全球臨床試驗參與者的種族分布明顯失衡。數據顯示，參與者中76%為白人，亞洲人僅有11%。多篇學術研究指出，中東人口在臨床試驗中的代表性嚴重不足，甚至幾乎被忽視。

L.E.K.的問卷調查顯示，除了醫藥領域，受訪者對亞太地區患者數據的需求普遍較高。這是因為亞太地區的醫藥市場規模相較于北美和歐洲等成熟市場仍然較小。然而，亞洲和中東地區被認為是未來增長潛力最大的區域，醫藥行業對該地區醫療數據的興趣預計將持續上升（圖3）。

主要增長驅動因素

醫療數據的快速增長由多重關鍵因素推動。首先是醫療機構記錄數據的激增，這得益于電子病歷的普及、醫學影像技術的不斷進步（例如，視頻采集、數字病理）以及組學數據采集范圍的擴大（基因組學、轉錄組學、宏基因組學、蛋白質組學、代謝組學、炎癥組學、脂質組學和糖組學等）。此外，智能手機、可穿戴設備和家用監測設備等數字設備也提供了大量外部數據。

亞洲正在快速崛起，成為未來數字醫療發展的重要引擎，其主要優勢包括龐大的人口基數、移動技術的高度普及以及可穿戴設備使用率的不斷上升。數據驅動、以消費者為中心的醫療模式正在逐步改變傳統的醫療機構模式。例如，亞洲和中東地區的國家正加速采用電子病歷和區域共享電子健康記錄。典型案例包括阿布扎比的Malaffi系統、新加坡的國家電子健康記錄、印度尼西亞的Satusehat平臺。這些系統不僅能提高數據的互操作性，還能推動遠程醫療的發展，并最終為疾病模式、健康趨勢和診療結果相關的臨床研究提供有力的數據支持。然而，各國在數字醫療的具體落地實施盡展上仍存在一定差異。

以中國為例，電子病歷的覆蓋率從2007年的約19%增長到2018年的約86%。相比之下，新加坡在這方面起步更早，從2000年代初開始，其公立和私立醫療機構便已全面部署電子病歷。馬來西亞和印度尼西亞等數字化起步較晚的國家，也開始積極推進電子病歷的應用。馬來西亞衛生部于2021年啟動了一項試點計劃，旨在為公共醫療機構提供標準化電子病歷系統，但這一計劃預計要到2026年才能全面完成。

由于醫療數據適用度和市場成熟度較高，醫藥和醫療技術公司對醫療數據的興趣最高

醫療數據的主要客戶群體及數據的應用場景

醫療數據及相關服務的主要客戶群體包括醫藥公司和CRO、醫療技術公司、科技公司、數據中介機構以及保險公司（圖4）。

01

醫藥公司和CRO：醫療數據在不同階段都具有重要價值。在臨床前階段，醫療數據有助于識別未被滿足的需求以及潛在的臨床試驗參與者（例如，藥物靶點的識別和生物標志物的檢測）。在臨床開發階段，醫療數據則是提高試驗設計有效性的關鍵（例如，患者篩選）。在市場準入階段，醫療數據則能為定價策略提供參考，并影響處方行為。

02

醫療技術公司：數據不僅能幫助識別適用新產品的潛在患者群體，還能為用戶體驗或產品設計提供關鍵洞察。例如，美敦力的GI Genius人工智能輔助診斷工具需要大量結腸鏡檢查視頻數據進行訓練。此類工具的發展對數據的需求不會因產品上市而停止，反而在工具不斷演進時需要更多樣化的數據支持，如后續提到的覆蓋更廣的遺傳和種族多樣性。醫療數據的商業化形式多樣，還可以通過合作折扣、新技術投放以及市場營銷等多種方式實現。

03

大型科技公司：醫療數據有助于識別先進科技產品的潛在需求，并通過人工智能改進現有數據集、訓練人工智能模型，或開發新的面向消費者的醫療技術產品和綜合性的醫療技術解決方案。例如，蘋果計劃對其AirPods Pro耳機進行軟件更新，更新后的產品不僅具備臨床級別的聽力測試功能，還能作為助聽器使用（該功能已通過美國FDA及其他全球監管機構認證）。同時，蘋果基于約1500名患者臨床試驗數據，為Apple Watch推出了睡眠呼吸暫停檢測功能。

04

數據中介機構：數據中介機構通過整理、清洗、匿名化和整合，對數據集進行優化和銷售。同時，這類機構還可以通過數據套利，即將所購買的數據集轉售給出價更高的買家。亞洲和中東地區已有多家知名數據中介機構，例如：印度的THB，一個整合醫療數據并進行數據分析的平臺，旨在為醫療機構提供服務；中國的神州醫療，將醫療數據用于臨床、研究和管理的大數據平臺；新加坡的Jonda Health，一款提供安全的患者健康數據和數據轉換引擎的軟件；以色列的Sweetch，一個聚焦患者依從性的人工智能健康數據平臺，旨在為醫藥和醫療技術公司以及支付方提供解決方案。

數據應用中的關鍵挑戰

盡管醫療數據應用場景多種多樣，但不同客戶和應用場景的核心數據需求往往具有一致性。終端用戶普遍認為，數據應用中存在以下三大關鍵挑戰（圖5）：

數據隱私與安全：56%的醫藥公司和CRO受訪者表示，確保數據隱私和安全是一項重大挑戰。關鍵在于保證數據的獲取方式符合相關法規要求，并確保數據經過規范的匿名化處理，以符合適當的標準和監管規定。

數據質量與完整性不足：數據集如果存在明顯缺口或缺乏足夠細節，會顯著降低其實用性，這種不足直接限制了數據在具體應用中的效果。

數據缺乏廣度：數據使用方通常希望實現跨場景的長期追蹤，例如將門診和住院記錄、影像中心報告和實驗室結果關聯起來，以形成對患者健康狀況的全面視圖。

提供醫療數據及相關服務的機構應重點關注上述常見挑戰并加以解決，以更好地滿足客戶需求。

數據的共享形式因數據來源和患者匿名程度而有所不同

在亞洲地區，目標客戶通常從各種醫療機構或數據中介機構獲取數據，其中門診數據是最常見的來源。根據患者匿名程度的不同，數據的共享形式也會有所差異。為了保護患者身份，數據通常會經過處理，這是目前最普遍的做法?；加袕碗s疾病的患者往往會為了獲得更好的診療結果而更愿意放棄匿名。

醫療數據的來源

問卷調查結果顯示，客戶通常會從多種來源獲取醫療數據（圖6），每種醫療場景平均涉及兩到三個數據供應商，其中門診是被提及最多的數據供應方（47%），其次是健康數據交易平臺（36%）和商業保險公司（31%）。這些機構所擁有的數據集顯示出巨大的商業潛力。

亞洲和中東地區各國政府已采取措施，在確?；颊唠[私的同時推動數據整合。例如，韓國允許通過My HealthWay這一國家平臺訪問個人健康數據，該平臺整合了來自850多家醫療機構的健康記錄；阿聯酋阿布扎比投資辦公室與健康云公司Innovacer展開合作，后者可通過數據整合和標準化創建統一的患者記錄。

數據的監管

了解與第三方共享醫療數據的相關法規至關重要。以下是幾種常見的數據共享方式：

基于患者知情同意：在獲得患者知情同意的情況下，數據可未經匿名化處理直接共享，患者信息保持完整。這種方式多適用于復雜疾病患者，因為共享數據可能有助于改善治療結果。然而，對于既往醫療數據，獲取患者知情同意往往更加困難。問卷調查結果顯示，約25%至35%的數據是基于患者知情同意獲取并使用的。

匿名化數據：數據經過匿名化處理后將無法追溯到患者個體。盡管匿名化數據由于信息缺失，在某些應用場景下的價值可能會下降，但這類數據集在許多研究中仍然具有足夠的實用性。調查顯示，約50%至75%的數據是經過匿名化處理的數據。匿名化處理通常也需要獲得患者知情同意。

基于聯邦或群體訪問的醫療數據：這種方法能夠在不轉移數據的前提下，實現數據的分析和利用，確保數據始終保存在數據所有者的本地存儲（或云端）環境中。數據使用者通過研究算法或分析工具，直接在數據所在環境中運行并對數據進行“學習”。當提取算法或分析結果時，它們已經基于完整的數據集完成訓練，但這些結果無法追溯到任何患者個體。根據問卷調查，約5%至15%的數據是通過聯邦或群體學習技術進行訪問的。

合成數據：合成數據是通過算法生成的人工數據，用以模擬真實世界的數據。此類數據通過學習原始數據的模式、關聯以及統計特性創建，既保持了原始數據的統計完整性，也不包含任何個人信息。

已故患者的數據：已故患者的臨床數據在隱私保護方面的監管相對寬松。根據數據集的完整程度，這類信息在某些應用場景下的價值可能與在世患者數據的價值相當。

根據問卷調查結果，為滿足監管要求和客戶需求，數據的匿名化水平存在差異。通過患者知情同意獲取的數據由于可以多次使用，并通過多種方式進行分析，通常具有更高的實用價值。

隨著人們對隱私保護和數據安全的需求不斷提高，未來的數據共享方式可能會逐步向基于聯邦和群體學習的數據訪問模式轉變。由于這類模式需要在技術和人力資源方面進行大量投資，亞洲和中東地區的數據監管政策也存在顯著差異，轉變的過程預計會較為緩慢。例如：

新加坡：2012年通過《個人數據保護法案》，對個人數據的收集、使用、披露和管理提出多項要求，并要求定期檢查，確保數據僅被授權人員訪問。

馬來西亞：2010年通過《個人數據保護法案》，旨在保護個人數據安全。政府目前正在修訂與數據泄露相關的條款（例如，關于發生數據泄露時通知有關部門的要求）。

印度尼西亞：盡管擁有完善的網絡安全法律，印度尼西亞在個人數據保護方面仍存在不足，直到2022年10月才頒布《個人數據保護法》。目前印尼政府正在組建數據保護管理機構，監督相關法律的落地實施。

中國：2021年頒布《個人信息保護法》，對醫療和患者數據的跨境傳輸實施嚴格管控，要求安全評估或獲得政府批準，并對大規模數據處理者實施本地化存儲要求，違規行為將面臨嚴厲處罰。

阿聯酋：2019年頒布《健康數據法》，規范信息技術和通信（ITC）在醫療領域的使用，適用于所有在阿聯酋境內運營的實體，包括醫療機構、保險公司、醫療IT公司以及涉及電子健康數據相關業務的其他機構。

根據本國的市場動態和醫療機構的能力，通過不同商業化路徑實現“數據即服務”

醫療數據的商業化路徑選擇對其成敗至關重要。數據供應方有以下幾種選擇：直接面向終端用戶、通過數據中介機構，或采用混合模式。

根據所選路徑，操作層面也會有所不同：

• 直接面向終端用戶：通?？色@得更高的單條數據售價，但需大量投資組建一定規模的內部數據和銷售團隊。

• 通過數據中介機構：單條數據售價通常較低，但對數據集和銷售團隊的要求較低，業務啟動速度更快。

選擇最優路徑時，數據提供方需要對目標地區的預期定價能力、市場份額獲取能力以及增值服務機會進行詳細評估，同時還需考慮投資建設必要的能力。亞洲和中東地區的差異性較大，要成功應對復雜的監管和市場環境，數據提供方必須深入了解各國的政策法規以及市場體系。無論選擇何種路徑，數據提供方需要做到以下幾點：培養或引入數據專業人才；建立或委托開發數據技術平臺；成立專門的團隊，負責業務拓展和商業化。

行動呼吁：在確保合規的前提下選擇合適的商業化路徑

對于醫療機構而言，數據以及相關服務可能會帶來新的盈利點。而對于醫療行業的影響力投資者，這類服務還可以加速新藥、醫療技術以及人工智能的開發，中長期來看，還有助于改善患者的診療結果。

然而，以下關鍵問題值得重點關注：

數據集必須滿足使用要求

最理想的情況是，數據集需要符合隱私和安全等相關法規的合規標準，同時具備完整性（最理想的情況是包含跨場景的完整數據鏈）和高度詳盡的信息。此外，數據還應以標準化的格式存儲，確保能夠在不同來源和地區之間進行傳輸，并具備廣泛的地域覆蓋。

審慎選擇商業化路徑

深入分析落地實施成本和商業化前景，審慎選擇最合適的商業化路徑。落地實施成本不僅包括對業務拓展團隊的投入，還涉及開發適配的數據架構、篩選技術平臺或供應商以及日常運營的管理和維護。

合規性管理

尤其在數據匿名化和患者知情同意方面，需要謹慎管理。例如，澳大利亞最大的醫學影像服務提供商最近因涉嫌“未經患者同意使用個人醫療數據訓練人工智能”6而受到調查。

憑借專業知識和細致規劃，醫療機構可推出以數據為核心的新業務，成功占據市場先機。這些業務能夠隨著新患者數據的不斷增加而不斷增值。

此外，相關領域的公司（例如，可提供電子病歷和管理系統的醫療IT企業、醫學影像軟件供應商以及病理診斷公司）也面臨重要機遇。這些企業應著手制定相關戰略，考慮投資并開發相應的數據平臺，以支持客戶開展以數據為核心的新業務模式，或者幫助他們更高效地利用數據并進行對標，以優化自身運營，提升競爭力。

編輯 | Weizheng

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