時間：2023-10-08 15:33:54
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4月中旬，美國一家名叫“Celator”的制藥公司將“精準醫療”概念帶入公眾視野，不但在納斯達克掀起一股“醫療風”，公司股價創下18天暴漲近10倍的神話，也成功“波及”了大洋彼岸的A股市場，相關概念股一路飄紅。原因就在于該公司通過精準醫療的手段和新型藥物結合，能夠實現對重癥白血病患者進行有效治療。
這家位于美國新澤西州尤英市的生物醫藥公司Celator宣布，旗下的新藥CPX-351經三期臨床證實能讓急性髓系白血病高危患者總體存活率顯著提高，是精準醫療在科研領域的重大突破，或將改變現有的診斷、治療模式，為醫學發展帶來一場變革。
CPX-351是公司利用其新型納米載藥技術結合cytarabine和daunorubicin兩種抗癌藥物的新劑型。在CPX-351中，兩種藥物的比例為5：1。Celator公司開發的新型載藥系統技術能夠最大限度發揮兩種藥物的效果并將其副作用降至最低。
精準醫療又叫個性化醫療，區別于傳統模式和醫學概念，是以個體化為基礎、借助基因測序、蛋白質組學技術以及生物信息與大數據科學的交叉應用，對于大樣本人群特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，并對一種疾病不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對于疾病和特定患者進行個性化精準治療的目的。
由于精準醫療是生物信息科學與先進醫療技術交叉應用而發展起來的新型醫療模式，實現有效實施精準醫療，其前提就是要完善“精準診斷”技術，即以基因檢測為核心的分子診斷技術。因此，在精準診斷之后還需要“精準治療”，主要是靶向治療技術，包括分子靶向藥物、抗體藥物、細胞免疫治療、干細胞治療等，尤以腫瘤市場的需求最為迫切。
全球范圍而言，精準醫療市場的規模增長較為明顯。根據前瞻產業研究院的《2016-2021年中國醫療機構行業市場前瞻與投資預測分析報告》數據顯示，2005年，全球精準醫療市場規模為187億美元，到2010年時增至335億美元，2015年全球精準醫療市場規模則近600億美元，預計未來五年間年復合增速將達15%，是醫藥行業增速的3―4倍。
審批從嚴，政策趨緊，增速放緩，抱團取暖
放眼下一個五年，預計中國醫藥和生物技術市場將出現以下幾個趨勢性變化。
2015年年底，CFDA（國家食品藥品監督管理總局）了史上最嚴的藥品審評審批制度，對提高仿制藥審批標準、優化臨床試驗申請審評審批、加快臨床急需等藥品審批、嚴懲臨床試驗數據造假等進行明確規定。許多藥企的在研在審新藥將受到影響。
與此同時，招標改革、嚴厲打擊商業賄賂及醫保控費將會實質性影響部分藥企的銷售與經營。在審批與政策雙重趨緊、醫藥市場增速持續放緩的情況下，同質化的仿制藥企業將尋求抱團取暖，那些有雄厚研發底蘊、健全銷售網絡和強大整合能力的藥企將有機會逐漸發展成為平臺型藥企集團。
中國老齡化進程的加速與二胎政策的全面放開帶來了慢病藥和兒童藥等細分市場的機會
2015年到2035年，我國將進入急速老齡化階段，老年人口將從2.12億增加到4.18億，人口占比提升到29%。由于老齡群體免疫力較低，導致患病率較高；且老年人多發慢性病，需要持續用藥，耗費較高，老齡人口將對醫療衛生服務提出更高的要求，也將為醫藥行業帶來前所未有的發展機遇。
2010-2014年，我國每年新生兒約1600萬。全面放開二胎后，預計頭五年新生兒每年增加500萬左右。我國制藥企業總計約6000家，但專業兒童制藥企業卻只有10家左右。我國12歲以下人口已經超過2億，且兒童免疫系統處于發育健全階段，屬于易患易感人群，兒童用藥市場需求量巨大，蘊藏著眾多的發展機會和巨大的創新空間。
生物技術持續火熱，精準醫療孕育萬億級市場
2015年3月，科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，決定在2030年前政府將在精準醫療領域投入600億元。全球范圍內，CAR-T、CRISPR、ctDNA、單抗等生物技術逐漸得到驗證，并應用于疾病的早期發現及精準治療。雖然該類技術處于探索階段，但這些技術的研究探索、臨床試驗及驗證后的診療應用都將創造巨大的市場機會，初步估計可達萬億規模。
投資要點:
AI新品，進一步落地多個行業:2017年9月12日，公司了“精準醫療”、“AI+公安大數據”、“樂享智投‘三個行業的解決方案及產品。
(1)精準醫療:
目前還處于輔劣臨床診療階段，iMedical8.0P、臨床科研大數據分析平臺、感染智能監測系統、知識圖譜構建系統等實現了輔劣醫生優化治療方案和臨床科研的功能;
(2)AI+公安大數據:通過人臉識別、視頻檢索技術等不公安系統擁有的海量數據庫結合，解決了以往案件偵查過程中嫌疑人篩選的問題，大幅提高了篩選速度;
(3)樂享智投:作為一款智能投頊產品，主要向金融客戶提品評測、用戶畫像、投資組合、投資執行、風險監控、收益分析等服務，并提供個性化的解決方案。
本次AI產品的，公司實現AI技術在醫療、安防、金融三個熱點行業的落地，有望搭上AI行業高速發展的順風車，助力公司的進一步發展。
布局AI行業多年，技術成就應用:公司于2013年開始布局人工智能領域，是國內較早投入人工智能領域研發的企業之一，先后不中科院、清華大學、北航、IBM和微軟等國內外知名校企合作。經過多年研究，公司基于人像識別、車輛軟件識別、目標圖像提取不分析等技術，研發出智能人像服務、人像卡口等系統。本次人工智能新品的是對以往產品的進一步改進，是公司多年技術積累的結果，產品系列較為成熟、可靠，用戶滿意度較高。
業務行業覆蓋廣，公司發展空間大:公司立足數字化行業多年，服務對象涵蓋金融、電力、通訊、交通運輸等10余個行業，產品線主要包括行業應用軟件、人工智能解決方案、大數據服務。這不僅有利于公司率先占據AI行業的有利位置，更能夠使公司在數據量上存在優勢。公司能夠盡快實現AI產品在多個行業的落地，在AI市場還在高速發展期的今天，占據多個行業就意味著擁有更大市場規模的可能性。
除此之外，公司擁有各個行業的大量數據，能夠實現不同行業數據的相互補充，有利于AI系統的自我完善。
投資建議:作為國內IT企業龍頭，公司將不斷完善人工智能技術，并通過數據積累，在產品線和市場應用上不斷拓展，最終實現人工智能+戰略。我們公司預測2017年至2019年每股收益分別為0.48、0.53和0.68元，上調評級至買入-A，6個月目標價為13.92元，相當于2017年29倍的動態市盈率。
風險提示:
精準醫療和基因測序正在全面爆發
未來五年，全球精準醫療市場的規模將快速增長，據西南證券研究報告顯示，2015年全球精準醫療市場規模近600億美元，2015-2020年期間增速可達15%，是醫藥行業增速的3-4倍；2013年基因測序市場規模約45億美元，2013-2018年復合增長率為21.2%，而中國和印度2012-2017年復合增長率為20-25%。從醫療技術的角度來說，精準醫療離不開基因測序，二者之間有著密切的關聯。至于精準醫療在全球范圍內快速發展，主要得益于以下三大因素。
1、政策上的大力支持。去年美國總統奧巴馬在2015年國情咨文中宣布：將重點支持精準醫療發展，投資2.15億美元建立數據庫及基因篩查等。而在中國，針對于精準醫療的利好政策也頻頻出現，科技部甚至召開國家首次精準醫學戰略專家會議，計劃在2030年前，在精準醫療領域投入600億元。政策上的利好消息，極大地刺激了相關企業和醫療機構投入人力、財力來研發精準醫療。
2、基因檢測技術的興起，極大地促進了精準醫療的快速發展。相比傳統的醫療技術而言，精準醫療不單純只是局限于對于疾病的治療方面，它在降低疾病的發病率，有效預防并治療病人病情方面具有更高的準確率和效率。
3、隨著生活收入水平的不斷提升，老百姓們對于自身身體健康的關注度越來越高，尤其是對于正在步入人口老齡化的中國來說，醫療問題正在成為全社會日益重視的問題，老百姓對于精準醫療的需求也在日益攀升。
精準醫療還需經歷九九八十一難
然而在整個國內，目前精準醫療的普及發展也并非一帆風順，實際上整個行業還是存在諸多痛點。
精準醫療面臨的第一個難題就是數據收集的問題，對于很多用戶來說，他們個人健康信息的數據是一項保密的內容，他們不愿意將自己的健康數據透露給他人。這就給精準醫療造成了一定的困難，精準醫療需要基于大量數據基礎之上，沒有這些數據基礎，精準醫療也就難以做到精準。
第二個難題是成本上的難題。類似基因測序這種技術，它的成本雖較之前已經大幅降低，但就現階段而言，仍舊沒有達到普及的水平，絕大多數的精準醫療項目都需要付出高額的成本，這對于一些較小的醫療機構來說，是難以承擔的。此外，基因檢測與分子靶向治療的藥物價格也不菲。
第三個難題是對于醫生以及很多中小醫療機構來說，如果精準醫療成為了日常健康醫療的一部分，這些醫生就需要具備深厚的分子遺傳學和生物化學功底，他們不僅需要解釋遺傳測試結果，還需要了解這些信息如何對應到后期的治療或前期預防當中，并向病人準確地傳達這些信息。去年針對北京協和醫院醫生做的一項調查表明，醫生對遺傳學知識的個人評分平均只有2.1分(4分為滿分)。
第四個難題是精準醫療的支付問題。精準醫療的價格能否被普通的老百姓們所接受，這個也是需要考慮的。如果大多數的老百姓買不起精準醫療藥物，那么精準醫療最終就難以走向大眾市場。此外，醫療保險能否覆蓋精準醫療也是很關鍵的一步。
第五個難題則是精準醫療如何區分病人群體的異質性。即便區分開了，還需要涉及到制藥業的切入，如何才能夠開發出針對特異群體的靶向乃至基因藥物，這并非那么輕松，且藥物從臨床到應用的諸多環節也需要考慮。
而精準醫療所面臨的一個最核心最根本的難題實際上還是源于技術本身，如何對大數據進行更準確的分析，還需要更高的效率來實現。比如在基因檢測運用最為成熟的NIPT領域，就面臨著精準度、檢測周期、假陰、假陽現象等諸多難題，這也是目前全球各國精準醫療所面臨的一個共同難題。
行業急需不斷創新變革，精準醫療才有希望
要想推動精準醫療逐漸走向普及，就必須推動精準醫療的醫療技術水平不斷提升，如此一來才能解決精準醫療的基因測序、數據分析、區分病人群體的異質性問題等，而精準醫療的治療費用也就可以逐漸下降。
2000年，人類第一個基因組開始，基因檢測以摩爾定律的方式進行快速革新，這加快了基因檢測的個體化精準醫療運用進程。
2015年，為了能夠滿足復雜的基因測序數據處理和高性能計算能力需求，英特爾推出了至強融核協處理器(Xeon Phi)，它能夠提供多達61個內核、244個線程、1.2萬億次浮點運算性能。但基因序列分析具有高IO密集和高計算密集的特點，還需要常規加速方法以外的特殊手段。
2016年，精準醫療進入到了算法階段，高效的數據分析變得越來越重要，它也是精準醫療所面臨的一個最核心最根本的難題。人和未來生物科技公司推出的基于FPGA的GTX One生物計算加速平臺，從某種程度上來說，有效地解決了這個難題，他們通過高能算法極大的提高了基因檢測樣本的比對和分析效率。
從速度上來說，GTX One加速產品能夠讓無創產前DNA檢測(NIPT)的數據比對分析效率提升100倍。比如，GTX One處理器(FPGA芯片)能在一個超過20億個條目的海量數據字典(近90GB的數據量，即超過22張DVD數據量)中，創紀錄的完成每秒860萬次的查詢，比一臺運行Redis(公認最快內存數據庫)的20核Intel Xeon E5 CPU的服務器的查詢速度快17倍。
從成本上來說，GTX One系統可以將一臺擁有20核Intel Xeon E5 CPU的高性能服務器24小時的計算任務，壓縮至半小時內完成。這不僅極大地降低了數據分析的時間成本，還能極大降低服務器集群的采購和運維成本。與此同時，GTX One整機滿負荷功耗只有89W，是20顆Intel Xeon E5 CPU物理核服務器整機功耗的1/5，大大降低了運行成本。
從效率上來說，GTX One處理器也帶動人類精準醫療向前邁進了一大步，它專門針對序列比對和突變分析算法的并發和訪存瓶頸，面向FPGA高計算性能特性，充分考慮算法各階段流水，重新設計了生物信息分析的核心算法。其優化設計甚至細化考慮其訪存可能引發的DDR控制器事務數量、DDR3顆粒內部Open Page的時間特性等，使得GTX One處理器能夠在一個雙通道的8G板載DDR3內存中，從壓縮的海量數據記錄里，輾轉騰挪，僅僅通過最多不超過4次訪存的情況下，在30億堿基長度的基因組上定位序列片段。
不過GTX One加速平臺還僅僅只是人類精準醫療戰略實現的第一步，人和未來正將這項新的技術運用到全基因組、轉錄組、表觀遺傳等數據分析上，持續不斷豐富GTX One加速平臺上的分析應用產品。只有不斷提升高能算法和大數據分析的能力，才能真正全面提升基因檢測全產業鏈條的整體效率，從而大幅降低檢測成本、時間以及精準度，真正建立大數據健康管理解決方案。
未來大數據下，將全面進入精準醫療時代
不論從何種角度來說，基于基因測序和大數據基礎之上的精準醫療，將會成為人類未來醫療發展的必然趨勢。
首先，精準醫療能夠極大地提升對病人治療的有效性，也能夠提供更為精準的醫療服務，這個對于當前的醫療水平發展現狀來說，具有極大的促進意義。此外，精準醫療的出現，還能夠降低一些非必須藥物的副作用。
其次，隨著精準醫療技術的不斷提升，它能夠減少很多無效的治療檢查，大幅降低治療的時間。最為重要的是，隨著精準醫療技術的提升，它的費用也能不斷降低，同時還因為減少了其他的治療檢測項目，能夠大幅降低醫療的成本。很多傳統醫療單項費用看起來并不高，但實際上卻浪費了很多醫療資源。
關鍵詞：共享發展：實現途徑
共享發展理念的提出既是對當前我國改革發展中的突出矛盾和問題的應對，又為中國在新的歷史條件下實現新的奮斗目標提供了新的發展理念。共享發展，就是發展為了人民、發展依靠人民、發展成果由人民共享，其基本內涵是人人參與、人人盡力、人人享有。這是中國特色社會主義的本質要求，是社會主義制度優越性的集中體現，也是我黨堅持根本宗旨的必然選擇。要實現共享發展主要有以下幾個途徑。
一、實施脫貧攻堅工程
目前我國還有為數不少的農村貧困人口，實現農村貧困人口脫貧是落實共享發展理念的重要任務，為此要完善脫貧工作的體制。按照精準到村到戶的要求，精準摸底從而科學制定精準扶貧攻堅規劃。按照精準幫扶的要求，進一步加大社會扶貧和專項扶貧的力度。還要加大行業扶貧工作力度，如大力實施交通、水利、醫療、教育、文化等各方面的扶貧，全面落實行業扶貧的職責。同時要落實精準扶貧攻堅責任，各級黨委、政府特別是貧困地區黨委、政府要切實履行好精準扶貧攻堅的主體責任。加大精準扶貧資金投入以及強化精準扶貧隊伍建設。加強動態管理，建立年度脫貧攻堅報告和督察機制，努力做到真正實現精準扶貧、精準脫貧，確保責任到位、工作落實到位。落實全社會共同責任，凝心聚力推進精準扶貧攻堅。
二、提升公共服務的供給
隨著經濟社會發展水平的提高，人民群眾也期待獲得更高質量的公共服務。提升公共服務供給，可以從以下幾個方面著力。
第一，明確政府提升公共服務供給的職責，不斷完善公共服務體系。同時提升公共服務供給應與經濟及社會的發展水平相適應，做到既能讓全體人民受益于更多更公平的發展成果，又是可持續發展。第二，明確提升公共服務供給的主要內容。在公共教育服務、公共衛生服務、社會保障等方面提出明確的質量要求。第三，合理配置公共資源，在加大投入的同時改革創新公共資源配置的方式。第四，創新公共服務供給機制，改變以政府為主體的單一公共服務供給模式，引入市場化、社會化機制。同時建立系統規范的公共服務管理及評價體系。第五，提升公共服務的供給，要積極推進法治化。制定政府履行公共服務職能的具體規范來約束政府履行職責。依法保障人民群眾獲得普遍、公平的公共服務的權利，同時確保提供公共服務的公開透明。
三、加快有利于公平正義的具體制度的建構與完善
堅持共享發展，關鍵是作出更有效的制度安排，使全體人民在共建共享發展中有更多的獲得感。這就需要逐步完善各項社會制度，以確保權利公平、機會公平、規則公平。公平正義的制度是共享發展堅實的根基。通過完善公平正義的制度體系，公平正義的社會秩序將進一步鞏固，從而最終全面建成小康社會。
首先要完善領導體制和工作機制。黨的各級領導機構要領導各級政府在制定各級各類規劃時，要提出明確反映共享發展理念的指標及政府履行職責的約束性指標。同時各級政府要明確分工和責任，責任到人，確保工作落實到位。其次要完善監督機制。加強督促檢查，通過自查、抽查、督查等方式，及時發現制度執行過程中的問題，嚴格抓好落實。強化黨內、民主、法律及輿論監督。加強群眾對貫徹落實共享發展理念的輿論監督，推動制度落實。最后還要完善評價機制，形成全方位的評價體系。規范黨和政府主導的監測、評價機構建設，調動人民群眾積極參與評價共享發展理念。
四、完善基本民生的保障制度
2016年，中國精準醫療發展也進入加速期，3月5日，國家發改委公布“十三五”規劃綱要，其中涉及100個項目，而“加速推動基因組學等生物技術大規模應用”位列其中，預示著“基因組學”被列入國家戰略。
早在2015年3月，科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，提出了中國精準醫療計劃，并計劃在2030年前投入600億元。一年之后，科技部 “精準醫學研究”重點專項2016年項目指南正式公布，實施周期為2016年～2020年。這一指南的被醫療界內解讀為，行業期待已久的精準醫療國家戰略部署終于揭曉。
在資本市場上，2015年以來精準醫療行業內的公司一直是風險投資機構眼中的“香餑餑”，越來越多的天使和VC投資爭相加入大健康投資行列。盡管在經歷“資本寒冬”，但基因產業上的創業公司融資力度依然不減。據資料顯示，2016年中國精準醫療的市場規模已達400億人民幣。
且中國作為人口大國，惡性腫瘤、心腦血管疾病等慢性病占據中國居民疾病死亡率前幾位，人口老齡化、重大疾病是造成國家人力資源損失和經濟損失的重要因素。此外，精準醫療在生育健康領域、重大疾病治療領域的應用需求在中國也有龐大的基礎。不管是政府的重視與投入，資本市場的火熱追捧，還是大眾對精準醫療的迫切需求，仿佛都預示著精準醫療的大規模爆發即將到來。但理想和現實之間的距離究竟有多遠？在從理想到現實的具體實現路徑上又有著哪些障礙？
精準醫療還有多遠
美國國立衛生研究院對精準醫療的定義是：建立在了解個體基因、環境以及生活方式的基礎上的新興疾病治療和預防方法。2016年美國在精準醫療計劃上投資2.15億美元，從逾百萬美國志愿者那里收集數據、找尋科學證據，將精準醫療從概念推進到臨床應用。
法國政府也宣布投資6.7億歐元啟動基因組和個體化醫療項目，將其命名為：法國基因組醫療2025（France Genomic Medicine 2025）。該項目以提高國家醫療診斷和疾病預防能力為整體目標，預計在全國范圍內建立12個基因測序平臺，2個國家數據中心。
在世界范圍內，還有英國10萬人基因組計劃、韓國萬人基因M計劃、澳大利亞零兒童癌癥計劃等精準醫療計劃已獲得重大推進。 數據顯示，目前，精準醫療全球市場規模已突破600億美元，其中精準診斷領域約為100億美元，精準治療領域500億美元左右。今后5年，全球精準醫療市場規模，還將以每年15%的速率增長，國內增速將超過20%。
在全球性的精準醫療熱下，精準醫療仿佛呼之欲出，但其實精準醫療的真正落地還要面臨很多困難。
首先，對于現行的醫療制度來說，精準醫療還需要很多規則或者習慣的改變。在醫療信息記錄上，要按照高水平科學研究所使用的樣本規范來收集記錄。除了病人基本信息外，還需要家族病史、飲食、運動習慣等。
其次，在目前的醫療IT架構內對精準醫療的支撐也存在問題。在2017年的政協會議上，全國政協委員、福建省立醫院主任醫師侯建明就表示，精準醫學是近年來醫學研究熱點，但是目前我國數據共享方面還存在很大問題，臨床樣本和健康人群的信息收集、臨床資料的分析、個體化醫療的實施等方面，我國數據共享機制仍不健全。建議由衛生行業權威機構牽頭，聯合相關部門及各醫療機構、大學等共同實施數據整合共享計劃，以此夯實精準醫療的數據資源基礎，實現醫療資源集約化管理與利用。
除了數據共享外，如何借助IT系統最終實現將醫療大數據提取出知識并最終應用到對患者的治療上，也是對現有醫院信息中心負責人們提出的重大挑戰。
夯實數據基礎
“我們做了相關調查，發現在實現目標的路徑上還有很多工作要做。”阜外醫院信息中心主任、中國心胸血管麻醉學會醫療信息技術專業委員會（CHITA）主任委員趙說。
依托國家衛生計生委課題的支持，CHITA在全國開展了針對心血管領域大數據應用的調查。調查覆蓋了全國31個省市自治區，包括100家3級醫院，210家2級醫院。調查結果顯示，經過多年的信息化建設，我國醫療信息化整體水平已經達到了相當的高度，各級醫療機構都積累了規模可觀的醫療數據，但與大數據的發展預期相比，還存在著巨大的提升空間。在病歷結構化能力、數據質量管理、信息集成能力、數據安全意識與管理等方面與先進水平還存在著相當的差距，支撐臨床科研大數據分析的能力不足，會影響精準醫療數據分析的準確度。
趙表示，除了數據本身的問題外，許多人對于大數據理念和精準醫療的概念認知較為混亂。在系統的設計上依然遵從傳統思路，僅重視醫院內部的數據采集、流程管理，不考慮如何實現數據資源的二次利用，如何發揮數據應有的價值。這些問題都是當前實現精準醫療的瓶頸。
若要突破這些瓶頸，就要從根本上解決以下三個問題：
1.缺乏適合臨床應用的數據標準和術語集的問題。目前我國已經頒布了醫療數據標準，但這些標準基本是針對通用病歷的，難以滿足臨床中相關描述的要求，以應用最廣泛的診斷、手術編碼為例，來源于病理術語，開發的初衷是規范病案的編目，目前在一些系統中將這一標準直接用于臨床，造成了部分內容描述信息的缺失。歐美等國家在這方面的標準已經形成了體系，數據的標準化程度很高，經過自然語義識別和結構化處理后可以直接進行分析。而目前國內的病歷數據很難做到這一點。目前自然語義處理等技術在國內應用的熱度很高，醫院期望通過這一技術彌補數據結構化采集內容的不足，但由于缺乏有效的術語集支撐，導致采集數據質量無法達到預期的要求，這些環節后續需要花大量時間和精力進行整理。
2.專科病歷結構化、集成程度低的問題。現有系統無法支持有針對性的數據臨床分析要求，以電子病歷系統為例，許多系統在設計、實施時僅考慮滿足基本的病歷書寫、病案質控要求，對于病歷內容缺乏基本的控制，導致關鍵信息遺漏。
與傳統醫療手段不同，在精準醫療環境下，首先人們會被告知未來可能患有某些疾病，需要更好地進行預防；其次，一旦患有了某種疾病，其診斷將會非常容易；診斷后的用藥，將針對個體對藥物的敏感性而制定，每個病人都將得到最合適的藥，并在最佳劑量和最小副作用，以及最精準用藥時間的前提下用藥；對疾病的護理和預后的效果也將得到準確的評估和指導。
對人們來說，將基因應用到治療中好像還很遙遠，但有一個領域可以讓我們近距離感受到基因測序。
對于孕婦來說，唐氏篩查是孕期的必要檢查，當唐氏篩查數據顯示異常時，需要做羊水穿刺進行確診。羊水穿刺不僅屬于有創傷的微型手術，而且有0.5%-1%的流產率和感染率。在基因組學迅速發展的今天，人們現在有了新的選擇，無創DNA產前檢測。
無創DNA產前檢測技術是利用新一代DNA測序技術對母體外周血漿中的游離DN段（包括胎兒游離DNA）進行測序，檢測時只需抽取10毫升靜脈血，進行基因測序后得到胎兒的遺傳信息。根據統計，無創技術篩查的準確率高達99.5%。這意味著，做了無創產前基因檢測后，孩子出生患有唐氏綜合征的幾率降低到了十萬分之一。
在癌癥治療領域，基因醫療技術同樣有著廣闊的應用前景。隨著基因檢測、基因編輯等技術已進入成熟期，并開始逐漸應用于疾病篩查、癌癥治療、慢性病治療等領域。預計到2030年，相關市場規模有望突破萬億元大關。
布局基因大數據
精準醫療早已成為全球范圍內的火爆話題。而有消息稱，今年年內我國將正式啟動國家基因庫二期工程建設，預計5年內基因數據總量超過美歐日三大基因庫總和。同時，我國將加速建立從基因檢測到個體化精準免疫的基因技術體系和基礎設施。此外，我國將出臺相關政策，對經確定為創新醫療器械的基因檢測產品等，按照創新醫療器械審批程序優先審查，加快創新醫療服務項目進入醫療體系，促進新技術進入臨床使用。
在其中，眾多科技公司的進入讓精準醫療更加火爆。科技公司通過人工智能AI、大數據和云計算等科技手段來優化精準醫療的數據處理流程、提高數據化程度，正在引發越來越多的關注。
2 0 1 3 年谷歌推出了一項名為 “G o o g l e Genomics”的云端服務，旨在幫助大學實驗室和醫院將患者或科研對象的生物基因儲存到云端上，服務的目標是“探討遺傳變異交互”，意味著科研專家能夠訪問數百萬的生物基因，并能輕松簡單地進行對比分析。
谷歌還先后投資了Foundation medicine 和 DNAnexus 兩家公司，Foundation medicine是一家提供癌癥全基因組測序及分析的公司，谷歌與DNAnexus 則計劃一起打造一個巨大的開放式 DNA 數據庫，并將共同接管美國聯邦政府的國家生物技術信息中心的數據。這些數據將合并進入DNANexus的DNA信息歷史文檔，并儲存于谷歌的云計算服務器，這是谷歌的云計算服務器中最大的第三方數據資料，免費向醫學研究者提供接入服務。
另一家國際巨頭IBM也早已開始了其在精準醫療領域的布局。多年前，IBM Watson初出茅廬時以機器學習及自然語言識別能力打敗人類選手而名聲大噪，隨后IBM宣布進入了以認知計算為主的又一次轉型，如今，IBM Watson已經在醫療健康、商業、教育、市場、供應鏈、金融服務等領域展開了應用。
其中又以醫療健康領域的進展最為引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病監測APP；3月，IBMWatson人工智能帶入蘋果手表睡眠健康應用；5月，IBM聯手蘋果為博士倫開發白內障手術APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health醫學影像協作計劃；8月，IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用；12月，IBM“沃森聯合會診中心”在浙江省中醫院落地。
而Watson的第一步商業化運作是通過和紀念斯隆？凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。
Intel也宣布了開展基因組信息整合計劃，該計劃致力于在未來五年內整合現有私人、公眾以及云平臺上的基因組數據以加速生命科學領域研究。
而在2006年就推向市場的亞馬遜云服務上可以免費訪問兩個世界上最大的癌癥基因組數據集，即癌癥基因組地圖集（TCGA）和國際腫瘤基因組協作組 （ICGC）。
百度打造云上大腦
在2016年年底國務院印發的《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中，生物醫藥行業成為重點鼓勵發展的行業。規劃提出，到2020年，生物產業規模達到8萬億～10萬億元。在醫藥領域，以基因技術快速發展為契機，推動醫療向精準醫療和個性化醫療發展。明確指出要開發新型抗體和疫苗、基因治療、細胞治療等生物制品和制劑，發展腫瘤免疫治療技術。
在政策和市場利好下，科技企業和互聯網企業們也不甘寂寞，百度云為華大基因部署了BGI BRCA Online平臺，為乳腺癌、卵巢癌的科研與應用提供基因測序數據分析服務。
2016年10月，百度醫療大腦在北京，“百度醫療大腦”是通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計。百度醫療大腦模擬醫生問診流程，與用戶多輪交流，依據用戶的癥狀，提出可能出現的問題，反復驗證，給出最終建議。在過程中可以收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，提醒醫生更多的可能性，輔助基層醫生完成問診。
在2016年11月的烏鎮互聯網大會上，百度公司董事長兼CEO李彥宏進一步解釋了人工智能對醫療的變革。他指出，人工智能和大數據在醫療上的發展分為四個層次：醫療O2O智能分診，人工智能參與的智能問診，基因分析和精準醫療，基于大數據的新藥研發。他認為，從分診到新藥研發，人工智能健康大數據奇點已經臨近。
就拿人們最先感受到的無創產前基因檢測來說，這個作為基因產業最先商業化的技術已經被政府認可。2016年10月27日，衛計委了國衛辦婦幼發[2016]45號文件――《國家衛生計生委辦公廳關于規范有序開展孕婦外周血胎兒游離DNA產前篩查與診斷工作的通知》），指出此前產前篩查與診斷專業試點機構的有關規定同時廢止，放松了對開展產前篩查和診斷的機構要求，取消108家臨床試點單位，所有具有產前檢測資質的醫院原則上都可以開展無創DNA產前篩查與診斷；取消7家醫學檢驗所的臨床試點，具有產前檢測資質的所有醫學檢驗所原則上都可以開展無創DNA產前篩查與診斷。
精準醫療離我們越來越近，這得益于人工智能、云計算、大數據技術的逐步成熟。精準醫療要想實現精準一定是建立在數據之上的，而對于很多疾病，尤其是罕見病來說，找到基因上微小的變化就很可能找到了解決問題的鑰匙，但這同樣也意味著巨大的計算量。在沒有深度學習之前，這幾乎是不可想象的，隨著深度學習的出現，機器人能夠不斷地通過已有數據進行訓練，從中得出規則，并完成一些罕見病的早發現、早診斷。這也給了科技企業和互聯網企業們殺入醫療這個“藍海”的機會。
在阿法狗戰勝李世石后，人類對人工智能的恐懼開始進一步被放大。在精準醫療領域也不乏有人擔心人工智能會取代醫生，但要知道在任何一個國家醫療資源都是稀缺資源，對于政府來說如何提高醫生的平均診療水平，尤其是基層醫生的診療水平更為重要。人工智能作為增強智能，如果成為醫生診療系統里的輔助工具，會大大提高普通醫生的診斷水平和診斷效率，降低誤診率。這也正是精準醫療的最大意義所在。
世界各國基因組計劃
英國十萬人基因組計劃
2012年12月，英國政府宣布啟動針對癌癥和罕見病患者的英國10萬人基因組計劃。通過該計劃，英國政府預期到2017年年底實現以下四個目標：
推進基因組醫療整合至英國國家醫療服務體系，并使英國在該領域引領全球。
加速對癌癥和罕見病的了解，從而提升有助于患者的診斷和精準治療。
促進基因組領域的私人投資和商業活動。
提升公眾對基因組醫療的知識和支持。
2015年年底，英政府宣布將在未來再追加經費用于該計劃。2016年6月，英國政府宣布已經完成了9892個基因組測序工作。
美國精準醫療
美國總統奧巴馬于2015年1月20日在白宮的國情咨詢中宣布啟動精準醫療計劃。根據該計劃，美國將搜集100萬人的個人健康信息以及測得他們的基因組序列，以實現短期目標：
鑒定新的癌癥亞型。
與藥廠等私人部門合作測試精準療法的臨床效果。
拓展對癌癥療法的認識（抗藥性、腫瘤復發等）。
韓國萬人基因組計劃
2015年11月韓國政府宣布以韓國蔚山國家科學技術研究為依托，啟動萬人基因組計劃。韓國萬人基因組計劃的主要目標是：
繪制韓國人基因組圖譜。
建立韓國標準化的基因數據庫。
發現罕見遺傳疾病的突變位點。
為韓國快速增長的基因組產業提供全面的基因組信息。
同時，該計劃是對2013年韓國政府宣布的未來8年投資人類、農業和醫藥基因組計劃的一個補充。
法國基因組醫療2025
近日，法國政府宣布投資6.7億歐元啟動基因組和個體化醫療項目，并將其命名為：法國基因組醫療2025 。
在未來10年，法國政府希望達到以下三個目標：
將法國打造成世界基因組醫療領先國家。
將基因組醫療整合至患者常規檢測流程。
4月19日，記者在第二屆中國制藥工業百強年會上見到了百洋集團董事長、總裁付鋼先生。付鋼認為在當前形勢下，一家公司要快速成長必須進行精準營銷。
在這屆年會上，南方醫藥經濟研究所所長林建寧介紹了2006年中國醫藥經濟運行情況。他在分析了國際、國內形勢后認為，對于醫藥經濟既有促進因素，又有遏制因素，總體上說環境對醫藥經濟的增長不利，形勢將更加嚴峻。預計2007年中國醫藥經濟具有如下特點：外資企業市場份額快速提升；醫藥商業重新洗牌，出現新的業態；第一終端增長放慢，第二、第三終端增長活躍；藥價水平下降；口服中成藥市場成為競爭熱點。
因此，付鋼認為企業必須高度重視并積極尋找突圍之策，而精準營銷不失為一個好辦法。
所謂精準營銷就是在恰當的時機對恰當的客戶由恰當的人以恰當的方式提供恰當的服務。精準營銷是在對客戶需求進行充分細分的基礎上，結合本企業的資源和發展階段，將力量用在最關鍵的環節，盡量避免對非核心客戶的無謂投入，從而達到成本控制及對目標客戶更有效控制的目的。
付鋼認為任何企業制定戰略時必須回答三個問題：我們在哪里？我們要去哪里？我們怎么去？
我們在哪里，就是要弄清企業的定位。在這個問題上目前行業環境中有三個懸念。
其一，和諧社會能帶來普藥化嗎？
國家提出構建和諧社會，解決看病貴的問題，在城市社區和農村鼓勵使用價格低廉的普藥。付鋼認為在這種情況下，普藥的銷量肯定會有較大增長，但這并不表示高端產品就沒有了市場，因為醫療服務有趨高性。據有關機構評估，中國目前資產100萬元以上的有上千萬人。這部分人生病后要求有高端服務，所以高端醫療市場依然會快速增長。
其二，醫療改革能解決百姓看病貴問題嗎？
醫療體制改革有三種，一種是流通體制的改革，醫藥流通市場化，國家沒有負擔；一種是醫療費支付的改革，實際上也是市場化；在兩者之間的醫療服務的改革是在政府主導下進行的，著重于醫院，如藥品招標、降價等。付鋼認為醫療體制改革的核心在人，因為沒有醫就談不上醫療，醫療行業的核心是醫生，沒有醫生看病，其他事都談不上，藥不過是醫生的工具，醫院是醫生治療的場所，所以，核心在醫生。如果不解決醫生的收入和對他們資質的監控問題，光降低藥價，病人的醫療費不僅不會降低，還會引發過度醫療問題。藥價降得再低，醫生會在住院費、檢查費、耗材等方面增加病人的費用，醫療費還是降不下來。所以只有把對醫生的收入、資質的監管機制建立起來，才會真正完成醫療體制改革。
其三，2007年醫藥行業真正的風險在哪？
付鋼認為在源頭，源頭主要是醫院。醫院最大問題是藥品收入，現在規定醫院只能在藥品進價基礎上順加15%，而過去醫院平均藥品利潤率在40%左右。醫院藥品利潤率調整為15%后，醫院藥品的大部分收入就沒了，對于相當一部分醫院來講利益尤關。降低醫院藥品利潤率以后，國家就要對醫院有資金補償，如果不補償，醫院就會虧損，那么醫院怎么辦？醫院首先就會延遲付款，把風險傳到商業上，想法把利潤從別的渠道掙回來，而商業又會把風險傳遞給工業，最終使整個行業的利潤縮水，社會流向這個行業的資金就會減少，造成行業資金鏈斷裂。
我們要去哪里，就是企業要明白自己的目標。企業在確立自己目標時可以有兩種選擇：
其一是操作低端品牌。
低端品牌指價位比較低的品牌，如普藥。操作低端品牌有三個關鍵因素，首先必須注意產業鏈的完整，不僅要做制劑，還要做原料。低端產品的市場機會雖然好，但不屬于中小企業，而屬于資本大、有實力的企業，沒有實力做不了低端產品。其次，有良好的通道，有能力把產品滲透到各個終端。其三要有企業品牌。企業品牌很重要。企業品牌就是產品質量的保證。
其二是做高端品牌。
中型企業可以做高端品牌。做高端品牌有三個關鍵：
第一要品牌定位。所謂品牌定位就是跟誰建立什么樣的關系。品牌定位首先要簡單化，要精簡客戶，客戶越精準，越容易成功，越有希望上升。精簡客戶有利于品牌快速成長。其次，要精簡長處，把企業的長處精簡到一點上。現在是信息爆炸時代，信息過多造成精神污染，人們會本能地進行自我保護，你說了很多好處，消費者反而什么都記不住，因此你要把長處集中在一點上。其三，簡單地描述。盡量簡單地把你的意思說清楚。
第二要傳播。在傳播過程中要注意的是：第一，廣告不如窄告。窄告就是只向需要產品的人傳播。做高端產品的向大眾做廣告效果就不好。第二互動服務。主動服務就是向消費者宣傳，但說了半天，消費者沒反應，還是沒用。只有互動服務，才真正有效果。例如有一條短信說，布什一覺醒來看見拉登在床前。布什說你怎么這么大膽，不怕我抓你。拉登一丟大胡子說，用飄柔就是這么自信。在這個案例中，飄柔公司就是花了一點短信的錢，但收到互動傳播的效果，消費者哈哈一樂記住一句話。這是互動傳播的新方式。在新技術時代，E時代向M時代轉移，M時代就是移動，有很多新傳播方式。第三，亂播不如慢播。消費者從知道你的品牌，到有興趣愿意試用，到愿意用你的產品，到愿意向別人說起，這要有一個漫長的過程，所以一個品牌關系的建立是一個漫長的過程，不能指望靠廣告轟炸完成。據統計，近20年里，跨國公司一個專利產品進入中國，其銷售額從0到2000萬美元，平均要6年。一個品牌的成長，想讓它生命期長點的話，要有一個漫長的過程。
第三要有精準的通路。傳播完了要讓人買到產品。建立精準的通路要注意三點：
（1）要盡可能簡化層級，渠道扁平化。過多層級不僅會消耗我們的資源，還會影響我們向終端滲透，使我們對終端的拉動不是很有力。
（2）有選擇地做終端，每個品牌都有適合的客戶，如果把高端產品鋪到低端客戶那里去，就不會有銷量。付鋼認為有一個傾向值得注意，即OTC競爭的場所正在從藥店的柜臺轉向消費者個人及其家庭。以前注重產品陳列、鋪貨、店員教育，現在只有鋪貨還有點用。真正的營銷應站在消費者立場，讓消費者喜歡這個產品，包括家庭藥箱的管理，要做到消費者本人滿意。隨著信息化的發展，這種個性化的趨勢越來越明顯，你靠店員推薦，越推薦消費者越不買。
明白了我們在哪里，我們要干什么事以后，還要明白怎么辦，這就是策略的執行。在執行別重要的有三件事：
1．充足的資金。利潤不等于現金。要有一定貸款，但不能過度依賴銀行。資金管理要特別注意整個產業的投入、產出期在延長，沒有五年的規劃根本不行，在產品的導入期更是這樣。原來一個項目，可以兩年回本，現在不行了，如果不重視對財務的監管，資金出了問題，輕則被收購，重則倒閉。你的資金斷流了，當然活不了。
2．人才相當重要。人才不是你想要就有的。技術好不好可以通過考核知道，但人品好不好卻不容易知道。人品和信任需要相當長的時間才能建立，這就是中國的“空降兵”很少能成功的原因。在人才問題上必須明確薪酬成本不等于人力成本，如果一個人的年薪是100萬元，他的人力成本不止100萬元，因為他還有職務成本，他要作決策，決策失誤帶來的損失可能上億元。因此，重要的人才一定要自己培養。同時，即使你有了很能干的人，如果想讓人才充分發揮才干，還要有激勵機制。真正的現代企業制度就是協調好所有的資源。只有短期激勵，沒有長期激勵，會產生很多短期行為；只有長期激勵，沒有短期激勵，又會沒有工作的激情，所以要把長期激勵和短期激勵結合起來，才能發揮人才的積極性。
3．必須重視法律法規。
醫藥行業的法律法規越來越多，首先是專業的法律法規，如藥品的生產、流通規則。過去藥品數量很多，一方面是因為經濟發展了，生產能力提高了；另一方面是把關不嚴，獲得藥品批號很容易，出現了一藥多名現象。以后的管理會越來越嚴，在新藥報批上，將有大的整改力度。其次是經營方面的法規，政府開展了打擊醫藥購銷領域商業賄賂活動。其三是資金方面的法規。2007年國家稅務局把醫藥行業當作清查的重點。現金收入20萬元以上要上報。現在，一次大的錯誤，或一次法律糾紛，就會把你多年的辛苦付諸東流，所以一定要有很強的法律意識，要有專業的法律顧問，要有預警機制。
分級診療和多點執業政策正在成為互聯網醫療的重要催化劑
中國醫療體系的問題根源在于供給端的生產力沒有得到釋放，而未分級的就醫路徑及醫生的定點執業被認為是影響生產力釋放的最大障礙；在一個供給被嚴重約束且無法短期內創造新供給的市場下，擅長于創造與滿足海量需求的互聯網模式在醫療領域顯得有點水土不服，這也是互聯網醫療在過去幾年中面臨諸多挑戰的根源。
來自于支付方與民生方面的巨大壓力，使得分級診療的強制推行成為新醫改最重要的措施之一，對于醫生的多點執業尺度也越來越大，將會在很大程度上釋放生產力，改善供給，這無疑會給互聯網醫療帶來巨大的發展機遇。
患者就醫路徑的改變會改善患者與醫生的匹配，再加上t生的多點執業，會使得稀缺的名醫資源逐漸從看大量的小病中解放出來，大醫生與小醫生、等級醫院醫生與基層醫療機構醫生間的分工與合作會更明確，進而能為更多真正有需要的患者服務，互聯網的篩選與匹配功能就能發揮作用。圍繞著分級診療體系及醫生多點執業下的醫患關系而展開的一系列商業模式的創新將會成為可能，不管是大平臺還是垂直細分的模式都有可能找到自身的市場需求。
大數據將在互聯網醫療領域發揮重要作用
醫療大數據價值的重要性是大家普遍認同的觀點。雖然整體看來目前整個大數據的商業應用方面還處在早期階段，主要原因是目前普遍2C的流量模式無法產生結構化的醫療數據，2B的模式數據質量更好但積累速度較慢。雖然目前慢病數據價值還無法被完全釋放，但隨著國家“互聯網+”戰略的進一步落地，以及醫療改革的大勢所趨，醫院的數據孤島將逐漸被打破，數據本身也會經歷量變到質變的積累挖掘過程。
尤其是在慢病領域，由于具有人群基數大、數據質量高和隨訪周期長等特點，其數據價值更是互聯網醫療領域的金礦。試想如果通過互聯網平臺累計的結構化高質量數據達到一定的體量，后續無論在應用于精準醫療、學術科研還是產品研發方面，都會帶來足夠的商業價值。同時，預計未來醫療大數據尤其在慢病領域，在互聯網醫療平臺精準分轉診、醫保控費和互聯網健康險等環節，都會有巨大變現落地的機會。
藥品降價勢在必行，醫藥電商發展潛力巨大
醫藥電商是行業公認的互聯網醫療離變現最近的領域，同時也密切關系到現有醫療體系醫院的核心利益。中國近1.4萬億的藥品市場中，醫院銷售端占了超過80%。目前現有電商體系下，無論是B2B、B2C還是O2O模式，都無法打通醫院端，真正觸及中國藥品渠道的核心。
核心問題還是在于醫療行業的醫院供給端的特殊性，醫生掌握處方權，同時患者在需求端信息高度不對稱，很難有決策權，因此無論平臺需求量有多大，也較難對醫院的供給端形成溢價能力，從而打破醫院原有的經濟體系。但隨著網上銷售處方藥的不斷放開和醫院藥品比例管控的嚴格推行，未來兩年可能是處方藥電商發展的關鍵時期。
隨著醫療健康場景的互聯網化，互聯網醫療正在為健康險的產品設計、營銷和承保環節帶來革新
一個人的基因編碼“數據庫”不僅是遺傳密碼，而且是未來的金礦。
隨著基因測序技術越來越完善，所花費的成本將會越來越低。今后，患者以及普通人都可以方便快捷地進行DNA基因全測序，了解自己的身體健康狀況和預測“生命的未來”。
在技術的變革下，未來醫學是看“基因”下藥。
不過，我們也看到基因大數據帶來的問題不容樂觀，業界對倫理、監管的邊界不明晰而感到擔憂。對企業而言，當前要想從基因大數據中掘金，耗資巨大，且盈利尚需時日。
那么，我們將如何看待當前熱潮下的基因大數據，以及技術變革帶來的產業變革？本期《支點》雜志專訪基因大數據領域相關企業界代表，聽聽他們對基因產業發展的聲音。
基因診斷存在局限性
《支點》：生物科技、基因測序，作為新型的產業受到了國家的鼓勵支持。如何看待這一產業的發展態勢？
許鵬：從上世紀50年現DNA以來，基因檢測一直是醫學界的熱點。最近幾年，基因檢測已得到廣泛應用，比如目前比較成熟的產前篩查，以及還在探索階段的個性化腫瘤治療等。
科學研究者發現，很多疾病都與基因有關，隨著基于基因診斷的數據越來越龐大，基因診療的準確度也開始提升。過去我們要想對人體進行全基因組測序，費用高昂，動輒上百萬美元。而現在我們只需花上千元，就可以做簡單的基因檢測。
可以說，基因技術的發展，對醫療產業的發展帶來了更多的機會。
張增金：隨著分子生物學研究的日益深入，我們迎來了生物大數據時代，動輒就是數百GB的測序數據，還有龐大的生物序列數據，以及復雜的蛋白質結構數據等等。
生物信息分析軟件和數據庫，配以精悍的服務器硬件，只要你手上有自己的基因數據，我們就能提供專業的數據分析服務。
《支點》：我們看到，越來越多醫療領域相關公司加入到大數據的掘金中來。如何看待大數據對醫療產業帶來的變革以及目前存在的問題？
許鵬：基因檢測和大數據的結合，給生命科學帶來不少變革，如對海量基因數據的分析，或許能找出疾病基因的規律。同時，數據就是金錢，目前不少公司收集數據，并從中不斷嘗試，提煉出有價值的數據。
不過，在疾病的診斷和治療方面，我認為基因指導診斷目前還存在一些局限性。
現在對基因大數據的運用，很多還停留在炒作概念的階段。比如，有的機構聲稱，通過采集DNA樣本進行基因測序，就可以確定孩子的天賦特長和未來的發展。甚至，有的公司宣稱利用基因測序，能夠確定人的性格。這無疑是種誤導。
張增金：當前，我們看到基因大數據還存在不少問題，比如數據種類繁多，比較分散；缺乏存放標準、難以共享；數據分析缺乏有效工具等等。這些都需要我們逐步去解決。
目前，基因大數據的挖掘才剛剛開始，可挖掘的價值較多，需要參與者去開發更好用的工具，更好地去組織數據，從根本上去推動生命科學領域的發展。
我們離真正理解基因科學還有很長的路要走，人類當前對基因組的理解尚不到3%。這個領域才剛剛開始，要發掘的內容是很多的，而且是一個長期的工作。
董鳴雁：基因大數據受到各路資本的青睞，是未來醫療產業發展的方向。
但是從企業的角度來看，對基因大數據的采集、分析需要花費大量的研究成本，何時收回成本短期沒有時間表。同時，在實際生活中，讓市場能夠為基因大數據買單，我覺得尚需時日。
打通數據“孤島”
《支點》：由于醫療機構之間的壁壘、檢測標準、試劑選取等原因，數據口徑和相關指標無法直接使用的情況依舊存在。我們又將如何打通這些數據“孤島”呢？
張增金：一是可以對存儲和管理的基因大數據進行整合，并保證數據的安全性和合規性；二是可以用方便快捷，且經濟的方式去分析基因組大數據，生成可靠易讀的科研報告和可視化的圖表；三是與業界同行進行安全、無縫對接，實現科研合作。
目前，有上百家科研院校在我們的云平臺上進行基因大數據的挖掘。
董鳴雁：在醫療運用領域，大數據與醫療行業兩者間的業務結合還不夠緊密。最近三年以來，不少大型醫院、醫療機構對系統做了大量改造。我們看到，在數據醫療領域，有的醫療機構已展開與國內外同行間的交流學習。
目前，這種交流是點對點的展開。如何將各個數據“孤島”整合起來，我認為還需要國家建立區域衛生平臺，讓區域衛生數據在一個平臺上通聯起來，形成匯聚點。
《支點》：我們看到醫療大數據的市場容量呈爆發式增長，基因大數據的擴展價值主要在哪些領域？
張增金：基因大數據+精準醫療，一定是未來的發展方向。精準醫療離不開基因大數據的分析，目前研究和應用的熱點是單基因遺傳病，復雜疾病以及腫瘤。我們目前布局精準醫療領域主要從兩方面入手：一是成立了百邁客醫學檢驗所，為實驗和數據做儲備；二是利用百邁客云的平臺來進行數據分析。
在精準醫療領域，基因大數據將摒棄過去的“經驗”診斷，實現更加精準的診斷；在大眾健康領域，基因大數據將實現由預防到治療的轉變。同時，利用基因大數據，我們可以在農作物育種領域大有作為。
如果算上大健康領域、農業育種、工業微生物領域的基因大數據，其市場規模將達到萬億元。若單就基因檢測領域來看，國內基因大數據規模將超過千億元，市場發展潛力巨大。
許鵬：當前，國內醫療大數據市場的發展仍處于起步階段，商業模式尚未成熟。國內醫療大數據企業的盈利方式主要有以下幾種：數據收入、搭建系統收入、軟件收入、提供服務的收入、免費提供服務換取流量之后靠流量變現。
雖然行業尚未形成穩定成熟的商業模式，但健康醫療大數據市場未來的發展仍然值得期待。
醫療大數據的收集與分析，是精準醫療攻克其主要技術難題的關鍵環節，是其成功路上的重要“螺絲釘”。
隱私邊界不明
《支點》：我們在基因數據化的同時如何保證基因數據的安全性？
董鳴雁：大數據醫療行業的安全性分為兩個層面，一是技術上的安全性，二是觀念上的安全性。在技術安全性領域，目前技術對數據的保存本身并不太難，且有一定社會認可度。但是在觀念上，我們對醫療大數據的隱私保護等，還存在一定的安全憂慮。
我們要讓醫療大數據走出“院墻”，讓患者沒有顧慮地去醫院看病，放心填寫個人的病歷、病情、親友電話，以及家族是否有遺傳病例史等，醫院要做到妥善保存。這些數據，除去個人的敏感信息外，病情、病理、病歷等這些信息大量匯聚以后，才可能進行數據提煉、分析或抽取，并提供給醫療機構。
我們可以引入第三方機構，如專業的醫療云等，讓其提供數據醫療的整理、分析等報告。同時，作為數據收集的點來說，醫療云為大數據做出基礎、物理準備，是大數據醫療產業鏈條上的重要一環。
