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本报告翻译总结自LEK《Healing Bytes: A Prescription for Commercializing Healthcare Data in Asia and the Middle East》,报告详细阐述了在亚洲和中东地区利用医疗健康数据进行商业化的过程。该报告深入探讨了快速发展的数字医疗健康领域所带来的挑战和机遇,为医疗健康行业的相关利益方提供了战略性见解和可执行的建议。报告强调了数据在推动创新、提高运营效率以及培育新的收入来源方面的价值,同时也突出了在医疗健康数据商业化过程中固有的复杂监管框架和伦理考量的重要性。医疗健康数据的商业化是亚洲和中东地区快速增长的市场机遇。据估计,全球医疗服务提供商可利用近20亿英镑的商机,根据治疗重点和数据类型的不同,单个患者数据的价值在50至1000英镑之间,甚至更高。这主要是由于机构记录的医疗数据激增、全球医院广泛采用临床医疗记录以及数字个人设备记录的外部数据,特别是亚洲和中东地区在医学研究与开发方面的代表性严重不足(例如,尽管这些地区的人口占全球总人口的60%,但其临床试验人口却不到全球临床试验人口的15%),因此这些地区的数据非常稀缺,也非常有价值。医疗数据可促进新型药物、医疗技术设备、可穿戴设备和临床服务的开发,从而显著改善患者的治疗效果。有些数据集甚至有助于提高运营生产力和医疗服务提供者的效率。此外,医疗数据还为共享数据的实体和使用数据的实体带来了新的收入来源。共享数据的组织(如医疗服务提供商)可以为访问其数据集和相关服务收取费用。研究表明,患者数据的潜在定价存在很大差异,从简单的病历记录约50英镑到包含详细基因组学信息的复杂临床数据集约3000英镑不等。其价值还取决于许多其他因素,如当前的使用情况和购买机构的迫切需要;将门诊、住院和诊断设置之间的数据关联的能力;以及患者的治疗效果。获取此类数据具有加速新药验证和缩短临床试验时间等优势。医疗健康行业产生的数据量巨大,据估计约占全球数据量的30%。从2020年到2025年,全球医疗健康数据总量预计将从2000多亿字节增加到10,000多亿字节,年增长率达36%,高于制造业、金融服务业、媒体和娱乐业等其他行业的数据增长速度。据研究估计,门诊护理数据的可寻址市场总额每年将近20亿欧元,由于数据已被采集,预计息税折旧摊销前利润(EBITDA)利润率将远高于常规临床业务。尽管亚洲和中东地区的人口总数约占世界总人口的60%,但这些地区在医学研发(包括临床试验和产品研发)方面的代表性却明显不足。这种差距产生了对这些人口子集数据的需求,并为亚洲和中东地区的医疗健康提供商提供了一个挖掘额外收入增长点的机会。就临床试验而言,美国食品和药物管理局(FDA)在2020年的一份分析报告中强调,全球临床试验参与者之间存在显著差异,绝大多数(76%)为白人,亚裔仅占11%。报告的调查显示,除制药行业外,亚太地区的患者数据需求量最大,因为该地区的制药市场规模仍远远小于北美和欧洲等传统地区。尽管如此,亚洲和中东将成为增长最快的地区,因此制药行业的兴趣有望继续增加。![]()
医疗健康领域数据的快速增长可归因于几个关键因素。其中一个主要因素是机构记录的医疗数据的激增,其推动因素包括医院临床病历的广泛采用、视频采集和数字病理学等成像技术的进步,以及组学数据(基因组学、转录组学、元基因组学、蛋白质组学、代谢组学、炎症组学、脂质组学、糖组学等)信息收集的增加。同时,通过智能手机、可穿戴设备和家庭监控技术等数字个人设备收集的外部记录数据也发挥了重要作用。例如,亚洲和中东国家越来越多地采用医院电子病历(EMR)和区域共享电子病历(EHR)--如阿布扎比酋长国的马拉菲(Malaffi)、新加坡的国家电子病历(NEHR)和印度尼西亚的 Satusehat--以增强互操作性,促进远程医疗和远程护理,并最终实现数据挖掘,以便对疾病模式、健康趋势和治疗结果进行临床研究。在中国,2007年至2018年间,EMR的采用率从约19%上升至约86%。新加坡的EMR早在2000年代初就已在公共和私营医疗机构中部署。马来西亚或印度尼西亚等数字化水平较低的国家目前也已加入EMR的行列;马来西亚卫生部于2021年启动了一项试点计划,旨在实现公共部门设施中EMR的标准化,但可能要到2026年才能完成推广。数据和相关服务的典型第三方消费者包括制药公司和合同研究组织 (CRO)、医疗技术公司、技术公司、数据中介和保险公司。制药公司和合同研究组织:医疗数据在不同阶段都很有价值。在临床前阶段,它有助于确定未满足的需求和临床试验的潜在参与者(如药物靶点识别、生物标记物检测)。在临床开发阶段,它在设计有效的试验(如患者识别)中发挥着关键作用。在市场准入方面,数据为定价策略提供依据,并影响药物处方行为。医疗技术:数据有助于确定新产品的潜在患者群体,并深入了解用户体验或产品设计。人工智能辅助诊断工具(如美敦力的 Genius)需要大量结肠镜检查的视频录像数据。这些工具的不断发展意味着对数据的需求不会随着产品的推出而停止。数据商业化可以有多种形式,包括合作折扣、新技术应用和市场营销。Big tech:数据有助于确定先进技术产品未满足的需求,利用人工智能改进现有数据集、训练人工智能或开发新的消费医疗技术和综合医疗健康技术产品。例如,苹果公司计划为其 Airpods Pro 耳机发布软件更新,使该设备能够运行临床级听力测试,并在获得美国食品药品管理局(和其他全球卫生机构)批准后将其转化为助听器。在同一公告中,苹果还根据临床试验和来自约1500名患者的数据,为Apple Watch推出了睡眠呼吸暂停检测算法。数据中介:数据中介机构利用医疗健康数据开展工作,如通过匿名化、清理、整理和汇总数据来创建和销售增强型数据集。它们还通过购买数据和识别愿意以更高价格购买数据集的实体,进行数据套利或转售。亚洲和中东地区已经有几家数据中介机构在运营,如印度的THB(为医疗健康企业提供数据的综合医疗健康数据技术和数据分析平台)、中国的DHC Tech(为临床、研究和管理应用整合医疗数据的医疗大数据平台)、新加坡的Jonda Health(提供安全患者数据健康平台和数据转换引擎的软件)和以色列的Sweetch(专注于患者依从性的人工智能驱动的健康数据平台,面向制药、医疗技术和支付方)。![]()
尽管医疗健康数据应用多种多样,但不同客户和使用案例对数据的要求往往是一致的。最终用户提出了数据使用的三个主要挑战,希望提供数据相关服务的供应商需要集中精力应对这些常见挑战:数据隐私和安全:56%的制药/CRO受访者表示,确保数据隐私和安全具有高度挑战性。确保数据来源方以合规的方式获取数据,并根据正确的规范和法规对数据进行匿名化处理,这一点至关重要。足够的数据质量和完整性:关键问题在于数据集是否存在明显的空白和/或缺乏足够的细节,从而降低其实用性。缺乏广泛性:数据用户通常对纵向跟踪机会感兴趣,例如将门诊和住院就诊以及影像中心和实验室结果联系起来,以便更全面地了解患者情况。医疗健康数据根据其来源和匿名程度以不同形式获取 。亚洲的目标客户从不同的医疗健康提供商或数据中介购买数据,其中门诊提供商最为普遍。数据可以根据患者匿名程度以不同形式共享,为保护患者身份而修改数据是最常见的做法,而非匿名数据仅常用于复杂疾病的病例,在潜在的更好治疗效果的激励下,患者同意使用非匿名数据。![]()
根据调查反馈,客户通常从不同的供应商处获取数据,每个用例平均有两到三个数据供应商。门诊医疗机构是最常被提及的数据提供商(47%),健康数据市场(36%)和私人保险公司(31%)也是许多受访者使用的数据提供商,这凸显了这些实体所拥有的数据集公认的商业潜力。![]()
亚洲和中东地区各国政府已经采取措施,以便于数据整合,同时确保患者匿名性。例如,韩国通过“My HealthWay”这一国家平台,整合了来自800多家医疗机构的健康记录。在阿联酋长国,阿布扎比投资办公室与Innovacer合作,这是一家健康云公司,它整合并标准化了医疗健康数据,以创建统一的患者记录。了解有关如何与第三方共享医疗健康数据的法规非常重要。以下是应用个人数据后可以被使用的常见选项:1. 经患者同意。数据可以在不需要匿名化的情况下共享,保留所有患者数据的完整性。同意通常可以从患有复杂疾病的患者那里获得,共享信息可能会带来更好的未来治疗效果。然而,对于传统医疗健康数据的同意可能更难获得。在调查中,约25%-35%的数据是在患者同意的情况下使用的。2. 匿名化。数据可以被修改,使其无法追溯到任何个人患者。这个过程减少了数据在某些用例中的使用价值,因为数据集中缺少信息,但它通常仍然足够用于某些类型的研究。在调查中,约50%-75%的数据是匿名化的。这种数据通常也需要患者同意进行处理和匿名化。3. 通过联邦或群体访问。这种方法允许数据在不转移给第三方的情况下被使用。数据不会离开医疗健康提供者的场所(或其云环境)。研究算法在场所部署,并从医疗健康提供者那里“学习”数据。当算法被提取时,它们已经在医疗健康提供者可用的完整数据上进行了训练,但结果不能追溯到任何个人患者。在调查中,约5%-15%的数据已经通过联邦/群体技术被访问。4. 合成数据。这是为模拟现实世界数据的特征而人工生成的信息。它是使用学习原始数据集的模式、相关性和统计特性的算法创建的。合成数据保持了原始数据的统计完整性,而不包含任何个人信息。5. 来自已故患者。许多隐私法规对已故患者的临床数据更为宽松,具体取决于数据集的全面性,这些信息通常可以像来自在世患者(视用例而定)的数据一样有价值。调查结果显示,为了适应法规限制和客户需求,数据匿名化水平各不相同。在患者同意的情况下获得的数据仍然具有较高的效用性,因为它可以被多次重用并以不同的方式由获取方分析。报告认为,鉴于更高的隐私保护和数据安全感知,可能会向联邦和群体访问转变。预计这种转变将是缓慢的,因为它需要在技术和人力资本上进行重大投资,并且由于亚洲和中东地区数据监管政策的发展存在高度差异。例如:新加坡的《个人数据保护法》(2012年)包含了管理个人数据收集、使用、披露和保护的各种要求。进行定期检查是强制性的,以确保个人数据仅被授权个人访问。马来西亚的《个人数据保护法》于2010年通过,旨在保护个人数据安全。政府目前正在努力修订有关数据泄露的规定,这在过去一直是一个问题。尽管有全面的网络安全法律,但印度尼西亚直到2022年10月《个人数据保护法》颁布之前,一直缺乏个人数据保护法规。正在成立一个数据保护机构来监督法律的实施。中国的《个人信息保护法》(2021年)对医疗健康和患者数据的跨境转移实施了严格的控制。向国外转移需要进行安全评估或政府批准,对于大规模数据处理者需要数据本地化,并对不合规行为有严格的处罚。阿联酋长国在2019年颁布了《健康数据法》,该法律规范了信息技术和通信(ITC)在医疗健康部门的使用,并适用于在该国运营的所有实体,包括医疗健康提供者、保险公司、医疗健康IT公司以及其他涉及处理电子健康数据的服务或活动的实体。一个数据即服务(data-as-a-service)产品可以通过不同的途径推向市场,这取决于区域市场动态和医疗健康提供者的能力。最终的成功在很大程度上取决于市场进入策略。提供者有几种选择,包括直接面向用户的方法、数据中介方法或混合方法。根据所选择的市场进入途径,实际操作会有所不同:1. 直接面向用户的方法通常能实现每条记录的更高价格,但需要在构建大规模内部数据和销售团队上进行重大投资。2. 数据中介方法通常每条患者记录的价格较低,但需要的数据集和销售团队较小,通常可以更快地启动。选择最佳途径需要对预期的定价能力、市场份额和增值服务的机会进行详细评估,以及构建必要能力所需的投资。亚洲和中东是异质性地区,需要深入了解国家体系,以成功地导航监管和市场环境。无论采取哪种方法,提供者都必须开发或雇佣内部数据专业知识,构建或委托数据技术平台,并建立专业团队进行业务发展和数据集的商业化。对医疗健康提供者的启示是明确的:推出一个以数据为主导的产品有潜力成为一个有利可图的新业务领域。对于医疗健康领域的投资者来说,这些产品也可以促进更快的新药、医疗技术以及人工智能的发展,并在中长期内带来更好的患者治疗效果。然而,有一些关键问题需要考虑:数据集本身必须适合其用途。最佳情况是涉及一个符合隐私和安全法规的数据集;完整且高度详细;并且标准化为可以跨数据提供者和地理区域传输的格式,具有广泛的地理覆盖。必须通过分析实施成本和商业化概况来仔细选择适当的市场路线。实施成本不仅由业务发展团队推动,还需要开发合适的数据架构,选择合适的技术平台/提供者,并管理日常业务运营。合规性必须仔细管理,特别是在匿名化和同意方面。例如,澳大利亚最大的医疗成像服务提供者最近发现自己因一项调查而成为新闻焦点,该调查指控该公司“未经患者同意使用私人医疗数据训练人工智能(AI)”。凭借知识和关怀,医疗健康提供者可以推出一个成功的新业务,这个业务以数据为主导,随着新患者数据不断添加到现有基础中,其价值可以持续增长。相邻的公司,如提供电子病历(EMRs)的医疗健康信息技术组织、实践管理系统或影像软件供应商以及病理公司,也有机会。他们应该开始制定策略,并考虑投资于并开发相应的数据平台,以便他们的客户也能够推出这些新的数据驱动的商业模式,或者更好地利用数据和基准来提升他们自己的运营效率。
Ref: LEK: Healing Bytes: A Prescription for Commercializing Healthcare Data in Asia and the Middle East