医渡云首席数据科学家彭滔表示，首先是医院业务流程的复杂性。一个三甲医院内部信息系统达到一两百，医生间处理的业务流程、差异性太大。
清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，目前的医疗数据分散，并未开放。“如果数据不能共享显然无法产生价值，我们一定要捅破窗户纸，或者是找到解决瓶颈的道路。”
Teradata大数据首席顾问肖立宏也表示，国内大数据的发展水平不比国外慢，但国内的数据获取比较困难。
他同时列举了国外医院和机构利用医疗大数据中的几个例子。首先是医疗保险公司，都是通过大数据的平台和方法来规避理赔风险和处理理赔的信息。
国外医院利用大数据能对所有患者的信息做一个流程的分类，把相似的人分成一个群体，将有些不必要的检查去掉，比如说患者已检测过的身高、血型等。
“不仅为医院减少一些不必要的治疗，为医院节省了资源，也为患者节约了成本。”肖立宏表示。
目前，我国的公立医院和医疗机构也希望对一些重点的疾病做大数据的分析。比如说对高危疾病进行预警。
但是，据统计，每个医院在医疗健康方面都有HIS系统，甚至一个医院有200多个HIS系统，相互之间的格式不一样，根本没有办法互通所以底层的数据如何互联互通，是一件非常重要的事情。而HIS还只是系统中的一小部分。
医渡云首席数据科学家彭滔表示，首先是医院业务流程的复杂性。一个三甲医院内部信息系统达到一两百，医生间处理的业务流程、差异性太大。
另外，中国医疗信息系统不是一个碎片化的系统而是一个粉末化的系统。“国外电子病历厂商只有5家，而国内前20的厂商加起来不足电子病历市场的20%。”彭滔。
面对这样一个粉末化的市场怎么办呢？彭滔表示，目前只能把数据做集成，把所有的数据统一到一个信息平台上，上层的应用就不用担心HIS、EMR、LIS、RIS。通过数据同步，对数据进行分析、影射、结构化、归一化，最后是应用，对数据进行整合。
从医疗大数据的商业化来看，阿里健康总架构师陈志刚表示，医院对医疗数据的使用，以及他们愿意支付的意愿其实在目前来看是不明确的。“对患者来说，我们在过去的实践中发现患者愿意购买的不是数据而是服务，所以说要把数据转化成服务，对患者有直接利益的服务，这中间其实是需要有一个数据和相关线下服务的结合的落地，这是有很大的挑战的。”
数据过于分散让阿里目前更倾向于C端市场，“通过可穿戴设备把服务以及对用户的健康管理放在后面进行支撑，后续包括数据分析、自动诊断、远程问诊都可以打通。”
本次论坛由清华大学数据科学研究院医疗健康大数据研究中心等主办。清华大学数据科学研究院成立于2014年5月，目前成立有工业大数据研究中心，经济金融大数据研究中心，保险大数据研究中心、医疗健康研究中心等。清华数据创新基地，即清数D-LAB，是在清华大学数据科学研究院、清华大数据产业联合会和启迪创业孵化器大力支持下成立的大数据创新创业平台。
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