各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享医药大数据交易平台，以及医药大数据对于医药行业的作用是什么的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. B2B医药电商借大数据盈利
2. 国内哪些厂家做医保大数据平台
3. 医药大数据对于医药行业的作用是什么

一、B2B医药电商借大数据盈利

电商这个概念并不新鲜，但医药行业电商的发展却滞后于其他。“人们往往会不经意间把网络和缺乏监管、假货泛滥等词语联系起来。”曾宇说，不同于其他产品，药品非常特殊，加上网上售药的规范彼时并不完善，所以造成普遍误解，“所有的药品经营都是经过国家GSP规范，线上并不等于假药。”

在他看来，中国医药行业非常封闭。曾宇的第一次创业是想直接做第三方的医药B2B交易平台，但在试图引导传统医药人进驻电商平台上就屡屡受挫。此外，医药电商面临着政策困境：B2C限售处方药、医保和线上药品交易未挂钩等，所以医药电商发展始终不温不火。国内东部的华源医药、海虹医药、九州通、快易捷等分别于2000年初就开展了医药电商试点工作，而西部真正意义上的医药电商平台——拜欧，2012年才拿到《互联网药品交易服务许可证》。

尽管受政策限制明显，但随着政策放开，医药电商在渐渐风起云涌。相关数据显示，我国医药电商交易规模从2010年的1.5亿元增至2014年的68亿元，年均增速达到了174%，4年间网上药店规模也从16家增长到271家，增长了15倍。这里很大比例都是B2C的模式，用曾宇的话来说，“B2C的医药电商已经快成红海了，而B2B还是蓝海。”

在医药B2B市场上，传统的批发弊端很多，流程非常繁复，曾宇介绍，美国目前医药一级批发商总共只有5家，前3家就占了全美96%的市场份额。相比之下，国内大小医药批发公司就有近2万家，批发环节错综复杂，“一层一层的加价和利益分配，药品的价格怎么会低得下来？”所以降低药品价格的关键在于减少批发流转环节，而通过B2B医药电商，就可以实现从厂商直接到终端药店，甚至直达消费者的手里。

2014年2月26日，药易购试运营，单日平台就突破了10万的销售量；不到半年，药易购销售额突破3000万，其会员数和销售额每月增长率超过70%。相比之下，当时曾宇带领下的运营团队不足30人，平均年龄不到30岁。

对中间环节的削减就是对传统利益链条的冲击，曾宇团队与传统医药公司的磨合并不容易，药易购发展初期遭到很多抵触。由于价格低，刚运营两个月，药易购在推广活动中就受到了来自厂家和其他批发商的舆论攻击，严重时，甚至要求合纵医药关闭该网站；同时，公司内部线下的业务遇到线上的业务“威胁”，也叫苦连天。

“幸好李总（李燕飞）顶住了压力，下放了很大权限，放手让我们去干。”曾宇说，为了提高效率，避免使用传统人马去做互联网的事，药易购并不像其他医药公司单纯设立电子商务部，而是线上线下隔离发展。2年后的今天，事实证明，这样的传统转型模式是成功的，截至2015年11月，近2年的时间里，药易购上注册的单体药店和诊所达13000余家（整个四川省的单体药店与诊所一共4万家左右），与23个省份的客户发生着业务往来。药易购已经成为西南地区B2B医药电商的标杆，很多周边省份的医药企业甚至不远千里来取经。目前，药易购在新疆已经有了办事处，逐渐往西南其他省份扩张。

曾宇看重的，并不仅仅是线上卖药本身。“原来很多传统医药企业都觉得医药电商是个‘坑’，除了砸钱不会有其他收益。”曾宇说，“很多传统企业想要转型，但大多的思路也不过是开一个‘网店’而已，这种单纯的线下到线上的平台转换会很快遇到瓶颈。”真正的传统企业的“互联网＋”转型，并非如此简单。

在他的扩张计划里，2015年的目标是：销售额能达到1亿元，拥有1.2万的终端会员，业务扩展到两个省。事实上，这个计划已经提前两个多月实现了。他的目标是全国每个省都能有一个药易购战略同盟，复制药易购模式，走药品批发的线上电子商务联盟。框架一旦搭建起来，揽过来的用户数量越多，能深入到每个省份的当地市场，卖药以外的真正价值就开始体现了。

医药电商的数量在增长，但盈利模式还在探索。国家药监局规定，网上售药必须具备《互联网药品交易服务资格证》和《互联网药品信息服务资格证》。根据公开数据，截至今年初，药监局共发放A证16张，供于类似淘宝这样的第三方交易服务平台；批发交易类B2B证书86张，其中真正开展业务的不超过20家；网上零售类B2C证书288张，但真正开展业务的不超过80家，且仅有少数实现盈利。

药易购如何实现盈利呢？曾宇说，药易购在客户基数和品种结构上还有巨大的空间，但药易购真正看到的是客户群集效应后，巨大的潜在需求挖掘，那才是药易购真正的目标。

“判断市场和客户的痛点，这一切都应该建立在数据的支撑基础上。”这是曾宇的药易购扩张逻辑。厂商和所有的卖家一样，要药畅销，需要借助大数据分析判断，而要逐渐抛却原来的经验主义，信息化如此通透的现在，经验反而会成为一种区域思维。曾宇表示，药易购的线上联盟建立起来以后，全国各省的药店诊所终端大数据，才是未来商业格局的“定海神针”。他表示，除了大数据，电商培训、金融产品，甚至延伸至线下的社区医疗服务，都可以纳入这个体系之中，不只是品种，全方位帮助药房、诊所等终端和上游生产企业，才是药易购真正的使命。

“在行业外看行业是道，在行业内优化行业是术。改变格局，重构生态链。药易购一直在路上。”曾宇说。

医药行业做电商平台的大方向是一种必然趋势，前景是光明的，但道路是曲折的。每个医药企业想要走互联网的道路，必须面对观念和人才问题。传统医药企业需要颠覆过去的经营模式和管理模式，这是最大的困难。而医药企业思维的转换又必须倚靠相关的人才，需要具备互联网思维，能够将传统经营模式与互联网运作规律结合起来的人才。但目前看来，这种人才比较短缺。

医药行业做电商需要每个医药电商合法经营，他们既然在网上卖药，就必须具备相关的资格证书，无论是线上还是线下的经营，都要遵循相关的法律法规，按规矩办事，这是医药电商立足的最基本一点。其次，价格需要透明，虽然现在线上经营成本较低，药价相应较低，会引起一些传统医药商家的抵制，但这毕竟是一种优势，给顾客更多实惠。医药电商要真正做大最重要的还是做好服务，始终站在客户的角度来思考自己的经营。

医药电商盈利的前景很好，但这需要一个过程。现阶段医药电商的首要任务是积累用户量，一方面用户多了，卖药的盈利也多；另一方面，有更多的用户量可以延伸盈利渠道，比如以后会有一些广告费、代理费，都可以给医药电商带来更多的收入。

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二、国内哪些厂家做医保大数据平台

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：

（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

（2）服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析；或是制定个性化治疗方案。

（3）服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群；提供最佳治疗途径。

互联网是个神奇的大网，医疗大数据和软件定制也是一种模式，这里报价，这个手技的开始数字是一把柒中间的是叁儿零最后的是一泗贰五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

（4）服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，付款（或定价）、临床路径的优化等。

（5）公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。

除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。下面列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。

在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。

基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。

世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。

临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。

大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、 CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(就像IBMWatson做的)，从而给医生提出诊疗建议。此外，临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。

根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。

数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘，将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。本着同样的精神，美国疾病控制和预防中心。

公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。

从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。

2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。

在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。

对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。

自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避免重大的损失。

2、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划

在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。对患者来说，好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。

在欧洲，现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。

一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供方进行谈判，看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。

医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。

医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。

除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。

2、提高临床试验设计的统计工具和算法

使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。

分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。

这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。

另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。

个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。

个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。

通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

三、医药大数据对于医药行业的作用是什么

现在是大数据时代，我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级，医药行业也在大数据时代脱颖而出，在生物医药领域，大数据更是人类挑战疾病的重要武器。

在大数据技术尚未成熟之前，药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程，耗时长、回报慢、风险大。可以说，任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前，都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。

由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理，在重重迷雾里找到真正的价值所在，是每家创新药企和相关机构的切实需求。

而通过大数据技术，各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性，辅助项目的立项过程，加快药物研发的进度……在有限的时间内，研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷，也更为安全，是一种高效又经济的药物分析技术手段。

同时，在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下，市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间，全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长，研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品？

目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等，从立项研发到上市提供数据支持，简单介绍以下这些医药数据库

药智数据上线时间2009年；以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准，药物相互作用，基药目录，中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。

功能方面:药智数据除了常规的导出，可视化、注册时光轴外，还做了一些大数据探索，如注册受理数据库的审评结论预测；大数据挖掘分析系统，包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录；多维度检索方式，包含精准/模糊检索，热点检索等。

总体来说药智数据库在总体做的还是不错的，发展至今为医药行业还是做出了一定的贡献，但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。

药融云医药数据库上线时间为2020年，是以药融云是全球生物医药产业一站式服务平台，药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等，帮助生物医药产业实现高度信息、数字化，旨在打造生物医药产业数字经济体。

以全球药物研发（8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等）、全球上市（40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息）、全国销售（全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库）、全球文献为核心，形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群，是国内最全面的医药数据库，共计134个数据库。

功能方面：多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化，还对于研发数据进行了销售额数据预测等，比较丰富全面。

总的来说，药融云虽然是最近才上线的医药数据库，但是无论在数据上，还是功能上已经稍微超越老牌数据库了，界面新颖，而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。

药渡数据上线时间为2013年，发展到现在也是有一批忠实客户了。

药渡数据以全球药物研发数据为核心，数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库，药渡数据针对于研发数据较多，比较有特点的就是药物报告数据库，同时对靶点信息做了不少的规范工作。

在功能上：注册时光轴，检索功能丰富，支持订阅审评，研发数据多维度关联。

总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发，打造的是研发型数据库，目前没有中标数据，市场数据等。

问题还是比较宽泛，主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。