醫療雲推不下去，是水土不服，還是沒找到問題的根源？

2017年11月，權威研究機構IDC發布了2017年上半年中國公共雲IaaS市場份額調研結果。

數據顯示，阿里雲市場份額比2016年底上升7個百分點，市場份額擴大至47.6%。同期，市場第2至5位雲服務商市場份額分別為9.6%、6.5%、6%和5.5%。

其中，阿里雲2017年上半年IaaS營收5億美元，佔據47.6%中國市場份額；騰訊雲位居第二，營收約1億美元左右，份額為9.6%；金山雲位居第三，營收6839萬美元，份額6.5%；中國電信位居第四，營收6254萬美元，份額6%；Ucloud營收5774萬美元，排名第五，份額5.5%。

IDC中國分析師張舒表示："中國公有雲IaaS市場的快速發展得益於企業用戶在數字化轉型浪潮中的基礎設施快速升級。隨著各省市政府響應國家雲計算政策的具體行動計劃陸續出台以及相關示範性工程的推進，產業性示範帶動作用將推動中國公有雲市場快速發展。"

整個公有雲市場的欣欣向榮，不禁讓動脈網將目光投到了醫療這個領域。

我國醫療資源分布不均，資源利用率低，存在資源孤島現象，優化資源配置的唯一途徑是實現「區域協同醫療」，而雲基礎設施是「區域協同醫療」最基礎的信息化保障。

雲服務模式無論從技術角度還是商業角度，都是承載醫療信息化產業的最佳平台。

比起雲計算在政務、工業的高調，醫療雲似乎略顯沉寂。是體制還是機制問題？背後的原因究竟是什麼？帶著疑問，動脈網進行了一番調查分析。

醫療雲的誕生背景

從架構上看，雲計算包括三種服務模式：

IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）

PaaS（Platform as a Servie，平台即服務）

SaaS（Software as a Service，軟體即服務）

IaaS主要應用虛擬化技術為客戶提供基礎設施資源，包括計算、存儲、網路等。

PaaS常為開發者提供開發平台以及為 SaaS層應用程序提供相應的運行環境，具體包含數據分析、語音識別、圖像識別、廣告等。

SaaS主要面向企業或個人的終端客戶群體，提供具體軟體應用服務。

雲計算就像是一種類似煤氣水電性的服務，它離行業的真實需求往往較遠，因此需要各行業的IT公司進行配合才能真正落地。

美國的信息化產業較中國要更為發達，特別是在工業、醫療等一些垂直行業。如微軟、IBM、Adobe、Oracle等這些行業巨頭的IT能力，絲毫不弱於那些雲計算企業，如亞馬遜、Google、Facebook。

當公有雲的IaaS和PaaS替代了傳統的IT架構，IT公司便扮演起了SaaS級服務的開發商，如果兩者的技術實力都很強，便可以實現無縫對接。

中國的政務雲、醫療雲等一些行業雲，其實更像是一種解決方案，和公有雲並非同一層級。正是由於國內垂直行業的信息化公司能力較弱，所以不具備直接和雲計算公司對接的能力。因此雲計算企業不得不推出相應的行業雲產品，以承接各領域的IT產品。

正是由於IT基礎能力的差異，行業雲（政務雲、工業雲、醫療雲）成為了中國與美國的雲計算行業在2017年最大的分水嶺。

從醫療信息化技術的層級來看，雲計算處於最底層，也就是基礎層，之上是大數據，再往上才是人工智慧。所以結構上是由雲計算公司提供大數據服務，在服務之上架設人工智慧。

按照移動信息化研究中心行業總監孫巍峰的觀點，與行業系統集成商的聯手是部署醫療雲的主要策略。與醫院底層系統對接是整個醫院雲產業鏈中最核心的環節，也是難度較大的環節。

無論是互聯網企業還是傳統IT供應商，都把與醫療行業系統集成商的合作作為切入點，以此為突破口滲透到醫療行業的底層系統中。

在這種情況下，醫療行業雲計算市場的競爭，最終會演變成這些合作夥伴之間的實力之爭、資源之爭。醫療雲市場的競爭方式，將不再是單打獨鬥，而是以結盟的方式展開團戰。

醫療雲的最大難點：信息化水平差、數據安全難保證

如果僅從需求上看，不考慮病人的隱私，醫療和雲計算其實十分契合。分級診療是近兩年國家的醫療政策主線。

分級診療推動以醫院為單位的業務模式轉向以區域為中心的集約化模式；該體系中，以病症為中心將會轉向以健康管理為中心。同時，醫療機構體量變大，平台化趨勢對技術提出更高要求。

另外，在醫藥分離的大環境下，對於總體成本的控制成為了醫院管理者的核心任務。

醫院的信息系統一般不需要太大量的計算能力，有些醫院的需求甚至僅僅是網站託管，或者作為數據存儲工具來使用。雲計算公司完全可以從醫院成本角度，將低價、高性能的雲服務落地到醫院。

但和政務、工業等行業不同，醫療的獨特體質，讓雲計算地落地困難重重。

雲計算企業希望能夠打通醫院各個信息系統的數據，把數據存放到雲平台上，這推起來並不容易。

行業的普遍認知是，醫院的數據比較敏感，保密性特彆強，特別是病人信息隱私。醫院方面對系統的實時性和穩定性，對醫療數據的安全性都有較高要求。

《中華人民共和國網路安全法》第五條明確規定：國家採取措施，監測、防禦、處置來源於中華人民共和國境內外的網路安全風險和威脅，保護關鍵信息基礎設施免受攻擊、侵入、干擾和破壞，依法懲治網路違法犯罪活動，維護網路空間安全和秩序。

正是出於對國家醫療數據的保護，醫院信息管理部門對於雲計算公司的背景十分看重，對於類似AWS、微軟等外企的雲產品更多是持保守態度。所以從雲計算產品的選擇面上來看，阿里雲、電信雲、金山雲等少數幾家企業的機會相對較多。

另外，醫生對於醫療數據十分看重，特別是科研方面，醫生不太願意將信息存放到雲平台上。

目前，醫院上雲的內容主要包括辦公系統、體檢系統等非醫療核心內容。但諸如EMR、HIS、LIS等系統的上雲，醫院仍顯得猶豫和保守。

醫院的醫生同樣是矛盾的，一來他們只願意將部分影像歸檔文件通過數據脫敏後上雲，利用私有雲的存儲、智能閱片和輔助診斷等功能；二來他們也希望能夠通過公有雲，獲得其他醫院、醫生的數據。

所以目前來看，私有雲、混合雲仍然是醫療雲較為長期的階段性方案。但從未來的發展來看，公有雲會是未來的主流。但現階段，混合雲的落地前景會更好。

加上國內醫療信息化的建設主要集中在二級以上醫院，基層醫療機構的信息化能力普遍較弱。所以，雲計算的落地還需要通過醫聯體、家庭醫生簽約平台等方面的建設，逐步推行。

雲計算頭部效應凸顯，但醫療SaaS集中度仍欠缺

事實上，除了前文提到的一些醫院內部的問題，雲計算在醫療行業落地難，還存在信息化行業集中度較低的原因。

在2017年7月25日召開的「可信雲」大會上，工業和信息化部信息通信管理局市場處處長張建華對雲服務牌照的問題給出了明確答案。

由於雲服務是作為新的服務模式加入到了新版《電信業務分類目錄》中，因此對於原本持有IDC牌照的企業，如果事實上已經從事了雲服務或CDN服務，要求以書面承諾的形式承諾在年底之前達到相應的經營許可要求，並獲得相應的經營許可證。

如果未按期承諾的，從2017年4月1號起，不得經營相應的業務。如果已承諾，按照承諾期限，年底之前未持證的企業，2018年1月1日起，不得經營相應的業務。

據張建透露，目前全國持有IDC牌照的企業1272家，獲得雲服務許可資質的有12家，267家企業承諾年底前完成持證。

由於規模經濟的存在，公有雲存在明顯的馬太效應，即「強者恆強」。主要原因是：

1、硬體成本隨規模增大而單位成本降低：隨著硬體規模的擴大，企業議價能力增強，導致規模越大單位成本越低。

2、平台規模越大，產品和服務就會越豐富，對行業的吸引力就越強。

目前國內公有雲的前三甲當屬阿里雲、騰訊雲和金山雲。

阿里巴巴2017年財報顯示，阿里雲業務收入實現 120.7%的增長、達到 66.63億元，而2015年收入僅為 12.71億元。阿里雲發展勢頭迅猛，2017年首次入選「魔力象限」便進入「遠見者」行列。

2018年1月4日，金山雲宣布繼D輪3億美元融資後再獲2.2億美元融資，至此，金山雲D系列融資累計達5.2億美元，再創中國雲行業融資額新高。金山雲投後估值達21.2億美元，再次刷新中國獨立雲服務商估值最高紀錄。

與公有雲相比，傳統醫療信息化行業的落地實施是以醫院為單位，相對割裂，每一家醫院都需要投入相當的人力、物力、財力，所以規模效應並不凸顯。

國內傳統醫療信息化公司是以東華軟體、衛寧健康、東軟集團、萬達信息等十多家上市企業為龍頭。

經過近二十年的發展，市場格局早已塵埃落定，並未形成真正意義上的馬太效應，行業集中度較低。

經過多年的醞釀，傳統醫院信息系統已經到了一個升級換代的節點，且醫療機構更新換代的意願強烈。集成化、一體化、智能化、互聯程度更高的新一代SaaS類產品，有望成為醫院信息化升級的重心，一些新型信息化企業開始相繼出現。

醫聯體、家庭醫生簽約所帶來的醫療機構業務形態的變化，同樣為新型信息化公司帶來了較大的市場機會。

這些新型信息化企業如雨後春筍一般冒出，由於SaaS產品的互聯網特性，一旦發展到一定程度，必然會出現行業集中的現象，這一點在雲PACS領域已經有所體現。

按照一位雲PACS從業者的觀點，未來幾年，中國醫療PACS企業將面臨大洗牌。PACS企業數量將從現在的300多家驟降至不足20家。而這剩下來的20家，不僅包括現在企業活下來的幸運兒，也包括新創建的實力型企業。

原因是多方面的，最為直接的原因是互聯網化。互聯網化導致PACS項目不再是小作坊式生產，而逐漸成為了集團軍作戰。集團軍作戰，勢必導致企業對資金、技術、人員、市場、管理等能力的要求提升。

隨著第三方醫學影像中心的建設，雲PACS廠商即將迎來新一波發展浪潮。這波洗牌式的變革，將迅速提升行業的頭部集中率。

和雲PACS類似，動脈網預計將會有更多如醫聯體平台、家庭醫生簽約平台等醫療SaaS領域出現行業洗牌。最終留下的行業龍頭，將成為頭部雲計算廠商的合作首選。屆時，醫療雲或將迎來真正的爆發期。

現階段雲計算切入醫療的4大路徑

從雲計算企業在醫療行業的布局中可以看出，依託雲計算，能夠嫁接各種各樣、滿足不同醫療需求的應用產品。

無論是阿里雲的ET醫療大腦開放平台，還是金山雲的分級診療輔助管理平台，都是基於雲計算的不同場景下的應用。正如不少業內人士所講的那樣，雲是土壤！如果將雲計算看作是一片肥沃的土地，那麼在它之上，萬物皆可生長。

根據動脈網的觀察，現階段醫療雲有望在這4個醫療領域率先實現突破：

1、與基因測序企業合作，提供數據支撐服務

基因測序得出的原始文件到處理後的文件，整個流程完全標準化，但最大的問題是時間，也就是分析速度。

以單個人的全基因組測序數據分析為例，單機計算時間在5到8天。而利用雲計算的分散式處理能力，計算時間僅為3小時，時間上提升了超過50倍。千人全外顯子組的分析更是從100天提升到約22小時。

但要在線下部署大規模的分散式計算集群，對企業來說壓力太大，高昂的成本讓很多企業難以承受。

國內基因公司每年的測序數據量已達到數十PB，如此巨大的數據量，讓企業的機房承受著嚴峻的考驗。企業只能不斷地增加投入，擴充空間，如此一來成本自然是居高不下。

如果採用雲計算公司提供的方案，成本就能得到很好地控制。針對基因測序的雲計算服務，雲計算公司一般會從基因企業那裡收取一定的費用，但價格要遠遠低於企業自建。

據阿里雲精準醫學科學家顧斐透露，阿里雲的收費模式包括按計算量收費、包月包年付費多種模式。

存儲方面，阿里雲對象存儲oss提供標準、低頻和歸檔三種類型。標準存儲的實時訪問速度很快，歸檔存儲的訪問速度會有小於1分鐘的解凍時間。如果無需頻繁訪問的數據，就更適合放在低頻或歸檔存儲中，價格也會更加低廉。

例如某些基因公司需要對基因數據進行研究分析時，會頻繁用到數據，這時候就需要採用標準存儲。而針對一些過往的數據，如多年前的用戶測序數據，一般會採用低頻或歸檔存儲的方式。

2、依託雲醫院或醫聯體，提供雲計算支撐

以北大醫信和金山雲的合作為例。北京大學人民醫院將其CDR數據中心（臨床數據中心）部署到雲端。

智醫雲方案是新一代基於「公有雲+私有雲」的模式，主要分為三個部分：輕量私有雲、專有雲和公有雲。

通過輕量私有雲方案實現醫院信息系統的集成、數據的標準化，儘可能地降低醫院在軟硬體方面的投入；通過公有雲內部的專有雲方案為醫院提供專屬軟硬體環境，為醫院提供安全、穩定、快速的應用服務，將醫院IT人員從無盡的運營維護工作中解放出來；最後，通過公有雲實現更大範圍的、跨越醫療機構的醫療信息化服務，服務全社會。

據該項目的負責人介紹，藉助雲計算資源無限拓展的特性，醫院可以以更低的成本享受到更好的醫療IT服務。

3、助力家庭醫生簽約，提供雲平台支撐

社區580是新橙科技旗下一款針對家庭醫生簽約的信息化產品。

社區580的服務統稱為「能力雲」。社區580採用阿里雲的伺服器，將產品架設到雲端，利用阿里雲穩定的雲計算能力為其業務提供保駕護航。

除信息化服務外，「能力雲」還接入了包括智能診斷、藥品配送、檢驗等多項醫療服務。這些第三方服務一旦接入社區580平台，就可以快速向社區衛生服務中心和家庭醫生賦能。而醫療機構的各種醫療數據通過接入社區580平台，可以快速提供給醫生和居民，從而產生巨大的價值。

對大多數社區衛生服務中心而言，自己搭建系統接入各種服務，往往沒有足夠的經費和維護能力。通過社區580的「能力雲」平台，1-2周就可為社區醫院提供簽約、健康管理、藥品配送、遠程診療等服務。從而將患者、醫療數據、醫療服務和物聯網緊緊聯繫在一起。

4、與人工智慧企業合作，提供底層計算能力

2017年大熱的天池醫療大賽，是一場集合了數據、演算法、計算力人工智慧三大核心要素的賽事。在本次大賽中，阿里雲平台將這三者有效結合在了一起。

該平台包括基礎設施層、飛天分散式雲操作系統層、雲和大數據層三層架構，雲和大數據層由阿里雲自主研發的雲計算產品（ECS，NAS，SLB，VPC）以及大數據產品（ODPS,PAI）構成。

阿里雲就像是搭建了一個舞台，參賽選手可以盡情的釋放在醫療影像演算法方面的才能，讓數據在雲中飛舞。

針對安全問題，阿里雲團隊專門開發了一個數據安全「籠子」，經過「籠子」的清洗與禁錮，可以把影像數據中的敏感數據過濾掉，並保證它們不會被泄露。

在這次大賽中，有90%甚至95%的團隊都使用了3D解決方案。阿里雲飛天的PAI基於強大的線性擴展能力，提供了針對3D的解決方案。參賽隊伍可以每次迭代中高速處理32張以上128x128x128甚至更大規模的3D圖片，提升結節檢測精度和效果。

參考文獻

1、山西證券：雲計算行業深度：開放、聚合，「雲」端聚焦新動能

2、太平洋：雲產業鏈逐級放量、技術和市場共振發展

3、中泰證券：雲計算革命，路徑正清晰

文|郝雪陽

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