医疗云推不下去，是水土不服，还是没找到问题的根源？

2017年11月，权威研究机构IDC发布了2017年上半年中国公共云IaaS市场份额调研结果。

数据显示，阿里云市场份额比2016年底上升7个百分点，市场份额扩大至47.6%。同期，市场第2至5位云服务商市场份额分别为9.6%、6.5%、6%和5.5%。

其中，阿里云2017年上半年IaaS营收5亿美元，占据47.6%中国市场份额；腾讯云位居第二，营收约1亿美元左右，份额为9.6%；金山云位居第三，营收6839万美元，份额6.5%；中国电信位居第四，营收6254万美元，份额6%；Ucloud营收5774万美元，排名第五，份额5.5%。

IDC中国分析师张舒表示："中国公有云IaaS市场的快速发展得益于企业用户在数字化转型浪潮中的基础设施快速升级。随着各省市政府响应国家云计算政策的具体行动计划陆续出台以及相关示范性工程的推进，产业性示范带动作用将推动中国公有云市场快速发展。"

整个公有云市场的欣欣向荣，不禁让动脉网将目光投到了医疗这个领域。

我国医疗资源分布不均，资源利用率低，存在资源孤岛现象，优化资源配置的唯一途径是实现“区域协同医疗”，而云基础设施是“区域协同医疗”最基础的信息化保障。

云服务模式无论从技术角度还是商业角度，都是承载医疗信息化产业的最佳平台。

比起云计算在政务、工业的高调，医疗云似乎略显沉寂。是体制还是机制问题？背后的原因究竟是什么？带着疑问，动脉网进行了一番调查分析。

医疗云的诞生背景

从架构上看，云计算包括三种服务模式：

• IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）

• PaaS（Platform as a Servie，平台即服务）

• SaaS（Software as a Service，软件即服务）

IaaS主要应用虚拟化技术为客户提供基础设施资源，包括计算、存储、网络等。

PaaS常为开发者提供开发平台以及为 SaaS层应用程序提供相应的运行环境，具体包含数据分析、语音识别、图像识别、广告等。

SaaS主要面向企业或个人的终端客户群体，提供具体软件应用服务。

云计算就像是一种类似煤气水电性的服务，它离行业的真实需求往往较远，因此需要各行业的IT公司进行配合才能真正落地。

美国的信息化产业较中国要更为发达，特别是在工业、医疗等一些垂直行业。如微软、IBM、Adobe、Oracle等这些行业巨头的IT能力，丝毫不弱于那些云计算企业，如亚马逊、Google、Facebook。

当公有云的IaaS和PaaS替代了传统的IT架构，IT公司便扮演起了SaaS级服务的开发商，如果两者的技术实力都很强，便可以实现无缝对接。

中国的政务云、医疗云等一些行业云，其实更像是一种解决方案，和公有云并非同一层级。正是由于国内垂直行业的信息化公司能力较弱，所以不具备直接和云计算公司对接的能力。因此云计算企业不得不推出相应的行业云产品，以承接各领域的IT产品。

正是由于IT基础能力的差异，行业云（政务云、工业云、医疗云）成为了中国与美国的云计算行业在2017年最大的分水岭。

从医疗信息化技术的层级来看，云计算处于最底层，也就是基础层，之上是大数据，再往上才是人工智能。所以结构上是由云计算公司提供大数据服务，在服务之上架设人工智能。

按照移动信息化研究中心行业总监孙巍峰的观点，与行业系统集成商的联手是部署医疗云的主要策略。与医院底层系统对接是整个医院云产业链中最核心的环节，也是难度较大的环节。

无论是互联网企业还是传统IT供应商，都把与医疗行业系统集成商的合作作为切入点，以此为突破口渗透到医疗行业的底层系统中。

在这种情况下，医疗行业云计算市场的竞争，最终会演变成这些合作伙伴之间的实力之争、资源之争。医疗云市场的竞争方式，将不再是单打独斗，而是以结盟的方式展开团战。

医疗云的最大难点：信息化水平差、数据安全难保证

如果仅从需求上看，不考虑病人的隐私，医疗和云计算其实十分契合。分级诊疗是近两年国家的医疗政策主线。

分级诊疗推动以医院为单位的业务模式转向以区域为中心的集约化模式；该体系中，以病症为中心将会转向以健康管理为中心。同时，医疗机构体量变大，平台化趋势对技术提出更高要求。

另外，在医药分离的大环境下，对于总体成本的控制成为了医院管理者的核心任务。

医院的信息系统一般不需要太大量的计算能力，有些医院的需求甚至仅仅是网站托管，或者作为数据存储工具来使用。云计算公司完全可以从医院成本角度，将低价、高性能的云服务落地到医院。

但和政务、工业等行业不同，医疗的独特体质，让云计算地落地困难重重。

云计算企业希望能够打通医院各个信息系统的数据，把数据存放到云平台上，这推起来并不容易。

行业的普遍认知是，医院的数据比较敏感，保密性特别强，特别是病人信息隐私。医院方面对系统的实时性和稳定性，对医疗数据的安全性都有较高要求。

《中华人民共和国网络安全法》第五条明确规定：国家采取措施，监测、防御、处置来源于中华人民共和国境内外的网络安全风险和威胁，保护关键信息基础设施免受攻击、侵入、干扰和破坏，依法惩治网络违法犯罪活动，维护网络空间安全和秩序。

正是出于对国家医疗数据的保护，医院信息管理部门对于云计算公司的背景十分看重，对于类似AWS、微软等外企的云产品更多是持保守态度。所以从云计算产品的选择面上来看，阿里云、电信云、金山云等少数几家企业的机会相对较多。

另外，医生对于医疗数据十分看重，特别是科研方面，医生不太愿意将信息存放到云平台上。

目前，医院上云的内容主要包括办公系统、体检系统等非医疗核心内容。但诸如EMR、HIS、LIS等系统的上云，医院仍显得犹豫和保守。

医院的医生同样是矛盾的，一来他们只愿意将部分影像归档文件通过数据脱敏后上云，利用私有云的存储、智能阅片和辅助诊断等功能；二来他们也希望能够通过公有云，获得其他医院、医生的数据。

所以目前来看，私有云、混合云仍然是医疗云较为长期的阶段性方案。但从未来的发展来看，公有云会是未来的主流。但现阶段，混合云的落地前景会更好。

加上国内医疗信息化的建设主要集中在二级以上医院，基层医疗机构的信息化能力普遍较弱。所以，云计算的落地还需要通过医联体、家庭医生签约平台等方面的建设，逐步推行。

云计算头部效应凸显，但医疗SaaS集中度仍欠缺

事实上，除了前文提到的一些医院内部的问题，云计算在医疗行业落地难，还存在信息化行业集中度较低的原因。

在2017年7月25日召开的“可信云”大会上，工业和信息化部信息通信管理局市场处处长张建华对云服务牌照的问题给出了明确答案。

由于云服务是作为新的服务模式加入到了新版《电信业务分类目录》中，因此对于原本持有IDC牌照的企业，如果事实上已经从事了云服务或CDN服务，要求以书面承诺的形式承诺在年底之前达到相应的经营许可要求，并获得相应的经营许可证。

如果未按期承诺的，从2017年4月1号起，不得经营相应的业务。如果已承诺，按照承诺期限，年底之前未持证的企业，2018年1月1日起，不得经营相应的业务。

据张建透露，目前全国持有IDC牌照的企业1272家，获得云服务许可资质的有12家，267家企业承诺年底前完成持证。

由于规模经济的存在，公有云存在明显的马太效应，即“强者恒强”。主要原因是：

1、硬件成本随规模增大而单位成本降低：随着硬件规模的扩大，企业议价能力增强，导致规模越大单位成本越低。

2、平台规模越大，产品和服务就会越丰富，对行业的吸引力就越强。

目前国内公有云的前三甲当属阿里云、腾讯云和金山云。

阿里巴巴2017年财报显示，阿里云业务收入实现 120.7%的增长、达到 66.63亿元，而2015年收入仅为 12.71亿元。阿里云发展势头迅猛，2017年首次入选“魔力象限”便进入“远见者”行列。

2018年1月4日，金山云宣布继D轮3亿美元融资后再获2.2亿美元融资，至此，金山云D系列融资累计达5.2亿美元，再创中国云行业融资额新高。金山云投后估值达21.2亿美元，再次刷新中国独立云服务商估值最高纪录。

与公有云相比，传统医疗信息化行业的落地实施是以医院为单位，相对割裂，每一家医院都需要投入相当的人力、物力、财力，所以规模效应并不凸显。

国内传统医疗信息化公司是以东华软件、卫宁健康、东软集团、万达信息等十多家上市企业为龙头。

经过近二十年的发展，市场格局早已尘埃落定，并未形成真正意义上的马太效应，行业集中度较低。

经过多年的酝酿，传统医院信息系统已经到了一个升级换代的节点，且医疗机构更新换代的意愿强烈。集成化、一体化、智能化、互联程度更高的新一代SaaS类产品，有望成为医院信息化升级的重心，一些新型信息化企业开始相继出现。

医联体、家庭医生签约所带来的医疗机构业务形态的变化，同样为新型信息化公司带来了较大的市场机会。

这些新型信息化企业如雨后春笋一般冒出，由于SaaS产品的互联网特性，一旦发展到一定程度，必然会出现行业集中的现象，这一点在云PACS领域已经有所体现。

按照一位云PACS从业者的观点，未来几年，中国医疗PACS企业将面临大洗牌。PACS企业数量将从现在的300多家骤降至不足20家。而这剩下来的20家，不仅包括现在企业活下来的幸运儿，也包括新创建的实力型企业。

原因是多方面的，最为直接的原因是互联网化。互联网化导致PACS项目不再是小作坊式生产，而逐渐成为了集团军作战。集团军作战，势必导致企业对资金、技术、人员、市场、管理等能力的要求提升。

随着第三方医学影像中心的建设，云PACS厂商即将迎来新一波发展浪潮。这波洗牌式的变革，将迅速提升行业的头部集中率。

和云PACS类似，动脉网预计将会有更多如医联体平台、家庭医生签约平台等医疗SaaS领域出现行业洗牌。最终留下的行业龙头，将成为头部云计算厂商的合作首选。届时，医疗云或将迎来真正的爆发期。

现阶段云计算切入医疗的4大路径

从云计算企业在医疗行业的布局中可以看出，依托云计算，能够嫁接各种各样、满足不同医疗需求的应用产品。

无论是阿里云的ET医疗大脑开放平台，还是金山云的分级诊疗辅助管理平台，都是基于云计算的不同场景下的应用。正如不少业内人士所讲的那样，云是土壤！如果将云计算看作是一片肥沃的土地，那么在它之上，万物皆可生长。

根据动脉网的观察，现阶段医疗云有望在这4个医疗领域率先实现突破：

1、与基因测序企业合作，提供数据支撑服务

基因测序得出的原始文件到处理后的文件，整个流程完全标准化，但最大的问题是时间，也就是分析速度。

以单个人的全基因组测序数据分析为例，单机计算时间在5到8天。而利用云计算的分布式处理能力，计算时间仅为3小时，时间上提升了超过50倍。千人全外显子组的分析更是从100天提升到约22小时。

但要在线下部署大规模的分布式计算集群，对企业来说压力太大，高昂的成本让很多企业难以承受。

国内基因公司每年的测序数据量已达到数十PB，如此巨大的数据量，让企业的机房承受着严峻的考验。企业只能不断地增加投入，扩充空间，如此一来成本自然是居高不下。

如果采用云计算公司提供的方案，成本就能得到很好地控制。针对基因测序的云计算服务，云计算公司一般会从基因企业那里收取一定的费用，但价格要远远低于企业自建。

据阿里云精准医学科学家顾斐透露，阿里云的收费模式包括按计算量收费、包月包年付费多种模式。

存储方面，阿里云对象存储oss提供标准、低频和归档三种类型。标准存储的实时访问速度很快，归档存储的访问速度会有小于1分钟的解冻时间。如果无需频繁访问的数据，就更适合放在低频或归档存储中，价格也会更加低廉。

例如某些基因公司需要对基因数据进行研究分析时，会频繁用到数据，这时候就需要采用标准存储。而针对一些过往的数据，如多年前的用户测序数据，一般会采用低频或归档存储的方式。

2、依托云医院或医联体，提供云计算支撑

以北大医信和金山云的合作为例。北京大学人民医院将其CDR数据中心（临床数据中心）部署到云端。

智医云方案是新一代基于“公有云+私有云”的模式，主要分为三个部分：轻量私有云、专有云和公有云。

通过轻量私有云方案实现医院信息系统的集成、数据的标准化，尽可能地降低医院在软硬件方面的投入；通过公有云内部的专有云方案为医院提供专属软硬件环境，为医院提供安全、稳定、快速的应用服务，将医院IT人员从无尽的运营维护工作中解放出来；最后，通过公有云实现更大范围的、跨越医疗机构的医疗信息化服务，服务全社会。

据该项目的负责人介绍，借助云计算资源无限拓展的特性，医院可以以更低的成本享受到更好的医疗IT服务。

3、助力家庭医生签约，提供云平台支撑

社区580是新橙科技旗下一款针对家庭医生签约的信息化产品。

社区580的服务统称为“能力云”。社区580采用阿里云的服务器，将产品架设到云端，利用阿里云稳定的云计算能力为其业务提供保驾护航。

除信息化服务外，“能力云”还接入了包括智能诊断、药品配送、检验等多项医疗服务。这些第三方服务一旦接入社区580平台，就可以快速向社区卫生服务中心和家庭医生赋能。而医疗机构的各种医疗数据通过接入社区580平台，可以快速提供给医生和居民，从而产生巨大的价值。

对大多数社区卫生服务中心而言，自己搭建系统接入各种服务，往往没有足够的经费和维护能力。通过社区580的“能力云”平台，1-2周就可为社区医院提供签约、健康管理、药品配送、远程诊疗等服务。从而将患者、医疗数据、医疗服务和物联网紧紧联系在一起。 

4、与人工智能企业合作，提供底层计算能力

2017年大热的天池医疗大赛，是一场集合了数据、算法、计算力人工智能三大核心要素的赛事。在本次大赛中，阿里云平台将这三者有效结合在了一起。

该平台包括基础设施层、飞天分布式云操作系统层、云和大数据层三层架构，云和大数据层由阿里云自主研发的云计算产品（ECS，NAS，SLB，VPC）以及大数据产品（ODPS,PAI）构成。

阿里云就像是搭建了一个舞台，参赛选手可以尽情的释放在医疗影像算法方面的才能，让数据在云中飞舞。 

针对安全问题，阿里云团队专门开发了一个数据安全“笼子”，经过“笼子”的清洗与禁锢，可以把影像数据中的敏感数据过滤掉，并保证它们不会被泄露。

在这次大赛中，有90%甚至95%的团队都使用了3D解决方案。阿里云飞天的PAI基于强大的线性扩展能力，提供了针对3D的解决方案。参赛队伍可以每次迭代中高速处理32张以上128x128x128甚至更大规模的3D图片，提升结节检测精度和效果。

参考文献

1、山西证券：云计算行业深度：开放、聚合，“云”端聚焦新动能

2、太平洋：云产业链逐级放量、技术和市场共振发展

3、中泰证券：云计算革命，路径正清晰

文|郝雪阳

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