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國家醫保局是掌管國家醫療基金的唯一機構，在醫療領域可以說是凡是跟醫保有關聯的醫療產品，都涉及到跟醫保局的連接，醫保局在醫療領域的這種連接管理地位是唯一的，因此在監管以及政策標準制定層面，醫保局處於壟斷地位。
任何行業的科技發展，都會經歷四個階段，先是機械化、自動化、然後是數據化、最後才達到智能化。處於安卓操作系統壟斷地位的Google公司，就是在智能化階段出現的。提起Google，人們往往會想到Google的體量和它的壟斷。今天不是星期六嗎，總李有藥今天聽了個峰瑞資本合夥人李豐的課程《2019年商業熱點洞察和預測》，他認為醫療行業現在處於數據化階段，正在邁向智能化階段，醫療產業不僅有機會出現下一個「輝瑞」，還有可能出現下一個Google，李豐老師判斷是，大概率，這個醫療產業的「Google」，會出現在中國。
毫無疑問，6月27日，國家醫保局出台的「醫療保障信息業務編碼標準」是為了滿足整個醫療藥品行業的數據標識的統一，為醫療醫藥大健康行業的數據采集搜集，數據流通鋪平道路，一旦醫療醫藥領域出現有足夠多數據的企業單位，當然，是足夠大體量的數據，就像Google，整個醫療醫藥行業就從數據化階段進入智能化時代，那個時候世界第一大人口國家的中國就會出現醫療領域的「Google」。
一圖讀懂 國家醫療保障信息業務編碼標準
醫療產業，這些年，可穿戴設備大量普及，比如智能手環、基因檢測儀等等。這樣的設備正在不斷把我們的基因信息、健康信息數據化。那你想想，如果未來每個人的基因信息都數據化，且數據足夠豐富的話，那麼對藥廠來說，它就有可能更好地發現基因和疾病的關係，更好地研制出精準、安全、有效的藥物了。
如果出現一家醫藥企業，在不影響個人隱私的前提下，把數據進行交換和連接，那麼不只是藥物的研制，甚至職能化診斷也可以做到了。這意味著醫療產業不僅有機會出現下一個「輝瑞」，還有可能出現下一個「Google」。大概率，這個醫療產業的「Google」，會出現在中國。
在5G即將到來的時代，從自動化到數據化的過渡，可能會非常快，離智能化的距離也比我們想像得要近得多。
我們再來看看作為相比自動駕駛等行業，不那麼科技的醫療行業會怎麼樣進入「智能化」從而誕生「Google」級別的公司的。且，下一個「Google」是怎麼誕生在中國。
最近，IBM的T.J.Watson的人工智能醫生裁員裁員70%。其實，這個商業現象的背後，恰恰說明了商業科技的發展規律的每個階段是順序發生的，不能被跳過執行。
醫療行業現在在哪個階段呢？
首先，什麼是醫療領域的機械化呢？我們發明了非常多的醫療器械、手術器械，來幫助醫生更高效的、更好地完成了診斷、手術和治療這些事情，提高了生產力。
當然，隨著這些機械進步，我們進入更好的自動化階段。這時候出現了很多自動化設備，比如基因測序儀，比如我們手上戴的手環和手表。它們做的事情，是在越來越好的自動化的基礎上，能夠同時完成越來越多的數據化，也就是把我們每個人的身體信息、健康信息、疾病信息，甚至你的基因信息都變成數據。但是，從目前發展階段來看，我們自己也知道，我們身體各項信息，不管是經過醫院的檢測，還是可穿戴設備檢測的這些信息還處在剛剛開始大規模數據化的早期階段，也就是說，醫療行業還處在「從自動化到數據化」的過渡階段。
對於醫療這個領域而言，如果我們還沒能夠很好的完成「從自動化到數據化」這個階段，就像跳過這個階段進行智能化–就像現在很多「人工智能醫療」項目在做的–按照規律和順序，我們還做不到全面的人工智能。
不過，在進化的過程中，有兩個非常有意思的現象：
第一個現象，現在越來越多的在醫療領域的人工智能創業，集中在了影像數據相關的自動化處理上。這個現象背後的邏輯是什麼呢？很簡單，影像資料時幾乎醫療行業當中，唯一一個數據化做得比較好的。所以在這方面上，我們看似已經完成了自動化到數據化這個過程，開始走向智能化。
但是別忘了，從數據化過渡到智能化這個階段，這里有一個重要的前提，我們需要讓數據能夠大規模地連接和流動。可是，今天醫療影像的智能化，大部分公司就被卡在了這個問題上，因為醫療數據本身有個特點，這些數據太具個性而且非常私密。還有一部分公司就幸運得多，比如說整形、比如說齒科，它們牽涉影像資料的市場化程度很高，數據流通和交換起來相對容易，這些公司的智能化進度就要好很多。
此外，很多醫療影像相關的人工智能項目，它們在做的事情，並不是真的智能化，而是越來越好的自動化。換句話來講，他們從影像資料當中，根據分析所得到得信息，是用來幫助醫生越來越好地完成診斷和手術，而不是替代醫生。比如，在骨科或者關節的置換手術當中，到底應該準備什麼尺寸的關節，要準備多少副關節才夠，是可以靠自動化來做到的。這樣，手術關節的製作可以越來越精準，越來越個性化，醫生的效率得到大大的提升，他在手術過程當中，再也不需要備六副、七副、乃至十副關節，再現場根據情況來挑一副備用的。
醫療領域在現在這個階段，還沒法直接從自動化跳到智能化。那麼醫療這個領域，最終會不會出現Google這樣的智能化公司，會如何出現？
在過去的20年里，由於基因測序儀的快速發展，我們非常快地把基因信息變成數據。同時，我們又發現了越來越多的疾病和基因之間的因果關係。如果把這兩件事情聯繫起來看，我們可以得到一個非常有意思的、充滿希望的結論：在醫療領域當中，在某一個時點，每個人的基因信息都數據化，而在不影響個人隱私的情況下，這些數據又能以某種方式交換和連接，與此同時，我們又理解了絕大多數基因和疾病之間的因果關係。醫療這這領域會從數據化走向智能化。而一旦我們做偶像了智能化這個過程，就意味著，在醫療相關的領域，不僅會存在想輝瑞這樣超大型的制藥公司，也終將會出現一個像Google一樣的、壟斷性的公司。這家公司會消化每一個人的身體數據，再利用基因和疾病之間的因果關係，高效的完成治療以及診斷。
醫療行業的「Google」會誕生在哪里？
中國有最大的人口基數，同時，我們在可穿戴設備、現金的診斷和分析儀器等方面，都在進行轟轟烈烈的商業模式創新。這也就意味著，中國也一定會是全球最先擁有最多醫療相關數據的國家，數據又是導向智能化的唯一種農藥前提。所以，中國應該也有最大的機會，能夠誕生在醫療領域的「Google」。（國家醫保局、2019商業洞察和預測、邵恒頭條）
國家醫療保障信息業務編碼標準是為了醫療領域的Google誕生在中國？