安永最新报告:5500万人医疗数据价值96亿英镑,基因数据是“贵重物品”

医疗健康 来源:动脉网 作者:樊鑫

挖掘医疗健康数据的力量,推动医学研究的创新,提高患者护理水平,是当今医疗健康革命的核心。

近日,国际四大会计师事务所之一的安永发布了《实现医疗健康数据的价值:未来的框架》报告。报告以英国的国民健康系统(NHS)作为探讨和分析的对象,认为NHS持有的5500万患者记录可能具有几十亿英镑的显性商业价值,管理后的NHS数据集每年可产生96亿英镑的价值。

从NHS数据集中得出的分析和见解可以帮助英国政府在疾病预防和患者护理方面实现卫生事务的优化,将NHS和英国置于世界医疗健康创新的前沿,使NHS成为全世界羡慕和学习的对象。

动脉网对该报告进行了编译,内容主要有以下几个方面:

一、作为无形资产的患者数据

二、医疗数据的市场价值

三、医疗数据的未来

作为无形资产的患者数据

英国的国民健康系统拥有世界上最大的综合医疗健康数据,据估计,英国从出生到死亡的所有人口的病历有5500万份。历史上,医疗健康行业和医疗健康从业者根据临床和监管要求生成了大量数据。然而,这些数据的收集和存储通常是纸质的。直到最近这些年,这些数据才被数字化,数字化的数据呈现指数级增长。

在数据数字化以后,将其整理和合并成一个数据集,这些数据将记录下个人有关健康、生病、诊断、治疗、治疗过程和治疗结果的整个完整过程。从这些医疗记录中获得的知识将对医疗健康生态系统中的所有相关者具有很高的价值,患者、医疗健康提供者、制药公司和医疗设备制造商等无不将受益于此。

随着医疗健康技术和数据数字化的发展,通过分析特定患者医疗记录中包含的真实信息,我们可以实现这些直接目标:更深入的疾病理解、治疗的安全性、提高护理质量、更快早期诊断、提高患者接受治疗的机会、新疗法和药物的有效目标识别、缩短新疗法的上市时间以及个性化医疗等。

就此,医疗健康提供者需要认识到他们积累的患者数据的价值,它不仅是多个利益相关者所期望的宝贵无形资产,还是一座详细说明有关健康与疾病深层诱因的信息宝库。

为了使人信服,我们特此将NHS数据集的价值量化为货币,以使大家更清楚地看到医疗数据的价值。

我们估计,NHS今天持有的5500万患者记录对商业组织来说可能具有几十亿英镑的显性市场价值。该数据基于以下指标得出:拥有大量患者数据资产的健康和生命科学公司的交易价值,最近涉及的大数据公司的并购交易记录。

随着NHS数据集中基因组记录的比例增加和可用于管理和链接的卷记录的增加,数据的价值还将出现增长。我们估计,在未来5年内,与患者相关的全基因组序列的总记录数将从目前的10万增加到500多万。除了基因组图谱的增加之外,英国卫生和社会健康部还宣布,将要求患者同意他们的基因组数据由认可的研究人员进行科学研究。

为了进一步挖掘患者记录的价值,NHS需要结合所有护理设置(如初级、二级和社会护理)和每个患者的可用基因组概况数据,创建纵向患者层面的数据集。然而,应该注意的是,与此数据转换相关的成本是巨大的。我们估计,如果进行这项工作,管理后的NHS数据集每年的价值可能高达50亿英镑,每年还可为患者带来约46亿英镑的收益。

使用基于市场的方法估算NHS数据集价值的分析框架

(截图来自报告原文)

我们是以这样两种方法来量化数据的价值的。一种是“自上而下”基于市场的方法,这种方法根据数据集的配置文件(大小、内容、性质、可用性、成熟度、唯一性和数据质量)以及从市场观察到的数据资产定价来估计数据集的价值。通过计算数据资产的隐含“每记录”估值倍数来分析市场定价。在没有“纯”数据资产的情况下,我们会去计算具有重要患者数据资产的公司的估值倍数,再将基准Perrecord估值倍数应用于NHS数据集,就可以根据最近的市场交易来估计出数据的价值。

另一种是“自下而上”基于收入的方法,这种方法从管理数据集产生的经济效益中来量化价值。价值可以用商业效用和经济增长来计算,商业效用包括对患者的更快更准确的诊断、改进的新产品、改进的护理途径和运营效率等,经济增长包括对英国社会经济效益或增加的总附加值。例如,如果生命科学公司的业务规划是从对数据的利用中所作出的,那么这种业务规划如果缩短了药物开发时间和推出了新疗法,那么就此便可以量化数据的价值。

事实上,对医疗数据中的关联和趋势的理解已经被用于人类健康的研究。各大公司正在利用数据建立分析模型,以识别和预测高风险患者,并制定出早期干预计划,以积极改善健康。

医疗数据的市场价值

每一个分散的和孤立的数据集将有一定的价值,尽管很低。当这些数据集被聚合、管理、处理和链接以创建纵向数据集时,将体现真实的价值。转换后的数据集将包含一个患者在一段时间内获得的基因组信息。随着分子生物学技术的进步,从患者组织和液体样本中生成的全域数据将在未来几年变得越来越有用。当数据集使用基本或高级分析方法进行分析以确定具有商业价值的知识时,可以转化产生更大的价值。

电子病历(EHR)是体现数据价值的一个领域。近些年资本市场上发生了一系列有关EHR的市场交易,如2016年IMS与Health Quintiles合并,其中包括15千兆字节的处方、促销、索赔和大约5.3亿患者的EHR数据,合并后的实体(IQVia)拥有约200亿美元的市场资本和5万名员工。同样,罗氏收购Flatiron使患者数据、EHR和肿瘤学平台结合在一起,罗氏公司获得了现实世界的数据,这些数据来自于约280个肿瘤社区的Flatiron网络,该网络为患者提供了大约200万种肿瘤治疗方法。仅基于获取成本和记录数量,我们可以估计每个患者记录的价值为950美元。

在某些情况下,投资信息不在公共领域,例如Great Point Partners收购Corrona,该公司持有一份观察登记册,记录了大约65000名患者的数据,我们可以从其它交易中进行估计。在这些交易中,Great Point Partners获取了用于测试和精炼人工智能解决方案的EHR数据集。

IBM斥资约40亿美元收购菲特尔、Exploreys、Merge和Truven,以增强其Watson Health(AI)产品。个别收购使我们能够估计IBM支付的数据成本,例如,对于一个匿名的大约300亿美元的医疗图像池,包括X射线、计算机轴向断层扫描(CAT)和磁共振成像(MRI)扫描产生的影像。从这里我们可以作出估计,每个患者记录大约值30美元。

NHS数据集的市场价值估计范围摘要

(截图来自报告原文)

基因组概况和医学史基因组数据被专家认为是未来药物发现和个性化医学的关键组成部分。然而,在没有纵向健康医疗数据的情况下,这些数据非常孤立,价值是有限的。由于测序的成本太高,目前缺乏大量的数据集,而这种缺乏正促使每个DNA样本的估值超过1500美元。

Silverlake和Gic对Ancestor网站的投资表明,150万个来自消费者的DNA样本与200多亿个数字化历史记录和8000多万个家谱相关,每个基因型记录的估计价值约为1700美元。23andme和Genentech之间的研究合作关系表明,每个患者记录的价值大约为5000美元,这突出表明,更多的“药物化”消费者基因型特征与相关病史相关。一位制药类公司不愿具名的总监说:“有了遗传信息和纵向数据,我们就能对患者的流行病学、进展和总体经验描绘出最清晰的画面。”

数据的价值在制药领域也可以得到充分的体现。NHS拥有来自所有护理机构的EHR记录,并有能力将这些记录与英格兰10万基因组项目联系起来。这些关联数据集的交易或合作关系要求每个患者记录具有较高的估值(约1000美元–5000美元/记录),因为它们提供了对患者队列的整体视角。这些纵向表型和基因型患者水平的数据集对药物发现和更广泛的人群健康分析具有内在的价值,因为这些数据的规模和深度都是无与伦比的。

我们可以为任何交易或投资提供估计价值,例如安进在冰岛议会举行的公开招标中的成功。安进的数据来源于冰岛,包含600个遗传样本,来自32万人口,它创建了一个将基因型数据与表型数据联系起来的系谱数据库。我们可以估计每份记录的价值约为1300美元。

医疗数据的未来

NHS数据集对整个医疗健康生态系统的所有玩家都具有巨大价值,经管理的NHS数据集是一项无形资产,每年可实现96亿英镑的收益,即NHS每年的收益为50亿英镑,患者每年的收益为46亿英镑。

NHS如果对其所保存的病患数据进行充分利用,在大数据、人工智能和个性化医疗这三个领域充分挖掘数据的价值,那么就能实现更广泛的经济效益。

如果NHS要对这些数据集进行整理并生成纵向患者级别的记录,它将能够获得更显着的数据价值,尽管与数据转换和洞察生成相关的成本很高。我们通过经济手段的分析揭示了数据短期(1-3年)、中期(3-9年)和长期(10年以上)的一些影响,这些影响能产生非常大的经济效益。

NHS数据对患者的经济效益总结

(截图来自报告原文)

大数据是可以分析的大型静态数据集,以提供对趋势和模式的真实见解。将所有NHS数据集统一到一个可分析的患者级数据集,将创造出提高NHS生产力和提供医疗服务的机会。我们的分析估计,大数据对生产力的节约相当于每年国民健康服务预算的2%,每年可节省27亿英镑的国民健康服务预算支出。在NHS数据集管理一年后可以开始实现此价值。此外,NHS可以使用一个大型的NHS数据集来确定要采用的最佳实践护理途径,这将提高国民健康服务的生产力,并使其有限的资源得到进一步利用。

现在,人工智能已被广泛用于医疗健康的早期检测、诊断、决策、治疗和研究。人工智能可以支持国民健康服务机构开展更多工作。我们的经济模型显示,将人工智能应用于纵向患者层面的NHS数据集对NHS的经济效益可以在中期实现,每年为NHS节省17亿英镑,每年为患者节省25亿英镑。随着数据集的增长,人工智能还可以帮助NHS解决临床和财务等方面的问题。

个性化药物根据特定患者的特点定制治疗方案。如果NHS创建了一个包含表型和基因型相关数据的患者级纵向数据集,那么将启用个性化医疗。基因组数据可用于药物发现,提供更精确的诊断,更有效地使用药物,并提高质量和寿命。通过承诺更具针对性和更有效的治疗,个性化药物可能对国民健康服务、患者、生命科学行业和经济产生重大影响。

我们的分析估计,个性化医疗每年可为国民健康服务预算节省6亿英镑,患者每年可获得21亿英镑的收益。数据在个性化医疗方面的应用只有在10年或更长的时间内才能实现。个性化医疗能够减少对患者无效治疗的资源投入,使用更有效的药物或技术去治疗患者。早期的证据表明,个性化药物既可以节省NHS在无效治疗上的浪费,又可以降低患者的发病率和死亡率。

最后,我们认为,大数据在短期内便可实现数据的价值,其次是人工智能,最后是个性化医疗。从长期来看,个性化医疗是最能体现数据价值的一个领域。

随着技术的进步,毫无疑问,数据会发挥愈来愈大的价值。

来源:动脉网   作者:樊鑫

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