二、要素融合：資源的數字化提升生產力
在新藥研發領域，由于藥物研發是化學、生物、藥理、臨床等十幾個學科知識的綜合運用，平均每個藥物背后的研發數據資料多達數千甚至數萬頁。 大數據技術有助于從海量臨床記錄和醫學期刊中，幫助研究人員“站在巨人的肩膀上”發現創新的機會，確定新藥物的研發方向，減少藥物開發成本，提高成功率。
根據中國醫學會的一份誤診數據資料顯示， 中國臨床醫療總誤診率為27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為40%，器官異位誤診率為60%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝結核、胃結核等肺外結核的平均誤診率也在40%以上，這些誤診主要發生在基層醫療機構 。使用大數據+AI價值在于，一方面提高影像辨識速度，另一方面降低漏診率和誤診率。
人才要素數字流，將全球生物醫藥領域的領軍人才分布情況、研究成果、最新動態等連接為人才協同網絡，通過人才的資源銜接，形成知識外溢、技術合作、IP轉化、團隊落地、資源集聚等效應。
大數據時代，數據一體兩面，是現實世界與虛擬世界的重合與交疊，物理世界中分散的源頭創新、研發資源、生產資源、資本資源、頂尖人才、政策服務等要素供給，都可以轉化為數據流，并通過數據的高效流動沖破物理世界中阻礙要素流動的藩籬，發揮數據的資源價值作用，釋放數據生產力。
內蒙古建成信息查詢、案件管理等四個大數據應用系統為監督執紀插上“科技翅膀”
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尤瓦爾﹒赫拉利在《未來簡史》中的一個重要觀點是“生物也是算法”。仰望星空，生命體會不會成為數字化的存在，是50年或者100年后我們要面對的話題。活在當下，我們正迎來一輪全球生物技術與大數據“雙疊加”的浪潮，大數據與生物醫藥產業深度融合，從深層次驅動產業變革，構畫不一樣的產業運行圖景。
在制造領域，大數據與AI結合，產生了智能醫學影像、醫療機器人等新的產品解決方案。此外，大數據、云計算等技術滲透到企業運營、價值鏈和產品的整個生命周期，推動生產制造、資源計劃、供應鏈管理、營銷預測、策略分析、產業供應、決策支持的協同，提升企業資源配置效率和生產效率。
一、技術融合：數字醫療產品和服務興起
大數據和生物醫藥產業在技術與要素層面的融合，數字化生態群落成為生物醫藥產業發展的未來趨勢。生物醫藥產業的運行圖景表現為企業B端、消費C端和政府G端在若干個供需求點形成的價值閉環生態群落。
在政府G端，作為政策、資源、資金的供給方，directadmin安裝，要素融合為數據流，將改變G端與B端創新供給與創新需求不匹配的情況。政策、資源、資金作為價值引導機制，通過創新供給數據流牽引B端企業，滿足創新資源的需求，引導B端自主創新能力的提升。
大數據已經從研發、制造、醫療服務各個環節進入生物醫藥產業鏈的應用場景之中，或提升效率，或提高精度，并催生新產品和新業態。
對于生物醫學成像來說構建大數據集是非常困難的事情
創新要素數字流，讓自上而下創新供給與自下而上需求精準匹配。創新要素資源數字化，域名注冊，通過生物醫藥產業人才圖譜、在研項目圖譜等數字平臺，以數字化路徑提高要素資源的供需匹配效率，提升數字化生產力，打通創新與產業化的傳送門，讓創新源泉匯入生物醫藥產業的江河湖海，實現從增加要素供給向放大要素供給的轉型。
大數據與生物醫藥產業的融合，表現為科技創新、現代金融、人力資本等要素數字流的交融，通過更大、更開放的大數據平臺體系，充分利用數據的聚合性和流動性，動員了更多的社會資源，形成疊加效應、放大效應，帶動了更大規模的協作，推動產業鏈上下流的協同發展。
