这个行业其实也算是一个传统行业了，从1960年代就已经开始了，只是近些年随着计算机普及和互联网推广而被推上台面。总体来说，健康信息作为医疗辅助功能，其发展和医疗本身一样收到国家政策、法律法规、保险支付等多方面的影响。
如果医疗行业本身发展受限的话，辅助科室的发展自然也不会太好。如果现在大家都说“劝学医遭雷劈“的话，那么这个行业受到的压力可想而知。从健康信息化这个行业自身而言，由于新技术的普及和成本降低，目前来看的确还是有一个比较好的发展空间。
短期而言，发力点主要集中在：互联互通：提高数据的可用性必将会有利于提高服务能力，降低医疗风险，节省医疗开支。
远程诊疗：前些年存在的法律壁垒已经松动，未来远程诊疗和远程监控的发展是乐观的。医患互动：预约、病理报告接收等都已经实现。未来会进一步提高患者都参与度，加大患者信息自身录入的比例。
大型eMR系统的普及有利于信息的集中存储。云存储的出现也为影像数据这类的数据大用户提供了廉价的安全存储空间。辅助诊疗：大数据分析、AI都为计算机辅助诊疗提供更加便利的途径。
（1）大部分企业的营收仍在增长并加速度持续增长下去
1. 专病库平台搭建工作仍在继续，现阶段的医学临床研究对于大部分常见人体九大系统疾病的发生机制基本可以解释清楚，但是对于疾病的潜在风险因素以及合并症处理环节，在无法给与高质量的临床证据的情况下，即现实意义中“缺乏大量临床数据（信息）支撑”的意思，临床工作者是无法设计符合生理、病理的高质量治疗方案，所以基于对疾病知识的纵向与横向探索分析的诉求，对疾病需要从头到尾的进行数据追踪，保证患者病程的信息完整性，研究疾病发生、发展、结束，各阶段的具体情况，如果依靠人工去完成在这类工作，需要耗费的时间和人力都是无法计数的，而且依据不同医院的数据量，也无法定量定性，不具有普适型和标准化。所以此时需要一个可以帮助医生解决此类需求的有效信息化工具，专病库平台恰好应运而生，从基础的数据库功能，对于患者数据存储、调用、管理等多个需求着手，后续根据各种各样个性化需求又演变出了更多的形态，目前国内专病库平台的搭建工作仍在继续。
2. 科学研究深度的要求，当下临床领域对于数据的质量、数量要求激增，感受过了专病库对于临床科研的催化作用，开始为了设计更高级别的研究方案，需要的数据量开始几何增长，以往可能是百人、千人队列，现在直接以区域为单位作为研究对象，需要提供海量数据支撑。
3. IDC（Internet Data Center）给出的2022年预期规模数据时593.40亿元，且将维持约12%的增长率持续扩张。医疗信息化市场其实还是较为可观的，不论是政策要求的51类疾病单病种质控，又或是电子病历等级评级要求等等，对于这个行业来说提供了多个角度切入点，从几万的可视化UI界面设计，到亿级医院整体解决方案，都是存在的。尤其当医疗能力逐步提升的环境下，对于医疗质量的要求不仅仅是治愈率，还有低返院率、患者满意度等其他新时代要求，此时医疗信息化开始成为一种既协助治病救人，又能优化患者体验、提升医院管理水平、推动科研发展的刚需工具。
（2）对行业运营的看法
1. 目前市场内各家公司提供的软件服务各有所长,又由于国内医疗存在地域优势化、医学复杂化等等问题，导致缺乏标化产品，无法让产品具有行业普适性，导致行业内各企业重心更多侧重于推广而非研发，让整体行业创新力保持在较低水平，除了新增个性化需求会引发迭代外，没有真正意义上的创新驱动力了。比如东软支持广域的医院整体、系统解决方案与高端医疗影像设备，但是从2020年第一次IPO保持当前主营方向，至今仍是。卫宁优势在于华东区域有较大市场份额和接受度，也有不错的信息化技术（HIS系统、EMR为主）。
2. 行业整体缺乏奋进活力，老牌公司技术解决方案已经完善，其产品架构开始成熟、标化及定式，欲树立自身在行业内技术地位，但是新兴公司凭借个性化产品解决方案崭露头角，利用定制化开发获取大量客户，并且开启了新产品理念的冲击浪潮。对这个行业来说，新旧单位对发展战略的不同，导致医疗机构对于整体行业存在一种“虎头蛇尾”的认识，先有需求后找供应商询价，直面行业内具有声誉和影响力的企业，再轮得到新兴企业参与，这种情况屡见不鲜，我个人认为其对于行业整体是负激励作用的。
二、市场当前环境
（1）医疗信息化企业传统产品的竞争格局被逐步削弱，这是医疗信息化困境的第一要素
早期成立的大型信息化企业（其中包含前期非医疗领域厂家）凭借产线完整度与长期以来积累的口碑瓜分了HIS、EMR信息化基础设施市场，新一代的企业则大多着手于市场的政策新需求（如CDC、DRG、MDT、日间中心、AID中心等）。少有企业愿意或者说能够花费数年打造在一套市场需求接近饱和的医疗信息化系统，去与大企业抗衡，而且在市场竞争的情况下，基础医疗信息化发展几乎依靠政策再推动发展。
譬如DRGs/DIP模式下，需求院方或者医疗服务提供单位可以系统化地将病例信息根据对应的标准进行匹配，如患者的年龄段、疾病诊断（ICD或者SNOMED）、疾病严重程度及转归，调控中心根据前一年得到医疗服务状况（具体对照国内或者区域的卫生月报、年报）调整明年的纳入条件，这种集成离散的数据为一套标准体系，需要数据量十分庞大的数据库才能实现，否则以一个小型数据库的数据去衡量一个国家的数据量，是没有太大参考意义的。回到正题，这类新的医保付费或医疗服务绩效（目前国内频繁出现的医保层面），需要紧密结合院内各业务系统数据，需要以这些数据作为纳入条件，但是往往很多医院在数据积累的过程中没有很好的重视数据质与量之间的平衡，“量大质差”，是当前医疗信息化服务商再对接医院数据接口后，经常埋怨医院的数据质量，据不完全统计报告，实施方在项目进度内，分配在数据接口对接和数据治理的工作上的时间占项目周期的37.63%~42.52%，一个项目将近小半个周期都是花在对医院数据处理的工作中，医院的源生数据一直都有“错、叠、缺、漏”几个方面的问题，错是指源数据据存在错误值/null值，无法直接使用或者不符合逻辑而弃用的情况；叠是指源生数据因客观或非主观的因素影响下导致数据重复或数据膨胀的异常；缺是指数据治理过程中发现无值的情况；漏是指对于某些有意义的系统无法对接或者数据存储方式非数字化的数据孤岛。医院内各业务系统形形色色，同业务系统也有可能采用多家供应商，数据的多样性也因此丰富。综上，若是直接从原有的业务系统导出数据进行标准设计，没有一个可以将数据进行治理并集成的工具，通过人力去整合、统计是完全无法灵活维系数据标准的弹性空间。
（2）医疗数据结构加速度更新，如何保证稳定的数据来源很重要。
当前医疗领域数据来源越来越多，也越来越复杂，安永此前给出的数据显示，2022年医疗大数据市场规模约为301.36亿元，但是根据医疗数据存在多维度难点未能突破，实际发生的大数据交易远低于预期数字。比如市场上开始出现大量可穿戴监控设备，如何保证数据完全对接至数据中心（SD卡、无线等），打破数据孤岛的局面是构建医疗大数据重要环节，最关键，也是行业高压线，就是确保医疗数据（此处指的是患者信息、医护人员个人信息等涉及隐私权、财产所有权、国家安全的敏感数据）安全，但往往如何把握好数据通畅和如何保证数据安全两个目标，在实施过程中会出现矛盾，比如数据通畅时，对于数据结构的处理就会比较简单，节约传输时间的同时，使得数据安全性被降低，容易被人窃取利用，所以在当前医疗数据结构加速度更新迭代的大环境下，在数据安全的准则下，保持稳定的数据来源是医疗信息化建设的重要工作。
（3）市场信息参差，需求与解决方案之间存在互相将就的现象
医疗大数据行业中各种需求的产品都有，都是采购方和供货商之间多次交流产生的多少带有定制化特色的产品，这是需求与解决方案之间互相将就的结果。
在进行需求调研时，更多的采购人对于自己想要的东西没有很明确的认识，采购单位是无法在市场快速在市场中选定能满足需求的商品，他们需要一个可以提供相关资讯的地方，这个地方大多是某某网站，譬如某脉网、某界、某生等等，这类可以提供医疗信息化资讯网站（以下简称网站），如此对于目标厂商的认识在这些网站中进一步缩小，而且网站也会提供合作方解决方案供采购单位审阅，这样过程可能持续几天或几周，最终确定几家配合度高、产品较贴合的厂商。
2014-2017年医疗卫生信息化行业现状及发展趋势
通过上面的数据显示，每年显示的都是在逐步递增的状态。从医疗信息化的这个行业来说，由于新技术的发展和成本的降低，目前这个行业还是有比较大的发展空间。
HIS以收费为中心，将门诊/急诊挂号、核价、收费、配药和住院登记、收费、以及医疗机构人、财、物等资源调配信息，借助信息网络技术进行管理，并采集整合各节点信息，供相关人员查询、分析和决策。
CIS以患者为中心，以医生临床诊疗行为为导向，借助多种软件应用系统整合患者临床诊疗数据，完成电子化汇总、集成、共享，医务人员通过信息终端浏览辅助诊疗路径、发送医嘱、接受诊疗结构、完成分析，实现全院级别的诊疗信息与管理信息集成，并在此基础上，不断延伸出各类信息应用系统。
GMIS是指通过运用信息和通讯技术把社会医疗资源和服务连接起来整合为一个系统，实现区域医疗卫生服务。
