20180528-艾瑞股份-中国健康医疗大数据行业报告_2018年大数据时代下的健康医疗行业_56页_3mb

大数据时代下的健康医疗行业总结

核心内容

大数据及AI技术在健康医疗行业中的应用正逐步拓展至多个领域，包括辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。2019年预计影像辅助诊断将首先落地，准确率高达90%，为医生提供丰富的细节信息，提高诊疗效率。其他领域如全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等仍处于产品研发中期，需大量技术人才投入以提升产品准确率和流程效率。

主要观点

• 技术应用：大数据技术可从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式五个方面带来变革性改善。
• 商业模式：健康医疗大数据行业主要通过区域信息化、在线问诊、远程医疗等技术连接上下级医疗机构，实现资源优化配置和电子病历共享。
• 付费模式：当前主要收费方式包括项目制、Saas服务收费、软件租赁费、增值服务费等，未来可能增加按使用次数收费。
• 政策与资本支持：国家出台多项政策推动健康医疗大数据发展，如《促进大数据发展行动纲要》、《健康中国2030》等。资本持续投入，推动技术研发和产品落地。

关键信息

应用场景

• 辅助决策：影像辅助诊断、病理辅助诊断、全科辅助决策等。
• 健康管理：基于多维度数据提供个性化健康方案，提升用户健康行为。
• 院内数据应用：提升诊疗效率、优化管理流程、支持临床科研。
• 基因数据：用于新药研发、个性化治疗、疾病预测等。

市场趋势

• 2022年预计AI辅助诊断市场规模达55.86亿元人民币。
• 健康医疗大数据行业将进入快速发展期，B端客户为主要支付方，未来C端市场也将逐步成熟。

产业链结构

• 上游：数据供应商（医疗机构、智能硬件、基因测序企业）。
• 中游：技术型企业（AI、深度学习、自然语言处理等）。
• 下游：B端（医院、药企、保险等）与C端（用户）应用场景。

挑战及未来趋势

挑战

• 信息不流通：各医疗机构间信息孤岛问题严重，影响资源共享。
• 资源不流通：优质医生集中于三甲医院，基层医疗资源匮乏。
• 利益不互通：医院间缺乏有效的利益捆绑机制，阻碍分级诊疗实施。
• 法规滞后：AI辅助诊断的监管框架尚未完善，影响产品落地。
• 数据安全与隐私：用户数据的采集和使用面临隐私保护挑战。

未来趋势

• AI技术推动：AI技术将填补大数据到信息转化的空白，提升产品价值。
• 用户端付费增长：随着用户教育和产品成熟，C端付费模式将更加灵活。
• 医保与健康险介入：推动数据应用全面成长，形成多元化支付机制。
• 生态协同：未来健康医疗行业将形成多方合作的生态体系，协同竞争者将成为赢家。

典型企业案例

平安好医生

• 企业优势：通过AI+医疗技术提升服务效率，覆盖C端用户和B端客户。
• 商业模式：提供智能分诊、健康管理、消费医疗等服务，与多家机构合作。
• 合作案例：与云知声合作开发语音识别技术，与IBM Watson合作肿瘤治疗方案。

妙健康

• 企业优势：通过多维度数据和AI技术提升健康管理能力。
• 商业模式：提供健康行为干预、智能分诊、健康增值服务等。
• 合作案例：与浪潮集团合作探索院内院外数据整合，与多家健康机构合作。

推想科技

• 企业优势：深耕AI技术，提供高质量医学影像辅助诊断。
• 商业模式：针对肺部、心脑血管、肝癌等领域提供解决方案。
• 合作案例：与北京协和、武汉同济、上海长征等医院合作。

羽医甘蓝

• 企业优势：专注于病理医生的辅助诊断工具，提升诊断效率。
• 商业模式：提供肺小结节检测、宫颈癌筛查、皮肤缺陷检测等服务。
• 合作案例：与多家三甲医院合作，探索口腔、皮肤等领域AI应用。

蓝信康

• 企业优势：提供慢病管理、会员管理等SaaS解决方案。
• 商业模式：结合智能硬件与云端算法，提升B端客户的服务能力。
• 合作案例：与多家药店、医院合作，覆盖300多个城市。

源启科技

• 企业优势：搭建医院外联平台，提供线上线下一体化服务。
• 商业模式：为医院提供挂号、缴费、医生排班等服务，推动区域信息化。
• 合作案例：参与宜昌市政府智慧医疗项目，实现数据整合与共享。

附录

人口老龄化

• 2017年，我国65岁以上人口占比11.4%，预计持续上升，对医疗保健需求增加。

医疗资源失衡

• 2016年每千人口执业（助理）医师仅2.31人，基层医疗资源严重不足。

医保透支

• 《中国医疗卫生事业发展报告2017》预测，到2024年医保累计结余将出现7353亿元赤字，需探索创新支付机制。

技术发展

• 全球健康医疗数据年增长率达48%，预计2020年超过2300Exabytes。
• 中国三级医院信息化程度较高，大量数据积累为AI模型训练提供基础。

资本投入

• 2018年Q1健康医疗大数据投融资事件达35起，资本持续涌入该领域。

总结

健康医疗大数据行业正处于快速发展阶段，技术应用和政策支持是其发展的关键驱动力。尽管面临信息不流通、资源不均衡、法规滞后等挑战，但随着AI技术的成熟和市场机制的完善，行业有望进入快速增长期。未来，企业需注重技术积累、数据质量、平台建设及多方合作，以实现商业化落地和可持续发展。