20180616-艾瑞股份-中国健康医疗大数据行业报告_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

健康医疗大数据行业在大数据及AI技术的推动下，正在经历快速发展。该行业主要应用于辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等领域。预计2019年，影像辅助诊断将首先落地，主要因其准确率高且可快速为医生提供细节信息。此外，医疗机构的智能化管理将在区域信息平台及三大健康医疗数据集团的推动下逐步展开。

主要观点

• 应用场景：大数据及AI技术在健康医疗中的应用包括辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等，其中影像辅助诊断、全科辅助决策、人工智能新药研发等应用大多处于产品研发中期。
• 技术应用：AI技术在健康医疗中的应用包括自然语言处理、深度学习、计算机视觉等，能够提升诊断效率、改善医疗服务质量。
• 市场趋势：预计2022年，人工智能辅助决策市场规模将达到55.86亿元人民币，收费模式包括软硬件解决方案、软件搭载、按次收取等。
• 行业挑战：当前健康医疗大数据行业面临信息不流通、资源不流通、利益不互通等问题，同时政策支持、市场认可和资本投入是行业发展的关键先决条件。

关键信息

• 健康医疗大数据分类：包括院外数据、院内数据及基因数据，其中院内数据在质量和规模上最具竞争力。
• 产业链结构：健康医疗大数据产业链包括上游数据供应商、中游技术型企业及下游应用场景（B端和C端）。
• 区域发展：北京、上海、广东、浙江等地是健康医疗大数据技术应用的先行者，其中北京在技术储备和研发方面领先。
• 商业路径：健康医疗大数据企业主要通过B端客户（医院、药企、保险等）获得收入，未来C端市场也将逐步拓展。
• 技术发展：AI技术的成熟为健康医疗大数据的转化提供了支持，推动了从数据到信息的转化路径。

典型企业案例分析

平安好医生

• 企业简介：成立于2014年，专注于AI+医疗。
• 主要产品：AI助手、现代华佗计划、家庭医生、一分钟诊所。
• 合作与布局：与云知声、IBM Watson等合作，布局在线问诊、健康管理及辅助诊断。
• 商业模式：通过多维度数据收集与分析，为B端客户提供健康管理服务，同时探索C端用户付费模式。

妙健康

• 企业简介：隶属于三胞集团，专注于健康数据收集与管理。
• 主要产品：健康行为大数据平台、AI健康管理系统。
• 合作与布局：与多家智能硬件企业及在线医疗平台合作，推动健康数据整合。
• 商业模式：通过B2B2C模式，为雇主、保险公司等提供健康管理服务，提升用户健康行为。

推想科技

• 企业简介：专注于医疗影像分析，提供AI辅助诊断解决方案。
• 主要产品：InferRead CT肺部辅助筛查、InferRead DR胸部筛查、InferRead CT脑卒中筛查。
• 合作与布局：与多家三甲医院及国际医疗机构合作，提供影像分析服务。
• 商业模式：通过软件租赁、数据分析、产品绑定等方式获取收入，提升医院诊疗效率。

羽医甘蓝

• 企业简介：专注于病理辅助诊断，利用AI技术进行切片识别。
• 主要产品：宫颈细胞图片智能辅助筛查系统、乳腺癌组织病理识别系统。
• 合作与布局：与多家三甲医院及科研机构合作，探索AI在病理领域的应用。
• 商业模式：通过提供精准的病理分析服务，提升医疗机构诊断效率。

挑战及未来趋势

挑战

• 法规滞后：政策监管框架尚未完善，特别是针对AI在医疗中的应用。
• 数据隐私：数据采集与共享面临隐私保护问题。
• 市场培育：企业端客户支付意愿较强，但C端市场仍需培育。

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。
• 商业模式创新：随着技术成熟和市场拓展，用户端付费将成为主流。
• 生态协同：未来健康医疗行业将形成多方协同的生态体系，包括数据供应商、技术型企业、医疗机构等。

附录

• 人口老龄化：中国65岁以上人口比例持续上升，对健康医疗服务需求增加。
• 医疗资源失衡：三级医院与基层医院在资源分配上存在明显差距，推动分级诊疗政策实施。
• 医保压力：预计到2024年，医保将出现累计结余赤字，需探索新的支付机制。

总结

健康医疗大数据行业正处于快速发展阶段，受到政策支持、技术进步和资本注入的推动。行业面临的主要挑战包括法规滞后、数据隐私和市场培育，但随着AI技术的成熟和应用场景的拓展，未来市场将更加广阔。典型企业如平安好医生、妙健康、推想科技等，通过多种技术手段和合作模式，正在推动行业向智能化、精准化发展。长期来看，健康医疗大数据行业将形成多方协同的生态体系，实现从“治疗”到“预防”的转变。