2017-36kr-医疗大数据研究报告_50页_2mb

医疗大数据行业研究报告总结

核心内容概览

本报告分析了医疗大数据行业的宏观环境、产业结构、细分领域及价值因素，指出医疗大数据在提升医疗服务效率、减少资源浪费、优化支付体系及推动医药研发等方面具有重要价值。

主要观点

• 医疗行业需求增长：随着老龄人口和慢病人群的增加，医疗服务需求不断上升，需提升效率以应对挑战。
• 医疗资源浪费严重：过度医疗、重复检查和资源配置不合理等问题造成资源浪费，医疗大数据有助于优化资源配置。
• 医保支付压力大：医保基金支出增长快，商保发展滞后，医疗大数据有助于精准控费和提升保险精算能力。
• 数据割裂与融合需求：我国医疗数据存在地域和行业割裂，数据融合成为趋势，将推动信息化厂商转型和合并。
• 技术进步推动应用：可穿戴设备、基因测序、大数据处理等技术进步为医疗大数据应用提供了基础。
• 政策支持行业发展：国家出台多项政策推动医疗信息化和大数据应用，促进产业加速形成。
• 资本持续流入：资本对医疗大数据领域表现出浓厚兴趣，尤其是数据采集和管理企业。
• 市场规模潜力巨大：医疗大数据应用潜力巨大，市场规模预计达到千亿级。

关键信息

1. 医疗行业需求

• 老龄人口增长：我国65岁以上人口持续增长，推动医疗需求攀升。
• 慢病负担重：慢病患者近3亿，负担占总疾病负担的70%。
• 资源浪费：美国每年因浪费造成7500亿美元支出，我国同样存在类似问题。

2. 医疗大数据行业需求

• 数据融合趋势：数据融合是未来发展的关键，将带来信息化厂商的整合。
• 数据管理挑战：医疗数据存在质量不一、结构不统一等问题，需要高效的数据管理技术。

3. 技术因素

• 数据采集技术：可穿戴设备普及推动患者数据的实时采集。
• 生物检测技术：二代测序技术推动基因数据积累，提高数据价值。
• IT技术应用：数据融合、图像识别、机器学习等技术推动医疗大数据应用。

4. 政策

• 国家政策支持：从2009年开始，国家陆续出台政策推动医疗信息化和大数据应用。
• 数据共享规范：2016年《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》推动数据共享和应用。

5. 资本流向

• 投资活跃：2014-2016年间，医疗数据领域投资并购事件达24笔，显示资本对该领域高度关注。
• 融资额度大：医疗大数据公司融资额度多在千万级别和亿级，显示市场潜力。

产业结构分析

1. 医疗大数据分类

• 诊疗数据：最多，占90%，数据质量需提升。
• 研发数据：占4%，数据质量高，用于医药研发。
• 患者数据：占6%，数据质量差，但增长快。
• 支付&医保数据：占N/A，但医保方付费意愿强。

2. 医疗大数据特性

• 大数据性：具有Volume、Variety、Velocity、Value的特征。
• 医疗性：数据具有多态性、时序性、隐私性和不完整性。

3. 应用场景

• 临床决策支持：提升诊断和用药精度，减少资源浪费。
• 健康及慢病管理：通过数据收集和分析，实现个性化健康管理。
• 医疗支付：优化医保控费，降低赔付成本。
• 医药研发：利用大数据预测药物安全性和有效性，提高研发效率。
• 公共卫生管理：通过数据整合，实现疾病防控和资源合理配置。

细分领域分析

1. 数据采集基础设施

• 市场集中度低：多数企业来自二级市场和新三板，市场整合趋势明显。
• 并购趋势：具有客户和资本优势的企业将通过并购扩大市场份额。
• 代表企业：领健信息、Practice Fusion、Athenahealth等。

2. 数据采集端口

• 医疗服务机构：数据量最大，但数据开放度低。
• 研发机构：数据质量高，但数据共享可能性小。
• 互联网医疗公司：数据增长快，但质量参差不齐。

3. 数据管理

• 数据融合技术：成为数据管理的关键，提升数据价值。
• 远端存储服务：大公司主导，技术门槛高。
• 数据整合平台：一级市场参与者众多，数据积累建立壁垒。
• 安全管理：参与者较少，政策推动下大型企业将占据主导地位。

数据分析应用

1. 临床决策支持

• 精准诊疗：通过大数据模型预测疾病发展，提高诊断精度。
• 精准用药：基于药物基因组学的检测帮助医生选择最佳药物和剂量。
• 代表公司：雕龙数据、华大基因、思派网络等。

2. 医药研发

• 研发数据应用：从临床前到上市后，大数据在药物筛选、试验设计和疗效监测中发挥重要作用。
• 代表公司：太美医疗、行动基因、XtalPI晶泰科技、思派网络、埃森哲等。

3. 医疗支付

• 医保控费：通过数据分析减少欺诈和无效诊疗。
• 商保开发：提高保险精算能力，降低赔付成本。
• 代表公司：快马医疗、音特立杰、德力信息、大特保等。

4. 慢病及健康管理

• 健康管理平台：利用患者数据进行个性化管理，降低重病发病率。
• 代表公司：23andMe、星舰基因、咕咚、糖医生等。

5. 公共卫生管理

• 疾病防控：通过数据整合，实现区域和跨区域的疾病防控。
• 代表公司：协和医院、华大基因、Google、百度等。

市场规模与前景

• 市场规模：预计达到千亿级，应用潜力巨大。
• 行业整合：随着数据融合需求增加，行业将加速整合。
• 技术驱动：大数据技术将推动医疗行业的变革和创新。

总结

医疗大数据行业在政策、技术、资本和市场需求的多重驱动下，正迎来快速发展。其核心价值在于提升医疗服务效率、优化资源配置、精准控费和推动医药研发。未来，数据融合和管理技术将成为关键，而具备数据积累优势和先进分析能力的企业将占据领先地位。