医疗行业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-20180528-艾瑞咨询-56页-3mb

大数据时代下的健康医疗行业总结

核心内容

健康医疗大数据及AI技术正在推动医疗行业的变革，其应用场景包括辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。预计2019年，辅助决策中的影像辅助诊断将率先落地，其准确率高达90%。而其他应用场景如全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等，仍处于产品研发中期，企业需投入大量技术人才以提升产品准确率。

主要观点

• 应用价值：大数据在健康医疗行业中将从体系搭建、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，有助于降低医疗费用，提升医疗服务质量。
• 市场趋势：预计2022年，AI辅助决策市场规模将达55.86亿元人民币，收费模式包括软硬件解决方案、按次收费等。
• 技术发展：采集技术成熟促使数据爆发性增长，数据处理技术包括深度学习、认知计算、区块链、生物信息学等，为算法搭建提供基础。
• 政策支持：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”规划纲要》等，为行业发展提供了方向。
• 资本投入：2018年Q1健康医疗大数据投融资事件达35起，资本开始正式进入该领域。

关键信息

• 数据分类：健康医疗大数据分为院外数据、院内数据和基因数据，其中院内数据在质量和规模上更具优势。
• 应用场景：包括在线医疗、健康管理、辅助诊断、智能化、信息化等，其中辅助诊断将首先迎来商业化。
• 产业链结构：上游为数据供应商和存储计算服务，中游为技术型企业，下游为B端和C端应用场景。
• 挑战：包括法规滞后、数据标注成本高、医疗机构间信息不共享、医生对新技术接受度低等。
• 未来趋势：AI技术将填补大数据到信息转化的空白，提升产品价值；用户端付费将逐渐成为主要支付方式；协同竞争者将成为行业赢家。

典型企业案例分析

平安好医生

• 企业优势：拥有大量用户数据，通过AI助手、现代华佗计划、家庭医生等项目提升医疗服务效率。
• 合作与应用：与云知声、IBM Watson等合作，推出智能问诊、肿瘤解决方案等。
• 商业模式：提供B端定制系统及C端健康管理服务，提升付费率和利润率。

妙健康

• 企业优势：通过“妙+”平台接入多维度数据，拥有200人AI团队，提升健康管理能力。
• 合作与应用：与多家医疗机构、保险公司、手机厂商合作，构建健康管理模式。
• 商业模式：B2B2C模式，提供健康管理、保险合作、员工福利等服务。

推想科技

• 企业优势：专注于医疗影像AI技术，产品覆盖肺部、脑卒中、心脑血管等领域。
• 合作与应用：与多家三甲医院合作，提供辅助诊断服务。
• 商业模式：软件租赁、数据分析收入、产品绑定等。

羽医甘蓝（DeepCare）

• 企业优势：专注于病理辅助诊断，使用卷积神经网络和计算机视觉技术。
• 合作与应用：与多家三甲医院合作，提供宫颈癌、乳腺癌等筛查服务。
• 商业模式：提供病理切片识别、自动化报告生成等服务。

蓝信康

• 企业优势：提供SaaS解决方案，覆盖慢病管理、会员管理、健康咨询等。
• 合作与应用：与药店、医院、药企合作，提升服务效率。
• 商业模式：慢病管理、会员管理、健康咨询、专业培训等。

金蝶医疗

• 企业优势：构建区域电子病历共享平台，提升医疗信息化水平。
• 合作与应用：与佛山市合作，实现数据共享和区域医疗服务优化。
• 商业模式：提供区域信息化、精准医疗、科研支持等服务。

源启科技

• 企业优势：搭建医院外联平台，提供挂号、缴费、医生排班等服务。
• 合作与应用：参与宜昌市政府智慧医疗项目，推动区域信息化建设。
• 商业模式：提供外联服务、医院管理解决方案、数据整合等。

阿里、腾讯、百度

• 阿里：布局医疗智能化，提供云服务、AI技术、基因数据解决方案。
• 腾讯：与线上线下医疗服务方合作，探索AI在临床研究、新药研发中的应用。
• 百度：专注AI技术在新药研发中的应用，推动数据与AI结合。

挑战及未来趋势

挑战

• 法规滞后：缺乏明确的监管框架，影响AI在临床中的应用。
• 数据标注成本高：需大量人工标注，成本高且耗时。
• 信息不共享：医疗机构间信息孤岛，影响数据流通和应用。
• 资源不均衡：优质医生集中在三甲医院，基层医疗机构资源匮乏。
• 利益不互通：不同层级医院缺乏有效利益捆绑机制，影响患者流动。

未来趋势

• AI技术应用：AI将推动健康医疗大数据从结构化数据向非结构化数据应用，提升产品价值。
• 用户端付费：随着产品成熟和用户教育，用户端付费将成为主要支付方式。
• 协同竞争：多方合作构建健康医疗服务生态，提升整体服务能力。
• 政策与资本支持：政策引导和资本注入将继续推动行业快速发展。
• 医保与健康险介入：推动健康医疗大数据应用进入全面成长阶段。

附录

中国医疗环境基本面分析

• 人口老龄化：65岁以上人口比例持续上升，预计2022年将达到11.4%。
• 供需结构失衡：每千人口执业医师数量较低，医疗资源分布不均。
• 慢性病增加：糖尿病、高血压等慢性病发病率上升，增加医疗负担。
• 医疗费用压力：医保预计出现赤字，需探索创新支付机制。

数据标注与临床流程

• 数据标注：人工标注质量高但成本高，机器标注成本低但有噪声，已有结构化数据需处理筛选。
• 临床流程：需建立可复制的临床流程与标准，以提升产品在不同医疗机构的应用效果。

信息共享与平台建设

• 区域信息平台：推动信息共享，提升医疗资源利用率。
• 数据整合：实现院内院外数据整合，构建统一平台。
• 政策与资本支持：推动区域信息化建设，提升数据应用能力。

医保与支付机制

• 医保控费：探索基于价值的支付机制，如DRGs。
• 健康险介入：推动健康医疗大数据应用进入全面成长阶段。

技术与市场前景

• 技术发展：AI、深度学习、自然语言处理等技术推动数据应用。
• 市场潜力：预计未来将形成以按次、按会员、按年卡等多种收费形式。

总结

健康医疗大数据及AI技术的应用正在改变医疗行业的现状，提升医疗效率和服务质量。尽管面临法规、数据标注、信息共享等挑战，但政策支持、资本投入及技术进步将推动行业快速发展。未来，随着用户端付费模式的成熟，健康医疗大数据将进入全面成长阶段，形成多方协同的健康医疗服务生态体系。