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技术正在深刻改变中国健康医疗行业，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，影像辅助诊断将率先落地，因其具备90%的准确率。而全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等则处于产品研发中期，仍需大量技术投入以提升产品准确率。

主要观点

• 技术应用：大数据与AI技术将从体系搭建、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。
• 商业模式：健康医疗大数据行业正从B端客户向C端市场拓展，收费模式包括软硬件解决方案、按次收费、增值服务等。
• 行业挑战：健康医疗行业面临供需结构失衡、医疗资源发展失衡、医保透支等主要问题，需通过信息、资源、利益互通来解决。
• 政策支持：国家已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，为行业发展提供指导。
• 资本投入：健康医疗大数据行业在资本支持下快速发展，2018年Q1健康医疗大数据投融资事件达35起，其中12起来自医疗信息化建设。

关键信息

应用价值

• 提升效率：大数据助力医疗资源优化配置，提升医药供给效率和能力。
• 精准治疗：通过认知计算、深度学习等技术，实现精准治疗，辅助医生诊断治疗效率。
• 健康管理：利用可穿戴设备、在线问诊等技术，为用户提供健康管理、疾病预测、干预方案等服务。
• 新药研发：大数据缩短临床验证周期，提升新药研发效率。

发展概况

• 分类：健康医疗大数据分为院外数据、院内数据、基因数据。
• 商业化路径：辅助决策类产品将首先在B端客户中推广，随后进入C端市场。
• 产业链：上游为数据供应商，中游为核心企业，下游为应用场景，涵盖B端和C端。

企业案例

• 平安好医生：布局AI+医疗，通过智能问诊、家庭医生等服务提升用户体验，已实现2亿注册用户。
• 妙健康：整合多维度健康数据，构建健康管理模式，与多家企业合作，拓展B2B2C模式。
• 推想科技：专注医疗影像辅助诊断，服务覆盖三甲医院和基层医疗机构，已服务10万+患者。
• 羽医甘蓝：为病理医生提供辅助诊断服务，构建多类病理识别模型，服务19家三甲医院。
• 蓝信康：提供慢病管理、会员管理等SaaS解决方案，覆盖300多个城市。
• 金蝶医疗：打造区域电子病历共享平台，提升区域医疗服务质量。
• 源启科技：搭建医院外联平台，支持医保、银行、HIS等对接，服务200余家医院。

技术与市场趋势

• 技术发展：数据采集技术、AI算法、云计算、区块链等技术推动大数据应用。
• 市场趋势：企业端客户是主要支付方，未来用户端付费将增加，形成多样化的收费模式。
• 政策利好：国家政策引导健康医疗大数据发展，明确其战略意义。
• 资本支持：头部资本进入市场，推动健康医疗大数据行业进入快速发展阶段。

挑战及未来趋势

• 法规滞后：监管框架尚未完善，如CFDA需为AI技术开发新的监管体系。
• 数据安全：医疗机构间数据不共享，患者隐私保护面临挑战。
• 商业模式：需构建有效的商业模式，提升产品价值。
• 未来趋势：AI技术将填补大数据到信息转化的空白，推动行业进入快速发展阶段，形成多方协同的健康医疗生态体系。

附录

• 人口老龄化：2017年我国65岁以上人口占比11.4%，预计持续增长。
• 供需结构失衡：2016年每千人口执业（助理）医师仅2.31人，低于OECD国家平均水平。
• 医疗资源失衡：三级医院诊疗人次增长快，而基层医院增长缓慢，推动分级诊疗政策实施。
• 医保透支：预计2024年医保累计结余将出现赤字，需探索创新支付机制。

总结

大数据和AI技术正在推动健康医疗行业向智能化、精准化发展，其应用价值体现在提升医疗效率、优化资源配置、改善患者体验等方面。尽管面临数据孤岛、法规滞后、市场培育等挑战，但政策支持、资本投入和技术进步为行业提供了广阔的发展前景。未来，健康医疗大数据将进入快速发展阶段，形成多方协同的生态体系，推动行业向更高效、更精准的方向发展。