2018年-艾瑞咨询_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

健康医疗大数据行业在大数据及AI技术的支持下，正逐步实现医疗生态的全面升级。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。其中，影像辅助诊断因高达90%的准确率，预计2019年率先落地，而全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等仍处于产品研发中期。

主要观点

• 应用场景：大数据与AI技术在健康医疗行业的应用价值体现在体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗及生活方式改善五个方面。
• 市场趋势：2022年辅助决策类市场规模预计达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。
• 行业挑战：主要挑战包括信息不流通、资源不流通、利益不互通，这些问题阻碍了分级诊疗制度的推行。
• 政策支持：国家出台多项政策，如《促进大数据发展行动纲要》、《“健康中国2030”规划纲要》等，推动健康医疗大数据行业发展。
• 资本投入：2018年Q1健康医疗大数据领域发生35起投融资事件，资本持续涌入，推动行业发展。
• 技术发展：采集技术成熟，数据量呈爆发式增长，处理分析技术如深度学习、认知计算等推动数据价值挖掘。
• 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、下游B端和C端应用场景，数据质量、样本量及安全性是上游数据供应的关键因素。

关键信息

健康医疗大数据宏观利好

• 政策利好：国家政策明确健康医疗大数据的战略意义，推动行业进入发展快车道。
• 资本利好：2018年Q1投融资事件35起，资本注入推动产品研发与商业化落地。
• 技术利好：采集与处理技术成熟，推动数据价值挖掘和应用落地。
• 社会结构利好：老龄化加剧，慢性病增加，推动医疗需求增长，提升人均就医次数至5.8次。

健康医疗大数据发展概况

• 数据分类：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：包括健康管理、辅助诊断、医疗智能化等，辅助诊断将首先迎来商业化。
• 市场趋势：预计2-5年内，产品将首先在B端推广，随后向C端市场拓展。

企业案例分析

平安好医生

• 优势：拥有大量用户数据，具备AI+医疗技术，与多家机构合作。
• 业务模式：涵盖AI助手、现代华佗计划、家庭医生、一分钟诊所等，提升服务效率。
• 运营数据：平台注册用户超2亿，服务患者量大，覆盖广泛。

妙健康

• 优势：基于健康行为大数据与AI技术，提供个性化健康管理服务。
• 业务模式：通过“妙+”平台接入多维度数据，与多家机构合作，提升用户健康行为。
• 运营数据：已与多家机构合作，服务覆盖广泛，形成健康闭环。

推想科技

• 优势：深耕AI技术，提供影像辅助诊断解决方案。
• 业务模式：覆盖肺部、心脑血管、肝癌等领域，产品已落地多家医院。
• 运营数据：每日AI完成肺癌辅助筛查近10000例，医生点击率高。

羽医甘蓝

• 优势：专注于病理辅助诊断，利用AI技术提升诊断效率。
• 业务模式：覆盖多个医学领域，如肺小结节检测、宫颈癌筛查等。
• 运营数据：与多家三甲医院合作，产品已进入市场。

蓝信康

• 优势：提供慢病管理、会员管理的SaaS解决方案，提升B端客户运营效率。
• 业务模式：结合智能硬件与云端算法技术，覆盖300多个城市。
• 运营数据：成果显著，提升患者用药依从性与健康水平。

金蝶医疗

• 优势：构建区域电子病历共享平台，提升医疗信息化水平。
• 业务模式：提供区域信息化解决方案，推动医疗资源优化配置。
• 运营数据：已接入3家试点医院，推动区域医疗发展。

源启科技

• 优势：搭建医院外联平台，提供多种服务，如挂号、缴费等。
• 业务模式：覆盖线上线下医疗场景，提升医院运营效率。
• 运营数据：已接入200余家医院，推动智慧医疗建设。

挑战及未来趋势

挑战

• 法规滞后：监管框架尚未完善，如CFDA需开发新的监管机制。
• 数据安全与隐私：信息共享面临隐私保护问题。
• 市场培育：企业需持续投入技术人才，提升产品准确率。

未来趋势

• AI技术应用：AI将推动非结构化数据的转化，完善产品价值。
• 用户端付费：随着产品成熟与用户教育，用户端付费将成为新趋势。
• 协同竞争：多方协同将成为行业赢家，构建健康医疗服务生态体系。
• 医保与健康险介入：推动数据信息市场全面成长。

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，推动医疗需求增长。
• 供需结构失衡：每千人口执业（助理）医师数量较低，医生资源集中于三级医院。
• 医疗资源发展失衡：三级医院诊疗人次增长快，基层医院发展缓慢。
• 医保透支：预计2024年将出现医保赤字，需探索创新支付机制。

总结

健康医疗大数据行业在政策、资本和技术的推动下，正迎来快速发展期。其核心应用场景包括辅助决策、健康管理、医疗智能化等，未来将逐步向C端市场拓展。然而，行业仍面临数据标注成本高、法规滞后、市场培育等挑战。随着AI技术的成熟，数据价值将被进一步挖掘，推动行业进入全面成长阶段。协同合作将成为行业发展趋势，构建健康医疗服务生态体系。