我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)已進入了初步利好階段，國家作為政策引導方，已出臺了50余條“綱要”或“意見”，可穿戴設備、人工智能等技術的發(fā)展也為產(chǎn)品研發(fā)奠定了基礎，且頭部資本已進入市場。政策支持、市場認可、資本支持成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的先覺條件。

大數(shù)據(jù)在健康醫(yī)療中的應用價值 大數(shù)據(jù)助力我國醫(yī)療生態(tài)全面升級

大數(shù)據(jù)技術的應，將用從體系搭建、機構運作、臨床研發(fā)、診斷治療、生活方式五個方面帶來變革性的改善。由于我國醫(yī)療體系的強監(jiān)管性，大數(shù)據(jù)若要在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)其價值，需由國家建立一套自上而下的戰(zhàn)略方針，從而引導醫(yī)院、藥企、民辦資本、保險等機構企業(yè)構建項目，相互合作，最終實現(xiàn)從“治療”到“預防”的就醫(yī)習慣的改變，降低從個人到國家的醫(yī)療費用。麥肯錫曾在2013年預測，在美國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用有望減少3000-4500億美元/年的醫(yī)療費用。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)宏觀利好 宏觀環(huán)境利好條件滿足，靜待細分市場突圍

我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)已進入了初步利好階段，國家作為政策引導方，已出臺了50余條“綱要”或“意見”，可穿戴設備、人工智能等技術的發(fā)展也為產(chǎn)品研發(fā)奠定了基礎，且頭部資本已進入市場。下一步，各方需靜待產(chǎn)品與市場需求相融合，共同探索具備商業(yè)化或臨床價值的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)政策利好 政策引導，頂層設計推動大數(shù)據(jù)項目前行

2018年科技部官網(wǎng)發(fā)布了14個重點專項2017年度項目申報指南“精準醫(yī)學研究”等生物醫(yī)學領域的5大專項，累計共撥經(jīng)費總概算12億元。其中與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)密切相關的項目有，“重大慢性非傳染性疾病防控”4.5億元，“精準醫(yī)學研究”1.3億元，“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”0.9億元。此外，2月科技部發(fā)布了“主動健康和老齡化科技應對”2018年申報指南。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)資本利好 以2018年Q1大數(shù)據(jù)投融資事件35起，行業(yè)熱潮正式開啟

艾瑞在對醫(yī)療健康投融資數(shù)據(jù)進行分類整理中發(fā)現(xiàn)，2014年起健康醫(yī)療類大數(shù)據(jù)投融資事件增多，2016年最多共66起，2017年略有下降。2018年，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)僅在Q1便發(fā)生了35起投融資事件，其中12件來自醫(yī)療信息化建設，多為利用AI、語義識別、數(shù)據(jù)模型，挖掘診療信息，連接院內(nèi)院外平臺等類別的企業(yè)。受人工智能熱潮影響，2017年輔助決策類共發(fā)生17次投融資事件，2018Q1共5起，預計未來將會有更多資本進入該領域。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展概況 多項細分場景同時探索，輔助診斷將首先迎來商業(yè)化

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)以數(shù)據(jù)規(guī)模為基礎，且在政策和資本鼓勵下，部分應用場景進入市場啟動期，如健康管理、輔助決策（全科輔助決策、影像病理輔助診斷等）、醫(yī)療智能化等。下一階段，隨著企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI技術長期的應用實踐探索，產(chǎn)品不斷更新完善，預估2-5年的內(nèi)，產(chǎn)品將首先在B端客戶中進行推廣；隨后，伴隨軟件友好度和準確度的上升，在B端客戶使用的影響下，C端市場將展開競爭。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈概述 始于用戶，終于用戶

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的上游是數(shù)據(jù)供應商（醫(yī)療機構等）或存儲計算服務（云服務商。中游為產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)，多為具有影像識別、深度學習、自然語義分析等核心技術的技術型企業(yè)。該類企業(yè)可為聚集了大量健康醫(yī)療相關數(shù)據(jù)的機構提供數(shù)據(jù)處理服務，在分析及可視化后賦予數(shù)據(jù)價值。下游為應用場景，分為B端和C端。B端包括醫(yī)院、藥企、政府、保險、PBM等企業(yè)，其最終的目的是提升醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量，降低患者及健康人群的就醫(yī)費用。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中游現(xiàn)狀

北京大數(shù)據(jù)先行，上海、廣東、浙江緊隨

艾瑞從正在進行融資的103家創(chuàng)業(yè)公司中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)主要集中在北上廣深一線城市，該現(xiàn)象受醫(yī)療資源、政府態(tài)度、醫(yī)生接受度三方面影響。1）北上廣深擁有多家TOP級三甲醫(yī)院，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源豐富且信息化程度高，因此企業(yè)能夠獲得可觀的高質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本；2）初期階段，醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術的探索多由地方政府撥款支持，如2018年2月由北京大學醫(yī)學部和大數(shù)據(jù)研究院共同籌備建立北京大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究中心。因此地方性政策支持變得尤為重要；3）一線城市的醫(yī)生對新技術接受程度較高，因此在產(chǎn)品上市后相對較易試運行。

院外數(shù)據(jù)的商業(yè)路徑 核心能力提升用戶健康，延伸能力創(chuàng)造商業(yè)價值

能夠提供健康管理服務的企業(yè)主要分類兩類。一類是偏健康數(shù)據(jù)收集類企業(yè)，針對健康或慢病人群提供飲食、運動等個性化健康方案。另一類是偏輕問診類，提供智能分診、輕問診、預約、轉(zhuǎn)診等服務。目前，C端服務盈利能力有限，部分企業(yè)依托其健康管理或問診能力，為企業(yè)端客戶服務。如妙健康依托其多維度健康數(shù)據(jù)及平臺搭建能力，為雇主提供內(nèi)部員工的健康管理服務，為疾控慢病中心搭建健康信息平臺提供技術服務。如平安好醫(yī)生結合其終端智能應用，為用戶提供智能分診，為醫(yī)生提供輔助決策等服務，輔助政府搭建區(qū)域信息化。

數(shù)據(jù)到行為干預仍需過程，企業(yè)付費是首選

大部分移動醫(yī)療公司在經(jīng)歷了4-5年數(shù)據(jù)沉淀后，積累了大量的數(shù)據(jù)樣本，然而如何通過技術將其轉(zhuǎn)化為可被解讀的報告仍需時間。目前，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的支付方主要集中在B端，包括醫(yī)院、藥企、藥店、保險、政府等多類企業(yè)；且在主要支付方中，藥企、保險已形成了一定的支付習慣。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的收費方式有多種，包括項目制、Saas服務收費、軟件租賃費、增值服務費等；前三種為現(xiàn)階段主要的收費方式，而增值服務費將隨著大數(shù)據(jù)及AI應用場景的增多而增加。

院內(nèi)數(shù)據(jù)的應用場景 大數(shù)據(jù)技術應用廣泛，以提升診療及管理效率為主

在研發(fā)成本、運營成本的不斷提升下，醫(yī)療機構、藥企、藥店、保險等機構或企業(yè)均急需一套解決方案，以便在降低臨床研發(fā)、運營管理、營銷成本的同時提升顧客滿意度，最終增加營收。該類企業(yè)利用人工智能技術分析挖掘已有信息，為醫(yī)療機構、藥企提供有效地改善運營、提升服務效率的解決方案。目前，提供相關業(yè)務的企業(yè)主要來自三種，1）創(chuàng)業(yè)型，多為AI技術公司，如推想、羽醫(yī)甘藍、博識醫(yī)療語音等技術型企業(yè)；2）信息化/互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)新業(yè)務拓展，如東軟醫(yī)療的區(qū)域信息化、微醫(yī)的微醫(yī)云業(yè)務等；3）政府主導的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)集團，如中電集團將在程度規(guī)劃、建設和運營國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺，開展健康醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)匯集、治理、共享開放和應用生態(tài)建設。

院內(nèi)數(shù)據(jù)的商業(yè)路徑 依托技術與數(shù)據(jù)，收費模式玩法多

就院內(nèi)數(shù)據(jù)付費方來看，藥企、體檢的付費意愿及能力最強；醫(yī)院、保險、藥店等機構企業(yè)的付費意愿較弱，需要時間進行市場培育。此外，在商業(yè)化道路上，醫(yī)學影像類公司也可以針對器械、美容等高端機構進行產(chǎn)品研發(fā)，滿足其高端用戶的服務及心理需求?，F(xiàn)階段，針對不同客戶常見收費方式有三種，1）軟件租賃或解決方案，企業(yè)為醫(yī)院機構或政府（省市衛(wèi)計委）搭建系統(tǒng)或軟件服務（語音錄入、電子病歷搜索等），獲取一定技術服務費或軟件租賃費。2）數(shù)據(jù)分析收入，企業(yè)為體檢機構提供影像識別服務，提高影像讀取效率；或利用機器學習為藥企提供服務，以便提高藥物發(fā)現(xiàn)的“命中”概率。3）產(chǎn)品綁定，將成熟模型與健康醫(yī)療器械綁定，輔助提升其市場競爭力。大數(shù)據(jù)企業(yè)將獲得一定比例的提成或資源。4）按使用次數(shù)收費，未來AI技術在獲得三類器械認證后，患者可在就醫(yī)時實現(xiàn)按次付費。

細分之輔助決策 輔助診斷替代醫(yī)生重復性工作，減少近八成工作量

輔助決策類企業(yè)采用的技術多為認知計算、深度學習、計算機視覺、自然語言處理。針對科室或疾病領域的不同，其領域也不同，包括影像輔助診斷、病理輔助診斷及全科輔助決策等。其中全科輔助決策準確率85%左右，仍有較大提升空間；影像和病理輔助診斷的準確率超過90%，其產(chǎn)品正在落地中?，F(xiàn)階段，各企業(yè)主認為輔助診斷的價值在于為醫(yī)生提供病灶性狀描述、自動生成報告、精準定位病灶，降低漏檢風險。1）針對三甲醫(yī)院醫(yī)生，輔助診斷將替代醫(yī)生重復性工作，為其提供更多的信息，以便醫(yī)生制定最佳的治療方案?；蛘咴诙虝r間內(nèi)監(jiān)測患者的腫瘤變化，以便醫(yī)生及時觀察患者術后恢復情況。該類解決方案單價較高，從幾十萬到上百萬均有。2）針對基層醫(yī)療機構，系統(tǒng)將直接給出結果，快速有效地進行腫瘤的初篩，提高基層醫(yī)生的診療效率及質(zhì)量，釋放醫(yī)療資源。針對基層醫(yī)療機構的解決方案價格相對低一些，未來可能以按次收費為主。3）全科輔助決策，將幫助大型三級醫(yī)院或在線醫(yī)療公司實現(xiàn)快速分診，提升效率。其價格將在幾萬到幾十萬之間。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用案例分析

發(fā)展初期，企業(yè)核心能力淺析

在行業(yè)發(fā)展初期，艾瑞認為領導力、研發(fā)能力、復合型團隊