首席数据官

Hi, 请登录

医疗大数据的3个重要支点:医疗信息化建设、AI医疗应用、数据变现

医疗大数据,无疑是2019年医疗健康领域炙手可热的赛道之一。

医疗大数据的火,早在2018年已有据可循,截止去年12月医疗大数据赛道,累积有600+创业公司,193个融资项目,230+家投资机构争相入场,创与投量级增长背后是全行业的蓄势待发。

医疗信息化建设、AI医疗应用、数据变现,作为医疗大数据的3个重要支点,从2018年到2019年呈现了哪些新的特点和变化呢?

我们结合服务的医疗项目经验,并研究了16份行业报告、21篇文章,从行业一线和理论两个视角,梳理了从信息采集到应用的产业全貌,试图给到大家医疗大数据赛道深度的认知和启发。

◆◆◆

医疗大数据驶入快车道

医疗大数据在近几年驶入快车道,行业增速逐年提升,市场规模更是不断突破。中研普华产业研究院数据显示,2017年我国医疗大数据市场规模达到643亿元,对比2013年331亿元,五年间复合增长率达20%。

前瞻产业研究院预计,到2020年我国健康医疗大数据行业规模将突破800亿元。由此,我们推测医疗大数据行业将呈现持续增长的趋势。

◆◆◆

行业起飞的3大“推手”

医疗大数据产业迎来快速增长期,与政策、技术、资本的推动密不可分。16条政策为行业发展吃下定心丸,3大技术加速应用落地,传统及产业基金争相涌入……各类因素叠加助力了医疗大数据行业开始起飞。

1

2018年政策监管趋于细化

国家政策是医疗行业发展公认的重要推手,青桐资本盘点了医疗大数据的政策之路。2016年“医疗大数据”首度被提上战略层面,第一个*文件出台。

到2018年《国家健康医疗大数据标准、安全、服务管理办法(试行)》正式出炉,与以往政策不同,该规定不再停留于宏观指导层面,而是对医疗大数据标准、安全、服务中的权责利进行了详细规定。

医疗大数据政策经历了从无到有、从宏观指导到细则规定的过程,为医疗机构、健康服务公司等数据生产者和使用者提供了方向规范。2019年将是以政策为抓手,细化落地的一年,也将为行业带来更多的信心。

政策风向强化了资本入场的信心,2016-2018年共发生160起医疗大数据融资事件,占行业融资数量的82.9%,反映出资本市场对政策的响应和对行业的看好。

2

技术是医疗信息化的底层基石

以技术范畴的视角分析,医疗大数据产业的迅速发展,主要得益于医疗信息化、基因测序、健康智能设备三大技术进步和市场化水平提升。

第一,医疗信息化建设水平不断提升,HIS、CIS、PACS等系统得到广泛应用。CHIMA统计数据显示,我国医院信息化管理系统实施比例达70-80%,且集中于三级医疗机构,大量医疗数据的积累为算法搭建提供了基础。

第二,二代基因测序技术使得测序成本迅速降低,从1000万美元迅速降低至0.1万美元,且通量远高于一代测序,应用增多加速了生物组数据积累,为临床操作和基础研发带来价值。

第三,健康管理类智能硬件,如智能手环、手表、体脂称等设备快速普及,可实时、持续性对患者健康体征进行追踪,挖掘有用的数据价值,从而助力医疗大数据的发展。

此外,数据融合、数据可视化、图像识别处理、机器学习、人工智能等技术不断进步,为医疗大数据发展提供了底层的技术支持。

3

2018年68个项目融资,数量创历史新高

我们统计了近10年医疗大数据相关融资项目共193起,我们发现2015年开始资本市场对医疗大数据的关注度逐年提升,到2018年融资数量达68个,创历史新高。

纵观2018全年的融资情况,从融资轮次来看,主要集中在偏早期,其中天使轮项目16个,A轮项目28个,占比达64.7%;从细分领域来看,医疗信息化平台和辅助诊断决策类项目受到资本的青睐;从资方背景我们观察到,有16家产业基金进入,成为医疗大数据投资的新锐力量。

2019年医疗大数据快速成为热门赛道,其数据搜集分析、应用及商业变现的现状如何呢?接下来,将切入到医疗大数据细分环节,从信息化建设、AI医疗应用、数据变现三部分探析整个产业完整的商业路径。

◆◆◆

医疗信息化建设:医疗行业的“数据粮仓”

2018年中国已有超过320家医疗信息化公司,中商产业研究院数据显示,市场规模达到426亿元,市场正在快速成长。

医疗信息化建设是医疗大数据产业发展的基础,过程主要分为两个阶段:第一步数据采集存储,第二步是数据分析处理。两者分别呈现以下特点:

1

医院数据最具竞争力

在采集和存储阶段,医疗大数据来源主要分三大类:医院数据、基因数据和健康数据。其中,医院数据在规模和数据质量上最具竞争力,基因数据和健康数据是增速最快的数据类型。

医院数据主要包含电子病历、影像数据、检验数据、费用数据、药品流通数据、体检数据等。其中,电子病历和影像数据是最核心的数据资源。

电子病历囊括的数据非常丰富,包含了患者基本信息、检验数据、诊断数据、治疗数据等。但目前约80%的电子病历为非结构化数据,将其转化为适合计算机分析的结构化形式是挖掘其数据价值的基础。此外,医学影像数据量庞大、增速快且标准化程度高,是医疗大数据行业最早被开发,在AI医疗领域应用最成熟的数据类型。

基因测序商用成本大幅度降低,直接推动了技术落地应用,使市场规模迅速扩张。《2018年中国基因测序产业演进及价值投资*》数据显示,我国基因测序市场规模近80亿元,十年间年均复合增长高达47.5%,为医疗行业积累了丰富且*度的数据资源。

健康数据来源主要分为两类:一类是在线问诊平台,搜集用户健康和轻问诊信息,这平台以好大夫在线、平安好医生为代表;另一类是健康智能设备。其中,苹果、小米、华为通过建立软硬件智能健康产品线,进行健康数据采集,是中国市场健康智能设备出货量前三的厂商。

健康数据是目前增长最快的数据类型,这主要得益于移动互联网及消费类智能硬件的普及,该类数据维度广,但缺乏整合分析。

医疗信息化的第二阶段是数据分析处理,主要作用是对海量数据进行结构化、标准化存储,结合应用场景进行筛选、分析以提升数据质量。这类企业主要是具有影像识别、深度学习、自然语义分析等核心技术,为医疗机构提供数据处理服务,进行数据分析及可视化应用。

我们对医疗大数据公司地域分布进行了研究,发现主要集中在北京、上海、广东、江苏、浙江等东部地区,究其原因主要是这些地区三级医院数量最多、优质医疗资源丰富且信息化程度高,企业能够获得高质量的数据样本。

◆◆◆

AI医疗:医疗大数据的主要应用方向

在医疗大数据应用方向,AI医疗市场增速很快,同时也受到资本的密切关注。我国AI医疗行业连续两年市场增速接近40%。据数据统计,共有89家AI医疗创业公司获得投资,总金额达219.38亿元,超过50%的融资轮次集中在A轮左右。

1

医学影像是最成熟的应用领域

AI医疗是挖掘医疗大数据价值的关键数据可视化行业现状,主要应用在五大领域:医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、基因测序,其中,医学影像和辅助诊断是众多企业主攻的方向。

医学影像被业内人士认为最有可能率先实现商业化的AI医疗领域。得益于医疗影像数据库快速积累,智能图像诊断算法趋于成熟。我国医学影像行业发展飞速,前瞻产业研究院数据显示,2018年我国医学影像市场规模近200亿元。

在新药研发领域,相比于传统新药研发耗时长、成本高、风险大等特点,人工智能可以通过大数据挑选合适的化合物,节约研发成本、降低风险。从全球视角看药物研发是AI医疗第一大细分市场,占比达35%。而我国AI药物研发仍然以仿制药和改良药为主,且研发赛道公司不多,产业尚待成熟。

基因测序能够提前预知疾病的发生的概率,是AI疾病预测重要的应用场景。《中国人工智能医疗*》显示,近十年间我国基因测序市场以每年62.2%的速度增长。

我国基因测序公司主要有两类,一类是基因测序设备制造商,因其技术构成复杂,产业壁垒较高,目前国内仅有40家企业,占比12.23%;另一类基因测序服务商与应用端,面向患者提供测序服务,有超过280家企业企业在此领域布局,市场竞争尤为激烈。

辅助诊断主要为医疗行业提供导诊机器人、虚拟助理、电子病历等服务,为医生处理大量文本录入工作、实现人机交互的智能问诊。其中,电子病历是辅助诊断最主要的应用方向。

在健康管理方向上,通过智能健康设备、体检中心、在线问诊平台搜集的数据,结合AI技术形成精准的健康干预方案。目前,人工智能在健康管理层面主要应用场景为慢病管理,常见的如糖尿病和高血压。

2

互联网巨头布局AI医疗

互联网巨头是医疗大数据产业发展进程中不可或缺的一股力量,青桐资本研究发现,以BAT为代表的巨头公司的医疗大数据+AI领域均有布局,但其策略却大相径庭,百度发力AI新药研发,腾讯深入线上线下医疗服务,阿里则聚焦云服务及互联网医院解决方向。

在医疗大数据应用方向上,腾讯率先深入应用端,先推出 “微信智慧医院”为患者提供智能导诊、在线问诊服务,接着投资碳云智能布局基因数据产品,又推出“腾讯觅影”,进军辅助诊断领域,以*度探索医疗大数据价值。

阿里则以构建云服务、AI技术为重点,布局医疗智能化。相继推出阿里健康APP,提供购药、问诊、慢病管理等服务;在辅助诊断领域推出阿里健康doct

试看结束,如继续查看请付费↓↓↓↓
打赏0.5元才能查看本内容,立即打赏

来源【首席数据官】,更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号,送10G营销资料!

版权声明:本文内容来源互联网整理,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 jkhui22@126.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐

评论

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱
  • 网址
二维码
评论