20221212_艾瑞咨询_2022年中国医疗科技行业研究报告（64页）.pdf

乘科技之骐骥，驷创新之玉虬 2022.12 iResearch Inc.中国医疗科技行业研究报告22022.12 iResearch I摘要 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。规模占比方面，目前医疗科技于整体医疗健康市场中的渗透率较低，未来随着各类技术、应用和服务等各种要素的联动融合，其于医疗健康市场的占比有望实现进一步提升。技术方面，未 来将涌现出更多新兴技术同医疗场景进行有机结合，赋能医疗卫生服务体系的优化。企业方面，医疗企业与科技企业将加速融合，助力现有服务的纵深发展。整体而言，医疗科技行业将 立足医疗全局，驱动医疗卫生服务体系走向“全域、全病、全程”。近年来，医疗体系数字化转型如火如荼，医疗科技行业也在宏观环境利好的大前提之下得以高速发展，这助推了“云数物智移”等数字技术交叉渗透各细分医疗场景的进程。其在疾病监控、辅助决策、健康管理等方面均发挥了重要的作用，为现代化智慧医疗的建设提供了技术支持，激发了智慧医疗持续创新发展的新动力。上述众多由“云数物智移”等数字技术融合而创造的健康医疗创新服务为政府、医院、患者等主体提供了更为智能化的服务体验，共同打造了 最优化的大健康生态体系-智慧医疗模式。智 慧医疗 涵盖 智慧医院、区域医疗、家庭健康 三个主要场景，从多维度触达医疗服务的各个环节，以 增强服务能力、提升医疗效率、优化患者体验、延展服务范围 为核心目标，整体呈现 由院内走向院外、由模块化走向大融合 的趋势。将医疗科技行业大致划分为 政府统筹&医院管理、产品&服务、服务&用户、产品&用户、智能支付 五大类，并从中选取已有一定发展成果的 15 个细分子行业进行成熟度评估，根据评估结果对 数字化健康管理、智慧病案、医保信息化 三个细分赛道从 发展现状、商业模式、竞争格局以及发展趋势等 方面展开分析。纵向剖析趋势展望行业概览横向融合3纵观全局：医疗科技行业概览 1析毫剖厘：医疗科技行业细分赛道分析 2意境融彻：融合模式分析 3笃行致远：典型企业案例 4方兴日盛：医疗科技行业趋势洞见 542022.12iResearch I医疗科技的范畴界定“医疗+X”模式开启中国医疗产业的增长新范式新冠疫情催化之下，医疗行业智慧化的脚步加快，加速助推“云数物智移”等数字技术交叉渗透各细分医疗场景的速度。同时，“健康管理全周期、服务延伸无边界”的智慧医疗理念更是离不开各类技术的支撑，我国医疗产业正在开启“医疗+X”的创新增长范式。医疗科技指利用先进的网络、通信、计算机以及数字技术，实现医疗信息的智能化采集、转换、存储、传输和后处理，及各项医疗、流程业务的数字化运行。本报告聚焦于 数字技术在医疗健康服务产业链各环节的深度 融合及应用，对于基因编辑等生物技术、CXO 等生命科学基础设施、新材料等生产制造不展开研究分析。“医疗+X”模式及其主要应用来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。医院管理信息化 区域信息化 大数据解决方案 政府统筹与医院管理 AI影像 医疗机器人 医疗智能硬件 CDSS产品&服务智慧病案 在线诊疗 医药电商 AI药物研发 数字疗法 数字化健康管理 医疗金融 医保信息化 服务&用户 产品&用户 智能支付 主要应用 基础技术 医疗 公共卫生 药品供应 医疗保障 医疗服务 综合监管.区块链、AR/VR.其他 基于深度学习的神经网络算法，协助 解决复杂问题 AI通过虚拟化等技术，基于不同重点需 求灵活分配计算资源 云计算 在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助决策更积极的资讯 大数据 通过各类可能的网络接入，实现对物 品和过程的智能化感知、识别和管理 物联网 新一代的宽带移动通信技术，是实现 人机物互联的网络基础设施 5G52022.12iResearch I社会健康资源集中在医疗机构，以治病为 主 社会健康资源集中在医疗机构，以治病为 主 为主 医疗科技的发展必然性 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。药品与器械 医疗保险 医疗服务 医疗保健 资讯 数据 数据 数据 用户/场景 检测信息分散 医护工作者端 资源分配、人员供给与协作效率问题仍亟需解决 健康期 患病期 康复及养老 阶段 社 会 资 源 医疗资源分配不均系统众多不便于操作 不同医院差异大，数据尚未联通 数据反哺科研能力 不足 医院端 管理决策系统仍不 够智能 跨机构信息难以对接 患者端 我国医疗卫生服务体系存在 资源分配不均、人员供给不足、协作效率较低 三大痛点问题。资源分配方面，我国社会医疗资 源多集中在大城市的医疗机构中，导致患者在患病期所获得的资源较为充沛，然而在健康、康复以及养老阶段存在医疗资 源匮乏现象，且基层医疗卫生服务水平较低。人员供给方面，医疗人员总体数量较少，难以应对庞大且逐年增加的患者需 求。协作方面，医疗机构内部与医疗机构之间的协作效率较低，数据尚未完全打通，整体呈现碎片化，这对医院、医护工 作者以及患者皆产生了诸多不便。医疗科技可以在资源分配、医疗人员供给、协作效率等方面助力，对于微恙检查和跟进 可以进行远程医疗，缓解医院的医疗压力，同时打通医院之间的医疗数据，进一步挖掘医疗数据的效用。医疗协作效率低碎片化的医疗系统 医疗人员供给不足759800845.4898.8952.91015.410662014201520162017201820192020卫生技术人员数（万人）2014-2020 年中国医疗卫生技术人员数量 医疗卫生服务体系痛点问题 医疗资源倒三角格局 1 医疗资源集中于诊中患病期 2 基层医疗资源未被充分利用 医院之间医疗数据尚未完全打通，医疗 系统未成完整体系 医疗人员总体数量较少，导致其工作负 担重，医疗需求量远大于医疗供给量 医疗需求集中在农村和基层 医疗资源集中在大城市、大医院 患者流向大医 疗、大医院 医疗资源 倒三角 医疗需求 正三角“看病难、看病贵”7314017601877699257931708183118308028719872013201420152016201720182019诊疗人次数（万人次）不同健康阶段社会资源集中度 2013-2019 年中国诊疗人次数6 2022.12 iResearch I 2022.12 iResearch I6.36%来源：我国卫生健康事业发展统计公报，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：国家卫生健康委办公厅，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。医疗科技的发展基础：经济与政策环境 卫生费用投入比重逐年增加，医疗科技相关政策利好 国民经济的向好发展与国家政策的大力推动是促进行业快速发展的重要基础。根据国家统计局数据，2021 年我国卫生费 用投入达 75593 亿元，卫生费用占 GDP 的比重也从 2017 年的 6.36%提升至 2021 年的 6.50%，且于 2020 年达到 7.12%，医 疗卫生支出在国民经济中的重要性进一步提升，医疗卫生网络不断健全，服务的可及性进一步提高。政策方面，我国医疗 科技经历由散点发展到规则制定的阶段，现如今医疗领域信息化建设和智慧医疗建设成为重要任务，政策发展已达纵深期。医疗科技未来将主要在深化新场景、新技术应用，推动医疗体系高质量发展、指导医疗行业深度发展等方面集中发力，相 关政策法规的逐步完善将为医疗科技的发展铺平道路。2011-2020 年中国卫生总费用 中国医疗科技政策发展的三个阶段 时间 2015 2020初步规范医疗科技行 业的发展，主要呈现 散点状态，侧重制定 通用标准与准则。政策萌芽期（2011-2015）初步涉及云计算、大 数据、物联网、区块 链等，侧重为医疗科 技 细分领域制定规则。政策发展期（2016-2020）集中发布多项政策，主要集中 深化新场景、新技术应用，推动医 疗体系高质量发展。政策纵深期（2021-至今）相关政策 2021 年 11月 关于公布 5G+医 疗健康应用试点项目的通知 指出要培育可复制、可推广的 5G智慧医疗健康新产品、新业态、新模式，确定了987 个 5G+医疗健康应用试点项目 相关政策 2018 年 7月 关 于深入开展“互联网+医疗健康”便 民惠民活动的通知 指出要在全行业开展“互联网+医疗健康”便民惠民活动，鼓励有条件的医疗机构推进“智 慧药房”建设 相关政策 2013 年 10月 关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见 明确指出至“十 二五”末，基本实现各级各类卫生计生机构的信息网络安全互联 占 GDP 比重6.50%7.12%6.64%6.43%2021 年 2019 年 2018 年 2017 年 2020 年 24346 28119 31669 35312 40975 46345 52598 59122 65841 72306 75593 15.5%12.6%11.5%16.0%13.1%13.5%12.4%11.4%9.8%4.5%2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021全国卫生总费用（亿元）7 2022.12 iResearch I 2022.12 iResearch I来源：中国制造 2025，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：2019-2020年度中国医院信息化状况调查报告，艾瑞咨询研究院自主研究及 绘制。医疗科技的发展基础：技术与信息化建设 技术发展提供有力支持，医院信息化建设取得阶段性进展“云数物智移”等数字技术于 2015 年左右进入高速发展期，逐渐为医疗信息系统的建设提供了更多的支持，且在疫情常 态化的大背景之下成为了提升医疗机构服务能级和创新力的关键。此外，2020 年度中国医院各类业务应用终端（例：医 院管理与保障信息系统、患者就诊管理与服务信息系统等）的总数达到 500 个以上的占近半数，且绝大多数医院已积累了 硬件、系统、数据等多层面的信息化经验，中国医院的信息化建设取得了阶段性的进展，有望于技术推动之下迎来新一轮 数字化转型。“云数物智移”的技术进程 2020 年度中国医院各类业务应用终端总数 16%10%11%21%18%12%5%4%3%小于 50 个 51-100101-200201-500501-10001001-20002001-30003001-50005000 个以上医院管理与保障信息系统 患者就诊管理与服务信息系统 区域协同 临床业务信息系统 医生工作站 远程医疗 系统集成 2015时间 2025 2020主要技术 5GAI物联网 大数据 云计算 关键技术试验、技术方案验 证、系统验证 超密集异构网络、自组织网络、内容分 发网络、D2D通信、M2M通信 实现 RFID 芯片和读写设备、智能终端的大规模生产与应用 网格计算和虚拟化技术初步 融合 虚拟化技术、分布式海量数据存储、海 量数据管理技术、编程方式 实现知识工程技术、情景感 知技术、模式识别技术 开发云端具有海量处理能力 的工业数据处理软件线 构建覆盖全产品全生命周期和制造全业 务活动的工业大数据平台 在数字化车间/工厂广泛应用 自决策技术、自执行技术、可视化技术 此处业务应用终端主要包括：8 2022.12 iResearch Inc 医疗服务模式的变革 技术引领医疗服务模式由中心化向分布式转变 我国医疗服务模式的转变同技术发展息息相关，一定程度上而言，技术正催生着医疗服务模式从中心化走向分布式。传统医疗以医院为中心，所有的诊疗、购药、支付、后续复诊等过程均需在医院内完成；互联网医疗阶段已可以在线上完成诊疗全流程，但各主体间的信息互通较差，较为割裂，整体呈现网格化；而未来理想的智慧医疗模式，将会拓展更多场景，真正实现“健康管理全周期、服务延伸无边界”。由此可见，医疗服务场景正在从大型医院、社区医院、家庭医生、药店逐步过渡到居家，数字化医疗服务的普及和监测技术的革新，正在赋能基层医疗和普通百姓，真正有效助力实现分布式医疗模式。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国医疗服务模式的发展历程 时间段：2016年起 特点：多方联动实现数据共享、整合；由院内诊疗，向院外、个体为中心的健 康预防转变。技术支撑：人工智能、区块链、大数据、物联网、云计算、传感器、VR/AR等 数字科技爆发。发展情况：重视区域之间的信息与数据互联互通，意在打造万物互联新模式。就医场景：主动健康管理及预防。时间段：1990s-2016 特点：以患者为中心，开启主动式、个性化诊疗。技术支撑：智能手机等移动终端普及，移动无线网络发展。发展情况：信息化系统建设进行中，但仍为网格化、区域化的信息互通。就医场景：网络预约挂号、在线咨询问诊、上门送药、线上诊后管理、能够初 步实现远程转诊。时间段：1990s 特点：以医院为中心，被动式、经验式的诊疗。技术支撑：小型机和微机系统主导。发展情况：信息化系统建设初起步，以收费为核心的医院内部管理信息化是建 设重点。就医场景：线下挂号、实地问诊、院内支付取药、诊后管理方式单一、医院与 区域之间基本无协调作用。传统医疗 互联网医疗 智慧医疗 随着技术发展，医疗服务模式从“中心化”向“分布式”转变92022.12iResearch I基层云化先行，助力医疗资源均衡配置 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。Section 1 医疗云的价值 Section 2 医疗云的部署方式 Section 3 医疗云的服务模式 云化是医疗信息化服务的重要转型趋势。相较传统的信息化本地部署模式，“医疗云”的部署模式具有 成本低、易运维、部署快三大特点。u 成本低，医疗信息化云化转型后医院可以通过购买更少的硬件设备和软件许可，来降低一次性的采购成本，尤其是机房的建设、存储等。u 易运维，云化服务的统一部署可以经由专业厂商统一运维，进一步降低医院 IT 人力资源成本。u 部署快，云化转型后不再需要实施人员现场部署，用户可以实现服务的下载使用，同时医院可以快速引入创新业务模块。u laaS 主要面向医疗机构的存储、科研计算等业务。提供基于 laaS 服务的云平台，如医疗云网络、存储、计算、数据安全等业务。u PaaS 主要面向区域卫生，提供云平台，让区域内医疗机构接入，进行数据互联互通及分析等，如数据分析和展示平台、区域医疗平台等。u 目前常见的医疗云产品 以 SaaS 为主，为医疗机构提供全套云上医疗信息化系统，包括常见的辅助诊疗系统、临床应用系统及远程会诊系统等。随着互联网+医疗健康、远程医疗、分级诊疗、区域医疗协同的发展，院外业务应用模式将成为主要应用场景。公有云 私有云 混合云 优势 成本低，扩展 性好 内部私有云:有利于本医疗机构内标准化云服 务管理流程和安全管理;外部私有云:相对内部私有云成本更低，也更 便于扩展业务规模 次要的应用和数据部署到 公有云上，利用扩展性和 成本上的优势；将关键应 用和数据放在私有云中，可管理性和安全性更高 缺点 数据的安全性、网络性能和匹 配性存在门槛 内部 私有 云:该形式在规模和资源可扩展性上 有局限，需要承担大量资金投入和维护成本;外部 私有 云:安全性较内部云低 应用 案例 医院网站的云 服务 内部 私有 云:目前国内主要大型综合性医院 大 多 建立了医院内部的私有云。外部 私有 云:灾备云、影像云 医院核心系统、与公卫及 患者互联的相关系统等 代表企业 阿里云、华为 云、腾讯云.中国 联通、中国电信、中国 移动.华卓科技.医疗云目前主要有三种部署模式：公有云、私有云、混合云。u 公有云：非医疗机构所拥有，面向大众和所有机构提供计算资源服务。由 IDC 服务商或第三方提供资源。u 私有云：分为内部私有云和外部私有云两种。从安全角度出发，医院尤其是三级医院云化的方向仍是以自建的私有云为主。u 混合云：公有云+私有云。利用标准化或专有技术实现绑定，彼此之间能够进行数据和应用的移植。随区域信息化的发展占比不断提升。46.5%18.5%10.6%24.4%私有云 公有云 混合云 其他 2020 年医疗行业用户云部署情况“云数物智移”之云上相约：医疗云102022.12iResearch I提升医疗行业数字化转型水平与公卫综合治理能力 Section 1 医疗大数据的价值 Section 2 医疗大数据平台的架构及应用 Section 3 医疗大数据的商业价值探索 监测 档案 轻问诊 院外数据 健康医疗 信息 数字化 行为 影像 电子病历 院内数据 外显子 全基因 基因数据 健康或非健康人群的就医及健康行为数据，通过物联网、信息化技术采集后将分散且噪音化的数据结构规模化。影像识别 语义处理 认知计算 分析可视化 存储 分析 可视化 指拥有核心算法企业，因健康医疗数据敏感性，多与上下游机构合作研发。语音识别 生物信息 云服务 提供云端储存、计算等服务，满足健康医疗大 数据企业数据处理等需求。体制改革评估监测 行业治理 终端 应用 医院评价与监督 医疗保险控费 临床决策支持 临床科研 创新药物研发 基因测序及分析 监测评估与决策管理 公共卫生 预防控制重大疾病 事件预警与应急响应 决策支持 管理决策 资源优化配置 成本有效控制 优化诊疗流程 惠民服务 互联网健康医疗服务 一体化电子健康服务 数据相关服务 产业发展 传统产业融合 衍生平台 来源：艾瑞咨询 大数据时代下的健康医疗行业，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。更多内容请期待艾瑞咨询研究院 2023年健康医疗大数据价值探索研究报告 医疗大数据平台的架构及应用 随着近年来各类技术的发展以及相关政策的不断完善，医疗大数据近年来已从起步阶段过渡到高速发展阶段，如何在确保数据安全的前提下，根据市场需求深挖数据价值并形成成熟的商业模式 是目前医疗大数据企业正在不断探究的难题。回望诸多企业的探索之路，主要有以下几种模式值得参考：u 赋能医疗体系建设。链接上下级医疗机构，实现医疗资源优化配置，根据数据信息制定合适的付费机制，最终提升医药供给效率及能力。u 优化机构运作机制。通过平台及系统建设，优化供应链管理、患者管理等环节，提升传统医疗机构的管理效率。u 助力药物临床研发。通过基因测序、影像识别等技术挖掘更多维度的数据，缩短临床验证周期，提高新药研发效率。u 辅助医生诊断治疗。通过认知计算等技术，实现精准诊疗，辅助医生提升诊断效率，提高医疗服务质量。“云数物智移”之数据共享：医疗大数据a.靠数据 b.靠搭建大数据服务所需的系统 c.靠软件 d.靠提供服务 e.免费做服务换取流量后靠流量变现112022.12iResearch I“云数物智移”之网中互联：医疗物联网致力于以双 机交互替代人机交互，实现全面感知 来源：中国通信院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。应 用 层 居家健康服务 可穿戴设备健康状态监护 智能心电监护系统 院外急诊救治 葡萄糖监测系统 药品可追溯管理 医疗废物管理系统 智慧手术室 智慧 ICU危象管理系统 输液监护系统 医疗设备全生命周期监控 床旁智能交互系统 高值耗材可追溯管理 智慧医院服务 公共卫生服务 智能测温系统 医疗冷链监控 传染病防控 老年人健康管理 感 知 层 标识技术 传感器/传感单元 控制器/计算单元 体温计 血氧计 血压计 血糖仪 能量监测 自助式健康检测工具包 健康管理类设备 基础支撑 网 络 层 局域网 平 台 层 设备管理平台(DMP)连接管理平台(CMP)应用支持平台(AEP)业务分析平台(BAP)Wi-Fi Bluetooth接入网 eMTC2/3/4/5G NB-loT SigfoxLoRa智能手表 智能手环 便携式健康检测工具包 医用检测类设备 Section 1 医疗物联网的价值 Section 2 医疗健康物联网的架构及应用 根据医疗健康场景扩充，医疗健康物联网整体架构可分为 感知层、网络层、平台层和应用层 四部分。心电仪 智能轮椅 监护床 定位终端 养老监护类设备 u 医疗物联网能够完成对数据的稳定、有效及结构化采集，为智慧医疗的基础。服务于患者的实时数据采集、用户行为干预、慢病健康管理以及服务于医院的药品供应、器械维护、综合管理等都将有效实现医疗资源的精准对接和优化配置。医疗物联网已成为推动落实智能化医疗的一种重要产业形式和基础技术支撑。u 医疗物联网实现覆盖用户全生命周期的数据处理。通过可穿戴式医疗器械、可穿戴式的设备，对数据进行采集、监测、预警，并通过后台的大数据模型，对数据进行动态、智能、综合的分析，为病人的健康管理和医生的辅助诊断提供依据。u 医疗物联网将不断催生医疗健康行业新兴方向。在物联网的推动下，临床信息系统、智能移动临床、手术示教、药械追踪、无线定位、无线温度监测、智能病房等行业，都出现了快速发展、协同融合的态势。医疗物联网的架构及应用122022.12iResearch I重塑医疗产业，开启智慧医疗新纪元 注释：绿色代表 AI 主要技术在医疗服务场景中已经应用，灰色代表尚未规模应用。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。Section 1 AI 医疗的价值 Section 2 AI 技术在医疗场景中的应用 u 发展新医疗技术，提高诊断准确性。传统医学的诊断和治疗存在一些误差。根据中国医学协会的数据，中国每年有 5700 万的临床医疗被误诊，而 AI算法及模型可以筛选成千上万页的医学证据，在几秒钟内提供诊断和治疗选项。u 医疗数据量增长迅速，AI 在大数据领域与运算速度上具有天然优势。据估计，中国一座中型城市（一千万人口）在 50 年内将会累积 10PB级的数据。而 AI和医学的结合，则能最大限度的挖掘医学数据的优点，将海量的数据进行分析，从而形成电子病历和电子健康数据，为医生提供诊断服务。u 提供量身定制的医疗服务和个性化体验。由于每个人的遗传背景和基因组成都是非常复杂的，因此，标准化的疗法并不适合所有人。而 AI技术可以了解医疗服务的历史，利用适当的规则、算法和智能系统，对大量的结构和非结构性的数据进行分析，并利用远程的诊断装置对患者进行监测，制定个性化的医疗计划和治疗方案。AI主要技术在医疗服务场景中的应用 AI 医疗影像CDSSAI 医疗机器人数据智能平台智慧病案AI 制药机器学习 自然语言处理 智能语音 RPA 知识图谱 计算机视觉“云数物智移”之畅享智能：AI 医疗132022.12iResearch I从空间与时间双维度，提升医疗资源的利用效率和可及性 来源：北京电信技术发展产业协会 5G 智慧医疗产业发展白皮书，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。Section 1 5G 医疗的价值 Section 2 5G 医疗的时延及应用场景 u 大规模连接赋能随时随地数据采集。提供大规模的连接，实现大量的终端接入和数据的采集。通过 5G网络的大量互联，可以将医院的大量医疗器械与非医疗资产进行有效的整合，从而达到医院急救调度、医务人员管理、患者体征实时监测、院内导航等功能。u 精准定位及高速移动拓宽智慧医疗的应用领域。5G网络和多种 5G终端设备的应用，使得医疗设备和医疗服务在无线状态下，在任何时间、任何地点都可以进行连接。u 高速传输能力深化远程医疗服务能力。5G网络的高速传输能力，可以实现 4K/8K 远程高清会诊，大量的医学影像资料采集和上传，以及 AR/VR 手术演示，可以随时进行远程会诊和远程指导，提高了医疗资源的质量。u 低时延确保远程控制操作及时精准响应。5G低延迟的特点与远程手术中的触觉实时反馈操作相配合，确保远程操作能够及时、准确地做出反应。远程超声、传感、机器人等技术，使远程会诊在增强视野的同时，降低了延时的危险，极大的提升了远程诊断的精确性。时延要求 场景 医 院 内 途 中 社 区 家 庭 200ms 100-200ms 20-100ms 20ms远程慢病管理 机器人康复治疗 无线睡眠监测 移动诊疗 机器人超声 上门诊疗体检指导 医疗服务车健康检查 无线医药冷链运输 急救车急救 移动查房 新生儿呼吸暂停急救 机器人查房 无线手术室 MR+VR远程急救 远程机器人手术 VR会诊 AI实时辅助诊断 移动智能超声检查 移动射线诊断 患者定位 无线监护 移动输液 跌倒检测 无线穿戴监护 机器人导医 机器人助残 远程胶囊内镜 5G的时延及医疗应用场景“云数物智移”之移动万物：5G 医疗142022.12iResearch I医疗科技的价值探索 医疗价值与社会价值的相辅相成 在医疗科技发展的漫长之路中，其 首先追求的是医疗价值，即利用技术特点切实解决各医疗场景中的实际问题，满足之前 尚未被满足的临床需求，达到提升医疗能力、提高医疗效率、加强质量管理等效果。继而探索社会价值，即着眼于完成医 疗行业宏观层面的数字化转型和价值再造，构建包括医院、社区、政府、学术机构、创投、医疗公众服务平台、本土合作 伙伴、移动医务管理平台、医学专业人士等多方面的生态融合，切实解决医疗资源在各地域、各城市分配不均，供需差异 大的问题。在医疗价值向社会价值进阶的过程之中，医疗科技企业会通过理解医疗生态圈各利益主体的相关诉求，构建各 类技术平台完成各主体之间的利益平衡设计，从而完成自身商业模式的构建与商业价值的明确，并为医疗价值与社会价值 搭建相辅相成的通路。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。医疗科技的价值探索 医疗价值响应尚未被满足的临床及管理需求 医疗服务能力的提升医疗诊疗效率的提高医疗实际成本的下降医疗质量管理的加强社会价值 切实解决医疗资源分配不均、供需差异大等核心 痛点问题 构建生态融合，助力三医联动 将医疗科技场景化、应用化 医疗 医药 医保 线上医药数据有 迹可循，促进医 保控费 医保接入可调动 患者与医院的积 极性 电子处方流转,推动互联网医 药发展 医保的接入有助于医 药电商的发展 线上医药选择更广泛,可 丰富医疗手段 线上医疗透明可控,帮助医保控费 搭建医疗利益平衡架构 实现商业模式的探索与落定15纵观全局：医疗科技行业概览 1析毫剖厘：医疗科技行业细分赛道分析 2意境融彻：融合模式分析 3笃行致远：典型企业案例 4方兴日盛：医疗科技行业趋势洞见 5162022.12iResearch I医疗科技产业图谱 政府统筹&医院管理 区域信息化 大数据解决方案 医院管理信息化 服务&用户 AI 影像 CDSS医疗机器人 智慧病案 医疗智能硬件 在线诊疗 医药电商 AI 药物研发 数字疗法 数字化健康管理 产品&服务 医保信息化 医疗金融 产品&用户 智能支付 注释：仅展示部分典型企业和产品，图谱中所展示的公司 logo 顺序及大小并无实际意义。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。172022.12iResearch I医疗科技主要细分赛道发展成熟度评估 成熟度评估模型及标准 本报告中，考虑到我国医疗卫生服务体系并以患者为第一视角，将医疗科技行业大致划分为政府统筹&医院管理、产品&服务、服务&用户、产品&用户、智能支付五大类，并从中选取已有一定发展成果的 15 个细分子行业，通过各不同维度的 评估，对各个子行业进行成熟度评估。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。发展成熟度50亿以下 20亿以下 政策对立 进入壁垒低(对于 资金、技术、市场 销售渠道等方面的 要求低)信息化/数字化基 础弱，同科技结合 程度低 规模化能力弱，市 场需求低且业务扩 张需要大量资源投 入 介于 50-100亿之 间 信息化/数字化基 础较弱，同科技结 合程度较低 进入壁垒较低(对 于资金、技术、市 场销售渠道等方面 的要求较低)政策限制多 介于 20-100亿之 间 规模化能力较弱，市场需求较低且业 务扩张需要较多资 源投入 介于 100-500亿之 间 介于 100-500亿之 间 规模化能力中等，市场需求一般且业 务扩张需要一定的 资源投入 信息化/数字化基 础中等，同科技结 合程度中等 进入壁垒中等(对 于资金、技术、市 场销售渠道等方面 的要求一般)较为支持但同时有 限制 介于 500-1,000亿 之间 介于 500-1,000亿 之间 信息化/数字化基 础较强，同科技结 合程度较高 进入壁垒较高(对 于资金、技术、市 场销售渠道等方面 的要求较高)符合政策导向且政 策支持 规模化能力较强，市场需求较高且业 务扩张需要较少资 源投入 1,000亿以上 政策支持力度大,多场合提及 进入壁垒高(对于 资金、技术、市场 销售渠道等方面的 要求高)信息化/数字化基 础强，同科技结合 程度高 规模化能力强，市 场需求高且业务扩 张需要少量资源投 入 1,000亿以上 根据各 维度得 分的平 均值得 到行业 投资价 值 优势 劣势 2021 年市场规模 融资热度 政策扶持力度 进入壁垒 数字化基础 未来规模化能力 发展成熟度评估维度及详细说明182022.12iResearch I医疗科技主要细分赛道发展成熟度评估 注释：示意图具体图例详见 P17。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。政府统筹与医院管理 产品&服务 服务&用户 产品&用户 智能支付 区域信息化 大数据解决方案 医院信息化 AI 影像 CDSS医疗机器人 在线诊疗 医药电商 AI 药物研发 数字疗法 数字化健康管理 医保信息化 医疗金融 医疗智能硬件 发展成熟度评估维度示意图 融资热度 市场规模 政策扶持力度 进入壁垒 数字化基础 未来规模化能力 成熟度 智慧病案 颜色由浅至深表示水平由低至高 图例19医疗科技高成熟度细分赛道剖析 数字化健康管理 医保信息化 智慧病案 赛道择选说明：详见 P18 评估示意图，其中在线诊疗与医药电商因已较为成熟且艾瑞咨询研究院已发布多篇相关报告，故不详细展开分析。202022.12iResearch I数字化健康管理行业概览 从实际需求出发，服务路径与内容初步清晰 数字化健康管理是指利用现代数字技术能力，对人群的健康危险因素进行全面的监测、评估与后续干预，力图从“治已病”向“防未病”发展。中国居民营养与慢性病状况报告（2020 年）指出，中国亚健康人群、慢性病患者、老年人口及重症患者数量众多，在“健康中国”的国家战略背景之下，健康观念也正在从“以疾病治疗为中心”逐渐向“以健康促进为中心”转变，庞大的需求催生着数字化健康管理市场向好发展。数字化健康管理基于全程覆盖的 理念，围绕健康管理手段与生物医学技术、信息化管理技术等应用创新，致力于实现面向健康和亚健康人群、慢性疾病人群、康复期人群等不同群体的全生命周期健康管理服务，从而促进全民健康。来源：卫健委、统计局，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字化健康管理发展背景及服务体系 科技支撑 大数据 云计算 物联网 5G AI.保健预防 健康促进 生活方 式管理 慢性疾 病管理 就医需 求管理 康复 复健 智慧 养老 服务内容 健康/亚 健康人群 慢性疾 病人群 康复期人群 服 务 对 象 n 数字化健康管理服务路径 n 数字化健康管理服务内容 亚健康人群 10 亿 慢性病患者 4亿 65岁及以 上老人 2亿 重疾癌症 患者 400 万 88.5%因慢性病导致 的死亡占总死 亡人数 的 比例 n 中国数字化健康管理潜在需求者众多 需 求 催 生 供 给 健康监测 健康评估 健康干预 健康/亚 健康人群 预防与促进 慢性疾 病 人群 监测与管理 康复期 人群 康复与护理 数字化健康管理 智慧病案与 DRGs212022.12iResearch I数字化健康管理商业模式 构建全流程闭环，企业端渗透率尚存增长空间 我 国 的健康管理行业 发展至 今，全流程数字化健康管理服务 模式 已初具雏形。在服务对象方面，数字化健康管理主要 面向个人与企业，通过为客户创造价值而获得收益。1)个人用户：目前健康管理服务最多的用户群体，自体检、保险、医院诊后等环节分流而来，需求多为营养方案、复诊方案、居家护理/养老、健康教育等。但同时需注意，目前的 个人用户服务模式是简单的市场模式，健康管理企业更加追逐经济利益，在医保未介入的情况下，个人用户多是“重健康、轻成本”的 高净值客户，目前“保险+健康管理”的模式正在逐渐探索，或为个人支付乏力这一痛点问题提供新的解决思路。2)企业用户：数字化健康管理在企业端作为员工福利存在，主要服务形式为员工体检、企业医务室等。企业客户是最精准的 ToB转 ToC 的筛选入口，健康管理公司能够根据自身服务精准辐射，减轻拓客成本，进一步解决个人付费难等问题，但目前数字化健康管理在企业端的渗透率依然较低，支付能力 强 的企业客户数量依然较少。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字化健康管理商业模式 服务价值 商业模式 健康洞察 疾病预防 康复复健 个人端价值 智慧养老.企业端价值 员工福利 健康干预 数字化管理.用户（个人、企业）监管部门 健康管理平台（网页、APP、公众号）机构与服务（医院、医生、营养师等）保险机构 云端服务器 通过可穿戴设备、体检 等收集用户健康信息 对用户数据进行分析处理 生成个人健康报告，用 户通过网页/APP/公众 号查询，提供健康讲座 等健康促进服务 健康 生成个人健康报告，匹 配相关机构与服务 健康异常 经用户授权，由医院、医生、营养师等提供 就医指导、健康咨询 等专业服务 健康异常 对平台 运作进 行监管 为用户 提供多 样化支 付途径 对用户数据隐私 性进行监管 与机构端合作 丰富支付方式 数字化健康管理 智慧病案与 DRGs222022.12iResearch I数字化健康管理行业环境 服务主体与模式多元化，技术与生态或成发展难点 数字化健康管理可以作为有效手段，配合各种类型企业的服务模式对用户进行全周期的健康管理。目前国内数字化健康管理行业具有以下特征：1)服务模式多样。具有医院、体检、保险等多种服务模式，以健康体检为基础，以促进健康、维 护健康、传递健康、方便快捷、健康生活为核心，覆盖全生命周期人群的健康管理；2)科技利用能力有待提升。数据的利用与挖掘程度低，产业生态融合能力较弱。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字化健康管理行业发展现状 参与主体 公立医院开设 的体检中心或 体检科 其他（第三方 服务模式）养老 服务模式 保险 服务模式 体检 服务模式 医院 服务模式 功能设置 发展现状 行业痛点 体检 检后就医服务 专家特诊 手术协调 住院 服务能力：通过检测设备，进行专业 化体检，医院医生资源较为丰富；发展情况：人群需求大，利润高，成 为医院一大创收途径。民营企业创办 的体检中心或 疗养院 体检 检后咨询与讲座 健康风险评估 健康管理 健康讲座 服务能力：提供全流程全方位的体检 服务，更好地维护体检客户忠诚度；发展情况：经营模式最成熟最易复制，现金流回收快，利于连锁加盟发展。商业健康险企 业将健康管理 服务纳入保单 保险 用户健康管理 健康风险评估 疾病预警 健康监测 公立、民营的 智慧养老相关 企业 养老 用户健康管理 疾病就诊服务 慢病监测 药事服务 公立、民营的 健康管理服务 企业 服务能力：在用户购买保险后为其提 供附加的数字化健康管理服务；发展情况：以此对保单用户进行风险 控制，辅助保险主业降低理赔风险。服务能力：为老年群体提供居家、社 区或机构养老的健康管理服务；发展情况：以就医绿通、药事服务等 提升养老服务能力与竞争力。服务能力：以健康咨询、就医导航等 开展健康管理单项或多项服务；发展情况：通过整合可利用资源，锚 定服务体系中的空白点进行发力，补 足行业短板，实现单项发展。数据技术 数据处理与分析 技术仍未成熟；数据整合专业化 程度低，数据价 值未被充分挖掘 和呈现。产业生态 健康管理仅作为 体检/保险等行业 的附加增值服务，缺乏全链性;健康管理与各个 产业融合度低。以自身专业特点开展健康管理服务 互联网平台服务 健康产品服务 健康干预服务.数字化健康管理 智慧病案与 DRGs232022.12iResearch I数字化健康管理发展方向 科技进步助推健康管理厚积薄发，加速产业生态融合创新 随着科技的不断发展，健康管理的数字化程度将进一步提高，且有望融入民众的日常生活之中，而非单一的医疗行为，这 样的演变将为数字化健康管理市场带来新的发展机遇与挑战。行业的竞争将归结为科技创新的竞争，具备强大技术能力且能够深入理解民众对于健康管理便捷化需求的厂商将更有机会占领高地，同时随着预防医学