青桐资本行业观察 | 医疗大数据:如何实现商业化变现?

浏览: 作者: 来源: 时间:2024-07-12 分类:行业新闻
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。

【编者按】青桐资本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,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?

青桐资本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,第一个独立文件******。

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

青桐资本统计了近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,青桐资本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:

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白皮书》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多维度的数据资源。

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、华为通过创建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,但缺乏集成分析。

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。

青桐资本对医疗大数据公司地域分布进行了研究,我们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%。健康点数据统计,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,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。

在医学影像临床应用中,以同心医联打造的“智慧管理+影像技术”诊断中心为代表,可以帮助医生快速获得影像诊断结果,提高诊疗效率和准确性,并且已经在应用于全国260多家医院、20多万患者的临床诊断,是AI医学影像应用尤为亮眼的一例。

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。《中国人工智能医疗白皮书》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。

健康管理领域以行业巨头碳云智能为代表,率先打造了数字生命管理平台,服务超过100万用户,可全方位监测、记录、管理患者的健康数据,为用户提供健康监测和指导建议。

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,以多维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doctor you,与医院合作进行产品研发,并搭建互联网医院及医联体服务。百度的优势集中在人工智能,因此将重心放在AI新药研发领域。

以BAT为首的互联网巨头,在数据积累和技术应用方面有先发优势,它们的入场既说明对医疗大数据领域前景的看好,也为医疗健康行业与互联网融合带来新的方向和机遇。

医疗大数据的商业变现

商业变现是医疗大数据行业发展的关键命题,也是从信息采集、应用到最终变现的重要一环。依据数据使用者和应用场景,青桐资本将其分为B端和C端:

B端使用者主要包括医院、药企和保险公司。对医院而言,可以帮助管理者进行物资、人员管理,帮助医生提高诊疗行为、优化诊疗决策;药企通过医疗和费用大数据降低研发成本和失败风险,制定精准的市场营销方案;保险公司可以通过医疗大数据,创建保险模型,提升质量控制,防止保险诈骗。

医疗大数据在B端应用还偏浅层次,挂号、电子病历共享等只是其中很小一部分,利用大数据进行辅助甚至指导医生精确诊断蕴藏着巨大的机会。我们观察到已有企业发力该领域,乐九医疗研发的临床数据分析平台,致力帮助医生提升临床科研能力,并通过数据挖掘和深度学习创建基本预测模型,为临床医师提供诊疗建议。

从市场现状来看,B端市场在短期内具备快速变现的能力,医疗机构、科研单位等对医疗大数据需求旺盛,这也加速了医疗大数据在细分应用场景落地。此外,药企和保险公司对医疗大数据的应用需求也在逐步增强。

同时,青桐资本观察到医疗信息平台数据在C端变现的路径并不通畅,主要在于用户对病症描述普标不准确,无法为患者提供精准对接服务。在AI医疗领域,结合疾病和健康大数据,针对不同疾病创建个性化的诊疗方式,为患者提供健康行为指导成为商业化的另一方向。

2019年行业的机会点

医疗大数据行业持续升温,数据应用逐渐实现商业化落地,行业前景呈现出向好的局面,2019年医疗大数据在信息化建设、AI医疗应用及商业变现的细分机会正逐步凸显。

对于医疗大数据企业来说,增强数据集成和标准化是医疗信息化平台竞争的关键,也是挖掘医疗数据价值的核心能力。围绕数据互联互通、精细化管理,为政府、药企、医院、保险、第三方检验平台等提供服务成为发展可循的路径。

在众多的应用方向中,智能辅助诊断是医疗大数据应用的热门方向,针对肺小结节、眼底影像、乳腺癌等诊断类产品率先落地。参考国外医疗大数据的应用路径,新药研发市场同样极具潜力,尤其是AI技术公司,可以业务为切入口,在药物研发的不同环节谋求突破,并向上下游拓展。

从资本市场的布局来看,医疗信息化平台和辅助诊断类项目是资本重点关注的赛道。围绕数据互联互通、精细化管理的信息化平台,能有效提升医疗机构管理和诊疗水平,辅助诊断在疾病诊断中应用能力和发展潜力,正逐渐被资本市场的认可。


随着《“健康中国2030”规划纲要》的发布和医改政策纵深发展,我国医疗服务行业也正迎来一个新的升级阶段,即是从“规模”向“价值”的变革。医疗产业与新技术逐渐融合,单纯“走量”的医疗项目不再是投资首选,大量“伪需求”将在消费者“用脚投票”下出局……如何能够转危为安,借力打力,最终在资本寒冬后的2019脱颖而出?

2019年7月25日-27日,亿欧大健康将主办“GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会”,峰会以“雁栖健谈——从【规模】到【价值】的医疗变革”为主题,围绕医疗大数据、医药创新、非公医疗和科技医疗四大细分领域的市场环境、投资热点和产业变革等话题展开探讨。与此同时,亿欧大健康将会在3月-4月陆续举办:医药创新产业沙龙(3月22日)、医疗大数据产业沙龙(3月29日)、非公医疗产业沙龙(4月26日)、科技医疗产业沙龙(4月19日)。欢迎大家关注!

活动报名链接:https://www.iyiou.com/post/ad/id/785

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Runtime Error

Description: A server error has occurred. The current custom error settings prevent the details of the error from being viewed remotely (for security reasons). It could, however, be viewed by browsers running on the local server machine.

Details: To enable the details of this specific error message to be viewable on remote machines, please define an errorDetails attribute within the "filter.config" configuration file. This errorDetails attribute should then have its value set to "On".


<!-- Filter.Config Configuration File -->

<configuration>
    <httpFilters errorDetail="On">
        <!-- managed filters configuration -->
    </httpFilters>
</configuration>

Notes: The current error page you are seeing can be replaced by a custom error page by modifying the "errorPage" attribute of the <httpFilters> configuration tag to point to a custom error page location.


<!-- Filter.Config Configuration File -->

<configuration>
    <httpFilters errorDetail="LocalOnly" errorPage="mycustompage.htm">
        <!-- managed filters configuration -->
    </httpFilters>
</configuration>