醫療的數字化在近些年來已經成為大趨勢。

互聯網與新科技的發展，數字醫療在近年來頻頻得到應用。數字醫療技術的進步和應用的愈加廣泛，使其成為改變醫療行業現狀的有效切入點。

傳統醫療整個工作流程正在加強信息化程度，尤其是引入AI技術之后，利用醫療大數據輔助診斷和計算機視覺分析醫療影像圖片也被證實了可以提升診療效率。

對于我國來說，數字醫療有助于解決“看病難”的問題。而對于國外來說，隨著醫療保健方面支出的增長幅度與速度逐年增加，人們逐漸意識到對健康的自我管理是保持健康的最佳方式。

在醫療行業百弊叢生的今天，數字醫療的崛起幾乎成為必然。

數字醫療領域2018年發生的變化

1.互聯網+大數據+人工智能需求持續升溫

隨著經濟發展、人口結構的變化以及人民醫療保健意識的逐漸提高，醫療資源的供給能力匱乏的問題愈加嚴重，并難以滿足民眾對高水平療效的追求。數字醫療需求逐步增長，傳統醫療亟待升級。

與互聯網、人工智能緊密聯系的數字醫療領域一直是醫療大健康投資重點關注的領域，傳統醫療與互聯網、大數據以及人工智能緊密結合已經是行業大趨勢。

數字醫療行業在算法、算力、適應癥應用的深度和廣度、產品使用便利度上幾經迭代，行業頭部公司已經從最初的疾病篩查服務升級到協助醫生做智能診斷服務。

以AI輔助診斷行業為例，人工智能已經通過扎實的數據證明其可以減輕醫生的工作量、降低醫生和基層結構的誤診率、幫助醫療機構控制成本和提高機構運營效率。隨著觀念轉變，醫生也逐漸參與到了產品的研發，醫生與研究人員的合作變得更加頻繁。

2.利好政策持續出臺，首批“三類證”將浮出水面

政府有意出臺一系列監管辦法并完善相應的法律法規，助推了以互聯網醫療、人工智能+醫療為代表的數字醫療的發展，也對行業進行了規范。

依據現行《醫療器械監督管理條例》，目前市面上的醫療AI企業都只獲得“二類證”，目前申報“三類證”醫療AI產品大多停留在注冊申報階段。

中國食品藥品檢定研究院（以下簡稱中檢院）負責醫療AI產品的評審工作。中檢院規劃的AI醫療器械檢驗體系有以下四個步驟：標準數據、體模測試、軟件性能、模擬對抗，已經建立起了彩色眼底圖像和肺部CT影像兩個數據庫。數據庫構建過程主要包括：數據收集、圖像標注、數據管理三個步驟。軟件設計開發過程中的數據治理要求同理。

預計2019年會有第一批人工智能輔助診斷的企業拿到“三類證”，體素科技創始人丁曉偉更是判斷，國內AI影像的第一張“三類證”一定會出在在肺部影像或眼底影像的產品中。

3.應用場景逐步明晰

移動醫療在經歷了2-3年的寒冬之后，隨著《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》陸續出臺，移動醫療行業政策邊際大幅改善，行業逐漸回暖并將重回熱門領域。

目前來看移動醫療逐漸轉變為以互聯網醫院為基礎的醫藥電商形態，行業參與者憑借互聯網醫院的基礎，以提高對患者服務能力為導向，提供線上診療、遠程會診、電子處方、慢病管理等一系列服務。

同時，隨著線上業務開發的局限性逐步顯現，行業玩家開始布局線下醫療機構，探索線上+線下的新盈利模式。

4.付費能力及場景日趨成熟

付費能力及場景的成熟使得行業商業化模式逐步清晰。

最近三年，隨著移動醫療、AI醫療等新業態進一步發展，數字醫療行業的潛在付費方也顯現出來，主要集中于以下四類：C端人群（消費者）、醫療服務機構、醫藥工業和保險。

目前來看，后三個付費方的付費能力已經趨向成熟，未來能夠在商業化走出一條切實可行模式的玩家將成為這個行業最后的勝出者。

數字醫療行業2019年迎來的機遇

1.人工智能逐漸受到廣泛認可，應用落地是必然趨勢

國務院總理李克強三年三次提到了人工智能，其重要性可見一斑。

數據來源：政府工作報告，健康界整理

對比三年的政府報告可以發現，在2019年的政府工作報告中，對人工智能的描述從2017年的“加快”、2018年的“加強”變為“深化”。這說明我國的人工智能產業已從初步發展階段，進入到深入發展時期。

并且人工智能在醫療領域的應用已逐漸得到行業的廣泛認可。

在中國，放射科醫生資源依然面臨缺乏的現狀，尤其是基層醫院，過重的工作負擔和不同地區在醫療水平的差異，一定程度上導致誤診率依舊相對較高。在有影像人工智能輔助系統的醫院中，放射醫生普遍表示智能輔助系統提高了工作效率和診斷準確性，進而使該醫院在特定疾病治療中的治療水平得到提升。

例如最常見的肺結節篩查、乳腺鉬靶篩查等，通過醫學影像人工智能系統可以大大降低放射醫生的工作量，使其有精力對篩出的疑似病例進行仔細檢查，從而提高了整體診斷的精確度。

2.AI輔助診斷領域國家政策和商業化落地方式逐漸清晰

美國FDA于2017年7月發布《數字健康創新行動計劃（Digital Health Innovation Action Plan,DHIAP）》,之后根據該計劃指南中的質量、安全和有效等原則，逐步開始對人工智能系統進行認證計劃，截止到2018年底，FDA已經對9款醫療人工智能產品給予了認證。

NMPA（中國藥監局）正在制定有關醫療人工智能系統作為專業醫療器械的認證規范和條例，目前只有少數幾個產品獲得了NMPA認證。

預計在2019年底，NMPA將會出臺相關標準和規范，用來明確人工智能系統的評估和認證。而當這一認證獲批之后，人工智能系統將會迎來下一個快速發展階段。而隨著商業化的加速落地，AI輔助診斷領域行業集中度也將提高。

3.移動醫療領域市場規模持續增長，逐漸實現流量變現，行業整體開始回暖

移動互聯網的出現為醫療產業鏈的優化提供了優質的技術土壤，在國家醫改背景下，移動醫療發展迅猛。

得益于知識付費時代和醫藥電商政策放開，移動醫療產業市場規模快速增長。根據中商產業研究院報告顯示，2017年移動醫療市場規模達到231.4億元，預計2020年將達539.6億元。

數據來源：中商產業研究院，健康界整理

隨著《互聯網醫院管理辦法（試行）》等文件的出臺，標志著互聯網醫院的發展進入了一個新時期。相關政策明確了組成形式和業務范疇，包括明確互聯網醫院必須以實體醫療機構為依托、嚴禁互聯網醫院進行首診、診療行為全稱留痕等，這意味著移動醫療市場進入壁壘將逐漸提高，行業頭部效應將繼續深化。

政策的紛紛出臺以及線上流量的逐步變現，移動醫療行業投融資情況有望在2019年進一步回暖。

4.醫療健康大數據將進一步走向開放和共享，大數據價值有待深入挖掘

近年來，政府對醫療大數據應用逐步重視，數據積累量將不再是大數據應用企業的主要壁壘，醫療健康大數據將進一步走向開放和共享。

醫療健康醫療大數據領域涉及的相關技術范圍非常廣，如底層數據采集中包括信息化、 物聯網、5G技術，處理分析中包括深度學習、認知計算、 區塊鏈、生物信息學及醫院信息化建設等。

而基于大數據價值挖掘的深度服務能力，將成為各企業競爭的關鍵要素。健康大數據價值的深度挖掘，不僅是分析數據間的相關性，還需要嚴格驗證其中的因果性。因此，數字醫療領域的各個玩家應該思考如何跟醫院、新藥研發、醫療服務機構、醫藥工業等融合，深度挖掘其價值。

中國工程院院士、北京清華長庚醫院執行院長董家鴻說，大數據的應用，醫療記錄、健康監測數據的積累規范以及跨流程、多專科整合，使人們能夠全面了解醫療過程所發生的各個細節。

例如在診斷方面，大數據可以將醫生的“個體決策”升級為“群體智慧”。“每個醫生都是憑借自己的知識結構和經驗對病人進行診療。如果有一個知識庫系統，就可以集中群體的知識，來幫助個體的醫療決策。”四川大學華西醫院常務副院長黃勇說，醫院有豐富的臨床數據，如果將這些知識和資源結合起來，通過數據挖掘和人工智能建立起一個智能系統，會對醫療行業創造巨大的價值。

5.5G將徹底重構醫、患連接方式，結合醫療大數據助力健康產業發展

新興技術對醫療行業轉型至關重要，5G移動通信技術的進步將幫助醫療大數據發揮更大價值，也將對健康產業的發展產生巨大的推動作用。

5G通信技術代表了一種以全新方式實現的數字網絡，可大大提升患者就醫體驗、提高醫生工作效率。在與醫療大數據結合后，5G技術通過以下幾大能力來改善已有健康產業。

醫療物聯網（IoMT）：5G技術在提高物聯網連接能力上提供了想象空間。大規模物聯網涉及醫療物聯網生態系統，將包含數以百萬計甚至數十億的低能耗、低比特率的醫療健康檢測設備、臨床可穿戴設備和遠程傳感器。醫生將依靠這些機器，不斷地采集病人的醫療數據，如生命體征、身體活動等信息，幫助醫生能夠有效地管理和調整治療方案，從而提高診斷的準確性。

增強型移動寬帶（eMBB）技術：5G底層技術助力普及遠程醫療，解決醫療資源分配不均。增強型移動寬帶技術保證了遠程醫療中的低時延性、高清畫質和可靠性，高流量數據傳輸的時延已極其微小，幾乎為同步進行，對于遠程醫療的普及具有重大意義。

關鍵任務服務：5G將使設備和網絡進行溝通并保護關鍵任務信息，為關鍵傳輸保駕護航。5G新型無線電統一接口旨在提供深度、冗余覆蓋和高系統可用性，以連接多個網絡節點上的醫療傳感器。這提高了可靠性，將延遲最小化（低至1毫秒），并確保關鍵傳輸（如醫療緊急情況）可以優先于其他傳輸。此外，5G生態系統還提供強大的安全解決方案，如生物識別數據的無縫和安全共享，以確保病人敏感的數據免受暴露和威脅。

布魯金斯公司創始總監達雷爾·韋斯特（Darrell West）在一份報告中指出：“5G與其前身的區別在于：連接設備，快速智能網絡，后端服務和極低的延遲。這些特質使得一個具有多種應用的完全互聯互通的世界成為可能。”

預測：2019年將會受到資本重點關注的領域

數據來源：中國健康產業2019白皮書，健康界整理

2019年數字醫療領域值得關注的重點玩家