36kr-医疗大数据研究报告.pdf
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1、2016年7月36氪研究院全景数据浪潮,智能医疗曙光医疗大数据行业研究报告1目 录 Contents宏观环境分析医疗行业需求.3医疗大数据行业需求.7技术因素.9政策.10资本流向.11产业结构分析医疗大数据分类.13医疗大数据特性.14应用场景.15市场规模.16产业链及一二级市场企业图谱.17细分领域分析数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理.18数据分析应用.25临床决策支持.26医药研发.30医疗支付.34慢病及健康管理.38公共卫生管理.41价值因素分析2总结.43宏观环境分析CHAPTER 1医疗行业需求医疗大数据行业需求技术因素政策资本流向33近年来我国医疗需求攀升:一是,我国
2、老龄人口持续增加。近20年我国人口总量持续增长,特别是疾病高发的老年群体,带来更多的医疗需求;二是,我国慢病人群庞大。根据国家卫生计生委疾控局2014年数据,我国现有确诊慢病患者近3亿人,并且发病率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程长、流行广、费用贵、致残致死率高等特点,其带来的医疗需求远多于其他病种,目前慢病负担已占总疾病负担的70%。医疗需求攀升引发看病难、医疗服务质量差等一系列问题,需更高效地提供医疗服务来应对。医疗大数据可提升医疗服务效率,例如基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从性从而提高疗效。医疗行业需求持
3、续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求攀升,需提升医疗服务效率缓解0350700我国居民慢病患病率()199319982003200820130.51.01.519951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014我国65岁以上人口数量(亿人)1.62.13.31.02.03.04.0200320082013我国慢病人群总数变化(亿人)0.01.02.03.04.019951997199819992000200120022003200420052006200720082009201020
4、11201220132014我国卫生支出情况(万亿元)政府卫生支出社会卫生支出个人现金卫生支出来源:中国卫生统计年鉴,36氪研究院4根据美国医学研究所(Institute of Medicine)调查报告,美国医疗系统因不必要的诊治、繁杂文件、欺诈和其它等原因造成每年7500亿美元的医疗资源浪费,约医疗支出的30%。我国由过度医疗、过度耗材、医疗资源分配不合理等原因造成的资源浪费也很严重,常见现象例如大处方,偏好昂贵药品、检查项目、治疗手段,不必要的重复检查,医生、药品、器械使用率低下等。根据北京市药监局西城分局对辖区内五个街道的过期药品回收状况的调查显示,91.8的家庭有过期药品,70.1的
5、家庭储存过期药超过半年,主要原因是包装剂量大和大处方。医疗大数据可减少医疗资源浪费,提高其利用率。例如基于医疗大数据的药品监管系统可减少药品浪费、临床决策支持系统减少无效诊疗、医保控费系统减少医保欺诈等。医疗行业需求过度医疗和医疗资源配置不合理造成医疗资源严重浪费,医疗资源利用效率亟待提高过度医疗过度治疗(1)药物剂量、化疗、辅助药物过多(2)滥用贵重器械,尤其是进口器械(3)烂做高消费、高风险的有创手术(4)降低病人收住门槛过度检查(1)非对症检查或诱导昂贵检查,如黑白B超改用彩色B超(2)检查报告单通用性低,导致多次没必要的重复检查(3)迎合病人过度检查要求过度耗材过度购入设备(1)高价设
6、备引进过多,部分设备效率低或闲置,隐性浪费过度购入药耗(1)库房管理不善,药品耗材积压过期资源配置不合理人员分配失调(1)人才集中大城市大医院,基层机构人员投入不足(2)大专家看小病,基层医院病人少美国医疗系统6大领域浪费现象(调整重叠值后,实际浪费约7500亿美元/年)不必要的诊治2,100 亿 美元/年无效医疗1,300 亿 美元/年过度行政开支1,900 亿 美元/年价格不合理1,050 亿 美元/年预防失误550 亿 美元/年欺诈750 亿 美元/年来源:美国医学研究所(Institute of Medicine),36氪研究院来源:36氪研究院5医保支付体系压力大且将加剧,急需有效控
7、费:(1)国家推行医保全民覆盖,保险基金收入增长比在多数年份超过支出增长比;(2)我国人均卫生投入远低于世界平均水平,继续加大投入是必然趋势;(3)个人现金支出占整个医疗卫生支出比例持续下降。社会政府支付压力持续加剧,急需精准有效控费和商业保险补充支持。商业保险发展乏力,需利用医疗大数据提高精算能力:(1)健康险规模小且人口覆盖率低;(2)现有商业医疗保险以理财型为主,消费型健康险收入仅占人身险总收入的12%;(3)我国商保赔付占国家医疗卫生总支出比例尚小,约2%,而发达国家在10%左右。我国100多家开展商保业务的公司,但是仅有4家专业经营消费型健康险,主要原因是商保公司难以获得一些重大疾病
8、的发生率、诊疗支出等数据,导致产品开发进度缓慢和多数险种盈利低甚至亏损。而医疗大数据可帮助商保公司提高保险精算能力和通过健康管理降低赔付成本。医疗行业需求现行医疗保险支付压力大,且商保不能有效补充,支付方控费需求强烈来源:OECD,36氪研究院92%92%85%80%72%65%58%44%35%32%28%18%16%15%13%0.8%0%50%100%各国商业健康保险人群覆盖率4.04.34.75.45.76.06.73.05.07.0我国城镇基本医疗保险参保人数(亿人)21%17%29%25%19%17%34%26%25%25%23%20%0%10%20%30%40%2009 2010
9、 2011 2012 2013 2014我国医保基金收入与支出增长比变化医疗保险基金收入增长比18 12 11 11 10 9 9 5 05101520美国法国德国加拿大英国意大利日本中国我国人均医疗卫生费用占比人均GDP(%)来源:卫计委,36氪研究院6我国医疗数据地域、行业分割严重,亟待融合:地域上的众多信息孤岛。一方面,各地医疗机构的信息系统由多个信息化厂商提供,缺乏统一的建设标准指导导致接口各异;另一方面,医院部门间、医院间数据不开放,以邻为壑、共享难。例如我国95%医院的电子病历还未全院流通,仅20%的电子健康档案与电子病历互通。医疗子行业间数据割裂严重。医疗服务机构数据(如电子病历
10、、影像、放射、基因等)、药店数据、医药研发数据、商业保险数据等系统接口未打通,不能形成数据闭环。完整的数据是应用的基础,随着医疗信息化建设的持续投入,数据融合是发展的趋势,同时也将带来信息化厂商转型及合并。医疗大数据行业需求我国医疗数据地域、行业割裂严重,医疗数据的融合及管理是趋势71.690.1114.1146.3170.8207.5248.7290.2310.5336.50.0%8.0%16.0%24.0%32.0%010020030040020082009201020112012E2013E2014E2015E2016E2017E我国医疗卫生信息化建设投入情况医疗行业IT投入(亿元)同比
11、增长率来源:IDC,36氪研究院医院:电子病历区域信息化平台:健康档案可穿戴设备+app:个人健康数据我国健康大数据急需融合来源:CHIMA,36氪研究院0融合7医疗行业是数据密集型行业。IDC Digital预测截至2020年医疗数据量将达40万亿GB,是2010年的30倍。同时数据生成和共享的速度迅速增加,导致数据加速积累。医疗大数据行业需求医疗数据加速积累,对存储、管理等提出更高要求来源:IDC Digital,36氪研究院0.81.21.82.88.640.001020304020092010201120122015E 2020E人类产生复制的医疗数据总量预测(万亿GB)43.655.
12、668.983.8101.1120.605010015020122013E2014E2015E2016E2017E数据生成和共享速度迅速增长(10亿GB/月)来源:Cisco,36氪研究院特征大数据传统数据数据容量不断增长中(TB、PB、ZB)MB、GB处理时效非常迅速(以秒为单位)较慢(以小时或天为单位)数据结构半结构或非结构化结构化数据来源完全分布式、云存储中心式数据整合比较困难相对容易存储架构Hadoop分布式文件系统(HDFS),非关系数据库(NoSQL)关系数据库管理系统(RDBMS)接入方式批处理或接近实时交互式分析对象全体数据样本数据分析方法描述分析为主描述与推断相结合分析结果关
13、联度、模式可信区间、P值大数据对传统数据处理、管理、分析等提出更高要求来源:网络公开资料,36氪研究院8可穿戴智能设备的普及实现大规模、实时、持续收集患者数据。生物检测技术的进步促使生物数据大爆发。如二代测序(高通量)技术不仅使测序成本降至1000美金(一代测序成本是30亿美金/个基因组),而且二代测序的通量远高于一代测序,自此大范围的基因组测序加速生物组数据的积累,逐步为临床操作和基础研发带来价值。基因数据价值高、存在无限被挖掘的可能性。IT技术进步使医疗大数据应用成为可能:数据融合、数据挖掘、图像处理识别、机器学习、自然语言处理、数据可视化、人工智能等技术取得进步。例如数据融合可将多个医疗
14、子行业的数据整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息。技术因素技术进步进一步丰富医疗大数据,并使存储、分析、应用成为可能0.000.100.200.300.400501001502002002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2015数据存储和处理能力提高且成本下降晶体管尺寸(纳米)晶体管价格(0.000001*美元)0.1110100100010000100000197019801990200020102020网速增快(网速(kb/秒)来源:Bloomberg,36氪研究院0.92.3624.566.2107.9155.6%160.9308.3%170.2%
15、63.0%0.0%160.0%320.0%060120201020112012 2013E 2014E 2015E我国可穿戴设备市场规模变化情况市场规模(亿元)增长率(%)9023076522603300156%233%195%46%0%100%200%300%0200040002011201220132014E2015E我国可穿戴设备出货量变化情况出货量(万台)增长率(%)来源:速途网,36氪研究院来源:中国可穿戴计算产业技术创新战略联盟,36氪研究院来源:IBM,36氪研究院5991372205026423481399943930250050002009201020112012201320
16、14 2015E2009-2015年全球二代测序仪累计销量(台)来源:NCI,36氪研究院10010000100000010000000020012002200320042005200620072008200920102011201220132014全基因组测序成本(美元)92009-2015年国家出台了大量关于医疗信息化建设总体要求类的政策,2011-2012年出台了大量促进医疗机构如医院、医药厂商等信息化的政策,2013年开始出台区域信息化建设的政策,目前我国区域信息化建设尚未成规模,并且2015年前缺少关于大数据应用的相关立法来保证共享和防止滥用,导致我国数据源开放和共享化程度处于较低水
17、平。2015年促进大数据发展行动纲要明确了关于数据使用的总体要求。2016年6月底国务院出台关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见,将医疗大数据正式纳入国家发展,其对医疗大数据融合及共享开放建设,在医疗、医药、公共卫生、医保等方面的应用,以及使用安全保障等方面进行全面规范。数据应用政策的释放和推进将促使医疗大数据产业加速形成,从数据收集、融合、清洗处理到应用环节,短期内数据融合相关公司将高速发展,随后数据应用相关公司将迎来爆发式增长。政策国家战略推进医疗机构、区域信息化及医疗大数据应用建设,促使医疗大数据产业正在加速形成时间部门政策政策分类2009 国务院关于深化医药卫生体制改革的意见
18、整体指导2010 卫生部3521工程2013 国家住房和城乡建设部 关于开展国家智慧城市试点工作的通知2013 卫计委关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见2015 国务院全国医疗卫生服务体系规划纲要(20152020年)2011 卫生部基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案(1.0 版)医院信息化2011 卫生部电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准(试行)2012 卫生部健康中国2020 战略研究报告2014 卫计委电子病历基本数据集基于电子病历的医院信息平台技术规范2012 国务院卫生事业发展“十二五”规划医药信息化2012 国务院服务业发展“十二五”规划2013 中央委员会中
19、共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定区域信息化2014 卫计委居民健康档案医学检验项目常用代码基于居民健康档案的区域卫生信息平台技术规范2015 国务院关于城市公立医院综合改革试点的指导意见2015 国务院促进大数据发展行动纲要数据融合、使用及安全2016 国务院关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见来源:网络公开资料,36氪研究院备注:关于政策的具体内容,请详见附录。10在2014年6月至2016年5月底,医疗行业发生投资并购事件共计373笔,其中医疗数据投资并购事件为24笔,HIS投资并购事件为18笔,医疗数据相关的投融资事件共计42笔,此领域较受资本青睐。医疗数据领域(医疗数
20、据和HIS)的资本涌入从2014年底开始,在2015年继续增加,2016年对医疗数据企业的投资达到新的高峰。资本大规模涌入将进一步加速医疗大数据产业的发展。医疗大数据公司融资额度较大,多在千万级别和亿级。资本流向近年流入健康数据领域的资本685651342924181713141010776432050100挂号问诊健康预防医疗技术硬件设备医药电商医疗数据HIS医生工具慢病治疗医生社区心理健康中医医疗媒体医生集团院外康复PBM美容整形养老我国医疗行业各细分领域的投资并购数量来源:IT桔子,36氪研究院来源:IT桔子,36氪研究院59.5%14.3%11.9%9.5%4.8%医疗大数据公司融资额
21、分布情况千万级亿级百万级十亿级未透露来源:IT桔子,36氪研究院0102030百万级千万级亿级十亿级未透露医疗大数据公司融资额分布情况天使轮A轮B轮C轮新三板被收购0101421330481216201420152016资本流入医疗数据相关领域的时间分布情况医疗数据投融资事件笔数HIS投融资事件笔数11产业结构分析CHAPTER 2医疗大数据分类医疗大数据特性应用场景市场规模产业链及一二级市场企业图谱1212医疗大数据可以分为以下四大类:诊疗数据:来自患者在医院诊所就医过程中产生的数据,主要的采集端口是医疗机构,如医院。其包括电子病历、传统检测项目结果(生化、免疫、PCR 等)、新兴检测项目结
22、果(基因测序等)、医生用药选择、诊疗路径记录等。增长快速,特别是新兴检测数据,如基因检测数据。研发数据:主要来自器械医药研发企业、研发外包公司、科研机构等研发过程中产生的数据,主要的数据来源如:(1)医药研发过程如医院临床试验;(2)科研机构最新科研进展。患者数据:患者自身的、在院外的行为和感官产生的数据,主要采集终端是可穿戴设备和各类网上轻医疗平台,包括(1)通过可穿戴设备收集的体征类的健康管理数据;(2)网络行为数据,例如挂号问诊、网络购药、健康管理、医患病友交流等。支付&医保数据:一切与付费方相关的审核/报销记录,主要包括患者支付记录、报销记录、医药流通记录等。医疗大数据分类医疗数据产生
23、场景多,质量参差不齐,各类数据潜在变现能力不同数据种类数据量 数据特点潜在付费方付费意愿 细分主要来源诊疗数据最多90%完整性、结构化、标准化等待提高医院机构:较强药企:强保险公司:强(1)病历:病史、诊断结果/路径、用药等信息医院、诊所(2)传统检测(影像、生化、免疫、PCR 等)医院、检测机构、云存储公司(3)新兴检测(基因测序等)医院、第三方检测机构、科研机构;研发数据少量4%完整性好结构化好标准化好药企:强(1)医药研发数据:从临床前、I-III 期临床、IV 期临床、上市后大量人群中进行疗效跟踪获得的临床测试数据医药器械研发公司、医院、科研机构(2)科研数据:科研进展科研机构患者数据
24、少量6%完整性、结构化、标准化等待提高保险公司:强(1)体征类的健康管理数据可穿戴设备、智能手机(2)网络医疗行为数据,例如寻医问药、与患有交流等互联网医疗公司终端支付数据N/AN/A医保方:强(1)患者支付记录医疗机构、药店、互联网医疗公司(2)报销、赔付记录医院、社保部门(3)医疗机构、流通厂商医药支付记录医药器械供应商来源:36氪研究院13规模巨大的诊疗数据、患者行为感官数据、研发数据和支付医保数据等汇聚形成的医疗大数据,不仅呈现出其作为大数据的“4V”的特性,也表现出医疗领域特有性质:医疗大数据特性医疗大数据的“大数据性+医疗性”规模大(Volume)类型多样(Variety)增长快(
25、velocity)价值巨大(value)多态性时序性不完整性冗余性隐私性(1)1个CT图像约150MB,1个基因组序列约750MB,1个标准的病理约5GB(2)1个社区医院数据量约在数TB至PB,全国医疗数据到2020年约35ZB(1)包含各种结构化表、非(半)结构化文本文档(XML和叙述文本)、医疗影像等多种多样的数据存储形式(2)包含网络日志、视频、图片、地理位置信息等(1)大量在线或实时数据持续增多,如临床决策诊断、用药、流行病分析等(2)信息技术发展促使越来越多的医疗信息被数字化(1)医疗数据的有效利用有利于:公共疾病防控、精准诊疗、新药品研发、医疗控费、顽疾攻克、健康管理等(2)但数
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