医疗大数据研究报告.pptx
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医疗大数据研究报告.pptx
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36氪研究院2016年7月,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,CHAPTER1宏观环境分析,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,3,3,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,1995,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,近年来我国医疗需求攀升:
一是,我国老龄人口持续增加。
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,7003500,我国居民慢病患病率(),1993,1998,2003,2008,2013,1.51.00.5,我国65岁以上人口数量(亿人),1.6,2.01.0,4.03.0,2003,2008,2013,我国慢病人群总数变化(亿人)3.32.1,1.00.0,4.03.02.0,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,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,根据美国医学研究所(InstituteofMedicine)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%。
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),不必要的诊治无效医疗过度行政开支价格不合理预防失误欺诈,2,100亿美元/年1,300亿美元/年1,900亿美元/年1,050亿美元/年550亿美元/年750亿美元/年,来源:
美国医学研究所(InstituteofMedicine),36氪研究院,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。
来源:
36氪研究院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。
5,加拿大,意大利,美国,法国,德国,英国,日本,中国,5.7,5.4,20%,4.0,29%25%,25%,21%17%19%,121111,医保支付体系压力大且将加剧,急需有效控费:
(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,92%,92%,85%,80%,44%,35%,32%,28%,18%,16%,15%,13%,50%,100%,各国商业健康保险人群覆盖率72%65%58%,7.05.03.0,我国城镇基本医疗保,25%20%17%,险参保人数(亿人)6.740%6.030%4.74.310%0%,我国医保基金收入与,支出增长比变化34%26%23%,20151050,我国人均医疗卫生费用,占比人均GDP(%)1810995,200920102011201220132014医疗保险基金收入增长比来源:
卫计委,36氪研究院,0.8%0%来源:
OECD,36氪研究院6,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我国医疗数据地域、行业分割严重,亟待融合:
71.6,90.1,114.1,146.3,170.8,207.5,248.7,290.2,310.5,336.5,0.0%,16.0%8.0%,32.0%24.0%,0,200100,400300,2008,2009,2010,2011,2012E,2013E,2014E,2015E,2016E,2017E,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、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。
我国医疗卫生信息化建设投入情况,同比增长率,医院:
电子病历,可穿戴设备+app:
个人健康数据,医疗行业IT投入(亿元)来源:
IDC,36氪研究院我国健康大数据急需融合区域信息化平台:
健康档案,0融合,来源:
CHIMA,36氪研究院7,关系数据库管理系统(RDBMS),医疗行业是数据密集型行业。
IDCDigital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:
IDCDigital,36氪研究院,0.8,1.2,1.8,2.8,8.6,40.0,0,302010,40,2009,2010,2011,2012,2015E2020E,人类产生复制的医疗数据总量,预测(万亿GB),43.6,55.6,68.9,83.8,101.1,120.6,0,10050,150,2012,2013E2014E2015E2016E2017E,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)处理时效非常迅速(以秒为单位)数据结构半结构或非结构化数据来源完全分布式、云存储数据整合比较困难,MB、GB较慢(以小时或天为单位)结构化中心式相对容易,存储架构,Hadoop分布式文件系统(HDFS),非关系数据库(NoSQL),接入方式批处理或接近实时分析对象全体数据分析方法描述分析为主分析结果关联度、模式,交互式样本数据描述与推断相结合可信区间、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8,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2260,765,90,46%,107.9,160.9,155.6%,2.3,0.9,0.1,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,0.400.300.200.100.00,200150100500,20022004200620082010201220142015,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),100000100001000100101,1970,1980,1990,2000,2010,2020,网速增快(网速(kb/秒),来源:
Bloomberg,36氪研究院,300%200%100%0%,400020000,我国可穿戴设备出货量变化情况3300233%195%156%2302011201220132014E2015E出货量(万台)增长率(%)来源:
速途网,36氪研究院,我国可穿戴设备市场规模变化情况120308.3%320.0%66.260170.2%160.0%24.5663.0%00.0%2010201120122013E2014E2015E市场规模(亿元)增长率(%)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,599,1372,2050,2642,3481,3999,4393,0,2500,5000,2009201020112012201320142015E,2009-2015年全球二代测序仪累计销量(台),来源:
NCI,36氪研究院,100,100000010000,100000000,全基因组测序成本(美元),9,2009-2015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,整体指导,2009国务院2010卫生部,关于深化医药卫生体制改革的意见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2015国务院2011卫生部2011卫生部,关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见全国医疗卫生服务体系规划纲要(20152020年)基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案(1.0版)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2014卫计委2012国务院2012国务院2013中央委员会2014卫计委2015国务院2015国务院2016国务院来源:
网络公开资料,36氪研究院,健康中国2020战略研究报告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卫生事业发展“十二五”规划服务业发展“十二五”规划中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定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关于城市公立医院综合改革试点的指导意见促进大数据发展行动纲要关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见备注:
关于政策的具体内容,请详见附录。
医院信息化医药信息化区域信息化数据融合、使用及安全10,HIS,挂号问诊,健康预防,医疗技术,硬件设备,医药电商,医疗数据,医生工具,慢病治疗,医生社区,心理健康,医疗媒体,医生集团,院外康复,PBM,美容整形,中医,养老,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,68,56,51,34,29,24,18,17,13,14,10,10,7,7,6,4,3,2,10050,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。
我国医疗行业各细分领域的投资并购数量,0来源:
IT桔子,36氪研究院,59.5%,14.3%,医疗大数据公司融资额分布情况4.8%9.5%11.9%,千万级,亿级,百万级,十亿级,未透露,来源:
IT桔子,36氪研究院,0,302010,百万级,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,0,10,14,2,13,3,0,84,1612,2014,2015,2016,医疗数据领域(医疗数据和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。
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来源:
IT桔子,36氪研究院,HIS投融资事件笔数,11,CHAPTER2产业结构分析,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,12,12,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,医疗大数据分类医疗数据产生场景多,质量参差不齐,各类数据潜在变现能力不同医疗大数据可以分为以下四大类:
患者支付记录、报销记录、医药流通记录等。
医药器械研发公司、来源:
36氪研究院13,医疗大数据特性医疗大数据的“大数据性+医疗性”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:
规模大(Volume),冗余性,类型多样(Variety)增长快(velocity)价值巨大(value)多态性时序性隐私性不完整性,
(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)但数据价值密度低
(1)多种形态数据:
包括纯数据(如体检、化验结果)、信号(如脑电信号、心电信号等)、图像(如B超、X线等)、文字(如主诉、病史、检测报告等),以及用以科普、咨询的动画、语音盒视频信息等,可显著区别于其他领域数据
(2)医师对病人的描述具有主观性、不标准化,呈现多态性
(1)患者就诊、疾病发病过程在时间上有一个进度
(2)医学检测的波形、图像都是时间函数
(1)患者的医疗健康数据具有高度的隐私性,泄漏信息会造成严重后果
(1)大量数据来源于人工记录,导致数据记录的偏差和残缺
(2)许多数据的表达、记录本身也具有不确定性,病例和病案尤为突出(3)医疗数据的不完整搜集和处理使医疗数据库不能全面反映任何疾病信息(4)医疗分析对病人的状态描述有偏差和缺失,大数据性医疗性,医疗健康大数据特性,来源:
36氪研究院,
(1)冗余医学数据量大,每天产生的大量数据中可能包含重复、无关紧要甚至是相互矛盾的记录医疗数据质量问题,14,临床决策支持:
临床决策支持系统、基因检测等能够帮助医生提高医疗服务质量,如:
(1)病情早发现并干预;
(2)实现精准医疗,对人下药而非对症。
健康及慢病管理:
基于慢病及健康数据库结合远程智能监护系统和可穿戴设备、智能手机等终端,可帮助个人健康管理,包括:
(1)实时跟踪用户身体状况;
(2)根据监测数据为用户实施个性化的健康管理方案;(3)基于数据的健康管理能降低重病发病率,减少医疗支出。
医疗支付:
医疗大数据可减少现有支付体系压力,如:
(1)精准诊疗可降低由病因不确定导致的资源浪费;
(2)优化并制定多元化的医疗支付手段如DRGs;(3)基于患者付费及疾病概率数据,结合健康病管理降低保险公司赔付成本;(4)基于疾病概率、医疗支出等数据帮助保险公司开发新产品和提高盈利率;(5)通过药品流通数据优化医药流通环节,降低医药成本。
医药研发:
(1)基于疾病、用药等建立数据建模,预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等;
(2)通过智能分析系统,减少人力、时间、物力等投入,降低药品研发成本。
医疗管理:
(1)公共卫生管理:
通过多家医院的数据,建立和完善区域及跨区域的疾病防控、妇幼健康、综合监督、食品安全、血液管理、健康教育、分级诊疗等体系,实现医疗资源合理配置;
(2)通过数据整合分析、智能应用等帮助医院运营管理。
医疗健康大数据,应用场景医疗健康大数据的五大应用场景临床决策支持,医保控费保险开发,医疗管理,医疗器械研发,慢病和健康管理,来源:
36氪研究院,15,市场规模医疗健康大数据应用潜力巨大,优化临床试验设计方案和流程药物警戒促进新药通过监管认证和纳入医保避免错误研发方案的重复研发识别未满足的市场需求,促进医药研发(RightLiving)),医疗健康大数据,医疗服务质量提高3000亿-4500亿美元/年的医疗成本减少,900-1100亿美元/年,700-1000美元/年,500-1000亿美元/年500-700亿美元/年,400-700亿美元/年,临床决策支持疾病管理公共医疗卫生管理安全检测,医疗大数据产业的发展由价值医疗医疗驱动(即医疗服务质量与医疗成本的双赢),其潜在价值空间巨大,且产生于具体的应用场景。
医疗大数据的服务对象可为居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险管理机构和商保公司、公共健康管理部门等。
麦肯锡在2013年报告中预测仅在美国,医疗大数据的应用有望减少3000亿-4500亿美元/年的医疗费用。
我国存在人口基数巨大、医疗资源浪费严重、医疗资源紧缺和配置不合理、医疗支出增长过快、商保发展乏力等问题,医疗大数据的可应用场景丰富且能深度挖掘,因此我国医疗大数据的市场规模至少在千亿级。
提升医疗服务质量(RightCare),疾病预防,实现“治未病”数据驱动慢病管理,个人健康促进(RightLiving)),改善医疗支付(RightValue))识别医保欺诈创新支付方式创新保险产品优化医疗管理(Rightprovider)优化医疗资源配置优化绩效治疗评估,诊疗数据,患者数据诊疗数据,支付数据诊疗数据患者数据诊疗数据,研发数据诊疗数据,来源:
麦肯锡,36氪研究院16,控,预,防,产业链图谱医疗大数据产业链及一二级市场公司图谱:
看好数据管理和数据分析应用两个切口,百度,Google,Twitter,Facebook,社交,搜索,慢病管理,雕龙数据新屿科技,IBM思派网络,临床决策支持,燃石医学行动基因,雅森科技Prenetics,华大基因贝瑞和康,海普洛斯鼎晶生物,和壹基因思路迪,思路迪埃森哲Oscar大特保糖医生掌上糖医,整合及标准化技术远端存储,元合科技雕龙数据华润万里云,安全管理IBM,零氪科技卫宁软件百度云,盈谷网络万达信息阿里云,桃谷科技米健信息腾讯云,IBM亚马逊,其明生物平安健康云,精准诊疗,精准用药,公共卫生管理,太美医疗行动基因XtalPI晶泰科技Mididata快马医疗音特立杰海虹控股德力信息健康23andMe星舰基因23魔方天昊基因,泰克科技商保开发基云惠康,整合平台协和医院,新屿科技华大基因,华润万里云恒瑞医药,华大基因药明康德,思派网络咕咚,糖医生星舰基因23魔方,海鹚网络特扬网络,卓健科技医惠科技,芯联达倍泰健康,宁远科技雕龙数据,创业软件万达信息,卫宁软件联达动力,传统医疗解决方案,互联网医疗解决方案,数据采集端口,数据采集基础设施,数据管理,数据分析应用,医药研发医医疗支保付费健康管理,来源:
36氪研究院注释:
(1)信息截止2016年6月30日,排名不分先后
(2)蓝色字体为一级市场公司,灰色字体为二级市场公司,17,CHAPTER3细分领域分析之数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理,18,18,移动医疗解决方案的提供厂商,主要向互联网医疗公司和小型医疗机构服务:
以一级市场公司为主,部分二级市场公司有开展此业务;,小型医疗机构如诊所的信息化长尾市场潜力较大。
海鹚网络京颐科技,芯联达,卓健科技,桃谷科技,桃谷科技,云中医,医惠科技,特扬网络脉极客医疗倍泰健康,数据收集基础设施市场集中程度低,并购趋势明显,看好具有资本和客户资源优势的信息化厂商,雕龙数据,领健信息,人仁医,健麾信息,创业软件宁远科技卫宁软件,万达信息,联达动力,海纳医信,嗵嗵e研安盟生技,传统医疗解决方案,互联网医疗解决方案,来源:
36氪研究院注释:
蓝色字体为一级市场公司,灰色字体为二级市场公司,2.96%2.62%,1.66%,71.20%,传统医疗解决方案提供者,主要为传统医疗机构提供信息化服务多数厂商来自二级市场和新三板,由于医疗机构地域性较强的市场特性,各供应商的市场份额不大且相对稳定;由于
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