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时间:2018-07-17
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1、金准人工智能大数据时代下的健康医疗行业报告前言大数据及AI技术在健康医疗领域应用场景包括、辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。预计2019年,辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地,主要因为其90%的准确率,可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景,医疗机构的智能化管理,将在各省市区域信息平台及三大健康医疗数据集团推动下进行。全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等,大多处于产品研发中期。针对这三个领域,企业仍需投入大量技术人才,以缩短流程路径,提升产品准确率。一、大数据在健康医疗行业中应用价值1.健康医疗行业面临的困境1.1全球
2、医疗困境人口的增长和老龄化,发展中国家医疗市场的扩张、医学技术的进步和人力成本的不断上涨将推动支出增长。2017-2021年全球医疗支出预计将以每年4.1%的速度增长,而2012-2016年的增速仅为1.3%。慢性病发病率提升,变化的饮食习惯以及日益增加的肥胖度加剧了慢性病的上升趋势,特别是癌症、心脏病和糖尿病,目前中国糖尿病患者约有1.14亿,而全球患者人数预计将从目前的4.15亿增加至2040年的6.42亿。传统研发(R&D)成本上升,产品上市速度慢,2004年至2014年药物开发成本增加了145%。劳动力不足,在人口结构的变化和技术的迅速发展下,熟练和半
3、熟练医疗保健工作者将大幅减少。1.2中国特色困境人口老龄化加剧。供需结构失衡,金准人工智能专家统计2016年我国每千人口执业(助理)医师2.31人。2015年我国每千人口医师数量在OECD统计的国家中排名处于25-30之间。同时,我国医生执业环境较差,促使进入医疗系统的优秀人才逐年趋少。医疗资源发展失衡,据金准人工智能专家了解,2010-2015年三级医院诊疗人次及住院人次复合增长率分别为14.6%和21.9%,而基层医院仅为3.8%和0.5%。传统就医模式使得三级医院人满为患,导致就医体验差及优质医疗资源浪费严重,因此,我国仍把推行分级诊疗作为当前首要任务。
4、医保透支,《中国医疗卫生事业发展报告2017》预测,2017年城镇职工基本医疗保险基金将出现当期收不抵支的现象,到2024年将出现累计结余亏空7353亿元的严重赤字。商业健康险的发展可有效弥补医保不足。在成本支出方面,健康险利用市场规律帮助医院合理控费,同时,还可增加社会保障的收入来源,减轻国家医保基金的负担。提升医保控费能力,探索创新支付机制迫在眉睫。因此,改善现有就医模式,推行分级诊疗势在必行。分级诊疗推行需建立在信息、资源及利益互通上。2015年,国家卫计委提出分级诊疗制度将在2020年全面确立,包括基层首诊、双向转诊、急慢分诊、上下联动分诊诊疗等。新模
5、式的搭建过程中,主要存在以下3个问题。1)信息不流通,各医疗机构间多为信息孤岛,患者信息无法进行快速共享流通;2)资源不流通,优质医生多集中在各大省会的顶级医院,且三甲医院医生精力有限,每年可支援的基层医疗更是有限;3)利益不互通,医院之间缺乏有效的利益捆绑机制,以促进患者在院间的流通。2.大数据助力我国医疗生态全面升级大数据技术的应用,将从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式五个方面带来变革性的改善。由于我国医疗体系的强监管性,大数据若要在行业内实现其价值,需由国家建立一套自上而下的战略方针,从而引导医院、药企、民办资本、保险等机构企业构建项目,
6、相互合作,最终实现从“治疗”到“预防”的就医习惯的改变,降低从个人到国家的医疗费用。麦肯锡曾在2013年预测,在美国医疗大数据的应用有望减少3000-4500亿美元/年的医疗费用。2.1健康医疗大数据宏观利好宏观环境利好条件满足,静待细分市场突围。我国健康医疗大数据已进入了初步利好阶段,国家作为政策引导方,已出台了50余条“纲要”或“意见”,可穿戴设备、人工智能等技术的发展也为产品研发奠定了基础,且头部资本已进入市场。下一步,各方需静待产品与市场需求相融合,共同探索具备商业化或临床价值的大数据产品。2.2健康医疗大数据政策利好政策引导,明确健康医疗大数据战略意
7、义。2015年8月国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,指出发展医疗健康服务大数据,构建综合健康服务应用。随后,国务院、卫计委相继发布了多项政策,以促进各省市政府将健康医疗大数据提升至战略层面。政策引导,顶层设计推动大数据项目前行。2018年科技部官网发布了14个重点专项2017年度项目申报指南“精准医学研究”等生物医学领域的5大专项,累计共拨经费总概算12亿元。其中与健康医疗大数据密切有关的项目有,“重大慢性非传染性疾病防控”4.5亿元,“精准医学研究”1.3亿元,“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”0.9亿元。此外,2月科技部发布了“主动健康和老龄化科技应
8、对”2018年申报指南。2.3健康医疗
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