医疗的数字化在近些年来已经成为大趋势。

互联网与新科技的发展，数字医疗在近年来频频得到应用。数字医疗技术的进步和应用的愈加广泛，使其成为改变医疗行业现状的有效切入点。

传统医疗整个工作流程正在加强信息化程度，尤其是引入AI技术之后，利用医疗大数据辅助诊断和计算机视觉分析医疗影像图片也被证实了可以提升诊疗效率。

对于我国来说，数字医疗有助于解决“看病难”的问题。而对于国外来说，随着医疗保健方面支出的增长幅度与速度逐年增加，人们逐渐意识到对健康的自我管理是保持健康的最佳方式。

在医疗行业百弊丛生的今天，数字医疗的崛起几乎成为必然。

数字医疗领域2018年发生的变化

1.互联网+大数据+人工智能需求持续升温

随着经济发展、人口结构的变化以及人民医疗保健意识的逐渐提高，医疗资源的供给能力匮乏的问题愈加严重，并难以满足民众对高水平疗效的追求。数字医疗需求逐步增长，传统医疗亟待升级。

与互联网、人工智能紧密联系的数字医疗领域一直是医疗大健康投资重点关注的领域，传统医疗与互联网、大数据以及人工智能紧密结合已经是行业大趋势。

数字医疗行业在算法、算力、适应症应用的深度和广度、产品使用便利度上几经迭代，行业头部公司已经从最初的疾病筛查服务升级到协助医生做智能诊断服务。

以AI辅助诊断行业为例，人工智能已经通过扎实的数据证明其可以减轻医生的工作量、降低医生和基层结构的误诊率、帮助医疗机构控制成本和提高机构运营效率。随着观念转变，医生也逐渐参与到了产品的研发，医生与研究人员的合作变得更加频繁。

2.利好政策持续出台，首批“三类证”将浮出水面

政府有意出台一系列监管办法并完善相应的法律法规，助推了以、人工智能+医疗为代表的数字医疗的发展，也对行业进行了规范。

依据现行《医疗器械监督管理条例》，目前市面上的医疗AI企业都只获得“二类证”，目前申报“三类证”医疗AI产品大多停留在注册申报阶段。

中国食品药品检定研究院（以下简称中检院）负责医疗AI产品的评审工作。中检院规划的AI医疗器械检验体系有以下四个步骤：标准数据、体模测试、软件性能、模拟对抗，已经建立起了彩色眼底图像和肺部CT影像两个数据库。数据库构建过程主要包括：数据收集、图像标注、数据管理三个步骤。软件设计开发过程中的数据治理要求同理。

预计2019年会有第一批人工智能辅助诊断的企业拿到“三类证”，体素科技创始人丁晓伟更是判断，国内AI影像的第一张“三类证”一定会出在在肺部影像或眼底影像的产品中。

3.应用场景逐步明晰

移动医疗在经历了2-3年的寒冬之后，随着《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》陆续出台，移动医疗行业政策边际大幅改善，行业逐渐回暖并将重回热门领域。

目前来看移动医疗逐渐转变为以为基础的医药电商形态，行业参与者凭借互联网医院的基础，以提高对患者服务能力为导向，提供线上诊疗、远程会诊、电子处方、慢病管理等一系列服务。

同时，随着线上业务开发的局限性逐步显现，行业玩家开始布局线下医疗机构，探索线上+线下的新盈利模式。

4.付费能力及场景日趋成熟

付费能力及场景的成熟使得行业商业化模式逐步清晰。

最近三年，随着移动医疗、AI医疗等新业态进一步发展，数字医疗行业的潜在付费方也显现出来，主要集中于以下四类：C端人群（消费者）、医疗服务机构、医药工业和保险。

目前来看，后三个付费方的付费能力已经趋向成熟，未来能够在商业化走出一条切实可行模式的玩家将成为这个行业最后的胜出者。

数字医疗行业2019年迎来的机遇

1.人工智能逐渐受到广泛认可，应用落地是必然趋势

国务院总理李克强三年三次提到了人工智能，其重要性可见一斑。

数据来源：政府工作报告，健康界整理

对比三年的政府报告可以发现，在2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述从2017年的“加快”、2018年的“加强”变为“深化”。这说明我国的人工智能产业已从初步发展阶段，进入到深入发展时期。

并且人工智能在医疗领域的应用已逐渐得到行业的广泛认可。

在中国，放射科医生资源依然面临缺乏的现状，尤其是基层医院，过重的工作负担和不同地区在医疗水平的差异，一定程度上导致误诊率依旧相对较高。在有影像人工智能辅助系统的医院中，放射医生普遍表示智能辅助系统提高了工作效率和诊断准确性，进而使该医院在特定疾病治疗中的治疗水平得到提升。

例如最常见的肺结节筛查、乳腺钼靶筛查等，通过医学影像人工智能系统可以大大降低放射医生的工作量，使其有精力对筛出的疑似病例进行仔细检查，从而提高了整体诊断的精确度。

2.AI辅助诊断领域国家政策和商业化落地方式逐渐清晰

美国FDA于2017年7月发布《数字健康创新行动计划（Digital Health Innovation Action Plan,DHIAP）》,之后根据该计划指南中的质量、安全和有效等原则，逐步开始对人工智能系统进行认证计划，截止到2018年底，FDA已经对9款医疗人工智能产品给予了认证。

NMPA（中国药监局）正在制定有关医疗人工智能系统作为专业医疗器械的认证规范和条例，目前只有少数几个产品获得了NMPA认证。

预计在2019年底，NMPA将会出台相关标准和规范，用来明确人工智能系统的评估和认证。而当这一认证获批之后，人工智能系统将会迎来下一个快速发展阶段。而随着商业化的加速落地，AI辅助诊断领域行业集中度也将提高。

3.移动医疗领域市场规模持续增长，逐渐实现流量变现，行业整体开始回暖

移动互联网的出现为医疗产业链的优化提供了优质的技术土壤，在国家医改背景下，移动医疗发展迅猛。

得益于知识付费时代和医药电商政策放开，移动医疗产业市场规模快速增长。根据中商产业研究院报告显示，2017年移动医疗市场规模达到231.4亿元，预计2020年将达539.6亿元。

数据来源：中商产业研究院，健康界整理

随着《互联网医院管理办法（试行）》等文件的出台，标志着互联网医院的发展进入了一个新时期。相关政策明确了组成形式和业务范畴，包括明确互联网医院必须以实体医疗机构为依托、严禁互联网医院进行首诊、诊疗行为全称留痕等，这意味着移动医疗市场进入壁垒将逐渐提高，行业头部效应将继续深化。

政策的纷纷出台以及线上流量的逐步变现，移动医疗行业投融资情况有望在2019年进一步回暖。

4.医疗健康大数据将进一步走向开放和共享，大数据价值有待深入挖掘

近年来，政府对医疗大数据应用逐步重视，数据积累量将不再是大数据应用企业的主要壁垒，医疗健康大数据将进一步走向开放和共享。

医疗健康医疗大数据领域涉及的相关技术范围非常广，如底层数据采集中包括信息化、 物联网、5G技术，处理分析中包括深度学习、认知计算、 区块链、生物信息学及医院信息化建设等。

而基于大数据价值挖掘的深度服务能力，将成为各企业竞争的关键要素。健康大数据价值的深度挖掘，不仅是分析数据间的相关性，还需要严格验证其中的因果性。因此，数字医疗领域的各个玩家应该思考如何跟医院、新药研发、医疗服务机构、医药工业等融合，深度挖掘其价值。

中国工程院院士、北京清华长庚医院执行院长董家鸿说，大数据的应用，医疗记录、健康监测数据的积累规范以及跨流程、多专科整合，使人们能够全面了解医疗过程所发生的各个细节。

例如在诊断方面，大数据可以将医生的“个体决策”升级为“群体智慧”。“每个医生都是凭借自己的知识结构和经验对病人进行诊疗。如果有一个知识库系统，就可以集中群体的知识，来帮助个体的医疗决策。”常务副院长黄勇说，医院有丰富的临床数据，如果将这些知识和资源结合起来，通过数据挖掘和人工智能建立起一个智能系统，会对医疗行业创造巨大的价值。

5.5G将彻底重构医、患连接方式，结合医疗大数据助力健康产业发展

新兴技术对医疗行业转型至关重要，5G移动通信技术的进步将帮助医疗大数据发挥更大价值，也将对健康产业的发展产生巨大的推动作用。

5G通信技术代表了一种以全新方式实现的数字网络，可大大提升患者就医体验、提高医生工作效率。在与医疗大数据结合后，5G技术通过以下几大能力来改善已有健康产业。

医疗物联网（IoMT）：5G技术在提高物联网连接能力上提供了想象空间。大规模物联网涉及医疗物联网生态系统，将包含数以百万计甚至数十亿的低能耗、低比特率的医疗健康检测设备、临床可穿戴设备和远程传感器。医生将依靠这些机器，不断地采集病人的医疗数据，如生命体征、身体活动等信息，帮助医生能够有效地管理和调整治疗方案，从而提高诊断的准确性。

增强型移动宽带（eMBB）技术：5G底层技术助力普及，解决医疗资源分配不均。增强型移动宽带技术保证了远程医疗中的低时延性、高清画质和可靠性，高流量数据传输的时延已极其微小，几乎为同步进行，对于远程医疗的普及具有重大意义。

关键任务服务：5G将使设备和网络进行沟通并保护关键任务信息，为关键传输保驾护航。5G新型无线电统一接口旨在提供深度、冗余覆盖和高系统可用性，以连接多个网络节点上的医疗传感器。这提高了可靠性，将延迟最小化（低至1毫秒），并确保关键传输（如医疗紧急情况）可以优先于其他传输。此外，5G生态系统还提供强大的安全解决方案，如生物识别数据的无缝和安全共享，以确保病人敏感的数据免受暴露和威胁。

布鲁金斯公司创始总监达雷尔·韦斯特（Darrell West）在一份报告中指出：“5G与其前身的区别在于：连接设备，快速智能网络，后端服务和极低的延迟。这些特质使得一个具有多种应用的完全互联互通的世界成为可能。”

预测：2019年将会受到资本重点关注的领域

数据来源：中国健康产业2019白皮书，健康界整理

2019年数字医疗领域值得关注的重点玩家