隨著中國公共衛生與醫療信息系統建設的逐步完善，醫療產業正在經歷由醫療信息化，到醫療服務數字化，到醫療智能化的發展轉型過程，最終建立以價值為導向的醫療體系。基于此，2022年5月25日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）于“醫療智能，創贏未來”線上研討會上正式發布《醫療智能行業白皮書》。
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沙利文大中華區合伙人兼董事總經理毛化先生受邀出席研討會并發表演講。毛化先生表示，“《醫療智能行業白皮書》定義了醫療智能行業范疇，并根據醫療行業的主要參與方進一步拆分市場，從產業鏈各環節的痛點、可被賦能應用場景等維度進行全面的深度解析。沙利文認為，未來醫療智能將會發展為以提升決策效率、滿足精準化需求、提供高價值可追溯的服務為核心的醫療體系。”
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醫療智能行業概覽：未來將形成以價值為導向的醫療體系
醫療智能行業以大數據、云計算、技術能力（AI）、醫學知識與場景經驗、場景+算法高頻迭代5要素為核心能力，為醫療行業的監管方、供給方與支付方提供貼合真實世界應用場景的智能化解決方案，實現產業鏈各環節在數字經濟、智能決策等方面的產業升級。未來，醫療智能將發展為以提升決策效率、滿足精準化需求、提供高價值可追溯的服務為核心的醫療體系。
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中國醫療產業發展概覽
中國醫療產業正由1.0醫療信息化逐步發展為3.0醫療智能化。
醫療信息化包括醫院管理信息化系統（HIS）、臨床管理信息化系統（CIS）等醫院IT系統建設與區域醫療衛生服務信息化系統（GMIS），是使醫療服務實現數字化、網絡化的信息系統基礎設施。醫療服務在線數字化階段是使醫療行業參與方實現業務數字化與流程線上化，從而為終端消費者提供在線化服務，提升流程效率。但是，在這個階段仍存在數據孤島的問題，且積累的大量醫療數據仍非標準化，無法被機器計算分析。
進入3.0階段，醫療智能依托大數據、人工智能等技術的應用，以多維度、高質量、機器可分析計算的大數據為入口，產出可客觀衡量醫療行為和效果的指標與證據，提升醫療參與者的決策效率和精準度，實現醫療行業各環節的降本增效。
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醫療智能行業5要素概覽
實現產業的醫療智能化需要具備5大核心要素，只有在核心要素的共同作用下，才能產出可應用于真實世界場景中的智能決策。
首先，海量、多源、可追溯、機器可計算的醫療大數據入口是構建醫療智能的基礎。云計算為大數據的存儲、快速處理和分析挖掘提供基礎能力，保障隱私性和安全性。技術能力（AI）則是實現數據處理、分析、挖掘和產業應用落地的引擎。醫學知識與場景經驗是數據模型與實際應用之間的橋梁，可確保模型的場景適用性、準確性和可解釋性。場景+算法高頻迭代能夠通過數據閉環反饋提升算法模型以及產生的知識與洞見的深度和可靠性，并提升解決方案的智能性。
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醫療智能行業的價值分析
由于醫療行業內數據零散，各行業參與方缺乏對其價值的有效挖掘與應用，在依賴人工的傳統方式下難以突破效率的桎梏。醫療智能基于大數據、人工智能的技術能力，與醫學邏輯、經驗深度結合，為行業監管方、供給方、支付方提供應用于多個場景的降本增效解決方案。
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醫療智能行業的產業結構
醫療智能化區別于醫療信息化的本質，是擁有通過人工智能等新興技術實現多源異構原始數據到高質量、標準化、結構化數據的轉化，以支持真實世界洞察和證據的持續產生，實現決策與行為的可量化、可衡量、可追蹤的能力，提升效率和精準程度。
基于醫療智能，可以對行業的五大參與方提供覆蓋多場景的應用及解決方案。比如，面向監管方的公共衛生監測、人口健康管理解決方案，面向藥械企業的真實世界研究、安全性監測與研究解決方案等。
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醫療智能行業的發展趨勢
未來，醫療智能將賦能于醫療行業，構建高效、個性化、精準化、可及的、以價值為導向的醫療體系，實現產業升級。
效率提升（Efficient）：大數據、云計算和人工智能技術的成熟，使得行業參與者能夠通過大規模分析、計算和預測，持續產生真實世界證據，建立客觀的評價和結果衡量體系，提升監管、研究和診療效率。
個性化、精準化（Precise)：基于精細的數據顆粒度和不斷拓展的應用場景，持續細化患者和疾病分層，進行精準化醫療和行為決策。
可及性（Accessible）：效率提升和精準決策避免了浪費，降低了藥品和醫院運營等供給端成本。同時基于疾病和患者模型進行動態風險定價，提升支付能力。
價值導向的醫療行業體系（Value-based healthcare system)：通過為醫療行業參與者提供以價值為導向的解決方案，構建能夠客觀衡量效果和質量評價的體系，使按效果付費有據可依。
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醫療智能的行業潛力與市場空間測算：中國醫療智能行業未來發展前景廣闊
醫療智能是基于大數據、云計算、人工智能技術能力，并將醫學邏輯與經驗深度貫穿模型和算法的搭建、訓練與優化中，形成精準的、可客觀衡量效果的應用與解決方案的市場，為醫療行業參與方降本增效。其主要涵蓋針對政府機構的基本醫保智能化、公衛與人口健康管理智能化市場、針對醫療機構的智能化市場、針對藥械企業的研發與營銷智能化、真實世界研究（RWS）和臨床CXO智能化市場、針對保險公司的商業保險智能化市場、以及針對患者/終端用戶的健康管理服務智能化市場。
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醫療智能行業市場規模
中國醫療智能行業市場規模預計將在2030年超過1.1萬億元人民幣。
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面向政府機構的醫療智能市場
政府機構面臨著數據利用率低、突發事件響應能力不足、控費效率低的痛點。醫療智能以數據整合與治理為基礎，結合深度學習模型和其他算法技術，向監管機構提供人口健康管理、公共衛生監測與疾病溯源預測、醫保智能化監管解決方案。其應用場景包括：人口健康管理、公共衛生監測、疾控管理、醫保智能化。
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面向醫療機構的醫療智能市場
醫療機構的痛點在于缺乏內部醫療數據的治理能力、診療與科研效率較低。醫療智能通過知識圖譜、自然語言處理、深度學習、計算機視覺等技術，為醫療機構及醫生提供提升科研、臨床診斷、運營管理效率的解決方案。其應用場景包括：數據處理平臺、專病庫、患者隨訪系統、影像輔助診斷、臨床決策支持（CDSS）、臨床試驗管理等。
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面向藥械企業的醫療智能市場
藥械企業在醫保控費、取消藥品加成等宏觀環境下，藥械企業在研發、生產、銷售等環節面臨更大的壓力，研發效率與成功率、面向患者的精準化程度亟需提升。醫療智能以大數據為基礎，結合知識圖譜與疾病模型等人工智能技術，提供覆蓋藥品與醫療器械臨床開發到商業化的全生命周期解決方案。其應用場景包括：藥物發現、注冊臨床研究、醫學策略方案與研究設計等、真實世界研究、比較效果研究、數字化營銷咨詢等。
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面向商保企業的醫療智能市場
保險企業缺乏醫療數據的積累與人工智能技術的應用，難以實現保險產品的精準化設計與風險控制，運營效率較低。醫療智能通過真實世界洞察，實現基于風險和疾病負擔的精準化的商業保險設計、定價、核保與理賠，并基于投保人的健康狀況，提供個性化、精準化的健康管理服務。其應用場景包括：城市惠民保險的產品設計、風險管理與智慧運營、創新險設計、智能核保、智能理賠等。
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面向患者/終端用戶的醫療智能市場
由于慢性病患者人數的增加與老齡化的加劇，加重了基本醫療保險的負荷；同時，傳統的健康/慢病管理難以滿足消費者的個性化、精準化需求。醫療智能基于院內、院外患者數據和AI算法等技術，構建疾病量效和風險預測等模型，實現對疾病的預測與研判，進一步滿足患者個性化、精準化的疾病預防、干預與管理的需求。其應用場景包括：疾病篩查、健康評分、數字化診療、智能問診、遠程監測與管理。
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醫療智能的主要行業參與者分析：醫療智能新興企業、傳統醫療IT企業、CRO、健康管理企業共同為醫療行業參與方提供應用于多場景的智能化解決方案
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中國醫療智能的行業圖譜
在面向監管方的醫療智能市場中，醫療智能公司如醫渡科技、神州醫療與生命奇點，為政府機構提供應用于人口健康管理、公共衛生監測與疾控管理場景的解決方案。
在面向供給方的醫療智能市場中，醫療智能公司如醫渡科技、森億智能等，為醫療機構提供應用于醫學研究、臨床診療、醫院運營管理場景的解決方案。醫療智能公司如太美醫療、梅斯醫學等，以及部分提供智能化服務的傳統CRO，為藥械企業提供應用于研發、上市后數字化營銷場景的解決方案。
在面向支付方的醫療智能市場中，醫療智能公司如思派、妙健康等，為保險公司提供應用于創新險設計、智能審核與賠付、惠民保設計與運營場景的解決方案。醫療智能公司如智云健康、醫聯等，為患者提供智能化健康與慢病管理服務。
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中國醫療智能行業市場份額
醫渡科技在醫療智能市場、醫療機構及監管機構細分市場、新興醫療智能企業的市場均為市占率第一。
同時，該公司在大數據、云計算、技術能力（AI）、醫學知識與場景經驗、場景與算法高頻迭代（5要素）能力方面均為行業領先，帶動了醫療智能行業整體人工智能技術、大數據、云計算等能力的提升。
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中國醫療智能公司頭部企業介紹——醫渡科技
作為醫療智能頭部企業，醫渡科技具備行業領先的5要素能力。
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醫療智能公司5要素能力對比分析
作為醫療智能行業領軍企業，行業內的企業以醫渡科技為標桿，著力于5要素能力的建設，包括提升數據治理能力、知識圖譜的疾病數量覆蓋等，進而產出覆蓋更多場景的智能化解決方案。
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