智慧醫院應用行業投資機會分析:在政策的助力下我國醫療信息化進程將加快推進

• 陳博 2023年10月10日 來源：中研網 625 36
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面對同質化的競爭市場，醫學影像企業必須突圍，跳出深水區，走差異化發展路線。可以通過如下兩個方向，形成差異化發展優勢：一是多部位多病種篩查診斷，如產品覆蓋胸部、眼部、頭部、頸部等多個部位、多個器官的篩查診斷；二是圍繞單病種形成多流程介入管理，如圍繞心血

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隨著我國醫療信息化建設的不斷推進，醫療數據量將快速增長。如何充分挖掘這些醫療大數據，使其產生價值，為患者、醫院、醫生等服務是智慧醫療關注的重點，未來大數據分析可以在疾病監控、輔助決策、健康管理、醫保監管等領域發揮重要作用。例如，大數據輔助決策可以實現：醫療人員為患者提供個性化和區域化治療;模仿干預措施，預防流行性疾病;改善和監督醫護工作者的醫療護理等。

移動醫療將更多地借助傳感器記錄和收集人體健康數據。慢性病患者是主要目標人群，其中，糖尿病被認為是未來五年移動醫療服務的最主要用戶群體，肥胖、高血壓和抑郁等慢性疾病也頗受關注。

通過對醫院工作人員、病人、車輛、醫療器械、基礎設施等資源進行智能化改造，對醫院內需要感知的對象加以標識，進而通過各種信息識別設備進行識別，并反饋至信息處理中心，對信息進行綜合分析，及時處理，提升醫療行業管理的精細化水平。

未來云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、社交網絡媒體等新興技術在智慧醫療行業中的應用將更加深化。在政策的助力下，我國醫療信息化進程將加快推進。未來醫療行業將融入更多人工智慧、傳感技術等高科技，使醫療服務走向真正意義的智能化, 實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化。

2020年4月20日，國家發改委首次明確新型基礎設施的范圍，即新型基礎設施是以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。

“新基建”則更多集中于5G、人工智能、數據中心、工業互聯網等科技創新領域基礎設施，以及教育、醫療、社保等民生消費升級領域基礎設施。醫療作為新基建建設的重要領域，可以充分利用相關設施和技術來加快自身的創新發展。

面對同質化的競爭市場，醫學影像企業必須突圍，跳出深水區，走差異化發展路線。可以通過如下兩個方向，形成差異化發展優勢：一是多部位多病種篩查診斷，如產品覆蓋胸部、眼部、頭部、頸部等多個部位、多個器官的篩查診斷;二是圍繞單病種形成多流程介入管理，如圍繞心血管病，形成篩查、診斷、治療、康復等多環節管理。

AI的應用主要集中在醫學影像和輔助診斷環節，為了更好地發揮AI在醫療領域的作用，需要在目前的應用場景上進行拓展，包括院內場景拓展和院外場景拓展。AI在院內的應用場景可以向輔助治療、保險支付、醫院管理拓展。院外場景的AI應用包括藥物研發、慢病管理、智能隨訪、疫情防控等。

現有的許多影像設備——CT、MRI、彩超、心電、腦電、X光等——都或多或少地應用了AI，但是要讓AI真正發揮作用，企業絕對不能陷入“一個功能等于一個產品”的陷阱。例如患者出現發熱頭疼的時候，醫生實際上不能判斷患者患病的具體情況。患者做了MRI后，如果只是單一功能的產品，如腦出血檢出，并不能滿足醫生的要求，醫生需要至少針對某一部位“全病種”的AI產品。這是發展趨勢，也是企業設計臨床實驗的可選路徑之一。從現有情況來看，能夠診斷多部位、多病種的產品才能符合醫院的需求，進入審批流程。

醫療供給不足，基層醫療水平薄弱，是制約當前醫療可持續發展的兩大癥結。從醫療供給側出發，結合互聯網、人工智能，5G等新興技術，進而實現醫療資源的“連接”“提效”“下沉”，或成為破解醫療供需失衡問題的方向之一。

由于中國醫療體系長期處于相對封閉的狀態，患者習慣于線下診療，互聯網醫療發展的前半段步履維艱。然而，此次疫情，將困于家中的患者推向了互聯網平臺，對用戶進行了一次整體性的市場教育，推動了互聯網醫療的加速前。

互聯網連接了資源，人工智能提高了效率，而真要要解決醫療“供需”矛盾，還需要在5G的加持下，通過“數字高速公路”的鋪設，將被算法“智能化”的專家經驗和知識圖譜復制輸出，讓基層醫生在遠程交互下也能夠擁有“三甲級別”的醫療助手，提高基層醫療機構的診療水平，為更多的患者在基層醫療層面提供更優質的醫療服務，促進醫療資源下沉。

例如一張數字病理切片的大小一般為2G-3G，對于基層醫院基礎設施薄弱，網絡帶寬只有幾兆，上傳幾張切片需要花費一天時間。而基于5G技術的病理診斷服務網絡，將確保異地遠程病理診斷的高度實時協同，并進一步提升AI病理輔助診斷的外圍技術條件，對于時間極度敏感的“術中快速冰凍診斷”帶來全面的服務革新，幫助極大提升基層醫院診斷和手術效率，助力國家醫改“分級診療、精準診斷”的落地。

以往大部分AI產品都選擇落戶大三甲醫院，因為這里有更多的醫療數據資源、更好的醫生團隊、更強的付費能力。但從中國醫療資源分布的現狀看，基層才是更需要AI賦能的地方，基層醫療基礎設施薄弱、醫生人才匱乏、診療水平低下，通過AI可以輔助基層醫生進行疾病診斷、疾病治療、患者管理，緩解醫療資源分布不均衡的問題。因此，AI在為大三甲醫院賦能的同時，更需要向基層賦能。AI在不同層級醫療機構的功能應該是差別化的，針對大三甲醫院，主要是規范診療流程，減少漏診，減輕醫生的工作負擔、提升醫院的科研實力;針對基層醫療機構，主要是提升醫生的診斷水平，減少誤診，覆蓋更多的疾病以及做好患者管理，讓患者留在基層。

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