1 四大因子共振,智慧医疗产业空间广阔

1.1 智慧医疗产业链涵盖诊前、诊中、诊后各环节

智慧医疗产业涵盖诊前、诊中、诊后各环节,既包括传统的医疗信息系统如HIS、CIS等,也包括互联网医疗平台和AI+ 医疗的各类技术,产业链公司众多,应用场景丰富,是一个坡长雪后的投资赛道。

1.2 政策:智慧医疗产业

政策陆续出台

从健康中国到十四五规划,智慧医疗产业政策体系趋于完善。近五年来,从中共中央、国务院到各部委,陆续出台了 大量医疗产业的相关政策,强调了信息化和新一代信息技术对医疗产业的重要支撑作用,智慧医疗迎来政策密集期。

1.3 需求:智慧医疗助力改善医疗产业痛点

痛点1:基层医疗机构主导,城乡医疗水平分布不均,智慧医疗助力医疗资源公平化。2015至2019年,基层医疗 卫生机构占据全国医疗资源供给的95%左右,中国整体医疗水平依然较为薄弱。而在城乡之间,每千人口的卫生 技术人员数,城市的数量是乡村的2倍,医疗资源存在分布不均。我们认为,未来有望依托AI、互联网医疗等智 慧医疗的技术,改善医疗资源的不均衡,从而助力医疗公平化。

痛点2:医保支付压力逐渐增加,智慧医疗助力医保控费。2020年参加全国基本医疗保险13.6亿人,近五年参保率基本稳 定在95%左右,医保渗透率位于高位。与此同时,医保支出逐年提升,占GDP比重提升,医保支付压力加大。在此背景 下,国家大力推动按疾病诊断相关分组付费(DGR)和按病种大数据付费(DIP)的新型医保支付制度。我们认为这一 制度的背后,需要依靠完善的电子病历体系和海量的医疗大数据支撑,有望带动智慧医疗产业的快速发展。

痛点3:新冠疫情影响下,在线诊疗需求大幅提升。新冠肺炎疫情成为互联网医疗发展的强力催化剂,国家全面推进互 联网诊疗以减少交叉感染风险。随着政策的落地和人们观念的转变,比起以前线下门诊,在线问诊、慢病管理等互联网 医疗需求大幅提升,有助于拉动智慧医疗产业发展。

1.4 技术:医疗AI技术水平迈上新台阶

近几年,我国在医疗AI领域发表的中外论文量和医疗AI专利数呈现上升的趋势。其中,中文论文数从2014年的3613篇增 长至2020年的14354篇,复合增速26%。医疗AI领域的专利书从2014年的204件提升至2020年的1782件,复合增速44%。论 文量和专利数的大幅提升,反映出我国在医疗AI领域的技术水平不断提升,为智慧医疗产业的发展提供了技术支撑。

1.5 人才:国家高度重视AI领域人才培养

众多高校设立人工智能专业以及研究院。根据教育部科技司副司长高润生的介绍,截止2019年4月,已有35所高校设置 了人工智能新专业,新增101所高校设置机器人工程专业,新增96所高校设置智能科学与技术专业,50所高校把人工智 能领域人才培养纳入“双一流”培养方案,31所高校自主成立了人工智能学院,24所高校成立了人工智能研究院。我们 认为,产业发展离不开人才的积累,人工智能等新一代信息技术人才的增长,为智慧医疗产业发展提供了充足的人才 供给。

1.6 市场空间:对标美国仍存十倍潜在增长空间

对标美国,中国智慧医疗产业存十倍发展空间。目前,美国智慧医疗市场约占据全球市场份额的 80%,同时全 球 40%以上的智慧医疗设备都产自美国。中国人口占世界人口的 22%,但医疗卫生资源仅占世界的 2%。从中 美对比来看,中国智慧医疗投入占医院收入的比例仅有0.5%,美国为5%,长期产业存十倍潜在增长空间。短 期来看,中国医疗信息化产业保持双位数的稳健增长,未来空间广阔。

2 AI引领技术变革,智慧医疗场景逐步落地

2.1 AI+医疗产品获三类器械认证,产业逐步落地

在我国医疗器械分类标准中,按照风险程度将 医疗器械分为三类,其中第三类风险最高,监 督管理最为严格。

CT影像产品较多,CDSS、眼底筛查有望持续落地。从中美目前批准应用的人工智能医用软件中,各项技术的分布来看, 主要包括:CT影像、CDSS、心电图识别、手术机器人、眼底筛查、病理影像、基因检测等。其中,CT影像识别类产 品占据半壁江山。其他应用方面,我们认为CDSS、眼底筛查相对落地较快。

2.2 应用场景

1)CT影像识别应用领域广阔

AI+CT影像的主要产品形态包括:影像分析与诊断软件、CT影像三维重建系统、靶 区自动勾画及自适应放疗系统。通过智能CT影像识别,能够完成病例筛查、智能分析诊断、辅助临床诊疗决策等工 作。从应用的场景来看,主要包括胸部、四肢关节等部位,乳腺、心肺、冠状动脉、骨骼等器官组织,应用领域广阔。

2)CDSS辅助临床诊断决策

临床决策支持系统(Clinical Decision Support System, CDSS),一般是指基于人工智能深度学习算法的方式, 对临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。CDSS将医学相关的指南文献、专家共识以及电子病历数据进行输 入,经过大数据分析以及基于人工智能的神经网络运算,输出临床诊断方面的模型,从而辅助医生提供相关病例 的临床诊断。

3)视网膜影像识别助力慢病诊疗

视网膜影像在临床中应用广泛。视网膜 健康人及疾病患者的视网膜影像 是人体中唯一一个能以非侵入方式直接 观测血管和神经细胞的部位。可通过观 察眼底血管及神经细胞的变化等表征, 检测、诊断及评估慢性病的风险。

3 积极把握智慧医疗产业投资价值

医疗信息化领军企业:有望从传统的HIS系统等医疗信息系统建设切入智慧医疗赛道,深耕医院客 户多年,拥有丰富的行业know-how和强大的技术实力。

互联网医疗平台企业:掌握C端患者入口,依托在线问诊等互联网医疗需求切入智慧医疗赛道,未 来有望实现B端和C端双驱动。

AI大数据企业:拥有AI和大数据核心技术,通过新兴技术赋能医疗产业,有望在技术驱动下开辟智 慧医疗新应用场景,从而实现快速增长。

3.1 科大讯飞:智医助理实现常见病全科辅助诊疗

讯飞智医助理主要是定位于基层医疗单位,实现两大功能:1)通过语音、模板、医学智能推荐等多种录入模式,帮助 基层医生规范电子病历的书写。2)针对1000种常见病的全科辅助诊疗。讯飞的智医助理在2017年通过了国家临床执业 医师考试,成绩超越96.3%的人类考生,成为全球首个具备行医资格的人工智能系统。目前,智医助理已经能够能够诊 断超过900种的基层常见病,支持95%的基层诊疗病种。

3.2 百度灵医智慧:依托AI技术,院内院外双布局

百度灵医智慧是由百度大脑技术 驱动的AI医疗品牌。 基于AI算法,构建临床辅助决策 系统CDSS、眼底影像分析系统、 医疗大数据整体解决方案、智能 诊前助手、慢病管理平台等产品 系列,以期服务于院内院外全场 景。

3.3 卫宁健康:医疗数字化领军企业

全新产品WiNEX推进医疗数字化转型:引入互联网、大数据、AI等新技术以提供转型核心动能,将数字化 场景引入至医疗全链流程,通过WiNEX平台推进医疗数字化转型。

WiNEX重塑医疗数字化转型架构:塑造“1个中台+X个场景解决方案”开放协同数字生态。 由C/S到分布式微服务多态共存,实现模态的快速迭代,搭建业务和IT技术融合桥梁。 协同本地部署和云端新体系,确保未来架构前瞻性。

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