2、科技行业也在宏观环境利好的大前提之下得以高速发展，这助推了“云数物智移”等数字技术交叉渗透各细分医疗场景的进程。其在疾病监控、辅助决策、健康管理等方面均发挥了重要的作用，为现代化智慧医疗的建设提供了技术支持，激发了智慧医疗持续创新发展的新动力。上述众多由“云数物智移”等数字技术融合而创造的健康医疗创新服务为政府、医院、患者等主体提供了更为智能化的服务体验，共同打造了最优化的大健康生态体系-智慧医疗模式。智慧医疗涵盖智慧医院、区域医疗、家庭健康三个主要场景，从多维度触达医疗服务的各个环节，以增强服务能力、提升医疗效率、优化患者体验、延展服务范围为核心目标，整体呈现由院内走向院外、由模块化走向大融
3、合的趋势。将医疗科技行业大致划分为政府统筹&医院管理、产品&服务、服务&用户、产品&用户、智能支付五大类，并从中选取已有一定发展成果的15个细分子行业进行成熟度评估，根据评估结果对数字化健康管理、智慧病案、医保信息化三个细分赛道从发展现状、商业模式、竞争格局以及发展趋势等方面展开分析。纵向剖析趋势展望行业概览横向融合3纵观全局：医疗科技行业概览1析毫剖厘：医疗科技行业细分赛道分析2意境融彻：融合模式分析3笃行致远：典型企业案例4方兴日盛：医疗科技行业趋势洞见542022.12iResearchI医疗科技的范畴界定“医疗+X”模式开启中国医疗产业的增长新范式新冠疫情催化之下，医疗行业智慧化的
7、然而在健康、康复以及养老阶段存在医疗资源匮乏现象，且基层医疗卫生服务水平较低。人员供给方面，医疗人员总体数量较少，难以应对庞大且逐年增加的患者需求。协作方面，医疗机构内部与医疗机构之间的协作效率较低，数据尚未完全打通，整体呈现碎片化，这对医院、医护工作者以及患者皆产生了诸多不便。医疗科技可以在资源分配、医疗人员供给、协作效率等方面助力，对于微恙检查和跟进可以进行远程医疗，缓解医院的医疗压力，同时打通医院之间的医疗数据，进一步挖掘医疗数据的效用。医疗协作效率低碎片化的医疗系统医疗人员供给不足759800845.4898.8952.91015.410662014201520162017201820
8、192020卫生技术人员数（万人）2014-2020年中国医疗卫生技术人员数量医疗卫生服务体系痛点问题医疗资源倒三角格局1医疗资源集中于诊中患病期2基层医疗资源未被充分利用医院之间医疗数据尚未完全打通，医疗系统未成完整体系医疗人员总体数量较少，导致其工作负担重，医疗需求量远大于医疗供给量医疗需求集中在农村和基层医疗资源集中在大城市、大医院患者流向大医疗、大医院医疗资源倒三角医疗需求正三角“看病难、看病贵”7314017601877699257931708183118308028719872013201420152016201720182019诊疗人次数（万人次）不同健康阶段社会资源集中度201
19、署可以经由专业厂商统一运维，进一步降低医院IT人力资源成本。u部署快，云化转型后不再需要实施人员现场部署，用户可以实现服务的下载使用，同时医院可以快速引入创新业务模块。ulaaS主要面向医疗机构的存储、科研计算等业务。提供基于laaS服务的云平台，如医疗云网络、存储、计算、数据安全等业务。uPaaS主要面向区域卫生，提供云平台，让区域内医疗机构接入，进行数据互联互通及分析等，如数据分析和展示平台、区域医疗平台等。u目前常见的医疗云产品以SaaS为主，为医疗机构提供全套云上医疗信息化系统，包括常见的辅助诊疗系统、临床应用系统及远程会诊系统等。随着互联网+医疗健康、远程医疗、分级诊疗、区域医疗
20、协同的发展，院外业务应用模式将成为主要应用场景。公有云私有云混合云优势成本低，扩展性好内部私有云:有利于本医疗机构内标准化云服务管理流程和安全管理;外部私有云:相对内部私有云成本更低，也更便于扩展业务规模次要的应用和数据部署到公有云上，利用扩展性和成本上的优势；将关键应用和数据放在私有云中，可管理性和安全性更高缺点数据的安全性、网络性能和匹配性存在门槛内部私有云:该形式在规模和资源可扩展性上有局限，需要承担大量资金投入和维护成本;外部私有云:安全性较内部云低应用案例医院网站的云服务内部私有云:目前国内主要大型综合性医院大多建立了医院内部的私有云。外部私有云:灾备云、影像云医院核心系统、与公卫及
22、102022.12iResearchI提升医疗行业数字化转型水平与公卫综合治理能力Section1医疗大数据的价值Section2医疗大数据平台的架构及应用Section3医疗大数据的商业价值探索监测档案轻问诊院外数据健康医疗信息数字化行为影像电子病历院内数据外显子全基因基因数据健康或非健康人群的就医及健康行为数据，通过物联网、信息化技术采集后将分散且噪音化的数据结构规模化。影像识别语义处理认知计算分析可视化存储分析可视化指拥有核心算法企业，因健康医疗数据敏感性，多与上下游机构合作研发。语音识别生物信息云服务提供云端储存、计算等服务，满足健康医疗大数据企业数据处理等需求。体制改革评估监测行
24、成成熟的商业模式是目前医疗大数据企业正在不断探究的难题。回望诸多企业的探索之路，主要有以下几种模式值得参考：u赋能医疗体系建设。链接上下级医疗机构，实现医疗资源优化配置，根据数据信息制定合适的付费机制，最终提升医药供给效率及能力。u优化机构运作机制。通过平台及系统建设，优化供应链管理、患者管理等环节，提升传统医疗机构的管理效率。u助力药物临床研发。通过基因测序、影像识别等技术挖掘更多维度的数据，缩短临床验证周期，提高新药研发效率。u辅助医生诊断治疗。通过认知计算等技术，实现精准诊疗，辅助医生提升诊断效率，提高医疗服务质量。“云数物智移”之数据共享：医疗大数据a.靠数据b.靠搭建大数据服务所需
26、自助式健康检测工具包健康管理类设备基础支撑网络层局域网平台层设备管理平台(DMP)连接管理平台(CMP)应用支持平台(AEP)业务分析平台(BAP)Wi-FiBluetooth接入网eMTC2/3/4/5GNB-loTSigfoxLoRa智能手表智能手环便携式健康检测工具包医用检测类设备Section1医疗物联网的价值Section2医疗健康物联网的架构及应用根据医疗健康场景扩充，医疗健康物联网整体架构可分为感知层、网络层、平台层和应用层四部分。心电仪智能轮椅监护床定位终端养老监护类设备u医疗物联网能够完成对数据的稳定、有效及结构化采集，为智慧医疗的基础。服务于患者的实时数据采集、用户行为干预
27、、慢病健康管理以及服务于医院的药品供应、器械维护、综合管理等都将有效实现医疗资源的精准对接和优化配置。医疗物联网已成为推动落实智能化医疗的一种重要产业形式和基础技术支撑。u医疗物联网实现覆盖用户全生命周期的数据处理。通过可穿戴式医疗器械、可穿戴式的设备，对数据进行采集、监测、预警，并通过后台的大数据模型，对数据进行动态、智能、综合的分析，为病人的健康管理和医生的辅助诊断提供依据。u医疗物联网将不断催生医疗健康行业新兴方向。在物联网的推动下，临床信息系统、智能移动临床、手术示教、药械追踪、无线定位、无线温度监测、智能病房等行业，都出现了快速发展、协同融合的态势。医疗物联网的架构及应用122022
29、AI和医学的结合，则能最大限度的挖掘医学数据的优点，将海量的数据进行分析，从而形成电子病历和电子健康数据，为医生提供诊断服务。u提供量身定制的医疗服务和个性化体验。由于每个人的遗传背景和基因组成都是非常复杂的，因此，标准化的疗法并不适合所有人。而AI技术可以了解医疗服务的历史，利用适当的规则、算法和智能系统，对大量的结构和非结构性的数据进行分析，并利用远程的诊断装置对患者进行监测，制定个性化的医疗计划和治疗方案。AI主要技术在医疗服务场景中的应用AI医疗影像CDSSAI医疗机器人数据智能平台智慧病案AI制药机器学习自然语言处理智能语音RPA知识图谱计算机视觉“云数物智移”之畅享智能：AI医疗
32、人超声上门诊疗体检指导医疗服务车健康检查无线医药冷链运输急救车急救移动查房新生儿呼吸暂停急救机器人查房无线手术室MR+VR远程急救远程机器人手术VR会诊AI实时辅助诊断移动智能超声检查移动射线诊断患者定位无线监护移动输液跌倒检测无线穿戴监护机器人导医机器人助残远程胶囊内镜5G的时延及医疗应用场景“云数物智移”之移动万物：5G医疗142022.12iResearchI医疗科技的价值探索医疗价值与社会价值的相辅相成在医疗科技发展的漫长之路中，其首先追求的是医疗价值，即利用技术特点切实解决各医疗场景中的实际问题，满足之前尚未被满足的临床需求，达到提升医疗能力、提高医疗效率、加强质量管理等效果。继
34、疗效率的提高医疗实际成本的下降医疗质量管理的加强社会价值切实解决医疗资源分配不均、供需差异大等核心痛点问题构建生态融合，助力三医联动将医疗科技场景化、应用化医疗医药医保线上医药数据有迹可循，促进医保控费医保接入可调动患者与医院的积极性电子处方流转,推动互联网医药发展医保的接入有助于医药电商的发展线上医药选择更广泛,可丰富医疗手段线上医疗透明可控,帮助医保控费搭建医疗利益平衡架构实现商业模式的探索与落定15纵观全局：医疗科技行业概览1析毫剖厘：医疗科技行业细分赛道分析2意境融彻：融合模式分析3笃行致远：典型企业案例4方兴日盛：医疗科技行业趋势洞见5162022.12iResearchI医疗科
37、定的资源投入信息化/数字化基础中等，同科技结合程度中等进入壁垒中等(对于资金、技术、市场销售渠道等方面的要求一般)较为支持但同时有限制介于500-1,000亿之间介于500-1,000亿之间信息化/数字化基础较强，同科技结合程度较高进入壁垒较高(对于资金、技术、市场销售渠道等方面的要求较高)符合政策导向且政策支持规模化能力较强，市场需求较高且业务扩张需要较少资源投入1,000亿以上政策支持力度大,多场合提及进入壁垒高(对于资金、技术、市场销售渠道等方面的要求高)信息化/数字化基础强，同科技结合程度高规模化能力强，市场需求高且业务扩张需要少量资源投入1,000亿以上根据各维度得分的平均值得到行业
41、疾癌症患者400万88.5%因慢性病导致的死亡占总死亡人数的比例n中国数字化健康管理潜在需求者众多需求催生供给健康监测健康评估健康干预健康/亚健康人群预防与促进慢性疾病人群监测与管理康复期人群康复与护理数字化健康管理智慧病案与DRGs212022.12iResearchI数字化健康管理商业模式构建全流程闭环，企业端渗透率尚存增长空间我国的健康管理行业发展至今，全流程数字化健康管理服务模式已初具雏形。在服务对象方面，数字化健康管理主要面向个人与企业，通过为客户创造价值而获得收益。1)个人用户：目前健康管理服务最多的用户群体，自体检、保险、医院诊后等环节分流而来，需求多为营养方案、复诊方案、
46、理服务企业服务能力：在用户购买保险后为其提供附加的数字化健康管理服务；发展情况：以此对保单用户进行风险控制，辅助保险主业降低理赔风险。服务能力：为老年群体提供居家、社区或机构养老的健康管理服务；发展情况：以就医绿通、药事服务等提升养老服务能力与竞争力。服务能力：以健康咨询、就医导航等开展健康管理单项或多项服务；发展情况：通过整合可利用资源，锚定服务体系中的空白点进行发力，补足行业短板，实现单项发展。数据技术数据处理与分析技术仍未成熟；数据整合专业化程度低，数据价值未被充分挖掘和呈现。产业生态健康管理仅作为体检/保险等行业的附加增值服务，缺乏全链性;健康管理与各个产业融合度低。以自身专业特点
47、开展健康管理服务互联网平台服务健康产品服务健康干预服务.数字化健康管理智慧病案与DRGs232022.12iResearchI数字化健康管理发展方向科技进步助推健康管理厚积薄发，加速产业生态融合创新随着科技的不断发展，健康管理的数字化程度将进一步提高，且有望融入民众的日常生活之中，而非单一的医疗行为，这样的演变将为数字化健康管理市场带来新的发展机遇与挑战。行业的竞争将归结为科技创新的竞争，具备强大技术能力且能够深入理解民众对于健康管理便捷化需求的厂商将更有机会占领高地，同时随着预防医学、信息技术和管理科学等的快速发展，数字化健康管理将不只局限于医院、体检等场景中，其与保险、养老等产业的融合
49、业相对单一。n现状：目前保险行业，尤其商业健康保险已经开始利用数字化健康管理服务进行相应的保单用户风控管理；各行业逐渐开始向健康管理行业摸索迈进。产业生态融合n发展：健康管理与保险、养老等产业的融合进程进一步加快。乘借科技东风实现数据整合完善周期管理创新产业生态保险.养老健康管理数字化健康管理加快与保险、养老等产业的竞争与合作，形成良性竞合关系。科技生态产业生态数字化健康管理智慧病案与DRGs242022.12iResearchI智慧病案概念及价值探析有效节约人力成本，由构建全面无纸化到追求正确化传统的纸质病案资料保存模式需消耗大量人力物力以及仓储成本，并且其存在占空间、耗资源、易
52、式，从而使文件共享更加容易。通过关键字使病案数据的检索方便，提升应用效率。应用价值智慧化数字化无纸化数字化健康管理智慧病案与DRGs252022.12iResearchI病案质控的发展现状完整性与标准性为两大难点，“三高”为发展目标目前在病案质量控制方面，我国医院一般实行病案质量三级管理制度，但该制度仍以人工质控为主，病案填写过程中可能出现首页填写误差、用语使用不规范、病案信息不全等问题，病案管理中基层医生质控认知与能力不足，质控人员数量不足，病案的完整性、标准性问题一直存在，这很大程度上制约了智慧病案价值的进一步发掘。在这一情况下，智慧化的病案质控系统能够提高信息标准化，提升电子病历准确
54、案首页误差，可能出现填写不完整与诊断选择问题；医学术语使用不规范，同一疾病可能出现不同的描述；病程记录过于简单，使医生已操作的诊疗行为不可追溯，埋下一定的法律风险隐患；病案信息不全，病程记录等信息不全。病案管理：三级管理制度仍存问题一级质控精力和认识不足，临床医生可能存在认知不到位、重视度不高等问题，导致很多编码缺陷、内涵缺陷均无法被有效发现；二级质控人员数量不足，病案科室人数未达标准，难以保证精确质控；三级质控抽查无法解决根本问题，三级质控实际落地效果受到医院成本的桎梏。高标准提高病历信息的标准化二级及以上医院电子病历评级互联互通评级病历互通医联体HISEMR与上级医院连接应用目标提升电子
57、体特征（年龄、合并症、并发症）进行细分组非手术室操作DRG外科DRG内科DRG主要操作主要诊断主要诊断临床经验为主统计分析为主采用病例组合思想，通过诊断、操作和个体特征等因素形成DRGs分组。指标类型关键项目2021年与2020年对比/%工作量诊疗人次增长13.8病种结构CMI值出院手术占比提高0.2提高2.8技术能力四级手术微创手术增长43.6增长30.2费用结构医疗服务收入药品耗材占比增长7.1降低6.2运行效率均住日门诊预约率下降0.9日提高31.75质量控制低风险组死亡率大型设备检查阳性率稳定达标提高3.29DRGs分组路径DRGs应用价值某三甲综合医院以DRGs付费理念为指导，制定
58、新运营管理体系。医院2021年各项指标有效提升，实现精细化运营管理。某医院2021年与2020年DRGs评价、运营指标对比卫健委分级诊疗推进医疗质量平稳医保局费用增速下降基金效率提高患者医疗费用下降就医难度降低医生能力提升收入增加医院医院结余增加运管效率提升医疗成本降低科学评价绩效优质医疗服务+医院、患者、医保多方共赢数字化健康管理智慧病案与DRGs272022.12iResearchIDRGs与DIP的联系与区别DRGs与DIP各具特点，共同推动医保支付改革工作进程在DRGs付费推行进展缓慢的背景下，DIP作为DRGs的变体，提出按病种分值的方式，对数据规范程度、诊疗流程标准化程度等要求
60、需建立月度预付、年终结算清算等办法；-均要对医疗服务供给方采取监管考核DRGs与DIP的区别DRGs与DIP的相同点DRGsDIP从粗到细，以临床经验为基础，按诊断和治疗方式隔成不同病例组合，“多病一组”或“多操作一组”，组间差异大侧重以病种组合为单位，根据各级医疗机构功能定位，赋予不同病种不同分值，体现对治疗方式和合理成本的导向作用分组过程对分组器和专家依赖程度高；住院病历无法全覆盖；各级医疗机构的诊疗方式和路径差异较大，分组入组有挑战；根据指标主观确定同等级医疗机构总额，基金风险较大依赖历史病案数据；存在诱导医疗机构采用复杂技术、高分值治疗方式的风险；医保监管难度较大，难以判断治疗方式合理
62、总费用/预测DRG总权重）DIP的病组支付标准=DIP病种分值结算点值（DIP病种分值=某病种组合平均医药费用/所有出院病例平均医药费用）从细到粗，强调对临床客观真实数据统计分析，按疾病与治疗方式的共性特征分组，“一病一操作一组”，组内差异小侧重以病例组合为单位，体现对医疗机构规范“同病同操作”病例诊疗路径的导向作用，发挥医保支付的激励约束作用分组原理数字化健康管理智慧病案与DRGs282022.12iResearchI智慧病案与DRGs的关系智慧病案为DRGs打下基础，DRGs推动智慧病案进一步发展智慧病案的病案首页直接影响着医院管理水平、医院信息化建设水平和医务人员业务执行水平，在DR
64、可分组不可分组无效病案.性别为空总费用为空或不等于各分项费用之和住院天数为空主诊断为空不入分组器住院60天总费用4元编码未被识别歧义病案正常倍率高倍率低倍率不能获得DRG方式支付的医保基金如实客观填写诊断及手术操作，确保病案进入正确的DGRs组，获得医保基金Tip：DRG分组平台分组规则患者入院转院按项目支付病案首页数据收集病案系统HIS电子病历年龄性别新生儿体重ICU天数主要诊断、次要诊断主要操作、辅助操作合并症并发症住院日出院状态.DRG分组平台医保结算患者结算系统自费患者分组结果权重费率=DRG定价数字化健康管理智慧病案与DRGs292022.12iResearchI3.53.1
67、适用范围等具体要求国家医保局发布CHS-DRG细分组方案医保部门结合前期试点经验，完成了CHS-DRG1.1版本升级。武汉、湘潭、郴州等多市陆续实现DRGs付费20182019202020212.电子病历评级促进医院数据标准化，利于智慧病案建设1.劳动力供给矛盾加大医保基金压力，医保控费势在必行3.DRGs政策不断加码，全国落地试点成效明显2018-2020年中国医院电子病历评级平均情况医保基金支出多收入少老龄化加剧患病率提升不合理定价不合理用药出生率下降劳动人口减少缴费人数减少劳动力供给矛盾日益突出数字化健康管理智慧病案与DRGs302022.12iResearchI智慧病案与DRGs竞
68、争格局入局玩家呈现多样性，优势与策略各异智慧病案与DRGs是一个综合性市场，随着政策推动与医疗信息化的不断发展，其市场容量逐渐扩大，呈现多层级、多样化的特点，因此吸引了众多从原赛道切入智慧病案与DRGs的玩家，主要包括以下三大类：医疗信息化公司、AI医疗/智慧医疗公司以及医保控费公司。以上不同类型的企业均可提供完整的技术与业务解决方案，但各自的目标与技术各不相同，布局板块也有所差异。传统医疗信息化公司模式成熟，产品解决方案完整，优势在于能够通过原有系统从社保结算或医院HIS系统切入，减少数据互联所带来的一系列问题，提供一站式全套质控方案；AI医疗/智慧医疗与医保控费公司专注单病种质控与内涵质控
70、P、AI学习；产品效果：全流程全范围的病案内涵质控、全病历质控和管理。主要特点产品服务智能提醒AI管理检查管理诊断管理病情评估实时管理危机管理依从监控禁忌管理变化趋势治疗助手禁忌管理临床管理动态推送紧跟进展患者教育健康报告患教素材完整病案深度内涵质控首页与病案前后一致性核查编码项漏填错填深度校验编码与病案证据链核验输血和危急值智能事中管理缺陷反馈修正进度跟踪医疗制度核心自动核查编码质控跨文书质控HQMS数据质控首页质控内涵质控形式质控时效质控病例质控诊疗要求推送全环节质控上报数据挖掘单病种质控VTE院内防控院感防控医院指标分析患者风险管控DRG/DIP入组日常监管
71、异常数据分析医保控费用药干预医嘱审方用药知识库合理用药诊断推理用药提醒检查推荐CDSS单病种上报首页上报不良事件上报数据上报数字化健康管理智慧病案与DRGs312022.12iResearchIDRGs对医院信息化水平要求高，未来主推高等级医院；DIP要求相对较低，未来主攻低等级医院。DRGs知识库NLP深度学习技术支撑（更先进、更成熟）智慧病案系统（更智能、更标准）病历质控（更精准、更高效）完整性质控合规性质控内涵性质控智慧病案通过技术不断演进，支撑智慧病案系统进行高效精准的病案质控，保证数据的标准性与可用性。智慧病案与DRGs发展方向病案质控智慧化发展趋势明显，助力D
73、实现无纸化保存。随着电子病历评级与医院HIS系统建设逐步完备，数据可以标准化处理并进行互联互通。数据标准化程度大幅提高，内涵质控将逐步全面铺开，DRGs与DIP试点取得成效，未来将共同助力智慧化医保控费。病案管理与医保控费发展路径DRGs和DIP付费方式将并行推进，有助于全国各等级医院的信息系统建设，加快医保控费能力建设。竞争维度医疗效率绩效设计成本控制患者满意度医疗服务能力DIP引入竞争机制，将对医院产生内部控制约束作用；未来精细化管理将成为医院最现实、最迫切的需求。DIP模式下内部竞争促进发展互联互通HIS系统病案系统收费系统医保结算系统DRGs与DIP促进互联互通人工智能、知识图谱、NL
74、P等技术的不断进步，促进病案管理与医保控费由数字化转向标准化，未来在新技术新思路的引领下，向智慧化病案管理与控费方向发展。数字化健康管理智慧病案与DRGs32医疗科技高期待值细分赛道概述AI药物研发医疗机器人赛道择选说明：综合医疗科技行业的技术发展情况、宏观政策引导、场景的智能需求等因素。数字孪生医疗数字疗法元宇宙医疗332022.12iResearchIAI药物研发助力传统药企突破“反摩尔定律”，实现数字化转型近年来，由于受到药物获批上市难度增高、制药成本高涨、同质化竞争激烈等因素影响，传统制药方式深陷“反摩尔定律”，药企数字化转型势在必行。在此大背景之下，AI药物研发正以肉眼可见的速
76、究阶段审批上市研发阶段AI的作用环节与应用机制靶点发现连接数据库发现药物与疾病的关系找到靶点化合物合成模拟化合物的药物特性挑选最佳的模拟化合物进行合成试验传统耗时AI耗时传统花费AI花费综合而言，AI制药和传统制药相比能够大幅缩短研发周期，降低研发投入且提高研发成功率。1年1周化合物筛选虚拟筛选技术取代高通量筛选图像识别技术优化高通量筛选过程晶型预测处理临床试验数据改善预测效果数小时/分钟找到药效最好的晶型卷积神经网络、贝叶斯模型、循环神经网络、自然语言处理、重复神经网络、图神经网络、决策树、支持向量机、蒙特卡洛树搜索、马尔科夫链蒙特卡洛方法.算法1.5年2个月算力数据提
77、取临床试验数据自动配对试验患者患者招募试验研究设计试验流程管理试验数据分析提升试验效率临床试验设计2年4个月计算机视觉检测压花、重影、划痕、分层等药品缺陷检验审批为药械企业、医生、患者提供全流程的智能医学创新服务批量生产1年11个月GPU和CPU为主的云计算开始普及，可供Al药物研发企业租用，其中CPU相对更为经济实惠。公开数据集：各种文献数据库、公开的项目模拟数据及部分临床数据非公开数据集：药企自身数据将药物与靶点进行交叉匹配研究药物重定向82500万美元265万美元AI较传统模式节省82235万美元342022.12iResearchI医疗机器人智能服务覆盖就诊全流程
78、，大幅解放医护人力医疗机器人在国外属于市场化程度较高的行业，整体竞争比较激烈，技术更迭周期短的行业特性决定了拥有核心技术以及突破性独创理念的公司将快速抢占市场份额。相对而言，我国医疗机器人行业起步较晚，是在全球医疗机器人技术日趋成熟、临床需求逐渐明确、商业化模式逐步完善之后才开始出现，整体渗透率低，这主要是由于医疗机器人的研发周期较长，上游原材料的中高端产品基本上被欧美和日本企业所垄断，从而导致供应不足；另外，医疗机器人成本高，耗材和维护费更是昂贵，目前只有少部分医院具备购买能力。但“低渗透率+广阔市场空间”的配置同时也给予了国内厂商实现弯道超车的空间，再加上近年来政府鼓励医疗器械“国产替代化
84、%10%4%3%1%神经疾病、行为和认知障碍内分泌、营养和代谢紊乱疾病神经系统疾病眼科系统类疾病循环系统疾病呼吸系统疾病肿瘤疾病消化系统疾病泌尿系统疾病362022.12iResearchI数字孪生医疗的应用患者模型将模拟从可用临床数据中捕获的患者的健康状况，并从统计模型中推断出缺失的参数，在诊断过程中提供帮助。诊断和治疗决策支持数字孪生医疗推动实现个性化诊疗、预防性医疗和参与式护理数字孪生是一种虚拟系统，它使用实时数据来表示或复制对象或系统，以实现理解、学习和推理。具体来看，数字孪生通过模型“复制”，利用机器学习和深度算法，包括数据预测、监测和反馈、构建孪生体环节，为医生提供个性化医疗方
85、案，进行疾病预测和诊断，降低疾病风险，提高治疗质量。另外，数字孪生也可以为医院众多场景建立可视化虚拟模型，提供更多的数据支持。但与此同时，当前医疗领域运用数字孪生技术还未成熟，数字孪生技术要在医疗行业发挥更大作用，还需要解决技术支撑、数据安全及隐私、道德伦理等多重挑战。AI药物研发数字疗法医疗机器人数字孪生医疗元宇宙医疗医疗行业数字孪生的技术突破点数据的实时采集与计算医疗场景的数字孪生，需要实时获取现有医疗业务系统中的各类数据。基于Oracle、MySQL、SQLServer的数据库日志的实时采集方式，避免了对业务库造成压力。基于AI建模的数据分析挖掘AI建模的应用，为现实物理系统提供了决策
86、支撑，模型部分转换成评分后可以直接应用，部分则需要结合医疗机构的实际数据进行迁移再训练高性能渲染引擎获得全面感知结合BIM与CIM技术，通过高性能渲染引擎获得全面感知。数字孪生平台可帮助医院对院内医疗资源进行统一调度管理，提升医院的管理能力和医疗服务质量水平将具有患者特定特征的患者数字孪生和捕捉设计的医疗设备数字孪生模型关联起来，寻求特定设备针对于特定患者的效用，实现医疗设备个性化。医疗器械的设计与优化通过计算处理具有数千种药物的数字孪生体，以便为特定情况确定最好的一种或几种，测试新的潜在药物，以预测成功的可能性以及最佳剂量。药物开发和剂量优化个性化对于提高干预成功率和降低患者风险至关重要。数
88、NealStephenson的科幻小说雪崩，描述了一个人们以虚拟形象在三维空间中与各种软件进行交互的世界，可以理解为一个平行于现实世界运行的人造虚拟空间，用户在元宇宙中拥有自己的虚拟身份和数字资产，从事生产经营活动并创造价值。在医疗领域，元宇宙可以覆盖诊断治疗、远程医疗、远程病人护理和监控等潜在应用。且可以预测的是，元宇宙将会给医疗领域带来许多新的维度，通过虚拟现实(VR)结合增强现实(AR)等技术用来模拟真实物体，为医疗领域在预防、诊断、治疗、康复等方面带来新的发展可能性，以AI为基础的元宇宙在未来医疗领域将会有非常大的潜力。AI药物研发数字疗法医疗机器人数字孪生医疗元宇宙医疗区块链技术是
91、的方方面面，已经日益成为医疗服务中越来越重要的发展主线。众多由“云数物智移”等数字技术融合而创造的健康医疗创新服务为政府、医院、患者等主体提供了更为智能化的服务体验，共同打造了最优化的大健康生态体系-智慧医疗模式。大数据人工智能5G云计算物联网区块链互联网智慧医疗政府统筹&医院管理产品&用户产品&服务服务&用户智能支付区域信息化大数据解决方案医院管理信息化AI药物研发数字健康管理AI影像CDSS病案质控医疗机器人医疗智能硬件数字疗法在线诊疗医药电商医疗金融医保信息化更加精细的运营支付更加便捷的公共卫生管理更加周到体贴的医疗服务更加人性化的感知402022.12iResearchI智慧医疗的
92、发展历程智慧医疗的概念及发展历程由院内走向院外、由模块化走向大融合2009年初，IBM提出“智慧地球”概念，即将新一代的IT技术充分运用到各行各业之中，连接起来并形成物联网，通过超级计算机和云计算等将物联网整合起来，实现人类社会和物理系统的整合。在此基础上，人类可以以更加精细和动态的生产方式管理生产和活动，从而达到智慧状态。自此，智慧医疗作为人类生存的重要依托板块应运而生。智慧医疗有狭义与广义之分，狭义的“智慧医疗”指的是医院内通过智能化系统、设备及手段实现患者、医务人员、医疗设备之间的数据传递、分析、诊断、反馈、互动，仅针对医院单一化场景。广义的“智慧医疗”是指在诊断、治疗、康复、支付、卫生
93、管理等各个环节，基于物联网、云计算等高科技技术，建设医疗信息完整、跨服务部门、以病人为中心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息互通互联、共享协作、临床创新、诊断科学等功能。本篇中的智慧医疗为广义概念。我国智慧医疗的发展历程根据新兴技术与医疗场景的结合程度以及政策的针对性可划分为三个阶段，整体呈现由院内走向院外、由模块化走向大融合的趋势。聚焦院内，夯实底座业务外延，上下协同深度融合，打造生态智慧医疗1.0（2009-2015）智慧医疗2.0（2016-2019）智慧医疗3.0（2020-）此阶段尚未有成熟的产品出现，智慧医疗主要集中在医疗信息化。国家政策鼓励开展创新技术应用试点与区域卫生信息平
94、台建设，希望推动医疗信息化在医疗领域达到规模化应用。此阶段出现了较为成熟的智慧医疗产品，智慧医疗主要集中在医疗互联网化。国家政策鼓励各医疗机构引进多种创新技术，促进互联网+医疗的发展，探索建立新的医疗体系。此阶段出成熟的智慧医疗产品不断涌现，智慧医疗主要集中在医疗智慧化。国家对于深度学习辅助决策给出指导，重点强调人工智能、物联网等创新技术应用深入，打造智慧医疗生态。2018关于促进“互联网+医疗健康”发展意见2020关于进一步完善预约诊疗制度加强智慧医院建设的通知2016“健康中国2030”规划纲要2017十三五全国人口健康信息发展规划2018关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设
96、教的创新与实践，实现智慧医疗的能力增强、效率提升、体验优化和服务延展四个方面的效应，赋能涵盖精准医疗、精诚服务和精益管理的现代健康医疗服务体系，助力于全民最优化健康照护和人人享有健康的目标达成。从技术角度分析，智慧医疗的生态体系包括核心支撑技术、基础设施平台、基础数据库、应用支撑云平台、综合应用及服务体系五个方面。智慧健康医疗服务价值可以从增强能力、提升效率、优化体验、延展服务四个方面进行定义，四个方面价值的提升有利于实现精准医疗、精诚服务、精益管理的“三精”医疗为核心理念的价值医疗。安全保障体系标准规范体系和管理保障体系药品目录数据库居民健康档案数据库PACS影像数据库LIS检验数据库医疗人
97、员数据库医疗设备数据库基础数据库智慧医院系统区域卫生平台家庭健康系统综合应用及服务体系区域卫生信息平台科研机构管理系统电子健康档案卫生监督管理系统社区卫生服务系统疫情发布监控系统视讯医疗特殊健康检测远距监护智慧型服药HISLIS医生工作站电子病历PACS应用支撑云平台服务平台层智慧云服务平台智慧云数据中心基础支撑体系运行支撑平台基础设备基础设施平台对医疗卫生智慧医疗卫生感知层运营商统筹专线接入智慧医疗卫生感知层Internet经VPN接入识别对象采集资源智慧医疗的架构与价值增强能力(Enhancement）增强医疗服务技术能力更好实现精准医疗“4E效应”定义智慧医疗服务的价值提升效
99、体系，提供高效、连续、便捷的医疗服务。这需要促进不同层级的医院及服务主体之间相互合作、突破边界、降低成本，以寻求最佳的资源组合，实现有限医疗资源的优化配置。纵向整合的目标为实现区域分层医疗卫生服务体系的一体化，建立区域医疗服务领域新型的竞合关系。这要求医疗机构间要素的分配与整合，以服务对象为中心实现分级诊疗，在三级医院、二级医院及基层卫生机构不同主体之间实现人员、信息、职能、医保等方面的整合。横向整合的目标为防治结合、多元发展，实现慢病管理、康复护理等服务与价值产出。这需要在同一级别医疗机构间实现各种要素流动，整合慢病管理、健康护理等能力，“已病”与“未病”两手抓。侧向整合的目标是充分调动各方
101、走向数字化智慧医疗的发展离不开各类医疗大数据的处理，其中医疗大数据的管理与应用（即数据价值的挖掘及体现）为重中之重。近年来，随着数字经济发展的不断深入和医疗领域信息化水平提高，社会对医疗数据的处理能力不断加强，医疗大数据体量飞速增长，目前已达近50万亿GB。然而，如何在保证数据安全的前提之下使庞大且丰富的医疗大数据得到合理应用为一大难题，更是信息化走向数字化的过程中必须解决的痛点问题。通俗而言，信息化建设是数字化的基础，没有信息化建设就无法沉淀出数据，而数字化是信息化建设的高级阶段，没有数字化转型，业务数据就只能沉淀后沉睡，无法充分得到利用。只有通过底层数据的互联互通互认，才能实现真正的数字化
107、医技、智慧后勤、智慧综合管理、智慧教学科研、区域互联互通等模块，其中会包括智能导医机器人、医护管理系统、智能安保系统、药物等资产管理系统等高度智能化设备或平台。这些系统为医护人员提供高效、实用的辅助工具，为医院管理者提供更精细的管理，同时也能缩短病患就医进程，致力于实现跨机构的互联互通、自动化的高效运营，为患者提供全新的就医体验，成为医疗体系中提供高价值服务的卓越医疗中心。智慧走廊护理屏医护管理系统智慧床头屏患者定位系统医疗废弃物管理系统输液监控系统医院环境监控系统婴儿防盗系统生命体征监控系统护士站管理平台资产定位管理系统智能导医机器人手术器械管理系统智慧临床系统（EMR、MDT、CDSS.)
108、陪检信息系统建设目标信息系统全面覆盖医疗服务和医疗管理的全过程；智能设备部署于医疗服务和医院管理的关键节点；基础设施能够支撑医疗服务和医院管理的智慧化；安全体系可有效保障医疗服务和医院管理的运行。462022.12iResearchI健康卡健康卡区域医疗：加强区域间互联互通优化就诊转诊流程，促进优质医疗资源下沉区域卫生系统体现的最主要功能就是实现就诊转诊，优质资源的下沉，缓解医疗资源紧张难题。比如大病向上转诊，接受恢复转诊等。患者从家出发就医，在同区县的一级基层医疗卫生服务机构进行转诊，再向上转诊到三级区域性医疗卫生服务机构接受更强能力的医疗服务。到恢复期、稳定期转诊到二级医疗卫生服务机
109、构，到慢性期、康复期转诊到一级医疗卫生服务机构，最终回到家庭进行家庭护理与自我护理。各级医疗卫生服务机构的数据上传至各级卫生数据中心进行业务工作检查。由监管机构对各级卫生数据中心进行业务工作检查。智慧医疗-区域医疗场景图示区县一级基层医疗卫生服务机构各级监管机构市二级地区性医疗卫生服务机构健康卡健康卡1家庭慢性期患者康复期患者老年病患者晚期肿瘤患者术后恢复急性病恢复危重症稳定期向下转诊向下转诊超出服务能力超出功能定位向上转诊健康卡健康卡三级区域性医疗卫生服务机构省省级卫生数据中心区（县）级卫生数据中心市级卫生数据中心：各级卫生数据中心之间健康档案的共享、调阅：各级卫生数据中心与各级医疗卫生服务
112、据采集信息同步数据库信息同步信息交流医院482022.12iResearchI智慧医疗的玩家类型在互联网化、信息化的大潮之下，医疗机构信息化不断普及，价值各项技术能力推动，智慧医疗已经成为医疗与科技发展的一大趋势。智慧医疗行业入局玩家多种多样，包括医疗信息化企业、互联网/ICT企业以及新兴技术创业企业。其中，医疗信息化企业深耕多年，拥有优秀的客户与渠道基础，在技术与产品加持下企业顺势而为转变为智慧医疗方案提供者；互联网/ICT企业技术与产品解决方案优势明显，在智慧医疗领域高速发展与扩张；新兴技术创业企业专注一个或几个细分领域，技术能力强，实现小而美发展。注释：星星代表能力，五星代表能力强，
115、科技（1/2）打造新一代云原生架构医疗信息化系统，提供数智化全程服务华卓科技创立于2015年，是较早以云原生混合云架构对传统医疗信息系统进行全新顶层设计和开发重构的公司。公司着眼未来医疗场景和医院业务发展需求，融合国内顶级医疗专家与具备互联网思维的技术团队，基于云原生技术栈将医疗服务的思想转变为代码，打造出了一套突破传统IT架构限制的新一代医疗信息化系统，此系统具备对需求及场景变化高度的适应能力，能够降低投入成本、协助政府/医院对范围内医疗资源及服务进行统一化管理、符合长远布局理念，为政府、卫健委、医务工作者、患者和医院管理者等提供全流程、智能化的信息服务。基于云原生架构的新一代医疗信息化系统
117、：业务数据原始库、临床/管理数据中心、临床活动文档库.混合云平台集容器化、中间件、虚拟化、微服务、分布式存储于一体的医疗混合云（公有云+私有云）计算平台，核心功能覆盖于业务系统研发、集成测试、持续部署、自动化运维等多个方面。混合云平台服务平台应用市场公有云私有云同步异步微服务APIStore核心优势降低投入成本高效的资源管理，无缝扩展的服务，低成本的大规模运营，跨私有云和公有云平台的操作体验。高度适应多元需求能够发挥容器化和微服务技术优势，支撑全院数据管理并兼容海量临床应用。有效助力统一管理不局限于院内，可以完成区域内不同医院、医疗主体之间的互联互通。符合长远布局理念将微服务开源化，使医院
118、获取应用的途径更多元，以满足需求和场景的变化。智慧服务产品互联网医院一站式预约患者随访统一支付平台.智慧管理产品物资设备成本核算人事管理运营决策.一站式容器管理极致弹性的资源扩缩强大的集群管理企业级的安全稳定512022.12iResearchI华卓科技（2/2）发力区域医疗健康信息化方向，方案落地初具成效华卓科技近年来创新性推出区域医疗健康“HaaS平台”解决方案，以HealthasaService（健康即服务）为核心理念，围绕Human(人)、Hospital（医院）、Healthcare（健康），通过“三个一”模式：一朵区域医疗混合云、一套新一代云原生架构
121、+公有云一套系统共用一套系统，其中包含智慧医院、智慧管理、智慧服务、大数据平台、混合云计算平台五大产品体系，能够覆盖一家三甲综合医院95%以上的业务系统。华卓新一代云原生架构医疗信息化系统一个平台共同打造一个跨部门、跨行业、跨地域的健康大数据平台，以数据安全为原则，汇聚区域全维度医疗健康数据，沉淀区域内的高质量数据资产。区域健康大数据平台华卓科技&铜仁市人民政府铜仁市智慧医院云平台合作建设内容铜仁市医疗大数据平台铜仁市互联网医院平台合作成果以铜仁市人民医院作为实体医院，上线铜仁花梵康云互联网医院“云上仁医”App，连接11家试点公立医疗机构，上线1300多位专家提供互联网诊疗服务；目前全市已实
122、现203家市县乡三级医疗机构远程医疗全覆盖，累计开展远程医疗服务25万余人次，共节约5000万余元额外开支。522022.12iResearchI方舟健客（1/2）整合优质资源，构建H2H智慧医疗业务生态体系方舟健客集团成立于2015年，以“让每个人更健康”为企业使命，创新构建H2H（HospitaltoHome从医院到家庭）智慧医疗业务生态体系，通过数字化手段打破围墙，融合传统家庭医生与分级诊疗模式，倡导将医疗服务、慢病管理、医患教育、药品服务等从医院逐步延伸至患者家中，从线下就诊演变到“线下首诊+线上复诊”，使优质医疗服务能够触达更多家庭。通过与商保合作，提供更多健康保障，增强医
125、为用户创造方便、快捷、安全的购药体验。药品服务用药指导送药到家用药可及超20万药品SKU“让每个人更健康”532022.12iResearchI方舟健客（2/2）坚实技术底座，赋能互联网慢病管理服务闭环方舟健客集团聚焦慢病服务，坚守以患者为中心、以医疗服务为抓手、以药品销售为闭环、以数字驱动的慢病患者全生命周期全场景的初心，凭借扎实的前沿技术能力构建创新型互联网慢病管理服务闭环，提供覆盖诊前、诊中、诊后的全流程、多维度慢病管理服务。诊前根据强大的病种知识库能够对患者的描述进行分析梳理，辅助其完成在线复诊；诊中医生可以借助AI技术完成处方图片识别、处方校验等流程；诊后患者可以进行在线支付，且
126、所需药物能够根据患者需求送药上门或药店自提，后期专业团队会进行不定期的实时跟踪和回访，切实提高患者的就医体验与用药依从性。互联网慢病管理服务闭环及优势与价值五大优势专业团队150多名专业医药师顾问根据患者实际健康情况和需求提供科学化、个性化服务。科技赋能打造带有强大病种知识库的智能AI客服，高识别率支撑庞大的慢病服务工作。研发区块链正品溯源技术，利用区块链独特的、不可篡改的特性，将产品全部信息上链，确保药品信息可追溯，从源头上保障安全。数据整合内置分析模型，深度分析用户画像和行为，精准定位用户需求，大幅提高留存和复购率。病种划分按照慢病病种划分服务团队，提供精细化一对一服务运营。标准化服务采
127、用SOP标准化作业流程，以标准且专业的服务精准把控细节，确保服务质量。区块链人工智能数据引擎云计算核心价值患者获得高质量诊疗体验：降低就诊成本、保证诊疗质量，突破地域限制。政府完善医疗服务体系：响应政策号召、调配医疗资源、降低医疗成本。医院增强医院服务与辐射能力：改善医患沟通、管理异地患者、新增复诊复查、提升医院口碑。保司提供更多健康保障：量身定做商业健康专病保险，为患者全病程诊疗提供更多保障。药企优化药品流通路径：提升药品可及性、缩短流通环节、丰富研究数据。数字驱动的慢病患者全生命周期全场景服务平台患者在线复诊AI医助服务专人随访患者送药上门医生开具电子处方在线支付注释：本页中所提及的数据
130、的自然语言理解技术云知声NLU团队均毕业于国内顶尖高等学校或源于流科研院所，在国内外领域内多个竞赛中屡获殊荣。效率工具医疗语音交互解决方案语音电子病历医技科室语音助手智能患者服务导医机器人智能候诊解决方案智能随访解决方案决策支持医疗行为（临床医学）医疗费用（卫生经济学）质控/合规智能病历质控系统医疗服务监管医保支付审核产品特点语音转写准确率高：通用场景下准确率达到95%、特定科室准确率达97%。无效语音过滤准确度较高。环境噪声抑制效果较强。产品功能医疗语音文字转写、科室专用词定制优化、定制结构化模版、医疗特殊术语替换等。产品特点高质量医疗知识图谱：覆盖近60万概念、300万术语、400万关系。
131、质检引擎普适强大、覆盖度高，质检点数量超1500个，准确率高达95%以上、召回率90%以上。产品功能病历缺陷自动筛查、病历缺陷人工核实工具、病历质控工作电子化、质控定制化配置等。云知声智慧医疗解决方案产品布局决策支持产品云知声智慧医疗解决方案差异化竞争优势云知声智慧医疗解决方案及核心优势合作开发、上线测试及试用医院700+，商业导入潜力巨大，方案实用性得到市场积极反馈。储备客户700+全栈AI技术覆盖从感知到认知、从硬件到平台，全栈全链条自主研发AI技术，保障及时高质量响应上层的应用需求。552022.12iResearchI以“语音识别技术”为核心n面向医生提供效率提升工具n进行行业
132、化定制和落地云知声（2/2）从感知到认知，驱动业务广度与深度进一步拓展作为人工智能技术的基石，知识图谱是实现机器从感知到认知的关键技术，更是未来掀起新一轮人工智能产业革命、实现商业增长的破局关键，且专业领域对知识图谱技术的准确率要求更高，高质量的知识图谱是企业完成业务进阶的核心技术壁垒之一。云知声在完成感知层面海量数据资源的深厚积淀之后，不断进行技术的迭代更新，着眼市场环境变化，创新性地将领域自然语言处理技术和知识图谱技术相结合，构建了面向行业认知智能的知识中台框架，实现了非结构化文本到知识图谱的快速构建，从“感知”逐步发展到“认知”阶段。公司所构建的医疗知识图谱覆盖了全科室的疾病、症状、检查
134、库临床路径药典权威教材临床病例构建层管理层知识层应用层知识建模知识抽取知识融合质量控制知识存储平台自然语言处理平台图计算平台机器学习服务平台图谱可视化平台临床决策支持信息源药品知识库文献知识库治疗方案图谱概念层级图谱诊断依据图谱合理用药图谱病历质控CDSS医保控费DRGs/DIP病例语义分析智能随访医患教育智慧病房智能导诊智能问诊02覆盖范围：覆盖大量术语、关系利用医疗语言理解技术，构建大规模、高质量的医疗知识图谱，共计包含近60万概念、近300万术语、近400万关系，覆盖了全科室的疾病、症状、检查检验、部位、手术和用药等信息。达到国内外先进水平，在执业医师资格考试中考取超过500
135、分的成绩，验证了知识图谱的应用能力。感知以“临床知识图谱”为核心认知n面向多类客户、应用多个场景n多条产品线全面推广临床指南药品说明书转写准确率超过95%；分科室语言模型训练自动优化学习，切实提高科室专有名词识别效果；识别医疗特殊符号、特殊单位效果突出；速度高达200-300字/分钟，且能够自动添加标点符号。56纵观全局：医疗科技行业概览1析毫剖厘：医疗科技行业细分赛道分析2意境融彻：融合模式分析3笃行致远：典型企业案例4方兴日盛：医疗科技行业趋势洞见5572022.12iResearchI医疗科技行业发展趋势未来发展空间广阔，于医疗健康市场的占比有望进一步提升2021年中国医疗健康资
136、金需求规模预期将超过9万亿元人民币，同比增长14.6%，且随着政府及民众对于医疗卫生重视度的提高有望于2026年突破15万亿元人民币。经前文所述，医疗科技行业中“服务&用户”板块的市场规模最为可观，其主要赛道在线诊疗及医药电商两者2021年市场规模相加约为2400亿元人民币，然而仅占据总体医疗健康市场规模的2.6%。由此可见，目前医疗科技于整体医疗健康市场中的渗透率仍较低，且具备较大的上升空间，未来随着各类技术、应用和服务等各种要素的联动融合，医疗科技各细分赛道将助力医疗服务模式实现系统性优化，从而完成行业整体规模的再一次飞跃式增长。2016-2026年中国医疗健康市场规模2016201720
140、、服务纵深发展现阶段医疗企业与科技企业边界弱化，未来将逐步尝试并推进“医疗+科技”的协同商业发展模式。科技企业植根于互联网，对“云数物智移”等数字技术的应用掌握更深刻全面，可以通过投资现有医疗企业、成立医疗板块或新的医疗企业，进而提供资金和技术，赋能医疗，助力医疗产品和服务数字化转型升级，同时拓宽产业链与自身核心优势技术的应用空间。同时，医疗企业拥有医疗场景特有的数据和信息加持，相较于其他类型的玩家而言，对于医疗场景及服务有更透彻的理解，可以更好地为科技企业布局医疗赛道提供切入点，帮助科技企业加入新场景，完善生态布局。未来医疗企业与科技企业的逐步协同将大幅提升医疗数智化水平，为医院提供多样化服
142、复.政府监管改革消费者产品服务资金医疗、科技企业融合发展602022.12iResearchI专家医疗科技行业发展趋势立足全局，驱动医疗卫生服务体系走向全域、全病、全程可以预见的是，在不久的将来，医疗科技将不再是单纯的支撑某个需求，而是全域、全流程、全业务的体系化能力运营，向上“聚合生态”、向下“融合资源”，充分发挥技术红利，全面赋能数字化形态，助力医疗卫生体系转型战略达成。例如，2021年青浦区卫生健康委员会以“区域融合”及“线上线下融合”方式，会同嘉善、吴江两地共同推动区域医疗行业治理及服务模式的创新，面向长三角示范区乃至三省一市的“全域”居民，围绕常见病、慢性病及疑难杂症等“全病”，
143、提供“家医签约-健康管理-疾病筛查-疾病监测-转诊治疗-社区康复”的“全程”新型分级诊疗服务，形成了以家庭医生制度为基础的多层次、多样化、布局合理的医疗服务新体系。体系建设中，医疗科技担任了全流程的牵引角色，在各个环节中皆起到了重要作用，切实做到了不限于满足某个需求，而是着眼于整体医疗资源的协调与配置，构建各方主体的生态融合，进而彰显社会价值。轻症患者慢病患者疑难杂症/重病患者全病基层医生“互联互通互认”平台全域家医预约健康评估慢病管理轻症诊治远程门诊远程会诊急慢分治赋能基层日常健康管理基层首诊双向转诊急病救治重症治疗向上转诊向下转诊全程自我健康管理在线复诊互联网+护理家庭病床制定方案康复指导
145、略等方向。协助投资机构为投后项目公司的长期经营增长提供咨询服务艾瑞新经济产业研究解决方案62艾瑞咨询是中国新经济与产业数字化洞察研究咨询服务领域的领导品牌，为客户提供专业的行业分析、数据洞察、市场研究、战略咨询及数字化解决方案，助力客户提升认知水平、盈利能力和综合竞争力。自2002年成立至今，累计发布超过3000份行业研究报告，在互联网、新经济领域的研究覆盖能力处于行业领先水平。如今，艾瑞咨询一直致力于通过科技与数据手段，并结合外部数据、客户反馈数据、内部运营数据等全域数据的收集与分析，提升客户的商业决策效率。并通过系统的数字产业、产业数据化研究及全面的供应商选择，帮助客户制定数字化战略以及落