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医疗信息化:2017年市场增长乏力,企业该如何寻找新的增长极?

 

2017年的整个医疗信息化行业,更像是集体摸索的一年。上市企业在营收增长上的乏力,促使它们急于寻找新的行业增长点。从2017年的信息化企业融资中,我们很难得出类似去年那样清晰的投资轨迹,整个投资方向变得零散化、碎片化。人工智能的横空出世,让资本将目光几乎都转移到了它的身上。对传统信息化企业来说,是挑战?是机遇?应该如何变革?成了不得不面对的一系列问题。

健康医疗大数据进入国家队时期

2017年医疗信息化相关的政策和大事件并不少,其中不乏国务院印发的相关行业规划。对此,动脉网摘选了其中最核心的一些政策和事件:

2017年1月,国务院印发《“十三五”卫生与健康规划》。《规划》中提到,要促进人口健康信息互通共享。依托区域人口健康信息平台,实现电子健康档案和电子病历的连续记录以及不同级别、不同类别医疗机构之间的信息共享。全面实施“互联网+”健康医疗益民服务,发展面向中西部和基层的远程医疗和线上线下相结合的智慧医疗,促进云计算、大数据、物联网、移动互联网、虚拟现实等信息技术与健康服务的深度融合,提升健康信息服务能力。

2017年1月,为加快实施国家大数据战略,推动大数据产业健康快速发展,工信部编制了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。《规划》中提到,促进跨行业大数据融合创新。打破体制机制障碍,打通数据孤岛,创新合作模式,培育交叉融合的大数据应用新业态。支持电信、互联网、工业、金融、健康、交通等信息化基础好的领域率先开展跨领域、跨行业的大数据应用,培育大数据应用新模式。

2017年2月,国家卫生计生委发布《关于印发电子病历应用管理规范(试行)的通知》,旧版的《电子病历基本规范(试行)》、中医电子病历基本规范(试行)》同时废止。

2017年4月27日,以国有资本为主体,由神州数码控股有限公司、中国工商银行股份有限公司、中国银行股份有限公司、中国科学院控股有限公司、东软集团股份有限公司、浪潮集团、万达信息股份有限公司、易联众信息技术股份有限公司、荣科科技股份有限公司等十三家行业领军企业和投融资平台参与筹备的中国健康医疗大数据股份有限公司在京举行。

2017年5月,国家卫生计生委网站发布了国家卫生计生委、国务院医改办《关于做实做好2017年家庭医生签约服务工作的通知》。《通知》中写到,各地要加强区域信息化平台建设和基层医疗卫生机构信息管理系统建设,促进信息互通共享。要建立家庭医生与签约居民的服务互动平台,通过开通网站、手机客户端、微信、微博、视频访视等手段,方便患者在线预约、在线咨询、健康管理、检查检验结果查询、在线支付等,增进医患互动,密切医患联系。

2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》:在智能医疗方面。推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设,开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手,研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统,研发人机协同临床智能诊疗方案,实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。

纵观2017年的信息化大事件,我们基本可以看到两个大的发展趋势。一是大数据和互联互通的大力推进,二是基于大数据的人工智能开始正式进入国家发展规划中。

大数据方面,动脉网曾对现阶段健康医疗大数据的政策进行过分析。我们发现,虽然在宏观政策层面国家对于发展健康医疗大数据是鼓励和扶持的,但是具体到政策落地和具体操作,尚有多项现实性难点和障碍需要攻克和破除,主要包括以下5点:

①健康医疗大数据领域的法律体系亟待完善,安全与隐私缺少保障;

②医院内数字孤岛丛生,数据共享与互联互通存在障碍;

③数据标准化问题;

④健康医疗大数据人才缺失;

⑤企业的商业模式难以形成。

特别是在数据开放和商业模式上,大数据的进展阻碍重重。

目前医疗健康大数据的主要付费方分是六个:消费者、企业、保险公司、政府、医院及药企(包括医械)。短期来看,保险公司和药企的付费意愿最强,都有代表企业开始尝试大数据的应用。医院、政府与企业需求还是明显的,但现阶段还比较保守。

医院等机构的保守,更多还是在于数据的价值、隐私和安全性。大医院没有动力将数据开放给小医院,网络攻击的猖獗,让医院对于外网是唯恐避之不及。在这种情况下,数据的互联互通更多只能在医院内部进行。

无论是工信部编制的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》, 新版电子病历对于数据共享重点强调,还是有着国家队背景的中国健康医疗大数据股份有限公司的成立,都可以看做是国家对于健康医疗大数据逐级推进。基于国家队信息安全的越发重视,动脉网认为,具有国资背景的大数据公司有望迎来新一轮发展高峰。而外资背景企业在医院等机构的推行,预计会有所限制。

人工智能的开发基础和长期优化需要高质、持续的数据。传统HIS系统里的数据,由于其历史因素造成的数据质量和维度的不足,使得利用这些数据训练出来的AI在准确度和泛用性上很难真正应用于临床。因此,只有保证原始数据的专业化质量、结构化整合,及多样化维度,才能让未来开发具有真实性和准确性的人工智能变得可能。

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