在已有的信息化基础建设上、在医疗服务需求不断升级的背景下、在大数据和人工智能等创新技术不断融合下,医疗信息化的范围与定义也不断扩大,从院内单机信息化不断延伸为区域间、不同机构间数据的互联互通与共享应用;从患者的病历信息,拓展到居民的全生命周期健康数据以及与健康息息相关的环境等信息,成为更加全面、更加数智化的智慧医疗建设。
此次报告试图探索各阶段建设现状、痛点以及行业优势解决方案,与同行业共同努力的企业们一同探讨。
主要观点
传统信息化系统同质化严重,企业纷纷从新产品、新技术与新服务寻求突破,如打造云化系统、通过医疗IT搭载人工智能应用工具、挖掘与科研和药物研发的合作契机等。
数据孤岛是信息化发展中难以避免的阶段,目前行业多方合力积极打破数据孤岛解放数据价值。政策持续鼓励数据互联互通并细化标准,企业通过集成平台、数据库建设等治理多源异构数据,医疗机构也积极拥抱数字化转型。
智慧医疗行业走过数据收集、治理,目前已经向数据应用的数智化发展阶段迈进,基于高质量数据库的建设,数智化应用已经在临床科研、专病研究、药物研发、真实世界研究及数字营销等场景完成商业化落地。
政策、需求与技术推动医疗信息化
1、政策推动三波发展热潮,引领医疗信息化升级
第一波发展热潮,聚焦临床信息化。1995年9月,“军字一号”工程正式立项,运用于200多所军队医院和100多家地方医院,此时,我国的医疗信息化建设处于萌芽阶段,聚焦医院内部管理的医疗信息化建设,该阶段医院管理信息系统(HIS)为主要应用系统,我国医疗信息化迎来了围绕院内医疗信息系统建设的第一波发展热潮。
电子病历评级掀起第二波发展热潮,数字化技术被广泛应用。2009年12月,原国家卫生部和国家中医药管理局联合发布了《电子病历基本架构与数据标准(试行)》,定义了电子病历的整体框架、数据结构以及数据交换的标准,为医疗机构之间的信息共享和互操作性奠定了基础。
电子病历的标准配合相关分级评价方法,有力且高效推动了信息化建设中的各系统之间进行互联互。此时,我国医疗信息化已不再局限于通过院内信息化系统将医疗数据和流程电子化后存储,而是将存储沉淀的数据加以识别、调取及应用。由此,我国医疗信息化已向医疗数字化迈进,迎来了第二波发展热潮。
第三波发展热潮,打造智慧医疗。2018年8月,卫健委发布《进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作》,强调了促进医疗机构之间的信息化系统实现互联互通,消除信息孤岛,实现医疗信息在医疗机构之间、在区域内的共享和交换,此时数智化被提上了日程,运用人工智能技术,高效助力数据互认,行业迎来了聚焦数据应用和互联网医院发展等的第三波发展热潮。
从数据出发,定义智慧医疗。从数据的视角出发,智慧医疗建设的信息化、数字化和数智化建设分别聚焦于数据的产生、治理与应用,关注人们全周期健康档案数据。
从服务范围出发,定义智慧医疗。医疗信息化发展不断升级,已不再停留在狭义的医疗服务环节的信息化,而是囊括了医疗服务环节、医疗支付环节、医药企业服务环节、健康管理环节及其他与全民大健康相关的各环节,包含了信息化、数字化和数智化应用的各项建设与服务。本次报告,我们的研究覆盖了广义的医疗信息化范围,我们将其定义为智慧医疗。
云化是大势所趋,下沉市场或带来第二增长曲线
1、医疗信息系统功能同质化程度高,行业竞争激烈
医院刚需“指导”下,产品同质化程度高。一直以来,国家高度重视医疗机构信息化建设水平,不断出台相关政策明确信息化建设方向并给出具体信息化建设要求。各医疗机构积极响应相关政策,提升机构信息化水平以满足信息化建设评分评级要求,并认真按照政策指引推动信息化建设。在此背景下,各医疗机构的“刚需”信息化应用系统所需要具备的服务与功能是公开透明且趋于一致的。
届时,在需求的推动下,大批医疗信息化服务企业涌入赛道,为了更快完成市场占位,瞄准医疗机构的共性“刚需”进行产品研发并推向市场是显而易见的优势发展策略。因此,应用于医疗机构管理的核心信息化系统同质化严重。
渠道为王,行业竞争激烈。截至2022年底,据数据库不完全统计共有医疗信息化服务企业620家。
企业数众多,加上产品的同质化严重,目前我国医疗信息化系统领域竞争激烈,以渠道为王。这使得企业不得不投入更多费用在营销和销售环节。根据长城国瑞证券发布的报告数据显示,聚焦在医疗机构信息化系统的企业在2021年平均销售费用率约为12.50%,高于软件计算机行业的平均水平。
行业激烈的竞争下,企业销售成本增加的同时,也面临了价格战带来的利润空间削弱,这势必影响企业对研发的持续投入,影响产品差异化打造的进程,将不利于企业的长期发展。
2、云化趋势明朗且日益重要,下沉机构市场潜力被激活
要突破医疗信息化系统行业内卷的现状,企业应转变“满足相关应用功能需求”的服务模式,升级至“为机构切实降本增效”的服务思路,着眼于打造自身产品的差异化。
紧跟智慧医疗建设需求,用创新技术应用解决建设痛点。目前,大型医疗机构信息化系统通常有百余个,大量的系统也代表着高昂的系统维护费用,并且还面临着约每10年一次的系统升级“大换血”的千万级甚至亿级建设费用。此外,随着信息系统的丰富,患者数据维度增多,总体数据量级陡增,医疗机构在存储设备建设上又将是一笔不小的投入。
除了费用,数据安全也是其中一个建设痛点,机器故障可能导致数据损坏或数据丢失。随着智慧医院建设不断升级,该类痛点也将越来越凸显。
信息系统云化是大势所趋,且重要性不断增强。在此背景下,企业紧跟智慧医疗建设需求,解决医疗机构痛点的同时,也是打造产品差异化的契机,行业纷纷进行下一代信息系统的研发:云化信息系统。
搭载在公有云、私有云或混合云上的信息系统,较传统信息系统,系统维护成本大大降低且节约了线下存储设备的场地及建设费用,不仅如此,数据丢失和损坏的隐患也大大降低。目前,随着云基建越来越完善,不少企业不但推出完善的云信息化系统并已成功落地进入迭代升级阶段。
二级及以下医疗机构被逐步纳入互联互通要求范围。随着我国医疗信息化建设的推进,二级及以下医疗机构的信息化建设要求也逐步明晰,不断明确信息化建设要求,强调数据互联互通与共享,不断激活二级及以下医疗机构信息化建设市场的需求潜力。据《2022年我国卫生健康事业发展统计公报》数据,截至2022年末,我国二级医院11145个,一级医院12815个,未定级医院9493个,基层医疗卫生机构979768个,信息化建设市场空间庞大。
中小型企业加入基层信息化建设。下沉医疗机构爆发的信息化建设需求,为传统信息化企业带来第二增长曲线的同时,也给地方性中小型信息化企业带来了更多机会。值得一提的是,由于信息化水平和基础薄弱,基层信息化建设更依赖于服务厂商提供建设的“结果”,而不仅仅是提供系统本身;即相较于为软件使用权买单,他们更愿意为通过软件而完成信息化建设要求的Saas类服务买单。
因此,充分了解当地信息化建设的相关政策要求,并将其融入Saas服务交付标准之中的本地化企业拥有了一定的优势。如重庆同步远方,完成了卫健委统筹的区域“卫生健康云”的系统接口对接后,围绕卫健委对基层数据上云的系列要求,打造符合基层使用习惯的医卫一体化平台服务(含云HIS、LIS、PACS、电子病历、公卫、家医等软件系统),以高度标准化云平台为桥梁为基层提供完全满足政策要求的数据存储、治理及应用要求的医疗信息化Saas服务。
未来,行业将继续紧跟政策与医疗机构对信息化建设的新需求,通过新产品研发、现有产品迭代、服务模式创新等形式打造自身差异化及竞争壁垒,更好助力我国智慧医疗建设。
数据孤岛是关键限速因素,互联互通日趋紧迫
1、医疗机构互联互通成熟度低、企业集中度低,医疗数据孤岛凸显
互联互通参评率有所提高,但整体仍较低。医院互联互通是在电子病历应用的基础上,打通院内各系统间以及医院间的信息壁垒。随着电子病历逐渐推广成熟,互联互通也被提上日程。
据CHIMA的调研,2021年-2022年度,约40%的医院参与互联互通成熟度测评,而2018年只有约12%的医院参评。除去未参评和参评但未出结果的医院,有参评结果的医院等级大多是四级甲等,且占比逐年提高,四级乙等及以上等级的医院在2018年、2019年、2021年的占比分别为7.31%、11.90%、21.37%。
医院互联互通测评工作自2013年开始,已开展10批次。据国家卫健委,截至2024年4月(2022年度国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评结果公示),全国获评互联互通五级乙等医院共94家,四甲及以上的医院共857家。
企业整体集中度较细分领域集中度低。从市场竞争层面上看,行业整体集中度较低,据IDC数据显示,2022年我国医疗信息化领域,医院核心信息化管理系统的服务厂商中,排名靠前的头部企业市场格局如图,市占率第一的卫宁健康占据市场份额12.3%、东软占据10.4%,前三的市场份额总和近30%,前六的企业市场份额总和仅42.7%,不到一半。
而医疗大数据、医保、电子病历等主要细分赛道集中度略高于整体行业集中度。如以医渡科技为典型代表的医疗大数据解决方案领域,Top6的企业市占率为45.3%;以东软集团为典型代表的医保信息系统领域,Top6的企业市占率达59.9%;以嘉和美康为典型代表的电子病历领域,Top6的企业市占率也高达69.1%。
信息孤岛问题凸显,互联互通是卡点。互联互通打通“信息孤岛”是解决看病难、看病贵的重要手段,医院之间实现信息共享,可以减少重复检查,节约社会资源,降低医疗费用,且有利于医疗机构之间相互转诊,最大的受益者是患者。然而,由于国家层面出台相关标准较晚,各家医院在建设信息系统过程中缺乏标准指导,“信息孤岛”现象严重。目前医疗信息化行业内涌现了众多供应商,形成了偌大行业、众多小企业的极为分散的格局。
2、互联互通逐步成为硬性要求,医检互认开始迈入实践
要消除信息孤岛,实现区域医患信息的互联互通,不仅仅是某家医院的事,也不仅仅是系统提供商或计算机软件开发商的事,而是需要国家卫生部门、系统提供商、医院管理人员共同努力。
医院要做好顶层设计,形成完善的信息系统。在医疗互联互通与数据应用上,在进行各系统之间的打通和整合工作时,如果缺乏顶层规划,那么系统连通和数据应用水平将很难得到有效提升。此外,医院除了要保障医疗质量,还要涉及智慧导医、诊间结算、移动支付、检验结果共享等功能,包括近年来快速兴起的互联网医院的实施,都需要基于更加完善的信息系统。
在这数字化转型的过程中,目前行业也已出现成熟的解决方案帮助医疗机构解决依托互联网医院完成预约、智慧导诊、移动支付和检验结果共享等功能,助力医院提升数字化服务能力。如专注于互联网医院建设,为大健康行业提供数字化解决方案的奈特瑞,其打造的互联网医院解决方案,搭载各类人工智能工具,助力医疗机构及大健康产业链各赛道企业轻松训练专属的互联网医疗、智慧导诊、合理用药、慢病随访等系统;此外,医学科研平台,中医在线诊疗,医生教育,处方流转平台、医疗电商、AI医疗智能应用等多种解决方案,也已被广泛应用于300余家企业,助力实现数字化转型。
互通共享在多个省市是硬性要求,部分省市设置了奖罚项。在中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》后,各省市陆续制定了当地的实施方案。其中,江西、云南、福建、宁夏、湖南、重庆、广西、青海、广东、河北、河南、黑龙江、吉林、内蒙古、天津、山西、四川17个省/市/自治区进一步完善医疗卫生服务体系的实施方案中,医疗数据的互通共享被频繁提及。在政策指引下、智慧医疗建设企业的共同推动下,互联互通正加速迈入实践阶段。
数据资产化成刚需,价值应用正在多场景商业化落地
1、高质量数据是一切应用的基础,数据资产化逐步成为刚需
医疗数据数智化应用过程包括数据输入、数据治理、模型训练、应用开发和应用服务。而对于不同类型的数据,治理过程往往拥有不同的难点和技术要求。
影像数据治理关键:识别影像特征。2023年Meta公司发布的SAM在自然图像上表现出了很强的图像分割能力,但由于医学影像具有目标对象边缘不清晰、分割难度大等特点,SAM在医学影像分割方面表现不尽如人意。国内外多个研究机构基于SAM进行了深入的学术研究,试图把SAM应用于医学影像领域,比如Medical SAM、SAM-Med2D、MedSAM等,取得了一些研究成果,但实际落地应用非常稀缺。这很大部分原因就是受限于训练数据的质量。
对于影像数据,数据存储的格式标准是统一的,因此提取出来汇总相对容易,难点在于如何将图片类信息的特征变为可以量化的指标,然后通过标准的数据,将有价值的特征标记出来,以供模型训练。此外,影像本身的清晰度也是重要的影像质量影响因素。不仅如此,碎片化的影像数据如何与身体其它指标一一对应从而抓取价值特征、判断健康状态,也是影像数据治理的难点。
而针对这一痛点,行业已有不少解决方案的尝试并也已经有成熟的解决方案问世。如东软集团,从影像设备开始通过质控系统把控影像清晰度,随后结合专家共识、纳入全院数据对比分析,产出自有的高质量经过标注的影像数据库,以SAM为基础大模型,通过“预训练大模型+任务微调”的方式,于2023年4月研发出医学影像分割大模型MISM,医学影像分割准确率比SAM提高了30%以上,并帮助使用的医务工作者提升工作效率30-40倍。
文本数据治理难点:术语对齐。除了影像外,临床另一大主要数据信息类型是文本类数据。该类数据有别于影像,没有统一的格式且表达非结构化,每个书写的医务工作者对同一名词有自己的表达习惯,病历内容主要以大段非结构化文本形式存在。因此,如何对同一名词的不同表达进行识别并归类为统一的表述方式,以及从大段非结构化病历中提取出结构化的信息,是文本类数据的治理难点。其中设立术语标准、快速识别文本并归于相应标准是核心环节。
在建立术语标准的环节,与临床各个专科专家的紧密合作必不可少,需要充分了解临床医务工作者的语言使用习惯,并从中总结出共性术语库,才能建立被行业认可的术语标准,从而在此基础上进行数据的清洗与归类。而在快速识别文本环节考验的是如何运用人工智能技术提升识别的准确度与速度。
文本数据治理需要技术实力、经验积累、临床专业资源缺一不可。医渡科技作为首批凭借自然语言处理和知识图谱等人工智能技术进入文本数据治理赛道的企业,目前已携手行业专家及疾病联盟建立和出版了疾病数据标准19本,解决数据非标问题;并基于自研垂直领域大语言模型和高质量真实世界研究验证,不断迭代提升病历理解相关技术实力,截至2023年9月,YiduCore已授权处理分析了超过9亿名患者的40多亿份医疗记录。
可见,要将医疗数据资产化,不同类型的医疗数据的治理难点各不相同,需要技术和专业有机融合,且并非“一通百通”。因此,选择聚焦细分领域单点击穿是常见的企业发展模式,而全线铺开百花齐放对团队的资金和研发实力都是更大的考验。目前,医疗数据资产化,即建立高质量医疗数据库已逐步成为各医疗机构、研究学会、药械企业及公卫监管部门的刚需。
2、紧跟市场需求,越来越多数智化商业落地场景被验证
目前,医疗数据的数智化应用已逐步在多个应用场景完成市场化验证,其中,医疗机构和药企是最为成熟的两大场景。
从不同角度切入,满足医疗机构科研与高质量发展要求。对于医疗机构而言,高质量数据的最大刚需来自于医生专家的科研需求,以及医疗机构满足电子病历评级、智慧医院建设等相关指标的需求。针对这两点突出诉求,科室级别与全院级别的数据库建设是解决方案的基础,在此基础上,通过人工智能、大模型等技术打造的数智化应用将助力医院专家及医疗机构相关管理者达成科研及管理诉求。
数智化应用领域目前成熟的服务企业可大致分为两大类,一类是基于传统扎实的信息化系统建设,贯穿数据收集、治理到最后的数智化应用,纵向拓展其智慧医疗建设服务能力。得益于数据收集系统的建设,该类企业对医生的使用、诊疗习惯,以及需要的科研数据应用有充分的了解;对医疗机构管理流程、应用诉求也了如指掌,这些洞察是指导数据治理及数智化应用的关键优势,可凝练出各场景的共性需求沉淀为应用产品,极大减少产品研发设计的“弯路”,更贴切满足临床的需求,缩短产品交付周期,极大提升产品竞争实力。
如信息化头部企业东软集团,一路以临床需求为导向不断升级产品力,在医疗数据价值化的创新生态打造中,致力于以AI驱动医疗模式的改革。企业打造的医疗数据价值化解决方案满足三位一体智慧医院的数据需求,助力大型医疗机构、紧密型医共体和医疗集团实现高质量发展。此外,超前布局医保创新支付板块,用AI推动患者全面筛查与管理,助力前移“治疗”到“预防”,帮助医保从根源解决控费问题。
此外,另一大极具代表性的服务企业则是凭借强大的人工智能技术入局医疗数据数智化应用赛道。该类企业基于强大的技术实力,对医疗机构多源异构数据的处理和识别方面有着天然的优势,并且通过AI快速掌握各不同医疗信息系统来源数据的存储与升级逻辑,从而精准、高效地完成高质量数据库建立。此外,基于对数据应用的深度理解,可快速将需求方的描述性诉求转化为“技术语言”,指导具体数智化产品应用的开发,以极佳的交互体验满足医疗数据数智化应用需求。
如该赛道领跑型企业医渡科技,在高质量医疗数据库建设领域稳定头部地位后,持续探索AI推动的数据应用商业化闭环。目前在医疗数据智能化应用领域,科研与智慧医院建设服务已覆盖1700余家医疗机构,并为38个监管机构及政策制定者建设区域平台、公共卫生、城市“健康大脑”及居民电子健康档案等;医渡科技打造的惠民保服务已累计覆盖4省12市。此外,在药物研发领域,企业已拥有131家活跃的生命科学客户,助力其实现大幅度降本增效。
医药企业是优势商业化落地场景,研究与营销是重点环节。除医疗机构外,数据资产商业化应用落地的另一优势场景是医药企业。众所周知,药物研发环节高投入、高风险、长周期且成功率低,因此,药物的研发环节有着极强的医疗数据数智化应用的“需求”,且拥有雄厚的支付实力,是优势的应用落地环节。
目前,在智慧医疗建设服务企业,用技术推动高质量数据库应用,助力医药企业在药物设计、临床方案设计、方案可行性验证、临床试验、数据分析等药物研发全流程助力企业降本增效并已取得显著成绩,该类应用正快速成熟,成为医疗数据服务企业优势的、重要的收入和现金流来源。
此外,在药品集采、医药代表行为规范以及医疗反腐等重重影响下,医药企业的营销环节也面临着降本增效的“刚需”。除了在原有销售环节运用科技加持降本增效外,随着通过互联网医院的线上处方开具、药物配送、数字营销等环节的逐步成熟,新兴的、直接toC的大健康产品营销形式也为医药企业提供了降本增效的新路径。
在这一领域,拥有互联网医疗和人工智能基因的奈特瑞给出了数智化解决方案:以自主研发具有全部知识产权的互联网医院服务系统做为桥梁,提供大健康产业连接器服务,为药械企业、保险企业等打造数字化新基建,塑造线上营销新模式、助力开拓下沉市场并最终提升产品销量;此外,奈特瑞作为产业中台更是为企业提供深层次的BtoB产业资源链接,全方位助力企业降本增效。
未来,围绕帮助医疗机构更高效、高质量运转,帮助患者更便捷、精准就医,帮助企业更极致降本增效,帮助相关监管部门更实时把控情况并制定相关决策等维度,医疗数据资产的应用价值将被不断挖掘,商业化落地场景也会逐步增多。
未来趋势
◆ 传统信息化困境三大突破方向:新产品、新技术和新服务
◆ 互联互通相关奖惩机制将日益完善,推广上或可借助协会力量
◆ 技术推动、需求指引,高质量数据库价值应用逐步落地