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1月9日，爱分析成功举办“2019 iTIC爱分析·中国科技创新大会”。下午的医疗科技分论坛上，平安智慧医疗战略咨询总经理尹新、思派网络联合创始人李大勇、云势软件创始人张英男、雅森科技CEO陈晖等十余位优秀企业高管分享各自的深度思考。
爱分析联合创始人张扬在会上发布了《中国医疗科技行业调研报告》，从医疗服务、医疗商品、医疗支付方三个大方向阐述了爱分析对医疗科技行业的看法和总结，指出AI影像、以NLP技术渗透为主的医疗大数据、医药CRO、医药电商化是2019年能够看到的将会有较快进展的方向。
医疗科技行业图谱
医疗行业是围绕健康人群或者患病人群提供医疗服务、医疗商品，以及解决支付问题。所以在图谱中，左边是健康人群/患病人群，右边是医疗商品、医疗服务以及医疗支付。
其中医疗商品包含药品、器械、保健品的制造以及相关的流通企业，也包含服务于这些企业的机构，比如CRO企业、IT企业等。这条线是受药监局监管。
医疗服务包含医疗、基层医疗机构、新兴的互联网医院、独立第三方医技和临床机构（比如牙科、眼科、影像中心、日间手术室等）以及健康管理中心等，也包含服务于上述医疗企业的IT和AI企业。这条线是受卫健委监管。
最后一条线是医保支付，包含政府财政、商保、医保和个人四大主体。医保控费是国家一直想推的事情，近来已经通过“4+7”的方式，降低了药品方面的开支。长期来看，医疗服务的控费也势在必行，只是当前还没有行之有效的措施，行业、医疗机构以及监管机构都在探索中。
今天循着这三条主线，分别来进行分析。
AI影像和医疗大数据在医疗服务中的渗透机会
首先看医疗服务领域。健康中国2030核心推的一定是医疗服务，从篇幅里就能看出来，分级诊疗、社会办医等都在医疗服务的范畴，医疗商品本质上只提了仿制药、创新药还有电商，很简单的三个点。支付因为是医保局刚成立，给出的指导意见更简单，就是医保控费。所以最大的篇幅基本上在医疗服务领域，政策核心推动的也都是医疗服务。
医疗服务这条线中，大家最关心的就是AI公司在里面渗透的机会。AI的渗透包括两类，一类是感知层的视觉，对应的是AI影像公司。另外一类其实是医疗大数据公司，赋能基层，或者通过CDSS赋能医生。下面将分别从商业模式和技术两个方面对这两类创新业态做解读。
医疗服务和器械是AI影像的两种落地方式
从过往两三年的经验来看，商业化落地初步验证有两种方式，一是做医疗服务，二是将自己定义为医疗器械。
以软件解决方案为主的AI影像迟迟未能落地，但可以通过第三方影像中心提供诊断服务，等于自己提供医疗服务，而不是为医疗服务提供解决方案，落地就会更顺畅。不管这种模式技术在其中的含量有多少，但是是一种渗透或者落地的好方式。
另一种是把自己定义为医疗器械，但医疗器械也有选择，比如CT影像去做器械，CT设备单价几百万上千万，软件解决方案几十万，本身是附加在器械上的，这时候自己再去以软件解决方案主导器械、或者进入高壁垒的器械领域，就很不容易。
比较顺畅的是单价比较低的器械，比如消化内镜、眼底相机等，器械厂商本身的影响力有限，可以通过AI影像解决方案为器械带来增量，这时候就会成为产业链上有较强话语权的经销商，甚至延伸至器械领域。
所以说AI影像的落地模式，也要根据器械的客单价不同有不同的选择。
从技术层面来说，是比较成熟的计算机视觉技术，底层深度学习技术也很成熟。而且从全行业来看，计算机视觉技术的难点在遮挡和动态追踪，AI影像行业不存在这两个问题，所以技术门槛不算高。
2019年大家关心的问题是，AI影像行业能不能实现商业化落地，在我们看来，有部分企业已经实现了商业化落地，而且商业化落地在不同领域落地只是时间问题。
知识图谱技术成熟度有待提升，医疗大数据行业尚未真正落地
医疗大数据这个方向也是大家比较关心的，这里的医疗大数据暂时不涉及药企的数据，以医院场景为主。
第一个场景是医院科研、培训还有管理，这三个方向的市场空间不大，因为不是医院的刚需，而且预算也不是很充足。
目前看来最靠谱的场景是CDSS，当前走IT预算。而且做完CDSS之后可以向两个更有市场的方向延伸。
一个是全科医生，也就是能够做首诊的全科机器人，首诊入口的价值很大，因为是流量的入口。当分级诊疗的原点是全科机器人，只要流量足够大，就能通过更高质量的医疗服务实现盈利，因为有用户的健康数据、有用户画像。
再者，全科医生本来就有财政的预算，每年的政府工作报告里都会提到每个公民拨几十块钱的预算做健康信息，未来健康档案和全科医生可以有全科机器人承担的时候，财政预算和流量价值都是很好的机会。
另外一个方向是IBM沃森肿瘤解决方案，目前更多是患者自费，沃森至少有几亿美金的收入，所以这个商业化也不能说不成熟，但是确实还需要时间验证，因为对于一个患者来讲，癌症患者每年的治疗花费应该在一万美金左右，实际做诊疗路径的收费客单价一千美金，可能未来有提升空间，从这个角度来讲专科的辅助诊疗至少是可以探索的一个方向。
我们判断医疗大数据在提升医疗能力方面是有机会的，商业化落地现在也能看到一些可行的方向，虽然不如医疗服务和器械那么明确，但相对来说可探寻的方向是能够看得见，而且是有人在探讨的。
另外一个方面就是技术，医疗大数据领域的技术其实没有那么成熟，因为这个过程当中更多都是知识图谱为核心的技术渗透，不管是在住院部还是在门诊，看病更多是一个交互的过程，如果按知识图谱L1到L5去看，是在L4级别，是很高的级别，从我们看到技术的实际落地判断，交互很难。
虽然CDSS能够给出一些建议，但相对来说还是比较浅的，更深层次的专家对于病情的理解、判断，没有真正总结到临床指南里。这就是L4能够达到的状态，目前还有很大的替提升空间。
总结一下，医疗大数据的真正落地还有一定阶段，目前可以看到医疗大数据公司基本上在帮医院做CDSS，医院愿意采购CDSS的原因是信息化评级，而不是因为真的有用，而且使用的频率没有大家预期的那么高，这也从实际落地层面验证了技术成熟度没有那么高。
医药流通面临不确定性，电商化利润空间不明确
接下来看一下商品这条线，主要是药品，仿制药和创新药师政策鼓励的方向，相对来说专业壁垒也比较高，今天不做重点阐述，主要讲一下流通。
药品流通不确定因素特别大，但对于具体判断，我们也需要时间去验证自己的逻辑。首先，政策有两个特别大的压制，药品终端流通总量是1.6万亿元，而其中医院占了绝大部分，药店只有三四千亿。
但医院是两票制，只有一个中间商，毛利率也很低，本质上其实赚的是物流差价。而且，近期还有带量采购，仿制药价格压到了最低，原来仿制药生产环节的利润空间收缩。所以整个药品产业链，尤其是仿制药，不管是流通环节还是生产环节，利润率都在下滑，而且原研药又没有那么容易做，这种情况下流通环节压力是最大的，因为上游的利润下滑了，下游医保的现金也有问题，中间流通环节会很痛苦，利润空间会比原来预期的更薄，利润率从长期来讲也很难提高。
但从另外一个点来看，集中度也会更高，医药供应链集中度不算很低，政策进来之后供应链集中度更高。所以从产业链和政策两方面来看，整个医药流通环节现在面临很多不确定因素。
那么电商有没有机会呢？客观来讲，这种情况下要求医药流通的效力提到极致，电商化就是为了提高效率，但如果行业本身都提到极致，是不是电商化就没有那么重要？这种情况下电商能不能赚钱还不能确定。
但处方外流也是另一的一个趋势，随着药房变成医院的成本中心，整个医药流通向药店的比例会逐渐提升，这里面又会产生一些机会，比如与互联网医疗的结合，以及DTP药房等新兴业态，也将是结合线上线下的模式，所以一面是不确定性，一面是趋势，电商化依然值得期待。
为医疗商品提供服务的还有一类公司，也是市场规模很大的CRO企业，包括药物前的研究发现、临床试验CRO，包括思派网络的CRO的业务也包含在里面。
医疗质量衡量无良方的前提下，医保控费短期难以落地
最后一条线是支付，从“零加成”、“4+7”带量采购的推出，也可以看到医保控费的实质性措施，政策也鼓励DRGs等付费方式，但实质性的付费方式落地很难。
涉及到医疗服务的医保控费，不仅仅是降低费用这么简单，在治疗效果有明确的衡量方式之前，按病种或者按项目付费的方式可行性很低。目前为了保证医疗质量，还是总额预付的形式。
还有一个方向就是鼓励商保的发展，让个人和保险公司承担医疗费用。当前页看到了很多商保控费的公司，更多不是做控费，而是理赔体验的优化，让赔付更快，在控费层面，商保也没有看到很好的方式。
所以医保控费也是一个不确定性很大的方向，而且短期内难以落地。
哪些方向是值得关注的？
总结一下，医保控费时点未到，医疗商品在不考虑创新药和仿制药的情况下，流通行业不确定性很大，电商化存在机会，而CRO是很大的市场。从政策以及商业落地层面考虑，医疗服务是最靠谱的方向。
其中CRO也是最有明确预算，而且有技术渗透机会的行业。这里不仅仅是临床试验阶段的CRO组织，而是涵盖了药物研发早期发现、临床试验、上市申请等全流程的服务提供商。药企在研发方面投入较大，整个大的CRO体系是机会最大的。
所以，医疗服务AI企业、IT企业（提供CDSS类产品的医疗大数据企业），以及医疗药品服务的CRO企业、医药电商化，都是我们比较看好的方向。
之前爱分析在医疗行业对外发声比较少，2019年会更多的向关注医疗行业的朋友传递我们的理解。我们也希望2019能够调研到更多优质的医疗企业，并把我们对行业的思考和理解带给更多人，谢谢大家！