2020年全球醫(yī)療技術銷售額及中國醫(yī)療新技術未來發(fā)展趨勢分析[圖]

管小紅 2019-12-26 05:31 來源：智研咨詢

一、中國醫(yī)療新技術的發(fā)展

在中國經(jīng)濟增長放緩的背景下，人口老齡化、醫(yī)療健康消費升級正在推動醫(yī)療支出持續(xù)、顯著增長。醫(yī)療需求總量巨大，在結構上呈現(xiàn)出多樣化、多層次、個性化、動態(tài)化等特征。雖然醫(yī)療供給總量在增加，但醫(yī)療資源分配不均衡、結構不合理?？傮w而言，供給與需求在總量上暫未達到平衡，在結構分布上存在嚴重錯配。

針對上述問題，倡導價值醫(yī)療、優(yōu)化資源配置，正在成為醫(yī)療行業(yè)發(fā)展趨勢。醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)在向以人為本的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務體系演進，力求實現(xiàn)“無處不在的醫(yī)療”、“全生命周期關懷”及“精準醫(yī)療”。醫(yī)療健康服務在逐步引入數(shù)字化技術，從滿足基礎功能需求向提升個性化、智能化診療服務體驗發(fā)展。其中，人工智能技術已在醫(yī)療行業(yè)進行諸多探索，未來將呈現(xiàn)巨大應用發(fā)展?jié)摿Α?/p>

中國醫(yī)療健康行業(yè)的核心痛點在于供給與需求不匹配。隨著人口老齡化加劇，醫(yī)療需求持續(xù)攀升、醫(yī)保支付壓力增大、醫(yī)療資源分配不均衡等問題短期內難以解決。在此背景下，以AI為主的新技術浪潮的興起，為醫(yī)療體系的改革以及健康發(fā)展注入了新的活力。在數(shù)字化趨勢及醫(yī)改政策引導下，醫(yī)療服務各參與方將推動醫(yī)療體系在中短期內實現(xiàn)醫(yī)療服務、支付、生產及流通體系的變革，并向“以人為本的整合型服務”的遠期發(fā)展目標演進。

醫(yī)療服務各參與方推動醫(yī)療體系前進

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

在醫(yī)療健康消費升級趨勢下，人們對醫(yī)療健康的效果、品質、體驗等提出了更高的要求，醫(yī)療健康服務將更加注重個性化、人性化。當人均可支配收入超過某個“臨界點”，醫(yī)療健康消費會加速發(fā)展。中國的人均可支配收入持續(xù)快速增長，將成為醫(yī)療健康消費加速發(fā)展的新力量。表現(xiàn)為，我國近年來的人均醫(yī)療消費支出快速提升，過去碎片化、溝通不足、質量和體驗有待提升的醫(yī)療服務愈來愈不能滿足人們的需求。此外，根據(jù)羅蘭貝格行業(yè)分析，集中于公立醫(yī)院特需和國際部、私立醫(yī)院等醫(yī)療機構的體檢、眼科、口腔、美容、輔助生殖等領域的高端醫(yī)療需求人數(shù)與服務規(guī)模在不斷增長，需求人群已有3,000-5,000萬、市場規(guī)模超千億。未來，優(yōu)化就醫(yī)流程、增加便捷性、改善候診就診及病房條件、提升醫(yī)護人員服務意識、提供精準醫(yī)療將是大勢所趨。

同時，醫(yī)療供給面臨核心醫(yī)師資源總量不足、資源分布不均衡、資源配置不合理等問題。從總量上看，醫(yī)療資源供給增長落后于需求增長。醫(yī)生資源缺口問題在影像科、病理科以及全科醫(yī)生方面尤為嚴重。目前我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率僅為4.1%，病理科醫(yī)生缺口達到10萬。我國全科醫(yī)生數(shù)約25萬人，

占醫(yī)生總數(shù)的7.37%。這一數(shù)字還遠遠達不到建立真正的全科醫(yī)生制度體系的需求(德國、法國、日本占比均在20%以上，美國在12%以上)。由于醫(yī)生的培養(yǎng)周期很長，資源短缺問題短期內無法解決。

從分布上看，醫(yī)療資源集中于三級醫(yī)院和發(fā)達地區(qū)，基層醫(yī)院醫(yī)療水平低、醫(yī)師資源少。從配置上看，由于三級醫(yī)院長期超負荷運轉，承擔了過多基礎診療工作，導致核心醫(yī)療資源無法發(fā)揮最大價值。供需結構不匹配導致了醫(yī)院運營效率低、誤診率高、醫(yī)療體驗差等諸多問題。

醫(yī)療資源結構性不配

中國醫(yī)院數(shù)量結構

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中國各級醫(yī)療技術人員

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中國各級醫(yī)院收入情況

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中國各級醫(yī)院診療人次及病床使用率情況

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在新一波技術發(fā)展浪潮中，以AI、邊緣計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等一系列技術為代表的“技術簇”正在為各行各業(yè)帶來新的技術架構、新的商業(yè)模式和新的發(fā)展理念。技術發(fā)展催生的行業(yè)數(shù)字化正在推動各行各業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

以醫(yī)院信息化發(fā)展為例，當前正在歷經(jīng)第三次發(fā)展浪潮。2000年左右，在以服務收費為核心目標的基礎信息化推動下，HIS系統(tǒng)逐步鋪開。2013年左右，在電子病歷評級和互聯(lián)互通需求拉動下，醫(yī)院內分散的信息系統(tǒng)孤島(包括HIS、HRP、EMR、PACS、RIS、NIS、LIS等)開始走向集成化。自2018年開始，智能化發(fā)展進程加快，新技術在助力醫(yī)療體系從“已知的已知known-knowns”向“已知的未知known-unknowns”及“未知的已知un-known-knowns”乃至“未知的未知unknown-unknowns”方面進行逐步探索，依托于人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算和5G等技術，涌現(xiàn)出諸如CDSS、AI影像、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等智慧化應用。例如，領先廠商通過人工智能、虛擬現(xiàn)實、機器人、5G等技術的結合，已經(jīng)具備遠程專家高精度指導手術、對病灶區(qū)域進行輔助診斷的能力，越來越多的前沿技術開始應用于基因測序、細胞免疫療法、3D骨骼打印、實時機體檢測等領域。

醫(yī)療新技術的發(fā)展趨勢

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醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化建設將逐漸從政策驅動向價值驅動演進。傳統(tǒng)為了滿足評級和政策檢查所建設的很多信息化系統(tǒng)，由于存在數(shù)據(jù)質量差、數(shù)據(jù)分散不互通等諸多問題，數(shù)字化效用難以有效發(fā)揮。但當下，在醫(yī)療支付體制改革的推動下，醫(yī)院在藥品控制、診療路徑控制、分級醫(yī)院體系構建等方面將進行主動改革，充分利用信息化手段提質增效，促進醫(yī)療服務體系變革發(fā)展。

具體表現(xiàn)在:

智慧化:通過數(shù)字化技術解決復雜醫(yī)療臨床、科研及管理問題，或賦能醫(yī)生，提高診療能力。

線上化:從患者體驗出發(fā)，將部分業(yè)務線上化處理，增加醫(yī)患溝通渠道，便民利民。

數(shù)據(jù)驅動:采集、存儲、組織、整合、應用海量的人群健康數(shù)據(jù)，挖掘并發(fā)揮這些數(shù)據(jù)信息對于醫(yī)學研究、臨床實踐、醫(yī)?？刭M等醫(yī)療價值點的作用。

云服務:基于互聯(lián)網(wǎng)技術，以云服務的形式提供彈性的IT基礎設施，降低醫(yī)療機構建設成本、破除數(shù)據(jù)孤島、保障業(yè)務連續(xù)性。

二、全球醫(yī)療技術銷售額分析

到2022年，全球醫(yī)療技術銷售額預計將以5.1%的年均復合增長率發(fā)展，規(guī)模達到5,219億美元（圖5），而預計體外診斷仍將保持其最大醫(yī)療技術領域地位，年銷售額達700億美元。36

排名第二的心臟病學的銷售規(guī)模預計到2022年達620億美元，其次是診斷影像，為480億美元；矯形手術將以每年4%的速度緩慢增長至440億美元。2022年，前十大企業(yè)有望占據(jù)醫(yī)療技術市場37%的份額。

到2022年，全球醫(yī)療技術研發(fā)支出預計將以3.7%的年均復合增長率發(fā)展，達到335億美元規(guī)模，而2017年為270億美元。研發(fā)投資占銷售額比率預計將從2016年的6.9%降至2022年的6.4%。37

廢除美國醫(yī)療器械消費稅并未納入近期的稅改，而醫(yī)療技術行業(yè)認為該稅項對醫(yī)療創(chuàng)新造成了巨大的負面影響。38然而，該行業(yè)仍將繼續(xù)尋求其他法律措施，至少能夠繼續(xù)實行將于2017年12月31日到期的兩年銷售稅暫停辦法。

2016-2022年全球醫(yī)療技術銷售額（十億美元）

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2017年盡管交易數(shù)量下降，醫(yī)療技術風投融資交易總額大幅攀升。40對大型成熟企業(yè)而言，尋求新技術推動未來增長將是一大挑戰(zhàn)。41
隨著技術呈指數(shù)級發(fā)展，醫(yī)療技術創(chuàng)新時機已經(jīng)成熟。傳感器、分析、人工智能和其他數(shù)字醫(yī)療技術逐漸與醫(yī)療技術融合。各企業(yè)有機會創(chuàng)造新的業(yè)務模式，并從產品生產商轉型成為解決方案提供商。數(shù)字醫(yī)療技術將比傳統(tǒng)醫(yī)療技術吸引更多風險投資，吸引新類型的企業(yè)投資該行業(yè)。

大型醫(yī)療技術企業(yè)合作關系逐漸成為可能取代傳統(tǒng)風投的另一種方式。相比之下，生物醫(yī)藥行業(yè)達成的合作約為醫(yī)療技術行業(yè)的三倍。

三、未來醫(yī)療技術發(fā)展趨勢：面向醫(yī)療健康生態(tài)體系及人工智能發(fā)展

1、面向未來的醫(yī)療健康生態(tài)體系

醫(yī)療健康生態(tài)體系的核心目標是提升國民整體健康水平，將以服務量和盈利為目標轉向以患者健康為目標(Porter，2010)，以較低的成本獲得更好的健康結果、服務質量和病人安全(IOM，2010)。對于健康質量來說，包括技術和人性化兩方面(中國醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革聯(lián)合研究合作方，2016)，即診斷診療對改善健康結果的有益性以及醫(yī)療服務對患者的人性化關懷。因而，以人為本的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務體系需要考慮以下三個關鍵因素:

人群健康:價值醫(yī)療關注的應該是醫(yī)療服務的健康成果和價值，而非服務數(shù)量。

患者體驗:醫(yī)生是在治療患者，而不是治療疾病。醫(yī)療服務應該同時考慮患者的服務體驗，以及對心理、生活、工作等全方面的影響。這也需要不同醫(yī)療機構進行整合，為患者提供一致性、一體化的高質量服務。

成本:醫(yī)療作為一種公共服務，在關注質量的同時也要考慮適當、公平和可負擔等因素，鑒于作為支付主體的財政和醫(yī)保資金都面臨壓力，需要思考如何管理醫(yī)療費用，以有限的成本獲得更高的質量。

未來的醫(yī)療體制改革將更加重視以人為本，發(fā)展以數(shù)字化驅動的人群健康管理、一體化服務網(wǎng)絡和三醫(yī)融合的服務模式，使目標人群能在合適的時間、地點獲得有針對性、符合診療需求、過度的醫(yī)療健康服務，實現(xiàn)無處不在的醫(yī)療、全生命周期關懷和精準醫(yī)療。06

從近中期來看，中國正在推動的分級診療也契合這一趨勢，核心舉措包括提升基層醫(yī)院的能力，在縣域內完成常見病、多發(fā)病診療，讓三級醫(yī)院專注提供急危重癥和疑難復雜疾病的診療服務。建立雙向轉診制度，鼓勵基層檢查、上級診斷、遠程診斷等服務。同時加強基層醫(yī)療人群健康管理職能，重視疾病預防。

醫(yī)療體系的主體參與者包括醫(yī)療服務提供方、藥品及醫(yī)療器械提供方、醫(yī)療支付和監(jiān)管方。各參與方在改善人群健康、提升患者體驗、降低成本的共同目標下，圍繞核心業(yè)務流程，提供整合式服務，產生了不同表現(xiàn)形式的價值需求點。07

現(xiàn)階段，醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)是割裂的，歸屬于不同的醫(yī)療健康參與者。未來醫(yī)療體系將形成打通的人群健康大數(shù)據(jù)平臺，形成對人群健康和醫(yī)療體系的“同一版本的真相”(oneversionoftruth)，為AI發(fā)揮重要作用建立數(shù)據(jù)基礎。

結合醫(yī)療生態(tài)體系價值點，AI技術將演化出豐富多彩的應用場景，滿足醫(yī)療服務、藥品和器械、支付和監(jiān)管等不同參與方的需求，以促進實現(xiàn)“以人為本的整合型服務”?？萍季揞^、行業(yè)巨頭、醫(yī)療信息化企業(yè)和AI技術企業(yè)紛紛涉足，突破創(chuàng)新層出不窮。詳見“2.2基于醫(yī)療健康生態(tài)圈的醫(yī)療AI應用細分領域”

2、基于醫(yī)療健康生態(tài)圈的醫(yī)療AI應用細分領域

AI在醫(yī)療行業(yè)的應用將以滿足核心人群和主體參與者的價值需求點為中心。

醫(yī)療服務提供方包括各級綜合醫(yī)院、專科醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院以及連鎖診所和近年興起的民營醫(yī)院等醫(yī)療衛(wèi)生機構，他們是在診前、診中、診后整個流程為人群健康服務的主體。將以人為本的價值醫(yī)療作為最終發(fā)展方向，針對當前醫(yī)師資源不足、基層醫(yī)療服務能力較低等醫(yī)療現(xiàn)狀，與分級診療、按病種付費、醫(yī)聯(lián)體/醫(yī)共體、家庭醫(yī)生等改革舉措相結合，AI對于賦能醫(yī)院大有可為。未來，醫(yī)院的服務邊界將由線下拓展到線上線下一體化，醫(yī)療服務將由當前的疾病治療拓展到未來的主動式健康管理，助推各級醫(yī)院提供一致的、精準的、體驗良好的健康服務，真正實現(xiàn)無處不在、全生命周期的醫(yī)療服務體系。09

AI與醫(yī)療的結合能夠產出多方面價值，包括改善健康結果、提高服務質量、提升患者體驗、節(jié)約醫(yī)療成本、強化醫(yī)院運營管理等，在各個環(huán)節(jié)演化出豐富的應用場景

3、醫(yī)療AI技術能力說明

縱觀AI技術對各主體參與方的賦能應用，其核心能力分為計算智能、感知智能和認知智能三層。此外，醫(yī)療AI的發(fā)展依賴智能芯片、傳感器、網(wǎng)絡通信、邊緣計算等基礎設施，以及醫(yī)療健康行業(yè)理解、數(shù)字化運營等關鍵能力

本文采編：CY315