個人基于資料對醫療資訊化行業的解讀

一、個人基于資料的行業解讀

2021年醫療資訊化市場主流廠商營收一覽表

（1）大部分企業的營收仍在增長并加速度持續增長下去

1. 專病庫平台搭建工作仍在繼續，現階段的醫學臨床研究對于大部分常見人體九大系統疾病的發生機制基本可以解釋清楚，但是對于疾病的潛在風險因素以及合并症處理環節，在無法給與高品質的臨床證據的情況下，即現實意義中“缺乏大量臨床資料（資訊）支撐”的意思，臨床工作者是無法設計符合生理、病理的高品質治療方案，是以基于對疾病知識的縱向與橫向探索分析的訴求，對疾病需要從頭到尾的進行資料追蹤，保證患者病程的資訊完整性，研究疾病發生、發展、結束，各階段的具體情況，如果依靠人工去完成在這類工作，需要耗費的時間和人力都是無法計數的，而且依據不同醫院的資料量，也無法定量定性，不具有普适型和标準化。是以此時需要一個可以幫助醫生解決此類需求的有效資訊化工具，專病庫平台恰好應運而生，從基礎的資料庫功能，對于患者資料存儲、調用、管理等多個需求着手，後續根據各種各樣個性化需求又演變出了更多的形态，目前國内專病庫平台的搭建工作仍在繼續。

2. 科學研究深度的要求，當下臨床領域對于資料的品質、數量要求激增，感受過了專病庫對于臨床科研的催化作用，開始為了設計更進階别的研究方案，需要的資料量開始幾何增長，以往可能是百人、千人隊列，現在直接以區域為機關作為研究對象，需要提供海量資料支撐。

3. IDC（Internet Data Center）給出的2022年預期規模資料時593.40億元，且将維持約12%的增長率持續擴張。醫療資訊化市場其實還是較為可觀的，不論是政策要求的51類疾病單病種質控，又或是電子病曆等級評級要求等等，對于這個行業來說提供了多個角度切入點，從幾萬的可視化UI界面設計，到億級醫院整體解決方案，都是存在的。尤其當醫療能力逐漸提升的環境下，對于醫療品質的要求不僅僅是治愈率，還有低返院率、患者滿意度等其他新時代要求，此時醫療資訊化開始成為一種既協助治病救人，又能優化患者體驗、提升醫院管理水準、推動科研發展的剛需工具。

（2）對行業營運的看法

1. 目前市場内各家公司提供的軟體服務各有所長,又由于國内醫療存在地域優勢化、醫學複雜化等等問題，導緻缺乏标化産品，無法讓産品具有行業普适性，導緻行業内各企業重心更多側重于推廣而非研發，讓整體行業創新力保持在較低水準，除了新增個性化需求會引發疊代外，沒有真正意義上的創新驅動力了。比如東軟支援廣域的醫院整體、系統解決方案與高端醫療影像裝置，但是從2020年第一次IPO保持目前主營方向，至今仍是。衛甯優勢在于華東區域有較大市場佔有率和接受度，也有不錯的資訊化技術（HIS系統、EMR為主）。

2. 行業整體缺乏奮進活力，老牌公司技術解決方案已經完善，其産品架構開始成熟、标化及定式，欲樹立自身在行業内技術地位，但是新興公司憑借個性化産品解決方案嶄露頭角，利用定制化開發擷取大量客戶，并且開啟了新産品理念的沖擊浪潮。對這個行業來說，新舊機關對發展戰略的不同，導緻醫療機構對于整體行業存在一種“虎頭蛇尾”的認識，先有需求後找供應商詢價，直面行業内具有聲譽和影響力的企業，再輪得到新興企業參與，這種情況屢見不鮮，我個人認為其對于行業整體是負激勵作用的。

二、市場目前環境

（1）醫療資訊化企業傳統産品的競争格局被逐漸削弱，這是醫療資訊化困境的第一要素

早期成立的大型資訊化企業（其中包含前期非醫療領域廠家）憑借産線完整度與長期以來積累的口碑瓜分了HIS、EMR資訊化基礎設施市場，新一代的企業則大多着手于市場的政策新需求（如CDC、DRG、MDT、日間中心、AID中心等）。少有企業願意或者說能夠花費數年打造在一套市場需求接近飽和的醫療資訊化系統，去與大企業抗衡，而且在市場競争的情況下，基礎醫療資訊化發展幾乎依靠政策再推動發展。

譬如DRGs/DIP模式下，需求院方或者醫療服務提供機關可以系統化地将病例資訊根據對應的标準進行比對，如患者的年齡段、疾病診斷（ICD或者SNOMED）、疾病嚴重程度及轉歸，調控中心根據前一年得到醫療服務狀況（具體對照國内或者區域的衛生月報、年報）調整明年的納入條件，這種內建離散的資料為一套标準體系，需要資料量十分龐大的資料庫才能實作，否則以一個小型資料庫的資料去衡量一個國家的資料量，是沒有太大參考意義的。回到正題，這類新的醫保付費或醫療服務績效（目前國内頻繁出現的醫保層面），需要緊密結合院内各業務系統資料，需要以這些資料作為納入條件，但是往往很多醫院在資料積累的過程中沒有很好的重視資料質與量之間的平衡，“量大質差”，是目前醫療資訊化服務商再對接醫院資料接口後，經常埋怨醫院的資料品質，據不完全統計報告，實施方在項目進度内，配置設定在資料接口對接和資料治理的工作上的時間占項目周期的37.63%~42.52%，一個項目将近小半個周期都是花在對醫院資料處理的工作中，醫院的源生資料一直都有“錯、疊、缺、漏”幾個方面的問題，錯是指源資料據存在錯誤值/null值，無法直接使用或者不符合邏輯而棄用的情況；疊是指源生資料因客觀或非主觀的因素影響下導緻資料重複或資料膨脹的異常；缺是指資料治理過程中發現無值的情況；漏是指對于某些有意義的系統無法對接或者資料存儲方式非數字化的資料孤島。醫院内各業務系統形形色色，同業務系統也有可能采用多家供應商，資料的多樣性也是以豐富。綜上，若是直接從原有的業務系統導出資料進行标準設計，沒有一個可以将資料進行治理并內建的工具，通過人力去整合、統計是完全無法靈活維系資料标準的彈性空間。

（2）醫療資料結構加速度更新，如何保證穩定的資料來源很重要。

目前醫療領域資料來源越來越多，也越來越複雜，安永此前給出的資料顯示，2022年醫療大資料市場規模約為301.36億元，但是根據醫療資料存在多元度難點未能突破，實際發生的大資料交易遠低于預期數字。比如市場上開始出現大量可穿戴監控裝置，如何保證資料完全對接至資料中心（SD卡、無線等），打破資料孤島的局面是建構醫療大資料重要環節，最關鍵，也是行業高壓線，就是確定醫療資料（此處指的是患者資訊、醫護人員個人資訊等涉及隐私權、财産所有權、國家安全的敏感資料）安全，但往往如何把握好資料通暢和如何保證資料安全兩個目标，在實施過程中會出現沖突，比如資料通暢時，對于資料結構的處理就會比較簡單，節約傳輸時間的同時，使得資料安全性被降低，容易被人竊取利用，是以在目前醫療資料結構加速度更新疊代的大環境下，在資料安全的準則下，保持穩定的資料來源是醫療資訊化建設的重要工作。

（3）市場資訊參差，需求與解決方案之間存在互相将就的現象

醫療大資料行業中各種需求的産品都有，都是采購方和供貨商之間多次交流産生的多少帶有定制化特色的産品，這是需求與解決方案之間互相将就的結果。

在進行需求調研時，更多的采購人對于自己想要的東西沒有很明确的認識，采購機關是無法在市場快速在市場中標明能滿足需求的商品，他們需要一個可以提供相關資訊的地方，這個地方大多是某某網站，譬如某脈網、某界、某生等等，這類可以提供醫療資訊化資訊網站（以下簡稱網站），如此對于目标廠商的認識在這些網站中進一步縮小，而且網站也會提供合作方解決方案供采購機關審閱，這樣過程可能持續幾天或幾周，最終确定幾家配合度高、産品較貼合的廠商。