2020年全球医疗技术销售额及中国医疗新技术未来发展趋势分析[图]

    一、中国医疗新技术的发展

    在中国经济增长放缓的背景下，人口老龄化、医疗健康消费升级正在推动医疗支出持续、显著增长。医疗需求总量巨大，在结构上呈现出多样化、多层次、个性化、动态化等特征。虽然医疗供给总量在增加，但医疗资源分配不均衡、结构不合理。总体而言，供给与需求在总量上暂未达到平衡，在结构分布上存在严重错配。

    针对上述问题，倡导价值医疗、优化资源配置，正在成为医疗行业发展趋势。医疗卫生系统在向以人为本的整合型医疗卫生服务体系演进，力求实现“无处不在的医疗”、“全生命周期关怀”及“精准医疗”。医疗健康服务在逐步引入数字化技术，从满足基础功能需求向提升个性化、智能化诊疗服务体验发展。其中，人工智能技术已在医疗行业进行诸多探索，未来将呈现巨大应用发展潜力。

    中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求不匹配。随着人口老龄化加剧，医疗需求持续攀升、医保支付压力增大、医疗资源分配不均衡等问题短期内难以解决。在此背景下，以AI为主的新技术浪潮的兴起，为医疗体系的改革以及健康发展注入了新的活力。在数字化趋势及医改政策引导下，医疗服务各参与方将推动医疗体系在中短期内实现医疗服务、支付、生产及流通体系的变革，并向“以人为本的整合型服务”的远期发展目标演进。

    医疗服务各参与方推动医疗体系前进

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    相关报告《2020-2026年中国医疗卫生行业市场竞争状况及投资战略咨询报告》

    在医疗健康消费升级趋势下，人们对医疗健康的效果、品质、体验等提出了更高的要求，医疗健康服务将更加注重个性化、人性化。当人均可支配收入超过某个“临界点”，医疗健康消费会加速发展。中国的人均可支配收入持续快速增长，将成为医疗健康消费加速发展的新力量。表现为，我国近年来的人均医疗消费支出快速提升，过去碎片化、沟通不足、质量和体验有待提升的医疗服务愈来愈不能满足人们的需求。此外，根据罗兰贝格行业分析，集中于公立医院特需和国际部、私立医院等医疗机构的体检、眼科、口腔、美容、辅助生殖等领域的高端医疗需求人数与服务规模在不断增长，需求人群已有3,000-5,000万、市场规模超千亿。未来，优化就医流程、增加便捷性、改善候诊就诊及病房条件、提升医护人员服务意识、提供精准医疗将是大势所趋。

    同时，医疗供给面临核心医师资源总量不足、资源分布不均衡、资源配置不合理等问题。从总量上看，医疗资源供给增长落后于需求增长。医生资源缺口问题在影像科、病理科以及全科医生方面尤为严重。目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%，病理科医生缺口达到10万。我国全科医生数约25万人，

    占医生总数的7.37%。这一数字还远远达不到建立真正的全科医生制度体系的需求(德国、法国、日本占比均在20%以上，美国在12%以上)。由于医生的培养周期很长，资源短缺问题短期内无法解决。

    从分布上看，医疗资源集中于三级医院和发达地区，基层医院医疗水平低、医师资源少。从配置上看，由于三级医院长期超负荷运转，承担了过多基础诊疗工作，导致核心医疗资源无法发挥最大价值。供需结构不匹配导致了医院运营效率低、误诊率高、医疗体验差等诸多问题。

    医疗资源结构性不配

    中国医院数量结构

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    中国各级医疗技术人员

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    中国各级医院收入情况

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    中国各级医院诊疗人次及病床使用率情况

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    在新一波技术发展浪潮中，以AI、边缘计算、大数据、物联网、5G等一系列技术为代表的“技术簇”正在为各行各业带来新的技术架构、新的商业模式和新的发展理念。技术发展催生的行业数字化正在推动各行各业创新发展。

    以医院信息化发展为例，当前正在历经第三次发展浪潮。2000年左右，在以服务收费为核心目标的基础信息化推动下，HIS系统逐步铺开。2013年左右，在电子病历评级和互联互通需求拉动下，医院内分散的信息系统孤岛(包括HIS、HRP、EMR、PACS、RIS、NIS、LIS等)开始走向集成化。自2018年开始，智能化发展进程加快，新技术在助力医疗体系从“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”方面进行逐步探索，依托于人工智能、大数据、边缘计算和5G等技术，涌现出诸如CDSS、AI影像、互联网医疗等智慧化应用。例如，领先厂商通过人工智能、虚拟现实、机器人、5G等技术的结合，已经具备远程专家高精度指导手术、对病灶区域进行辅助诊断的能力，越来越多的前沿技术开始应用于基因测序、细胞免疫疗法、3D骨骼打印、实时机体检测等领域。

    医疗新技术的发展趋势

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    医疗行业数字化建设将逐渐从政策驱动向价值驱动演进。传统为了满足评级和政策检查所建设的很多信息化系统，由于存在数据质量差、数据分散不互通等诸多问题，数字化效用难以有效发挥。但当下，在医疗支付体制改革的推动下，医院在药品控制、诊疗路径控制、分级医院体系构建等方面将进行主动改革，充分利用信息化手段提质增效，促进医疗服务体系变革发展。

    具体表现在:

    智慧化:通过数字化技术解决复杂医疗临床、科研及管理问题，或赋能医生，提高诊疗能力。

    线上化:从患者体验出发，将部分业务线上化处理，增加医患沟通渠道，便民利民。

    数据驱动:采集、存储、组织、整合、应用海量的人群健康数据，挖掘并发挥这些数据信息对于医学研究、临床实践、医保控费等医疗价值点的作用。

    云服务:基于互联网技术，以云服务的形式提供弹性的IT基础设施，降低医疗机构建设成本、破除数据孤岛、保障业务连续性。

    二、全球医疗技术销售额分析

    到2022年，全球医疗技术销售额预计将以5.1%的年均复合增长率发展，规模达到5,219亿美元（图5），而预计体外诊断仍将保持其最大医疗技术领域地位，年销售额达700亿美元。36

    排名第二的心脏病学的销售规模预计到2022年达620亿美元，其次是诊断影像，为480亿美元；矫形手术将以每年4%的速度缓慢增长至440亿美元。2022年，前十大企业有望占据医疗技术市场37%的份额。

    到2022年，全球医疗技术研发支出预计将以3.7%的年均复合增长率发展，达到335亿美元规模，而2017年为270亿美元。研发投资占销售额比率预计将从2016年的6.9%降至2022年的6.4%。37

    废除美国医疗器械消费税并未纳入近期的税改，而医疗技术行业认为该税项对医疗创新造成了巨大的负面影响。38然而，该行业仍将继续寻求其他法律措施，至少能够继续实行将于2017年12月31日到期的两年销售税暂停办法。

    2016-2022年全球医疗技术销售额（十亿美元）

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    2017年尽管交易数量下降，医疗技术风投融资交易总额大幅攀升。40对大型成熟企业而言，寻求新技术推动未来增长将是一大挑战。41
随着技术呈指数级发展，医疗技术创新时机已经成熟。传感器、分析、人工智能和其他数字医疗技术逐渐与医疗技术融合。各企业有机会创造新的业务模式，并从产品生产商转型成为解决方案提供商。数字医疗技术将比传统医疗技术吸引更多风险投资，吸引新类型的企业投资该行业。

    大型医疗技术企业合作关系逐渐成为可能取代传统风投的另一种方式。相比之下，生物医药行业达成的合作约为医疗技术行业的三倍。

    三、未来医疗技术发展趋势：面向医疗健康生态体系及人工智能发展

    1、面向未来的医疗健康生态体系

    医疗健康生态体系的核心目标是提升国民整体健康水平，将以服务量和盈利为目标转向以患者健康为目标(Porter，2010)，以较低的成本获得更好的健康结果、服务质量和病人安全(IOM，2010)。对于健康质量来说，包括技术和人性化两方面(中国医药卫生体制改革联合研究合作方，2016)，即诊断诊疗对改善健康结果的有益性以及医疗服务对患者的人性化关怀。因而，以人为本的整合型医疗卫生服务体系需要考虑以下三个关键因素:

    人群健康:价值医疗关注的应该是医疗服务的健康成果和价值，而非服务数量。

    患者体验:医生是在治疗患者，而不是治疗疾病。医疗服务应该同时考虑患者的服务体验，以及对心理、生活、工作等全方面的影响。这也需要不同医疗机构进行整合，为患者提供一致性、一体化的高质量服务。

    成本:医疗作为一种公共服务，在关注质量的同时也要考虑适当、公平和可负担等因素，鉴于作为支付主体的财政和医保资金都面临压力，需要思考如何管理医疗费用，以有限的成本获得更高的质量。

    未来的医疗体制改革将更加重视以人为本，发展以数字化驱动的人群健康管理、一体化服务网络和三医融合的服务模式，使目标人群能在合适的时间、地点获得有针对性、符合诊疗需求、过度的医疗健康服务，实现无处不在的医疗、全生命周期关怀和精准医疗。06

    从近中期来看，中国正在推动的分级诊疗也契合这一趋势，核心举措包括提升基层医院的能力，在县域内完成常见病、多发病诊疗，让三级医院专注提供急危重症和疑难复杂疾病的诊疗服务。建立双向转诊制度，鼓励基层检查、上级诊断、远程诊断等服务。同时加强基层医疗人群健康管理职能，重视疾病预防。

    医疗体系的主体参与者包括医疗服务提供方、药品及医疗器械提供方、医疗支付和监管方。各参与方在改善人群健康、提升患者体验、降低成本的共同目标下，围绕核心业务流程，提供整合式服务，产生了不同表现形式的价值需求点。07

    现阶段，医疗健康大数据是割裂的，归属于不同的医疗健康参与者。未来医疗体系将形成打通的人群健康大数据平台，形成对人群健康和医疗体系的“同一版本的真相”(oneversionoftruth)，为AI发挥重要作用建立数据基础。

    结合医疗生态体系价值点，AI技术将演化出丰富多彩的应用场景，满足医疗服务、药品和器械、支付和监管等不同参与方的需求，以促进实现“以人为本的整合型服务”。科技巨头、行业巨头、医疗信息化企业和AI技术企业纷纷涉足，突破创新层出不穷。详见“2.2基于医疗健康生态圈的医疗AI应用细分领域”

    2、基于医疗健康生态圈的医疗AI应用细分领域

    AI在医疗行业的应用将以满足核心人群和主体参与者的价值需求点为中心。

    医疗服务提供方包括各级综合医院、专科医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院以及连锁诊所和近年兴起的民营医院等医疗卫生机构，他们是在诊前、诊中、诊后整个流程为人群健康服务的主体。将以人为本的价值医疗作为最终发展方向，针对当前医师资源不足、基层医疗服务能力较低等医疗现状，与分级诊疗、按病种付费、医联体/医共体、家庭医生等改革举措相结合，AI对于赋能医院大有可为。未来，医院的服务边界将由线下拓展到线上线下一体化，医疗服务将由当前的疾病治疗拓展到未来的主动式健康管理，助推各级医院提供一致的、精准的、体验良好的健康服务，真正实现无处不在、全生命周期的医疗服务体系。09

    AI与医疗的结合能够产出多方面价值，包括改善健康结果、提高服务质量、提升患者体验、节约医疗成本、强化医院运营管理等，在各个环节演化出丰富的应用场景

    3、医疗AI技术能力说明

    纵观AI技术对各主体参与方的赋能应用，其核心能力分为计算智能、感知智能和认知智能三层。此外，医疗AI的发展依赖智能芯片、传感器、网络通信、边缘计算等基础设施，以及医疗健康行业理解、数字化运营等关键能力