1、中國智慧醫療行業分析報告主要觀點三級醫院供給關系不平衡，醫院供給方提效減負迫在眉睫如何解決供給關系不平衡：引入技術增量 解決醫療不可能三角模型智慧醫療創新大賽影響力不斷全國發散，能有效深度挖掘偏遠地區/小醫院數字化需求；發源于醫院內體系，扎根于服務醫院，落地于醫院“三維度+四領域“構建智慧醫療創新源動力應用場景逐步切換,由醫院向患者為中心轉換大多數參賽項目均處于初期，急需資金、推廣、落地等多個方面支持；急需公益基金跟進孵化目 錄現狀 中國醫院醫療供求關系洞察創新正當時-智慧醫療創新大賽“智慧醫療”物聯網“智慧醫療”信息化01020304“智慧醫療”大數據“智慧醫療”人工智能賦能產業 鳥瞰未來0

2、506070123170247092586027597291403105633009254161.6274177.7297207308364.1326955.9343892.1約35.8人次050000200000150000100000400000350000300000050001500010000250000200003500030000250002012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年醫院醫療供求洞察：全國醫院33009家 醫院就診人次35.8億 供求增長相對匹配最新數據顯示，截止2018年底，全國共有醫院33009家；而從2012年到2018年，平均每年

3、新建約1640家醫院，年均增長6.1%；醫院的就診人次由25.4億人次增長到35.8億人次，每年新增就診1.73人次，年均增長5.9%。整體來說，醫院數量及醫院就診人次增長相對穩定。全國醫院數與就診人次全國醫院數量(家）醫院診療人次（萬人次）數據來源：2018中國衛生健康統計年鑒、國家衛健委醫院醫療供求洞察：醫院衛生技術人員的數量逐年增長 醫師的工作負擔依然沉重針對醫院衛生技術人員的統計顯示，從2012年到2018年，醫院衛生技術人員數量由405.8萬人增長到了612.9萬人，年均增長34.5萬人；而截至2018年，全國醫院醫師的日均負擔診療人次7.0人，日均負擔住院床日2.5日。整體來說，盡

4、管醫院衛生技術人員的數量逐年增長，但是醫院醫師的工作負擔并沒有減少。4057640 44249254741677 5071151約612.9萬人5415066 5784712010000004000000300000020000006000000500000070000002012年2013年2014年2016年2017年2018年醫院衛生技術人員統計（名）2015年衛生技術人員數據來源：2018中國衛生健康統計年鑒、國家衛健委日均負擔診療人次 日均負擔住院床日7.0人2.5日2018年醫院醫師負擔工作量醫院醫療供求洞察：供給關系不平衡 醫院供給方提效減負迫在眉睫截止2018年底，全國共有醫療

5、機構99.7萬家，其中醫院3.3萬家，醫院數量占比約3.3%；全國就診人次83.1億人次，其中醫院就醫35.8億人次，醫院就診人數占比約43.1%。整體來說，醫院以3.3%的數量負擔了市場43.1%的供給量，醫院供給方提效減負迫在眉睫。83.1億次35.8億次20000006000004000001200000100000080000033009醫療機構（家）就診人次（億人次）2018年全國數據VS醫院類醫療機構數據997434全國總數醫院數據來源：2018中國衛生健康統計年鑒、國家衛健委非醫院醫療機構96.7%醫院3.3%非醫院醫療機構56.9%醫療機構比例就診人次比例醫院43.1%2224

6、7.120567.917617.9醫院醫療供求洞察：三級醫院就診人次增長幅度最大 三級醫院醫療供給負擔最重針對醫院就診人次增長明細，我們發現，三級、二級及一級醫院均有不同程度的增長，而未定級醫院則出現就診人次下降的情況。從就診人次增長的分布維度來看，三級醫院的就診人次增長占所有醫院增長的55%，年均增長1.22億人次；二級醫院增長占增量38%，年均增長約3800萬人次；而一級醫院占7%，年均增長877萬人次。該人次分布的增長說明，三級醫院依然是居民就診的首選，三級醫院醫療供給負擔不斷加重。149764.6139804.4123821.9約12.8億約18.5億172642.5162784.81

7、26785121666.5117233.1114708.6109169.1約2.2億22217.3 20713.721790.9 20798.518478.1 24215.823568.8060000400002000016000014000012000010000080000200000180000三級醫院二級醫院一級醫院未定級醫院2013年2018年醫院就診人次201320142015201620172018年數據來源：2018中國衛生健康統計年鑒、國家衛健委三級醫院55%二級醫院38%一級醫院7%2018年各等級醫院就診人次增長分布醫院醫療供求洞察：三級醫院數量最少負擔最多的醫療服務 如

8、何解決是關鍵進一步分析各等級醫院的供給關系，三級醫院總計2548家，占醫院總數12%，提供醫療服務量占比55%；二級醫院9017家，占比為40%，提供醫療服務量占比38%，一級醫院最多共10831家，占比48%，提供醫療服務量占比為7%。整體來說，三級醫院以最少的12%數量占比提供了醫院就診量的55%，這進一步說明，三級醫院醫療供給負擔已經是必須解決的問題。數據來源：2018中國衛生健康統計年鑒、國家衛健委二級醫院,9017,40%一級醫院,10831,48%2018年各等級醫院數量占比三級醫院,2548,12%三級醫院55%二級醫院38%2018年各等級醫院提供服務占比一級醫院7%“智慧醫療

9、”漏斗模型：引入技術增量 解決醫療不可能三角模型在大多數醫療場景中，提高醫療質量、增加醫療服務的可及性和降低醫療服務的成本，在不打破原有規則下是不可能同時實現的，動脈網蛋殼研究院將這稱為“醫療不可能三角模型”。而這個醫療三角難題唯一的解法便是引入新的技術增量，新技術通過改變活動方式、產業構成以及社會法度，才能使得三角模型中的變量同時往一個方向推進發展。我們認為，這個新的技術增量依托于“醫療智慧化”： 第一，減輕了醫院內事務處理人員的勞動強度，提高工作效率； 第二，支持醫護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫療信息，并提供輔助診療、輔助臨床決策，提高醫護人員的服務質量； 第三，擴大了醫療服務的

10、覆蓋度，讓更多患者獲得優質的醫療服務； 第四，輔助進行醫院管理，輔助決策，從而使醫院能夠提高效率，減少成本，提升服務水平；為此，我們構建了“智慧醫療”漏斗模型。Quality提高服務質量醫療不可能三角Access Cost增加獲取服務 降低醫療成本的途徑 增長率“智慧”應用維度“智慧”處理維度“智慧”采集維度數據清洗數據收集數據分析數據應用數據知識行動“醫療+人工智能”領域“醫療+大數據”領域數據儲存“醫療+信息化”領域“醫療+物聯網”領域“智慧醫療”漏斗模型：醫院為場景 數據流為中心 “三維度+四領域“再探創新“智慧化”是通過打造健康檔案區域醫療信息平臺，利用最先進的數字化技術實現患者與醫務

11、人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化、智能化，有效提高醫療質量，阻止醫療費用的攀升，建立高效、高質量和可負擔的智慧醫療體系，推動醫療事業的繁榮發展。“智慧醫療”涉及眾多領域，從采集、處理及應用的角度，我們將從人工智能、大數據、信息化及物聯網四個領域去詳解“智慧醫療”。智慧醫療漏斗模型創新正當時-智慧醫療創新大賽02創新正當時：激發創新活力 增強創新意識 匯聚與推廣創新成果“智慧醫療創新大賽”已成功舉辦兩屆，大賽由中國醫院協會信息專業委員會（CHIMA）指導，移動醫療教育部-中國移動聯合實驗室發起，與各地相關協會學會、行業機構聯合主辦。大賽旨在推進醫療健康專業人員與信息技術工程融合

12、交叉研究與應用創新，提高移動醫療、智慧醫療相關云、大、物、移等技術的應用能力、知識水平；激發創新活力、增強創新意識，匯聚與推廣創新成果。2017智慧醫療創新大賽 投票量超過68萬次；行業關注度超300萬；269萬瀏覽量；覆蓋省內各醫療健康從業人員未來智慧醫療創新大賽 更多項目； 更多關注度； 覆蓋更全國多地區； 強化項目落地轉化2017年2018年01022019智慧醫療創新大賽 近300個項目；13個省市行業協會、學會、互聯網醫療健康產業聯盟聯合主辦；1600多萬游覽量；近20位行業專家領袖聯合發起；數百家醫院、企業踴躍參與；未來？2019年2018智慧醫療創新大賽 超100家行業媒體關注；

13、 100多家醫院積極參與； 曝光總量超2000萬； 游覽量396.5萬次； 覆蓋各地醫療機構及企業相關從業人員；0304創新正當時：成立于湖南 參賽省份覆蓋17個地區 影響力全國發散相對于前兩屆，2019智慧醫療創新大賽項目無論從參賽規模及社會影響力都有顯著提升。2019智慧醫療創新大賽總決賽項目，由2017年的30個，擴大到100個。同時，雖然智慧醫療創新大賽成立于湖南省，但影響力已經逐年向全國快速發散，其2019智慧醫療創新大賽決賽項目所在省份已經覆蓋中、東部地區，總計17個地區。2019智慧醫療創新大賽100個決賽項目30個決賽項目三屆均覆蓋地區二屆均覆蓋地區單屆均覆蓋地區智慧醫療創新大

14、賽決賽項目所在區域分布創新正當時：一線/新一線城市為主體 縱向深挖深挖偏遠地區醫療“智慧化”需求相對于前兩屆，除去參賽規模及社會影響力方面的變化，2019智慧醫療創新大賽更加關注于縱向深挖偏遠地區的醫療“智慧化”建設。所有決賽項目中，自于一線/新一線城市依然為數字化項目建設及需求的主體，其占比為55%，其中新一線城市參賽項目最多達到39個；二線/三線城市決賽項目總計25個；值得關注的是，決賽項目中，有20個項目來自于四線/五線及以下城市，占比為20%。醫療“智慧化”建設，不再只是大醫院及大城市的專利，偏遠地區/小醫院同樣有突出了數字化建設需求。7131139161401020304050四線城

15、市五線及以下城市一線城市新一線城市二線城市三線城市項目所在城市等級五線及以下城市7.0%四線城市13.0%三線城市11.0%二線城市14.0%新一線城市39.0%一線城市16.0%項目所在城市各等級占比企業15.0%三級醫院68.0%三級以下醫院11.0%研究中心3.0%政府機構3.0%創新正當時：發源于醫院內體系，扎根于服務醫院，落地于醫院按照參賽主要申報方的屬性，我們對項目進行了清洗及梳理：2019智慧醫療創新大賽在參加2019智慧醫療創新大賽決賽的100個項目中： 主要是以醫院為最核心的主體進行申報（近80%），其中，三級醫院占68%，三級以下醫院占11.0%；以企業為主的申報方占比同樣

16、達到了15.0%；以研究中心及政府機構為主的申報方占比分別僅為3.0%;智慧醫療創新大賽發源于醫院內體系，扎根于服務醫院，落地于醫院。488028020406080100提高獲得（提供）醫療服務質量降低醫療成本/提高工作效率增加獲取服務途徑參賽項目數42%31%46%51%18%12%提高獲得（提供）醫療服務質量降低醫療成本/提供工作效率增加獲取服務途徑創新正當時：醫療不可能三角模型 重點關注降低醫療成本/提高工作效率在參加2019智慧醫療創新大賽決賽的100個項目中： 能降低醫療成本/提高工作效率的項目最多，達到了80個；能幫助提高獲得（提供）醫療服務質量的項目達到了48個；能增加獲取服務途

17、徑的項目達到28個； 能降低醫療成本/提高工作效率的項目及能增加獲取服務途徑的項目的比例呈現上升趨勢；能幫助提高獲得（提供）醫療服務質量的項目占比相對下降11%；從解決痛點進行解讀，參加2019智慧醫療創新大賽的項目更關注于降低醫療成本/提高工作效率2019智慧醫療創新大賽2017年2019年+算術用網用用/ 技計應聯應應云據互用能網數應智大息臨床信人工物聯其它領域創新正當時：涉及互聯網+企業最多 都涉及多個細分領域按照項目所針對細分領域，我們對參加2019智慧醫療創新大賽決賽的100個項目進行分類（包含交叉選項）：57434234241565040302010060在參加2019智慧醫療創新

18、大賽決賽的100個項目中：涉及互聯網+的項目最多達到57家；涉及臨床信息應用/技術、人工智能、大數據的項目均超過30個；單個項目多涉及多個細分領域創新正當時：支持需求涉及六個方面 推廣需求最受關注數據顯示，參加2019智慧醫療創新大賽決賽的100個項目，包含交叉選項在內，均在不同程度需要獲得推廣、技術/設備、資金、政策、團隊、產品落地/臨床等六大方面的支持。在所有需求列表中，有32個項目想獲得推廣方面支持，占比25.4%，需求度最大；同時，分別有27及23個項目對技術/設備及資金方面有一定的需求，占比分別為21.4%和18.3%。23181313051015202527303235技術/設備支

19、持推廣支持資金支持產品落地/臨床支持相關團隊支持政策支持項目支持需求數推廣支持25.4%技術/設備支持21.4%資金支持18.3%政策支持14.3%相關團隊支持10.3%產品落地/臨床支持10.3%項目支持需求比例創新正當時：服務五大目標人群 最關注醫生及患者需求從服務對象進行分析，參加2019智慧醫療創新大賽決賽的100個項目，包含交叉選項在內，其項目主要目標群體分別為醫生、患者、護士、家屬及其他對象。在所有項目目標群體列表中，醫生與患者是參賽項目的重點關注人群，能為醫生提供服務的項目最多，有56個，占比達到41.8%；針對患者端的項目有40個，占比為29.9%。20414405601020

20、30405060其它對象護士家屬醫生患者項目服務人群分類（按數量）醫生41.8%患者29.9%護士10.4%家屬3.0%其它對象14.9%項目服務人群分類（按比例）03醫療物聯網-領域：多網合一 誕生于萬物互聯時代醫療物聯網通過多網合一的網絡體系，包括WIFI網絡、RFID定位網絡、5G網絡、Zigbee和醫療遙測網絡等，在醫院的各種物品上放置各種電子標簽、傳感器、網絡聯接，或在人身上佩戴可穿戴設備，對醫院的人和物進行精細化管理，幫助醫院提高效率、優化管理、降低成本，讓醫院的管理進入智能化時代。WIFIRFID定位5G醫療遙測“多網合一”的醫療物聯網IoT物：就是對象，就是醫生、病人、醫療器械

21、、醫療大數據等網：就是流程，有物理的網絡還不夠，這個網絡必須是基于標準的流程，涉及到監測、護理、檢驗、追溯、送檢等流程聯：就是信息交互，物聯網標準的定義對象是可感知，可互動，可控制的醫療物聯網-驅動因素：技術進步及政策支持成為醫療物聯網市場發展的主要“源動力”物聯網“十三五”發展規劃關于印發促進智慧城市健康發展的指導意見國務院關于推進物聯網有序健康發展的指導意見2018.42017.12016.62014.82014.62013.2國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見國家智能養老物聯網應用示范工程驅動因素政策醫療物聯網已經

22、成為國家推動醫療健康智慧化戰略的重要組成內容驅動因素技術根據2018年Gartner技術成熟度曲線，物聯網平臺技術即將結束期望高峰期，在未來510年內會大規模的應用到各行各業，醫療健康將成為其中之一。52492829201004030605015醫療設備7服務10系統軟件2017年9技術2022E數據來源：Deloitte醫療物聯網-現狀：醫療設備和系統軟件兩大領域是醫療物聯網規模最大的細分市場2017年，醫療設備和系統軟件占據醫療物聯網市場規模的61%；到2022年，這一比例將提升到64%。醫療物聯網細分市場規模（按構成要素，單位：$ billion）17%18% 22%18%24%31%醫

23、療設備系統軟件2017年33%37%2022年E網絡服務商硬件制造商終端用戶醫療物聯網-產業圖譜：醫療設備和系統軟件兩大領域是醫療物聯網規模最大的細分市場網絡服務商、硬件制造商、軟件提供商、設備集成服務商、醫療設備提供商以及終端用戶共同構成醫療物聯網產業生態。醫療物聯網產業圖譜醫療設備提供商設備集成服務商軟件供應商醫療物聯網-“醫院生態”：落地場景以軟件供應及終端用戶為主按照醫療物聯網產業鏈的細分領域進行分類，2019智慧醫療創新大賽決賽項目中，涉及的物聯網細分領域為5個，其中涉及軟件供應的最多，達到8個，涉及終端用戶項目7個，而涉及網絡服務商的最少，僅為1個；從項目主要申報方屬性來看，涉及物

24、聯網領域的決賽項目有64%來自于三級醫院，14%來自于企業，22%來自于以三級以下醫院；174480246810網絡服務商醫療設備提供商終端用戶軟件供應商設備集成服務商參賽物聯網項目涉及細分領域企業14%三級醫院64%三級以下醫院22%物聯網項目主申報方屬性持持持持支支支支持廣金備策支推資/ 設政隊/ 臨產品落地團床支持術技相關醫療物聯網-“醫院生態”：患者及醫生為主要目標群體 技術/設備支持需求最為迫切決賽圈物聯網項目中，有31%的項目針對患者，26%的項目針對醫生，22%的項目針對于其它對象（如設備等）；涉及物聯網領域的決賽項目，有7家企業對技術/設備方面的支持需求最為迫切，其次對資金、政

25、策及相關團隊支持需求較高；25442106543287參賽物聯網項目需求圖7醫生26%護士17%患者31%家屬4%其它對象22%物聯網項目目標群體醫療物聯網-優秀創新案例1：取消排隊等待 物聯網智能藥柜系統痛點分析從掛號就醫到取藥，患者將完成多個步驟，這種串行處理大大增加了患者取藥時間，如何取消這個排隊環節，減少患者等候，是優化門診流程的一個重大舉措。針對科室藥劑科針對人群就診后取藥解決方案物聯網智能藥柜就是在原有儲物柜的基礎上，加入網絡模塊，將藥柜與終端相聯，藥柜可以通過局域網發送消息給終端，終端也可以發送消息給藥柜，通過配置標簽識別裝置可以實現開鎖存儲和解鎖取物，由原來的單機儲物柜，變成了

26、物聯網智能儲物柜。整個信息流程從醫生開單、藥房配藥、配送、智能上柜，自助取藥均通過條碼進行交換和傳遞，從而實現物物相聯。項目創新l 將獨立的儲物柜與物聯網技術相結合形成智能藥柜系統，創新性應用于出院帶藥流程優化中；l 多系統互聯互通將整個出院帶藥流程形成一個閉環，提高了出院帶藥的發藥效率及準確性，并且出院帶藥流程整體可追溯，強化了醫療質量控制；l 成本低，各醫院進行流程復制非常簡單，推廣變得容易；萍鄉市人民醫院醫療物聯網-優秀創新案例2：基于物聯網的智慧病房應用方案痛點分析傳統的病房系統主要基于總線制的呼叫系統、紙質床頭卡和手寫電子白板組成。有人工操作、功能單一、數據更新不及、準確度差、醫患無

27、法及時溝通等多個痛點針對科室住院部針對人群住院患者、醫生及護士解決方案以智慧病房綜合服務平臺為核心，依托成熟的物聯網技術，開發了基于 IP 的智能呼叫系統、無線物聯網醫護識別工卡、洗手間緊急報警按鈕生命體征采集等各類物聯網應用；同時以智能交互終端為信息服務平臺，通過便捷的軟硬件對接，拓展床旁醫護、營養點餐、電子交班、床旁智能支付與結算等軟件應用系統；充分利用軟硬件協同開發，科學合理地優化病房醫護流程和醫患交互。項目創新l 系統采用模塊化設計，以病區為最小系統閉環，可以脫離服務器的情況下正常運行；l 前端設備均配置BLE5.0的藍牙模塊，可以實現醫護工作人員定位、權限自動開啟的功能，同時可實現護

28、士巡更軌跡統計；l 床頭機與門口機內置看門狗，預防設備宕機等情況發生，保證設備 7*24 小時正常運行；l 病患入院后護士可通過服務端制訂宣教計劃，系統自動推送到床旁的數字床頭機；l 內置硬件開門狗，時刻監測設備運行狀態，在設備發生異常時自動重啟設備，確保 7*24 小時穩定連續運行四川大學華西第四醫院04大數據分析，高級CDSS輔助決策數據集成平臺1.0階段以收費為中心解決非醫療問題2.0階段各科室應用子系統3.0階段4.0階段2.0階段75%1.0階段10%3.0+4.0階醫療信息化-現狀：四個發展階段，處于2.0階段醫院占75%，未來潛力可期動脈網蛋殼研究院統計：l 現階段的醫療機構大多

29、數已經渡過了第一階段，處于第二階段；l 第二階段的醫院數量達到 75%左右，而仍停留在第一階段的醫院數量大約占總體的 10%；l 目前第三階段和第四階段差不多同時進行，處于此階段的醫院約占15%；該階段醫院占比醫院信息化區域衛生信息化信息化延伸醫療信息化-框架：以電子病歷為核心，構建醫療信息化體系醫療信息化領域的主要架構：醫院信息化以電子病歷為核心，通過信息技術實現醫院管理信息和醫院臨床信息的數據采集、處理、存儲、傳輸和共享，實現病人信息數字化、醫療過程數字化、管理流程數字化、醫療服務數字化、信息交互數字化。醫院管理（HIS）醫療信息化遠程、移動及云醫療醫保信息化藥品流通信息化臨床管理（CIS

30、)醫院信息集成醫療信息化-現狀：市場潛力超90%，市場需求規模大于533億元數據顯示：已經制定了全面的信息化規劃的醫院占比為 45.9%，制定但不全面的占 38.06%，只制定了一些規劃的占比為10.45%，尚未制定規劃的占 0.93%，結果顯示已有超90%的醫院有信息化的規劃需求。動脈網蛋殼研究院預計，2016 年醫療信息化的市場空間為 533 億元，在政策推動存量市場的增大及醫療機構的增加提供了市場增量的雙重因素下，目前，市場需求遠遠大于533億元。87.3%45.9%87.3%38.1%信息化需求空間制定但不全面全面的信息化規劃制定了一些規劃10.4%0.93尚未制定任何信息規劃數據來源

31、：20152016 年度中國醫院信息化狀況調研報告、蛋殼研究院制圖市場需求超90%全國醫院總收入25784.332億元醫療信息化投入占比2.07%調研數據533億元目前市場87.3%數據來源：政府招標采購網，蛋殼研究院整理醫療信息化-建設：以三甲醫院為主要需求方，平均中標金額約200萬元分析2018年醫院信息化系統采購情況，截止2018年9月，因為醫療事務繁重、臨床管理和醫院管理的難度大、對新技術接受度高等因素，目前處于醫療信息化建設及設備升級投入的主力仍然是三甲醫院。二級甲等醫院以縣級醫院為主，目前縣級醫院對醫療信息化的改造需求也逐步加大，已經接近三甲醫院。從招標金額上判斷，各等級醫院的采購

32、項目平均金額差別不是很大，都集中在 200 萬上下。一甲醫院規模偏小，支付能力有限，信息化項目的中標金額平均值僅有 130 萬。各等級醫院中標金額平均值三級甲等三級乙等211萬196萬215萬240萬130萬240萬二級甲等二級乙等一級甲等無等級醫療信息化-“醫院生態”：集中四個主要落地場景 三級醫院為信息化建設主體3021192333305101520253035臨床管理（CIS)醫院管理（HIS）醫保信息化遠程、移動及云醫療醫院信息集成其它（設備/發票管理等）藥品流通信息化參賽信息化項目涉及細分領域企業13%三級醫院72%三級以下醫院12%政府機構3%信息化項目申報方屬性按照醫療信息化產業

33、鏈的細分領域進行分類，2019智慧醫療創新大賽決賽項目中，涉及的信息化細分領域為7個，其中涉及醫院管理（HIS）的最多，達到30個，其次涉及遠程、移動及云醫療、臨床管理和信息集成的項目分別為23個、21個及19個；從項目主要申報方屬性來看，涉及信息化領域的決賽項目有72%來自于三級醫院，13%來自于企業，12%來自于以三級以下醫院；支支技產品落支支廣金備策支推資/ 設政隊術關相地/ 臨團床支持持持持持持醫療信息化-“醫院生態”：醫生與患者為主要目標群體 推廣和技術/設備需求度高21201416960525201510參賽信息化項目涉及細分領域醫生34%護士11%患者35%家屬3%其它對象17%

34、信息化項目目標群體決賽圈信息化項目中，有35%的項目針對患者，34%的項目針對醫生；涉及信息化領域決賽項目，有21個項目對推廣方面的需求最為迫切，其次有技術/設備方面的支持需求的項目有20個；醫療信息化-優秀創新案例1：互聯網+家庭化孕產保健痛點分析孕產婦及其家庭對優生優育及產科優質醫療服務的期望值越來越高，而高危孕產婦的增多，更加劇了醫療條件不足與孕產婦要求升高之間的矛盾。針對科室婦產科針對人群孕產婦本項目通過移動產檢車將產科、超聲科等醫護人員送到準媽媽的身邊，為準媽媽提供一對一的貼心產檢服務。通過建立互聯網+家庭化產檢模式，優化服務質量，降低孕產婦發病率；全流程管理孕婦各項診療數據，并提供

35、專業健康指導咨詢；增加產檢的依從性、舒適度、便捷性。項目創新l 家庭化產檢，專家專車專人“一對一”上門家庭化產檢，從妊娠早中期開始至妊娠分娩一站式診療服務流程，實現系統化、流程化、規范化；l 基于互聯網+的全周期全數據管理和孕婦主動參與模式，打通線上線下信息壁壘，實現互聯網與孕產保健業務的結合；l 家庭自我保健+移動產檢車上門服務+住院檢查分娩三位一體的孕產保健模式，滿足高端人員個性化需要。江西省婦幼保健院解決方案醫療信息化-優秀創新案例2：以人為本，信息惠民，讓醫療服務“隨手可得”痛點分析在大多數醫院就診，患者面臨多卡困擾；就診實名率低，實名就醫落實不到位；醫療信息孤島，導致院內院外信息互聯

36、互通面臨很大的挑戰；就醫體驗不佳，滿意度不高等諸多問題。針對科室信息中心目的醫院全面信息化建設解決方案圍繞互聯互通數據共享、電子健康卡多卡融合、優化流程信息惠民、分級診療區域協同四大主題多措并舉，推進身份統一、醫療保障統一支付、個人健康賬戶應用、互聯網+醫療健康便民、健康金融協同惠民、健康醫療大數據匯聚服務等各類應用，使患者在一部手機上，醫院所有的就醫環節都能得到了連貫性的服務。項目創新l 多卡合一，全程無卡。基于電子健康卡整合就診所需的各類卡，使用國密算法和二維碼技術實現多卡融合、多碼合一，方便就醫，減少發卡；l 在線支付，節省時間。基于“多碼聚合”創新機制實現健康二維碼、醫保結算碼、支付二

37、維碼等多碼融合，支持多渠道支付結算；l 以人為本，信息惠民，互聯網+新體驗。推行診前、診中、診后全流程線上線下一體化服務；l 實名就醫，檔案共享，區域醫療協同。精準采集個人信息，提升健康檔案完整性，與區域互聯互通，方便快捷進行區域醫療協同；廈門大學附屬中山醫院05醫療大數據-頂層設計：從出生到死亡 “46312工程”2014 年國家衛計委制定“46312”工程，即建設國家級、省級、地級市、縣級 4 級衛生信息平臺，依托于電子健康檔案和電子病歷，支撐公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品管理、計劃生育、綜合管理等6 項業務應用，構建電子監控檔案數據庫、電子病歷數據庫、全員人口個案數據庫 3 個數據庫

38、，建立1個安全的衛生網絡，加強衛生標準體系和安全體系建設。醫療大數據是指個人從出生到死亡的全生命周期過程中，因為免疫、體檢、門診、住院等健康活動所產生的大數據。醫療大數據-屬性：四大特征凸顯 造就高價值信息資產醫療大數據是一種高附加值的信息資產，雖然個體健康醫療數據對于醫療技術革新的價值有限，但通過對海量、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲、深度學習和開發，可以從中發現新知識、創造新價值、提升新能力，從而進一步反哺健康醫療服務產業。從 TB 到 PB 到 EB，再到 ZB，醫療大數據以 48%的年增長率快速增長（IDC，2014）醫療數據中既有結構化的數據，也有非結構化的數據，多種類型的數

39、據對數據的處理能力提出了更高的要求存在大量在線或實時數據分析處理的需求，需對數據進行實時或準實時的處理、秒級的查詢需求響應各個醫生、各家醫療機構、各個地區的數據沒有統一的規范標準，數據的質量不佳,很難得到有效利用數據量大數據種類多產生快，處理快缺乏標準醫療大數據-落地：三大落地挑戰 兩大治理方案大數據平臺以現有業務系統為基礎，通過數據抽取的方式實現多源異構數據的采集和匯聚。醫療大數據應用的主要挑戰：1. 采集階段：都是多系統的異源異構數據，質量規模大，又參差不齊，不完整性顯著，互聯互通難度大；2. 處理階段：標準化程度低，數據質量偏低，處理難度大；3. 分析階段：以非結構化數據為主，處理與分析

40、困難；采集階段：都是多系統的異源異構數據，質量規模大，又參差不齊，不完整性顯著，互聯互通難度大處理階段標準化程度低，數據質量偏低，處理難度大；分析階段分析階段：以非結構化數據為主，處理與分析困難；010203數據治理方案前治理后治理醫療大數據-場景分類：醫院場景VS院外場景院內數據是在醫院所產生的數據。醫院的信息化程度日趨成熟，醫院信息系統（HIS）、電子病歷系統（EMR）等信息化系統和設備所記錄下來的疾病、體征數據以及醫院物資管理、醫院運營系統所產生的數據。院外數據主要是人類在日常生活中所產生的數據，包括體檢數據、實時人體體征數據、藥品流通數據等。智慧醫療創新大賽更加傾向于院內場景數字化醫療

41、的開發及落地。院內數據院外數據電子病歷檢驗影像醫療器械藥品流通智能穿戴和物聯網體檢醫院物資基因數據移動問診醫藥研發醫療費用5%醫療大數據-“醫院生態”：電子病歷及影像為大數據主要應用場景213291102468101214電子病歷醫院物資基因數據醫療器械影像檢驗參賽大數據項目涉及細分領域企業18%三級醫院64%三級以下醫院4%政府機構研究中心9%大數據項目申報方屬性按照醫療大數據產業鏈的細分領域進行分類，2019智慧醫療創新大賽決賽項目中，涉及的大數據細分領域為6個，其中涉及電子病歷領域的最多，達到13個，其次涉及影像大數據的項目有9個；從項目主要申報方屬性來看，涉及大數據領域的決賽項目有64

42、%來自于三級醫院，18%來自于企業，9%來醫學研究中心；持持持持持持品落產地/ 臨床支支支支支廣金備策推資/ 設政術技相關團隊支醫療大數據-“醫院生態”：主要服務于醫生群體 推廣、資金、落地/臨床需求明顯736114210876543大數據項目涉及細分領域醫生75%患者4%護士4%其它對象17%大數據項目目標群體決賽圈大數據項目中，醫生為大數據應用的主要目標對象，有75%的項目針對醫生群體；涉及大數據領域的決賽項目，有7個項目對推廣方面的需求最為迫切，其次有資金及產品落地/臨床支持方面需求的項目分別達到3個和4個；醫療大數據-優秀創新案例1：構建小兒危重癥數據庫與轉運風險評估體系痛點分析兒科疾

43、病具有起病急、變化快、發展猛、病情險、病死率高的特點，且易伴隨多器官功能衰竭。建立危重癥救治數據庫，了解兒童重癥救治技術的掌握情況和需求情況。兒科針對人群兒科醫生針對科室解決方案建立危重癥救治數據庫，了解兒童重癥疾病的疾病譜、并發癥（器官功能障礙）發生率、干預治療方法及效果、動態隨訪的數據，調查了解兒童重癥救治技術的掌握情況和需求情況，進行流行病學和社會學評估。在危重癥數據庫的基礎上建立危重患兒院間轉院風險評估體系，標準化危重患兒轉院模式，可以提高區域內危重患兒的搶救成功率。項目創新l 建模小兒危重癥專科電子病歷及臨床路徑。構建小兒危重癥數據庫，收集臨床資料和反饋信息，評價臨床效果并遠期隨訪，

44、形成技術操作規范，進一步優化、完善，形成規范化的操作性強、安全有效的重癥救治技術操作流程。l 建立危重癥轉運風險評估體系。探索和開展院間轉運危險度評估，減少轉運途中可能出現的危險情況。探索和開展小兒危重癥的分級診療， 形成危重患兒安全轉運技能指標，有效節約人力資源。湖南省兒童醫院醫療大數據-優秀創新案例2：運用醫學知識圖譜和臨床大數據建設專病智能輔助診療體系痛點分析目前市場上的產品型通用型的輔助診療系統，對于疑難病癥 CD 型病歷較多的三甲醫院用處不大。有知識庫內容相對單一；沒有開放的醫學知識圖譜；沒有與醫院臨床診療經驗進行緊密結合等諸多問題。針對科室臨床科室針對人群醫護人員解決方案專病智能輔

45、助診療體系是基于電子病歷系統之上，結合自然語言處理（NLP）、知識圖譜等人工智能技術，對醫院數百萬份專科疾病相關電子病歷、百本相關權威書籍以及大量文獻資料進行特征抓取，并歸納分類，為臨床醫生對專科病種相關癥狀進行決策輔助，推薦用藥、檢查等相關治療，提高診療效率和安全。項目創新l 本系統多集成的原創知識庫；l 引進最新的半監督機器學習方法以及神經網絡、深度學習等精準算法技術，建立癥狀與疾病等特征關系模型；l 融合各種方式的電子病歷系統，與臨床信息系統深入集成，直接調閱十七項臨床應用；l 輔助診療的正倒序獨家設計；中南大學湘雅三醫院06醫療人工智能-技術成熟度：四大指標 構建創新方法論目前專注于的

46、醫療影像和病歷 / 文獻分析類企業排在成熟度的第一位和第二位，盡管如此依舊距離產業化的平穩期年限有510年。動脈網蛋殼研究院-人工智能 + 醫療技術成熟度方法論，相關計算指標如下：1.2.3.4.企業的平均融資額。企業數量。行業分散度。商用的醫院數量。醫療人工智能-產業：再定義 人工智能產業鏈條人工智能產業一般來說劃分為三個層次，分別是底層的基礎層，中間的技術層和上層的應用層。但是，動脈網蛋殼研究院認為，數據是人工智能產業鏈中非常重要的一環。它原本屬于基礎層，因為其重要性，我們把它提出來，和基礎層并列。應用層技術層中層上層基礎層數據層底層涉及概念l 算力（CPU、GPU等）l 算法（機器學習、

47、深度學習等）l 框架（TensorFlow、Caffe等）l 應用場景數據l 自然語言處理l 語義分析l 圖像識別l 醫學影像l 病歷/文獻分析l 圖像識別醫療人工智能-產品線分布：呈分散趨勢 四大主流選擇方向動脈網蛋殼研究院對主流醫療人工智能產品的智能應用領域分為：醫學影像、病例文獻分析、虛擬助手、新藥研發、醫院管理、健康管理、基因、疾病預測與診斷、智能器械等10類。針對108家國內市場主流醫療人工智能企業的調研，動脈網蛋殼研究院發現：l 大多數人工智能企業選擇了在醫學影像、病例文獻分析、健康管理、虛擬助手四個方向推出產品；l 人工智能企業產品呈現出分散趨勢；醫學影像健康管理病歷/文獻分析醫

48、院管理智能化機械藥物研發虛擬助手疾病人工 篩查智能+ 及預基因 測醫療語音識別醫療人工智能-規劃：六項任務 新一代人工智能發展規劃詳解為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，按照黨中央、國務院部署要求，制定新一代人工智能發展規劃，實施新一代人工智能重大科技項目。規劃中提出了六個方面的重點任務：050102030406構建開放協同的人工智能科技創新體系。培育高端高效的智能經濟。建設安全便捷的智能社會。加強人工智能領域軍民融合。構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系。前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。醫療人工智能-“醫院生態”：病歷/文獻

49、分析為人工智能主要應用場景16381105101415病歷/文獻分析醫院管理虛擬助手健康管理醫療語音識別疾病篩查及預測智能化機械參賽人工智能項目涉及細分領域企業15%三級醫院70%三級以下醫院4%政府機構研究中心 4%7%人工智能項目申報方屬性按照醫療人工智能產業鏈的細分領域進行分類，2019智慧醫療創新大賽決賽項目中，涉及的人工智能細分領域為7個，其中涉及病歷/文獻分析的最多，達到14家，其次涉及疾病篩查及預測的人工智能項目有8家；從項目主要申報方屬性來看，涉及人工智能領域的決賽項目有70%來自于三級醫院，15%來自于企業，7%來醫學研究中心；持持持持支支支支持支支品落地產/ 臨床持廣金備策

50、推資/ 設政術技相關團隊3%醫療人工智能-“醫院生態”：主要服務于醫生群體 推廣、資金、落地/臨床需求明顯1048136201210864人工智能項目涉及細分領域醫生68%護士6%患者17%家屬 其它對象6%人工智能項目目標群體決賽圈大數據項目中，醫生為人工智能應用的主要目標對象，有68%的項目針對醫生群體；涉及人工智能領域的決賽項目，有10個項目對推廣方面的需求最為迫切，其次有資金及產品落地/臨床支持方面需求的項目也分別達到8個和6個；醫療人工智能-優秀創新案例1：多模態智能人機交互系統應用痛點分析手術室對治療精度的不斷提升、對臨床查看患者信息的時效性和對感染控制的要求不斷提高。傳統信息化手

51、術室已經不能滿足智慧醫院發展要求手術室針對人群通過多模態智能交互的模式，應用語音識別、觸摸感知、手勢控制和動作交互技術對軟件進行操作，變接觸性操作為非接觸操作，同時軟件系統自動關聯其他醫療信息系統（HIS、LIS、PACS、EMR、臨床護理、手麻等系統），獲取患者信息，讓醫生更專注于手術操作從而提高手術的精確度便成為醫院管理者最為關注的問題。針對科室解決方案l 多模態交互技術，通過文字、語音、視覺、動作、環境等多種方式進行人機交互，充分模擬人與人之間的交互方式。這一交互方式復合機器人類產品的形態特點和用戶期待，打破了傳統PC式的鍵盤輸入和智能手機的點觸式交互模式。l 三維重建是醫療影像工作多年來從橫斷層到多層面乃至立體的飛躍，讓抽象變得更形象，大大提高診斷的準確性，縮減了手術的難度和時間。手術室醫護人員項目創新彭州