縱觀醫療產業發展長河，信息和數據一直是其發展的核心，只不過在計算機技術欠發達時期，信息和數據以紙質形式給予展示和保存，調用于個人經驗之中，由單獨個體來根據以往經驗進行“查找”和“利用”；此時，醫療產業發展依靠眾多經驗豐富的行業領導者。隨著計算機技術、信息技術以及人工智能快速發展，醫療產業逐漸擁抱“變化”，涌現出多場景產業數字化轉型；此時“數字化轉型”正式步入大眾視野，“產業數字化” 與“數字產業化”的概念正式提出。
醫療產業鏈中數字化場景發展現況及挑戰
【資料圖】
醫療產業數字化場景應用進程呈現差異化，業務慣性影響轉型進度
醫療產業是一個龐大的系統，每一細分場景數字化轉型進度及應用進程均有所不同，這與細分行業本身特性有極大關系。在本報告中，億歐智庫將按照不同場景，來梳理數字化轉型進度和應用情況，對其應用進程進行評估。
整體來看， 監管層面、醫院診所及部分制藥環節中，數字化轉型較為快速 ，當下正在向大數據應用和智慧化應用，甚至生態化持續推進。藥械及支付領域，因面臨不同發展困境，部分環節非常緩慢，這與其業務特征與產業慣性有極大關系。
醫療產業監管由政府主導，當下信息化建設基本完成，智慧數據價值正在挖掘
億歐智庫重點研究三大方向的監管數字化轉型情況： 衛健委、藥監局、醫保局 ，每一個細分場景應用，均由政府部門推動實施。為解決監管問題， 其數字化轉型動力強勁，相關服務型企業需要根據政府部門要求進行數字化配套建設。具體來看，在衛健委監管層面，也是醫療產業數字化進程時間最長的領域，當前基本完成信息化建設，正在向智慧醫院轉變。在醫保局監管層面，全國統一醫療保障信息化平臺于2022年全面建成，其以支付為手段，撬動醫療體系深度改革。在藥監局監管層面，隨著中國加入ICH，審評審批進入新一發展階段，信息化和數字化成為監管“必修課”， 此部分監管數字化基本完成；隨著藥品監管逐步深入，未來將以生產制造和強化流通為目標，進一步完成數字化轉型升級。
醫療機構數字化轉型處于線上化到大數據應用階段，深度及智慧化使用有待進一步提高
依據CHIMA《2021-2022年度中國醫院信息化狀況調查報告》中數據顯示，本年度調研醫院中參與電子病歷系統功能應用水平分級的醫院逐年增加，且參評等級逐年提高，體現出醫院電子病歷系統功能的逐漸成熟。在醫院互聯互通成熟度測評方面，參與該項測評的醫院逐年增加。雖然高級評定結果占比逐年提高，但整體互聯互通標準化成熟度仍有很大提升空間，到調研年度，仍有近60%的醫院尚未參加測評。由此可見， 以電子病歷為核心的智慧服務正在快速提升，但是需要互聯互通為基礎的智慧醫療尚未達到預期，深度使用有待進一步提高 。
在實際應用中，醫院管理層面不同管理功能使用頻率和次數均有不同，其中用藥管理和監測在全院應用中占比相對較高；醫療數質量統計系統在部分應用的系統中占比最高。整體來看，在智慧管理層面，可提升空間仍然較大。
醫療機構數字化轉型技術相對成熟，但大部分應用場景深度不夠
醫療機構信息化已基本成熟，技術搭建能力已可以滿足大部分醫療機構使用場景的需求。但在場景應用深度方面，仍有較大的提升空間，尤其是大數據深度分析并把結果反哺業務層面方向，仍然有很大提升空間。此部分一方面涉及到AI算法能力的提升，一方面涉及到相關使用主體的認知程度和接受程度，兩者需要在實際臨床使用中相互磨合成長，才能實現智慧醫院的目標。
制藥領域數字化轉型，不同細分場景應用程度不同，以政策推動及業務增量為驅動
中國制藥領域數字化轉型涉及完整藥品全生命周期管理，這其中每一環節的數字化轉型進展均不一樣。億歐智庫把其分為三大模塊： 藥物研發、業務管理和醫藥商業/營銷/服務 ，在以上三大模塊中， 醫藥商業/營銷/服務的數字化進程最快，與制藥企業以銷售結果導向密不可分 。在業務管理方面，財務管理與銷售人力管理呈現行業普遍性，在此不贅述；而生產制造因涉及環節眾多，改造范圍廣，不僅涉及到生產設備，還涉及到工藝改進方面，當下均存在很多問題，導致生產制造環節數字化轉型推進緩慢。在藥物研發部分，細分領域呈現不同發展特征，藥物發現及開發部分，處于自動化實驗室轉變階段；臨床試驗環節，已有眾多軟件推向市場，但仍然面臨數據無法互聯互通，大部分仍以單項數據收集與分析為主。此外，藥物警戒部分由于監管強制推進，數字化轉型進展較為快速。
高值器械數字化轉型集中于產品研發及生產制造，基于數據產生新價值和產業鏈
高值醫療器械與藥品在產品層面有明顯不同，具有泛行業屬性的企業運營方面不做贅述。本節主要討論高值醫療器械產品研發、生產制造、產品使用及售后運維三大模塊。 高值醫療器械與傳統工業制造更為類似，是基于工業制造水平逐步提升，相對于制藥領域而言，工業制造數字化轉型在醫療器械領域體現較為明顯 。另一方面，高值醫療器械除產品研發、生產制造外，后期維護運營也是一塊工作量較大的業務體量。因此，在信息技術快速發展的當下，相關企業通過利用物聯網以及數字化工具優化關鍵業務流程，建立基于數據的長期戰略運營模式。
在產品研發層面，高值醫療器械在臨床使用過程中產生大量臨床使用數據，包括基于產品本身的參數數據，和基于檢查檢驗的臨床數據，這兩方數據形成數字化轉型的天然優勢。 一方面需要收集運行參數數據提升機械性能，另一方面可以基于數據本身，形成新產業鏈條，例如：人工智能輔助診斷系統 。
醫療支付中兩大支付方數字化轉型路徑相反，驅動因素方決定轉型方式
在醫療支付領域，除自費外，有兩大支付方-醫保和商保，醫保作為我國最重要的支付方式，以醫保局為主要管理部門體系，直接影響著醫療產業格局。對于醫保支付服務來說，政策強驅動決定了其數字化轉型路徑：信息化建設已完成并投入運營，下一步提升醫保數據治理水平，最終達到智慧醫保的目標。
對于商業保險來說，其具有泛行業保險本身業務屬性，以業務數據為驅動，精算以支持產品設計， 在業務層面已完成數字化應用的核心轉型（以數據驅動業務），但使用程度尚未達到預期 。此外，商業保險在數字化應用工具上，在近些年逐漸發力，其數字化轉型發展具有特殊的行業屬性。另 一方面，隨著消費者需求逐漸增加，以保險產品為核心的服務體系已無法滿足其需求，基于此狀態 孵化出多種服務保險行業的商業型公司，此類公司借助數字化工具，高效反饋消費者與保險產業 。
基于醫療資源及AI技術串聯產業鏈，以患者為中心的綜合場景應用
在醫療產業數字化轉型中，誕生了利用數字化技術服務整個醫療行業鏈條的業務模式。 其本質是底層資源復用，該類型業務模式底層技術壁壘不高， 更多的是行業理解壁壘及行業資源壁壘，大數據治理及智慧化應用拉開產業差距 。因醫療行業本身屬性較為沉重，能夠串聯醫療不同場景的數字化轉型的企業， 最關鍵的是能夠理解醫療行業運營模式、資源配比，以及具有相關社會醫療資源積累 。當前，以綜合應用為主的市場玩家，以落地服務產業鏈為方向，通過大數據治理與AI算法深度應用，提升醫療產業鏈整體運營效率，節省社會資源。
無論何種場景數字化轉型，首要任務解決當前業務核心痛點
數字化轉型基于業務本身訴求和痛點，例如：在監管層面，地域廣闊人員眾多，管理存在大量漏洞，用數字技術，從信息數據基礎開始管控，提高治理效率與水平；在醫療機構，大型三甲醫院吸虹效應顯著，診療密度非常高，需要利用數字化手段有效降低各方等候時間，精準管理，在固定的時間內提供更多的服務內容；在藥械企業，其當下面臨業務增長受困的局面，急需要開源節流，數字化能為其帶來哪些業務增長或長期支出下降，均需要有明確的投入產出比；在支付方，需要通過大數據應用更好管控資金流轉效率，既能符合社會層面的醫療保障需求，又能最大程度節省開支。
整體來看， 醫療產業數字化轉型要解決三大行業痛點：
1、業務增長受限；
2、當下運營模式無法滿足新需求；
3、監管層面面臨嚴峻挑戰。 在解決以上核心痛點的過程中，將會創造出新價值鏈與產業鏈。
數字化轉型推進中，核心痛點未解決，限制大數據應用的潛力爆發
大部分正在進行產業數字化轉型，以解決當下核心痛點為主要抓手。已建立的數字化系統在使用過程中，會產生大量有價值數據，此部分數據尚未進行開發，而這些數據無法進行產業化是存在尚未解決的核心矛盾的問題，例如：數據孤島、數據質量標準、數據交互標準/協議、數據權歸屬、 數據使用權、數據隱私權、診療安全、法律糾紛等問題， 以上均牽扯各方利益，需要頂層規劃，通過建立“共識”或者“規范”，明確數據使用底層邏輯，否則將拖慢整體數字化轉型進度 。
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