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聊一聊疫情后,医疗行业加速发展的方向
2020-07-01 17:34:45

——这是我的第 100 篇原创文章——

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随着疫情的爆发,股市中医疗行业的表现,在最近这几个月堪称亮眼。

除了直接的市场利好反应之外,还有投资者认为疫情从中长期来看,能够真正加速医疗大产业的发展。“医”、“药”、“险”各领域信息化、新基建,有望在全国范围内全面推进,催生产业加速进入健康数据时代。

01

“医”端

即医院端的信息化建设。

这次由国家统筹,加快建立互联网诊疗服务平台。

疫情期间,国家发布《关于在疫情防控中做 好互联网诊疗咨询服务工作的通知》,要求各省级卫生健康行政部门,统一建立全省的互联网医疗服务监管平台,加强对互联网诊疗服务事前、事中和事后的动态监管,加强医务人员资质、诊疗行为、处方流转、数据安全的监管,保障互联网医疗健康服务规范有序。

这其中省市级互联网医疗服务监管平台的搭建,能够将医疗机构之间的数据互联互通,使得海量医疗数据得到更为高效灵活的挖掘。

02

“药”端

即药品信息化基建提速

在国家的统筹下,药品大数据中心和药品追溯体系将会加快。

2018 年 11 月,国家药监局发布《关于药品信息化追溯体系建设的指导意见》,致力于搭建覆盖药品生产、流通和使用等环节的追溯系统,统筹各方协同推进“一物一码,物码同追”,实现全品种、全过程追溯。

2019年4月、2019年8月、2020年3月,国家药监局陆续发布 10 项信息化建设要求, 通过统一标准推动药品追溯体系建设在全国范围内逐步落地。 

药品大数据的形成,使得药品从出厂到流向市场的各个环节实现信息准确、完整、可追溯,在药品安全监管、问题产品召回、药品应急处置等领域发挥重要作用。

03

“险”端

即医保和商保的信息化基建提速。

在国家的统筹下,全国范围的医保电子凭证将会加速推进。

疫情期间,国家印发《国家医疗保障局办公室关于全面推广应用医保电子凭证的通知》,要求在 2020 年底前,各地实现医保电子凭证在线上就医购药、公共服务查询和个人参保信息查询等场景的应用,要求各地实现 30%以上本地参保人激活医保电子凭证,每个地级市主要大型药店和至少 1 家医院支持使用医保电子凭证。 

另外医保大数据中心也非常有望形成。这次国家搭建全国医保信息平台,会要求各地医保与国家医保平台的网络联通,按照医保信息化平台技术框架要求完成各地的运行环境建设,并统一医保基础数据标准进行上报。

原先医疗行业的数字化、信息化基建其实是非常薄弱的,省医保和市医保无法直接互相使用,数据监控也是非常薄弱,尤其对于一些私营的医疗机构。这次的疫情无疑会加速国家在“医”、“药、”险“三方面的监管体系建设。

这其中会进一步引入物联网、区块链等技术,保证电子处方的唯一性、药品追溯码的唯一性、医保电子凭证的唯一性。其中,电子处方将患者、检验师(及所在 医疗机构)、医师(及所在医疗机构)、药师(及所在医药机构)、药品完整追溯信息等诸 多数据一一对应。 

这其中带来第二个大的机会点在于,当医药产业进入健康数据时代,药品数据化(一物一码,从工厂到流通到终端全流程可 追溯)、运营数据化(生产、营销、物流、销售等环节实现数据驱动决策)、就医购药行 为数据化(问诊、搜索、浏览、交易等行为均被数据化留存)等将产生海量数据资产。如何能够用好这些数据,并为这个行业进行赋能至关重要。

比如:

1)研发领域:改进临床试验设计、缩短药物研发周期、降低药物研发成本。

2)科研领域:挖掘海量医疗数据提升临床科研能力,推进 AI 辅助技术,助力基层医疗,优化医疗资源配置。基于时间序列、不同属地、不同人群等实现疾病的动态分析, 加强疾病预测、流行病研究等。

3)监管部门:对各地医保实时监管,高效合理统筹医保资金使用。

4)营销/销售:基于消费者数据画像,深入挖掘健康需求,实现精准营销/销售等等。

04

“大数据”端

大数据所带来的帮助:

对于生产企业来说,缩短和消费者距离,实现精准研发、精准营销;通过药品追溯数据合理,有效规划生产,提升经营效率。

对于经营企业来说,数据驱动供应链管理、库存管理等、降本增效;全面了解消费者,提供个性化的全生命周期健康管理服务;

对于医疗机构来说,基于院内/院外海量医疗数据增强临 床科研能力,推进AI辅助诊断体系 应用,提升各层级医疗服务效率;

对于监管部门来说,对各地医保实时监管,推进PBM模式普及,合理使用医保资金。

举例:阿里健康于 2016 年推出追溯平台“码上放 心”,“码上放心”主要实现的是通过物联网实现供应链线上化、数据化、透明化,然后为 B 端合作企业提供药品追溯和召回、渠道管理、患者教育、疫苗冷链追溯等。

另外智慧医疗也将会进一步推进,很多场景可以用到医疗AI,比如医学教育情景模拟平台、临床辅助决策系统、远程影响平台等,以及垂直专科的AI应用,如脑健康筛查 AI 引擎、 数字口腔正畸 AI 引擎、癫痫 AI 引擎、动态心电 AI 引擎、慢阻肺 AI 引擎等。

还是以阿里健康为例,以下是ET医疗大脑2.0:

阿里健康做的城市数字健康平台,实现了全业务的流程覆盖,线上线下的场景融合,通过地区内的医疗资源情况和居民健康信心,通过数字平台帮助政府做好医疗人员培养、医疗服务水平提升等。

我一直认为,在医疗基建的建设中,像BAT这类具有体系化的技术能力和极强的政府资源的大型互联网企业,才有能力来做基建。因为做基建是一个非常大的系统性工程,缺乏上面2个条件中的任何一个都无法完成。没有有力的技术能力,就无法充分利用好数据的优势,而没有政府的推动落地,各个地区的数据就无法互通互联,相互割裂。

这种数字化,智能化,毫无疑问将会成为医疗行业未来最大的机会点。

End


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