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互聯網醫療系列深度報告之醫改釋放醫療大數據商業價值

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詳細介紹

1 互聯網醫療的進一步發展依賴于“數據連接”

在之前互聯網醫療系列深度報告中,我們反復強調互聯網為整個社會所帶來的新增意義主要來自兩個方面:“連接”(呈現出去中介特征)和“智能”( 智能算法應用在連接過程中所產生的數據,所提供的自動化輸出)。而醫療行業呈現大空間、低效率、多痛點,長尾的特征,互聯網對于醫療行業的改造是具有確定性的。

1.1 互聯網連接“信息”和“數據”

通過和市場的交流,大家對于到底是“互聯網+醫療”還是“醫療+互聯網” 始終意見相左。但我們認為, 核心是看清楚問題的本質。醫療行業的本質是六大要素的配置,包括:政府、醫院、醫生、醫藥、患者、醫保。而互聯網是通過“連接”和“智能”兩大工具,為產業創造新的增量市場。從連接功能來看,我們認為互聯網對于醫療行業的滲透分為兩個階段:連接“信息”和連接“數據”。只有連接了數據以后,才能真正進入智能時代。

連接“信息”:主要是通過互聯網解決醫療行業的信息不對稱,分為院內(醫療廣告、線上平臺、網絡社群)和院外(醫療信息化)兩個市場。

連接“數據”:主要是連接醫療行業運轉過程中所產生的醫療大數據,進而對醫療六大要素資源的優化配置。

圖表 1: 互聯網連接醫療“信息”和“數據”

 圖表3

1.2 互聯網醫療發展的第一階段:已解決“信息”的連接

從解決醫療行業信息不對稱的角度看,互聯網已經充分發揮了其連接的職能。 從就診的環節分,分為院內和院外兩塊。 院內主要是通過信息化建設,解決院內的信息不對稱;院外主要通過廣告、論壇等形式解決患者和醫療機構、醫生之間的信息不對稱。

圖表 2: 互聯網已解決“信息” 的連接

信息鏈接

1.2.1 互聯網廣告是連接信息的核心盈利模式, 但進入穩定期

從解決院外信息不對稱的三大商業模式來看,互聯網廣告具備成熟的盈利模型,而其他互聯網商業模式雖然能匯聚資源、獲取用戶流量,但盈利之路仍然坎坷。互聯網廣告目前有兩種模式,分別是搜索引擎推廣、網站頁面廣告,從下圖可以看到,這兩種模式的盈利都進入穩定增長期,預計未來三年的復合增長率為 30%左右。

圖表 3: 未來三年百度醫療廣告收入復合增長 28% 圖表 4: 未來三年在線醫療廣告收入復合增長 33%

廣告收入

線上平臺的商業模式主要涉及自我診斷、自我用藥和導診環節,主要代表企業是春雨醫生、好大夫在線等,雖然解決了用戶的部分需求,但是沒有真正解決用戶求醫問診的需求,仍然掙扎在尋求盈利模式的階段。網絡社群的商業模式主要代表企業是丁香園,通過滿足醫生訴求,成為醫生的交流平臺,有大量穩定的忠實用戶,但是很難在用戶身上實現盈利,目前也在往線下醫療機構方向伸展。

圖表 5: 線上平臺和網絡社群難有成熟的盈利模式

盈利模式

1.2.2 信息化投資仍具備持續增長動力

院內信息不對稱的解決方案主要是院內信息化。 中國的醫療信息化發展時間較短,信息化覆蓋程度不夠,特別是高集成度、高共享度的信息化解決方案。由于醫療信息化行業會在下文進行詳細的研究,這里就不再贅述,我們認為未來中國醫療行業的信息化行業市場規模仍會持續增加, 2017 年會接近 400 億市場規模。 但會呈現以下幾大特征:

 量: 提升。 醫療信息化產品向高集成度、高共享度方向發展,子模塊會增加、顆粒感更強。

 價: 持平或微降。由于信息化是獲取數據的入口,隨著數據價值逐步明確,廠商為了獲取醫療大數據,愿意低價競爭。

市場集中度: 提升。集成度提高、院內院外打通,形成產品技術壁壘,壓縮小企業生存空間。

圖表 6: 未來三年醫療信息化市場規模復合增長 13%

未來三年

1.3 互聯網醫療發展的第二階段:“數據”的連接剛剛起步

連接醫療大數據的目的是通過挖掘其商業價值,更加合理配置醫療六大資源要素。 我們整理了醫療六大資源要素之間的相互關系, 發現其關系錯綜復雜,歸納得出兩大癥結:計劃性和利益鏈。

1) 政府計劃經濟思維,造成供需不匹配, 產生尋租行為;

2) 基礎設施(大數據、政策等)不足,各要素無法有效流動;

3) 醫院和醫生完全綁定,缺失市場化定價,限制供給;

  • 基本供給(基層醫療體系)
  • 高端供給(專科民營體系)

4) 長期形成的利益分配機制,造成資源浪費。

圖表 7: 醫療六大資源要素關系錯綜復雜

醫療六大資源

我們認為,醫療大數據真正實現互通互聯,并挖掘其商業價值,是實現醫療資源優化配置的必要條件。 在政策(醫改)和技術(信息化、互聯網化)的雙輪推進下, 醫療大數據的枷鎖被打開,其商業價值不斷被開發,真正對五大資源要素進行市場化的優化配置,打造新的商業模式和盈利模式。

如下圖所示,在大數據的驅動下,我們模擬了未來醫療資源優化配置的路徑,分別對各個資源要素的未來發展方向進行研究,我們認為醫療行業的供給側改革才是真正能產生增量市場的改革方向:

醫院: 公立醫院作為醫院的主體,在取消藥品加成的大背景下,將回歸公益性角色,成為社會基本醫療供給平臺機構。同時引入更多的社會資本進入。

醫生: 作為醫療行業的真正供給方,將與醫院適度松綁,通過稀缺資源的市場化路徑來尋找真正價值,實現醫療的供給側改革。

患者: 隨著供給側改革,患者的需求側將被切分得更加細致,從多年對互聯網的研究看,基于用戶需求的研究是打造商業模式的核心。

醫藥: 巨大的尋租空間將被壓縮,藥品回歸治病角色。同時隨著互聯網化和信息化的提升,醫藥流通效率將大幅提升,來服務新的供需場景。

醫保: 對醫保進行控費后,引入新的買單方來匹配市場化的供需結構,引入個人健康險是大勢所趨。

圖表 8: 醫療資源優化配置全景圖, 延伸兩大盈利模式

醫療資源配置

隨著高市場化程度的新商業模式建立, 主要盈利模式將會是向藥企收費和向險企收費,同時作為補充,也可向患者、醫院、醫生收取一部分費用。 所對應的市場為三大萬億級市場。

萬億級市場一:醫藥營銷市場和流通市場2015 年藥企廣告投入和銷售投入的市場規模超過 4000 億,到2018 年我們預計會超過 5500 億。同時 2014 年醫藥流通行業的市場規模是 1.24 萬億。

圖表 9: 2018 年醫藥行業市場投入規模超 5500 億 圖表 10: 2014 年醫藥流通市場規模達 1.24 萬億

醫藥行業

萬億級市場二: 2020 年我國商業健康險市場規模將達 2 萬億我們認為,隨著醫療行業的市場化程度提高, 會刺激商業健康險市場的持續高速發展,預計到 2020 年,商業健康險市場規模將達到 2萬億,成為現有醫療保障體系的有效補充。

圖表 11: 2020 年我國商業健康險市場規模將達 2 萬億

商業健康保險市場

萬億級市場三:個人醫療衛生消費支出市場從個人衛生費用支出總額來看, 2014 年已經超過 1 萬億,預計到2017 年,個人衛生消費支出總額將會超過 1.5 萬億。而從人均數據來看, 2014 年城市人均衛生支出為 3576 元,農村人均衛生支出為 1473元,預計到 2016 年,城市人均衛生支出達到為 4187 元,農村人均衛生支出為 1875 元。研究年度人均衛生費用支出的另一大目的是在于研究互聯網醫療用戶 ARPU 值的潛在空間,一旦形成 2C 的穩定商業模式,巨大的流水將支撐估值的提升。

圖表 12: 2017 年個人衛生費用支出近 1.5 萬億 圖表 13: 2016 年城市人均衛生支出超 4000 元

個人衛生

 2 基于電子病歷的臨床數據是最核心的醫療大數據

資本市場對于醫療大數據給予很高的估值溢價, 但是醫療領域生產的大數據種類繁多, 其內涵價值及商業化空間各異。 同時由于信息化發展時間較短,標準不統一,阻礙了大數據的匯集和應用。為了準確的評估醫療大數據公司的價值,我們必須對醫療大數據進行分類和篩選。

2.1 政府的定義:因健康活動而產生的“ 醫療數據”

研究醫療大數據之前,首先普及下個人健康大數據的定義。個人健康大數據是指個人從出生到死亡的全生命周期過程中,因免疫、體檢、門診、住院等健康活動所產生的大數據。按照歸整的部門分為醫療衛生領域,金融保險領域、公安領域等。 留存于醫療衛生領域的大數據,我們理解為醫療大數據。

國家對于醫療大數據也早已做了頂層設計, 2014 年衛計委發布了“ 46312”工程,對國家衛生、計生資源整合做了頂層設計規劃,其中的“ 3”就是指三大數據庫,分別為電子健康檔案數據庫、 電子病歷數據庫和全員人口個案數據庫。

圖表 14: 醫療大數據: 因健康活動而產生的“醫療數據”

醫療大數據

從這三大數據庫的數據來源看,醫院是醫療大數據的主要來源,其中電子病歷數據庫的數據商業化價值最高。

人口數據庫:主要包含人口信息,數據來源于各大部門(衛計委、公安、民政、統計、人力社保、教育等)交互共享。

健康檔案數據庫:主要包含定期或不定期的健康體檢記錄、衛生服務過程中的各種服務記錄、 專題健康或疾病調查記錄。數據來源于體檢機構、醫院和基層。

電子病歷數據庫:主要包含醫院診斷治療全過程原始記錄,數據來源于醫院,其商業化價值最高。

圖表 15: 醫療大數據整體架構

醫療架構

2.2 醫院內數據價值最高,尤其是基于電子病歷的臨床數據

上文明確了醫療大數據的主要來源是醫院, 而院內醫療大數據的匯集主要依賴于院內信息化建設的程度。 我們對中國醫院的信息化建設發展路徑進行了歸納,認為可以分為四個階段:

第一階段:管理信息系統( HIS)建設,醫院初期進行信息化投資的目的是為了規范和細致的管理,所以 HIS 系統成為首選, HIS 系統獲取的數據是為了更好的幫助醫院進行管理,目前幾乎完成全覆蓋,但市場較為分散。

第二階段:臨床信息系統( CIS)建設, 以病人管理為核心,提高醫療服務質量和患者安全,所以基于電子病歷的臨床信息系統成為投資熱點,但由于系統模塊眾多,標準不統一,使數據無法有效串聯,在院內成為孤島。

第三階段:院內集成(開放)平臺,由于醫院越來越重視醫療數據的價值,為了打破院內的數據孤島,實現院內數據共享,投資建設院內集成(開放)平臺,目前處于高速增長期。

第四階段:區域醫療資源信息平臺,單個醫院的數據價值仍然是十分有限,為實現區域醫療資源的優化配置,必須將區域醫療大數據互通互聯,未來區域醫療資源信息平臺建設將會處于高速增長期。

圖表 16:醫療信息化投資四大階段

醫療信息化

分析研究醫療信息化投資四個階段,我們認為前兩個階段的信息化建設能產生醫療大數據,后兩個階段的信息化建設主要共享醫療大數據。而相比于 HIS 所產生的數據,以病人管理為核心,基于電子病歷的臨床信息系統所產生的數據,是具備更大商業開發價值的醫療大數據,其中包括 LIS、 PACS/RIS、心電、手麻、重癥監護、合理用藥、移動醫療等臨床支撐系統。

圖表 17: 醫療大數據來源: 電子病歷為核心的臨床信息系統

數據來源

2.3 電子病歷產生的醫療大數據是行業重要基礎設施

電子病歷的定義可分為狹義和廣義兩種。 狹義理解電子病歷,是紙質病歷的電子化,是院內信息化產品中的一項子模塊。我們認為這是不完整的。對于電子病歷的廣義理解,衛計委《醫療機構病歷管理規定》和《病歷書寫基本規范》 中有明確闡述, 病歷是指醫務人員在醫療活動過程中形成的文字、符號、圖表、影像、切片等資料的總和,包括門(急)診病歷和住院病歷, 電子病歷不僅指靜態病歷信息,還包括提供的相關服務。是以電子化方式管理的有關個人終生健康狀態和醫療保健行為的信息,涉及病人信息的采集、存儲、傳輸、處理和利用的所有過程信息。

美國醫藥研究所( IOM)同樣對電子病歷有定義:以電子化方式管理的有關個人終生健康狀態和醫療保健的信息,并可在醫療中作為主要的信息源取代紙張病歷,滿足所有的診療、法律和管理需求。所以見,電子病歷包含的內容,是病患用戶最完整、詳細的臨床信息資源。

電子病歷共有五大特征,包括:全集成、全過程、全周期、智能化、多視圖。

圖表 18:電子病歷五大特征

電子病歷

2.3.1 我國電子病歷 5 級及以上占比僅 6‰

衛計委針對我國電子病歷的系統功能應用水平,有一套完整的評級標準和體系。 我們的電子病歷系統功能應用水平共分 8 個等級( 0-7級)。

圖表 19: 電子病歷系統功能應用水平分 8 個等級

水平等級

2015 年中華醫院信息網絡大會( CHINC)上,對于現在醫院電子病歷的應用水平做了一個統計。參與數據填報的醫院家數是 2622 家,其中電子病歷應用水平 5 級及以上的共 16 家,占比僅為 6‰,實施電子簽名醫院占評審醫院比例為 20%,醫院應用電子簽名平均級別為2.99。可以看到,我國電子病歷系統應用水平仍非常低,僅是電子病歷升級所帶來的醫院信息化投資市場潛力巨大。

圖表 20: 我國電子病歷 5 級及以上占比僅 6‰

5級電子病歷

2.3.2 基于電子病歷的醫療大數據互通互聯為行業六大要素服務

預計電子病歷的醫療大數據實現互通互聯后,將為醫療行業六大核心要素方提供重要支撐,我們稱之為行業的基礎設施建設。

  • 對政府: 幫助政府更好了解區域內居民的健康信息,規劃區域醫療頂層設計,進行監管職能。
  • 對醫院: 幫助醫院提升運營效率,降低運營成本,避免醫療責任,提升醫院的知名度。
  • 對醫生: 幫助醫生提升醫技、發表論文、評定職稱,降低醫療事故風險,提升市場知名度。
  • 對患者: 幫助患者進行自我健康管理,精準用藥,降低醫療支出。
  • 對藥企: 幫助藥企實現精準推廣,輔助新藥研發。
  • 對保險: 幫助醫保實現醫保控費,幫助商業健康險更好設計產品,優化賠付流程。

圖表 21: 醫療大數據互通互聯是重要行業基礎設施

互通互聯

2.4 美國電子病歷企業的仍有很大發展空間

美國電子病歷市場的發展歷程對于研究我們醫療大數據有很強的借鑒意義。 美國的電子病歷發展分為三個階段:

  • 第一階段( 1991-2003): 自由發展階段,主要是 IOM 發布的一系列市場報告,以及一些簡單的標準。
  • 第二階段( 2004-2007): 形成政策和政府推動階段。小布什在 2004 年國情咨文中明確表示大力發展電子病歷。同時電子病歷 7 級標準也響應確定。
  • 第三階段( 2009 至今): 依靠經濟手段推動階段。奧巴馬在2009 年國會上發布 HITECH 法案宣布 190 億美元投入 HIT 建設。

美國全國的醫療健康支出有近 2 萬億美元,其中 20%醫療費用沒有起到改善病人治療效果的作用,通過電子病歷等新技術,可以有效的減少錯誤、降低成本、保護隱私。在電子病歷的互通互聯上, 出于各自的利益性(限制病人轉診),各大電子病歷企業也不愿意使數據互通互聯,政府相關報告顯示,美國電子病歷共享比例僅為 30%左右。為此成立了非盈利組織 CommonWell 健康聯盟,目前全國 60 多家電子病歷企業加入,并共享其電子病歷數據,但是市場份額第一的電子病歷企業 Epic 并沒有加入。

從下圖可以看到,目前美國的電子病歷企業主要服務對象仍以醫院、醫生為主,隨著數據價值挖掘,發展空間巨大。

圖表 22: 美國滿意度最高的十大電子病歷企業

電子病歷企業

我們選取兩家有代表性的美國電子病歷企業進行重點分析:

美國最大電子病歷企業: Epic Systems

公司介紹: 公司成立于 1979 年,創始人 Judy Faulkner,在第三方機構的評選中,連續 5 年占據了醫學軟件系統最佳獎的第一名。 2014 年收入 16.6 億美元,現金流很好,從沒接受過投資機構的外部資,暫時不會上市。

產品及用戶: 產品主要服務對象是醫院和醫療機構,占據全美醫療結構近 20%的市場份額。 產品整合能力很強,并且提供云服務。

商業模式: 以病人為中心來開發產品,確保幫助醫生提供高效、免費的醫療服務。醫院和醫療機構是付費方,通過軟件產品、云服務和數據共享來盈利。未來會提供遠程醫療服務。

經驗總結: 雖然從提供醫療信息化產品開始,但是始終是以用戶(病人) 思維來開發產品, 所以能不斷接受新的技術進步, 我們認為這是公司能夠不斷提升競爭力的關鍵。 此外,能始終保持第三方的角色,幫助其在行業中快速擴張市場份額。

圖表 23: 全美最大的電子病歷企業: Epic Systems

Epic Systems

美國最大 HIT 企業: Cerner

公司介紹: 公司成立于 1979 年, 1986 年在美國上市,其產品已覆蓋全球 24 個國家。 2015 年營收 44 億美元,凈利 5.4億美元,股票市值為 180 億美元。

產品及用戶: 產品線極為豐富,包括醫療設備,醫療信息化產品,解決方案等。其中 HIT 產品包括電子病歷,實驗室信息系統,醫院信息系統,人群健康管理,和區域醫療衛生集成整合系統等。 全美第四大電子病歷企業, 市場占比 9%。

商業模式: 主要是傳統的醫療信息化商業模式,為醫院提供HIT 產品和服務,向醫療機構收費。

經驗總結: 公司從營收規模上遠超 Epic,但是在電子病歷市場份額落后于 Epic,主要原因在于公司還是停留在軟件思維, 將醫療機構視為最終服務對象,所以其擴張策略是橫向產品線的擴張,成規模后,未來很難轉型互聯網業務。

圖表 24: Cerner 已成為綜合性醫療服務提供商 圖表 25: HIT 產品線豐富

Cerner

3 醫改釋放醫療大數據商業價值

通過上文對于醫療大數據的分析,我們已確定其潛在的市場空間巨大。但是到底是什么阻礙了目前醫療大數據互通互聯和商業化開發呢?為了研究清楚這個問題,我們首先需要明確醫療大數據的四個權:所有權、管理權、控制權和運營權。醫療數據的所有權在于患者個人,但是單個用戶的數據其實是沒有價值的,只有形成大數據后,才有真正的商業價值。醫療大數據的管理權在政府,政府為了更好的管理,很想解放數據孤島,使數據互通互聯,但是他對醫療大數據并沒有控制力。醫療大數據的控制權在醫院,隨著院內集成平臺的建設,醫院已經掌握大數據資源,但在現有的利益分配體制下,醫院很難有動力真正向社會開放醫療大數據。

醫療大數據的運營權在第三方機構,雖然這些機構能夠接觸到數據,但沒有政府的支持和醫院的配合,也很難進行商業化開發。歸根到底,我們認為,在現有的醫療利益分配體制(以藥養醫)下,醫院若開放數據,必然會導致患者分流和透明度增加,從而影響醫院和醫生的收入。所以解放醫療大數據的核心是通過醫改破除以藥養醫。

圖表 26: “ 以藥養醫” 是醫療大數據的枷鎖

藥醫

3.1 以藥養醫, 現實的醫療困境

我們認為,以藥養醫的利益分配機制造成了現在嚴重的醫療困境,集中體現在四個方面:醫患關系緊張; 看病難且貴; 醫保基金支出大幅增長;醫療服務價格低下、醫生價值難以體現。

  • 醫患關系緊張: 在以藥養醫機制下,醫院的收入取決于藥品加成,醫生的收入也和藥品掛鉤;而患者更希望獲得性價比更高的藥。兩者之間就會產生矛盾,據相關統計,全國每年的醫療糾紛就有超過十萬起,傷醫事件更是每年遞增。

圖表 27: 每年暴力傷醫事件上升趨勢

暴力傷醫

  • 看病難且貴。 在以藥養醫驅動下,醫院作為逐利組織更愿意使用高價藥品和耗材, 醫生在開藥過程中也會考慮自身的利益訴求,造成大量醫療資源浪費。
  • 醫保基金支出大幅增長。 醫療資源浪費必然帶來醫保基金大幅增長,最終出現收不抵支。 從下圖我們看到,我國醫保基金的收入增長已經低于支出增長,若沿此趨勢, 社會保障體系將會遭遇沖擊。所以我們認為醫保基金長期收不抵支才是政府真正進行醫改的核心驅動力。

圖表 28: 醫保基金支出增長超過收入增長

醫保基金

  • 醫療服務價格低下。 醫療服務價格低下是影響醫療資源供給的核心原因,目前醫院的收入結構中有超過 40%是藥品耗材收入, 且持續增長。在總量控制的前提下,破除以藥養醫才能提高醫療服務價格水平,真正實現醫療資源供給側改革。

圖表 29:醫院藥品收入持續增長

醫院藥品

以藥養醫下的利益分配機制,對醫療行業的各大要素都帶來價值毀滅,直接或間接造成藥企藥價虛高,醫院多開藥,醫生開貴藥,醫療費用上漲,患者看病貴,醫保負擔重的結果。所以我們認為, 醫改的核心就是破除以藥養醫。

圖表 30: 醫改核心就是破除以藥養醫

醫改核心

3.2 醫改的本質就是三醫聯動下破除以藥養醫

認識到問題是容易的,解決問題是困難的。這句話同樣可以形容在醫療行業。歸根到底有兩點原因: 1)醫療行業的參與要素方很多,各自關系復雜; 2)以藥養醫形成的 20 多年里,造就了一大批既得利益者,阻礙改革的推進。如要醫改成功,首先得理順各方關系,然后通過行政手段打破既得利益分配。如下圖所示,我國的醫療衛生保障體系可以分為預防和治療兩大子體系,其中治療體系是主體。

  • 預防體系內包括: 專業預防組織和基層預防組織。
  • 治療體系內包括: 醫療保障體系、醫療服務體系、藥品保障體系。

所以我們認為,醫改成功的前提是必須在三醫聯動下推進。

圖表 31: 中國醫療衛生體系是復雜的組織體

中國醫療體系

3.2.1 改革醫療即公立醫院改革

我國提供醫療服務的組織很多,有疾控中心、婦幼保健這樣的專業預防組織,有社區衛生中心、村衛生所這樣的基層預防組織,也有公立醫院和民營醫院這樣的醫療服務機構。 但醫療體系的計劃經濟特征十分明顯,醫療資源集中供給在公立醫院,其行政性又嚴重影響醫療資源的市場化供給。

圖表 32:公立醫院是醫療體系的核心

公立醫院

《中國民營醫院發展報告 2015》中顯示, 2013 年我國公立醫院床位數達 386 萬張,占比達到 85%,而民營醫院床位數僅為 71 萬張。公立醫院診療人次為 25.55 億人次,占比接近 90%,而民營醫院僅為2.87 億人次。可以看到公立醫院在醫療行業的供給側,占據集中且強勢地位, 改革醫療核心就是改革公立醫院。

圖表 33: 公立醫院床位數占比達到 85% 圖表 34: 公立醫院診療人次占比接近 90%

公立醫院床位

公立醫院改革的困難在于兩點

1)監管權力分散;

2)醫院逐利性。

造成改革過程中,各方互相推諉,相關政策很難落實。

監管權力分散: 公立醫院多頭領導,不僅包括衛計委、人社部、發改委、財政部、 食品藥品監管局,還包括一些大學。缺乏有效的監管, 使公立醫院、院長在舊的利益分配機制下很難主動去推進改革。

醫院逐利性: 醫院逐利性源于計劃經濟轉市場經濟的九十年代,在缺乏財政支持的情況下,醫院開始自負盈虧,產生了藥品加成制度,而經過 20 多年的沉淀,醫院和醫生成為以藥養醫下利益分配的一環,很難有動力去推進改革,甚至會反對改革。

圖表 35: 公立醫院改革兩大困境

改革

3.2.2 改革醫保,統一是關鍵

我國的基本醫療保障體系主要分為三塊,城鎮職工、城鎮居民和新農合,輔以商業健康險,社會醫療救助、民政醫療救助、工會醫療互助等。當前醫保最大的問題是不統一,包括監管機構不一致(新農合歸口衛計委,城鎮職工和居民歸口人社部)、報銷目錄不一致、繳費標準不一致、報銷比例不一致, 嚴重阻礙醫改的推進。所以改革醫保的關鍵是統一買單方。

圖表 36: 改革醫保的關鍵是統一“買單方”

改革醫保

3.2.3 改革醫藥,渠道浪費是毒瘤

由于醫療行業和藥品的特殊性,醫藥行業的渠道變革是最為緩慢的。 從下圖可以看到,醫藥渠道的市場規模是藥品市場規模的 4 倍,里面包含大量的尋租環節,也是以藥養醫的關鍵。借鑒其他行業的渠道變革,有兩條路徑:

1)市場化手段:電商沖擊,但醫藥電商必須等待電子處方放開;

2)行政化手段:如醫改,強制破冰。

圖表 37: 終端藥價是藥品出廠價的 5 倍 圖表 38: 2014 年醫藥流通市場規模達 1.24 萬億

終端要價

結合醫療、醫保、醫藥的現實困境和改革方向判斷,我們歸納整理了三醫聯動下,醫改的大體方向,但根據每個城市區域的不同,還應進行個性化調整。

圖表 39: 醫改大方向:區域統一醫管平臺下的三醫聯動

醫改方向

3.3 醫改不斷推進,或將超預期

我國的新醫改從 2009 年開始推進,通過對每年的醫改政策進行梳理, 我們認為前期的醫改政策主要集中在提高醫保覆蓋、以及試點改革方向上,成敗兼具,為后期推出綜合性的醫改方案奠定基礎。

圖表 40: 2009 年開始啟動新醫改

醫改開始

其中分別在 2010 年、 2014 年、 2015 年逐步推進了醫改百城試點,尤其具有代表性的是第一、第二批醫改試點城市。 在經過了充分試點后, 2016 年醫改方案將擴大到 200 個地級市的醫改。

圖表 41: 2010 年第一批醫改 16 家試點城市

16家試點城市

在 2010 年第一批 16 個試點城市方案中,我們看到株洲市和寶雞市力圖推進醫藥價格改革,但最終都以失敗告終,可見醫藥行業長期形成的利益分配機制是重大的阻力。通過對醫療產業的調研,我們發現市場對于改革存在兩種爭議:

  • 1)行政讓位于市場,通過市場化的手段來匹配行業的供需,政府隨后進行監管;
  • 2)先通過行政的手段打破以藥養醫的利益分配機制,再引入市場化的手段增強市場活力,匹配供需。

在“一管就死、一放就亂”的社會現狀面前,我們更傾向于選擇第二種方案。因為醫療行業承擔了社會穩定,公益保障的角色,行政化將最大幅度保障底層居民的醫療需求。宿遷醫改始于 2000 年,是市場化醫改方案的典型代表,政府全面推出公立醫院運營,充分引入社會資本,推行近 10 年,造成患者“看病貴”的問題愈發嚴重,最終不得不推到重來。

圖表 42: 市場化醫改案例:宿遷醫改

醫改案例

三明醫改始于 2012 年, 是政府主導的綜合性的醫改方案。市政府成立醫管中心統一管理,三醫聯動,每個細分領域都有配套政策支持,從根本上切斷以藥養醫的利益鏈條。面對藥品價格下降,醫院和醫生收入下降的問題,通過財政托底,重構醫院和醫生的考核體系進行過渡,最終將引入市場化力量。面對藥企品種減少,醫管中心建立審核委員會,綜合評估藥品性價比,并試圖與其他地區聯合招標提升議力。我們認為,三明的醫改方案從短期來看取得了一定的成效,其精髓和方法論是可復制的,有助于全國醫改的全面推進。

圖表 43: 行政化醫改案例:三明醫改

行政醫改

3.4 三明醫改剖析:才剛上路

三明醫改經過 4 年時間,使醫院、患者、醫藥、醫保、醫生端均得到一定改善。但我們認為, 這只是開始,行政的手段不能解決所有問題。下一階段醫改的核心將放: 1) 通過動態糾錯能力將醫改過程中的不合理問題(例如一些死板的操作制度)解決; 2) 引入市場化手段,更好地去匹配醫療市場的供需結構。政府退回到建立制度、監管保障的角色。

3.4.1 醫保端:職工醫保統籌扭虧為盈

三明醫改的推動力就是醫保結構不斷惡化,在繳費人數不斷減少、退休人員增加、贍養比不斷下降的情況下,經過 3 年醫改, 職工醫保由改革前超支 2.1 億元到結余 0.86 億元,職工次均住院費用從0.66 萬元下降到了 0.52 萬元,醫保結構顯著好轉。

圖表 44: 職工醫保超支 2.1 億元到結余 0.86 億元 圖表 45: 職工次均住院費用下降幅度達到了 20%

職工醫保

3.4.2 醫院端:醫務性收入占比大幅提升

通過重建科學的考核考評體系,全面執行院長年薪制和醫生年薪制,調整醫療服務價格,使醫院的利益與藥品隔絕,更專注與醫療本身。 通過 3 年的醫改試點, 使醫院醫務性收入占比大幅提升。

圖表 46: 醫務性收入占比從 39.92%增加到了 63.06%

醫務性收入

2014 年轉外就醫人次占比相比于 2011 年下降了 3.11%, 2014 年轉外就醫基金占比相比 2011 年下降了 0.73%。 同時在 2010 年到 2014年期間,醫療人才凈流入 844 人。

圖表 47: 轉外就醫情況減少 圖表 48: 2010-2014 年人才共凈流入 844 人

轉外就醫

3.4.3 患者端:住院和藥品費用雙降

對于患者來說,看病難和看病貴是需要分開解決的問題。醫改所能帶來的是適度解決看病貴的問題,看病難的問題需要引入市場化力量,增加醫療供給才能完成。從 2014 年三明患者報銷比例來看,城鎮職工、城鎮居民和新農合報銷比例均高于全國平均水平。

圖表 49: 2014 年三明患者報銷比例均高于全國平均水平

三明患者報銷

從 2015 年福建省全省各級公立醫院次均費用情況表可以看到,三明的次均費用是全省最低,其中主要是因為藥品費顯著低于全省各市。

圖表 50: 三明市住院和藥品費用雙降

費用下降

3.4.4 醫生端:收入較 2011 年增長超過 100%

通過引入合理的考核機制以及財政補貼的方式,醫生的陽光化收入顯著提升。新的考核方案中, 考核與藥品、耗材銷售額和檢查、化驗收入額脫鉤,從而有效遏制醫院大處方大檢查,降低了醫療費用支出水平;

獲得患者看病費用下降和醫保基金支出降低的雙重效果; 與醫務性收入、院長考核結果掛鉤,倒逼醫院完善考核評價體系。同時通過年薪制薪酬體系保障醫生收入。

  • 臨床醫技師>當地事業單位平均工資水平 3 倍以上
  • 護理略高于教師平均工資水平
  • 工勤=事業單位平均工資水平的標準

圖表 51: 15 年醫院工資總額較 11 年增加了 135% 圖表 52: 15 年醫生平均工資較 11 年增加了 111%

醫院工資

3.4.5 醫藥端:藥品價格大幅下降

三明的醫藥招標采購系統是變化最大的領域。通過實施藥品和耗材零加成,切斷醫院“以藥補醫”鏈條。對重點藥品進行監控: 建立黑名單制度; 簽訂廉潔行醫承諾書;建立治理醫藥購銷領域商業賄賂院長負責制。

實行限價采購: 全市范圍內醫療機構用藥限價采購。

實行醫用耗材(檢驗試劑)聯合限價采購:建立醫用耗材(檢驗試劑)專家庫; 做好臨床使用耗材數據采集; 開展醫用耗材(試劑)聯合限價采購。

通過三年的醫改試點,基藥和非基藥的采購價格均巨幅下降。

圖表 53: 基藥采購價格大幅下降 圖表 54: 非基藥采購價格大幅下降

基藥采購

新的采購機制實行“兩票制”:藥企到醫院,醫院到患者過程中各開一次增值稅發票。保證藥品可溯源和藥價真實。實行一品兩規:一個品種兩個規格, 防止醫生在同樣的藥品下選擇有回扣的品種,造成數量和價格上的雙重疊加浪費經銷商墊款由財政先預支。

圖表 55:“兩票制+一品兩規”采購機制 圖表 56: 三明 22 家公立醫院醫藥收入增長率對比

采購機制

4 醫療大數據投資邏輯: 滿足三方訴求者得商業運營權

醫療大數據的商業價值巨大, 獲取其商業運營權需要滿足兩個條件:

1)通過醫改把現有醫療行業的利益鏈條打破,使醫院真正愿意共享數據;

2)通過醫院、醫保的信息化建設獲取醫療大數據,并將其標準化。

從區域來分,我們認為地市級的醫療大數據開發價值更大,也更容易實現。這點從國家推進醫改試點也是從地市級城市開始可以看到,原因有三點:

  • 地市級醫療資源相對豐富,三甲醫療資源和基層醫療資源能有效互補。
  • 就患者的就診行為來看,本地化就診比例較高,區域屬性明顯。
  • 作為買單方——醫保,是地市級管理。

圖表 57: 地市級平臺商業價值最大

平臺商業價值

我們將地方政府、醫院、醫保的訴求進行了分類,只有滿足了三方訴求,才能真正實現醫療大數據的商業化運營。

  • 地方政府的訴求:
  1. 在新醫改推進下,幫助設計頂層醫改方案;
  2. 建設區域衛生信息平臺,更好管理區域居民健康。
  • 醫院的訴求:
  1. 院內信息化建設;
  2. 基層醫療體系信息化建設;
  3. 以藥養醫打破后,公立醫院為了更高效運營,必須形成雙向轉診,所以依賴于區域分級診療體系建設。
  • 醫保的訴求:
  1. 醫保信息化建設;
  2. 醫保控費。

圖表 58: 運營醫療大數據必須滿足三方訴求

運營醫療

4.1 醫療大數據公司競爭力比較

針對地方政府、醫院和醫保的各方訴求,希望運營醫療大數據的公司不斷推出相應產品和服務,我們將所有相關的產品和服務做了分類,對現有的醫療大數據運營商的競爭力做了比較。我們整理了已經上市的,涉足運營醫療大數據的 12 家公司進行了產品線以及市場份額比較,如下圖所示, 各公司都有自己的優勢區域。我們認為未來市場將形成區域馬太效應, 基于運營區域醫療大數據后,再落地推進區域醫療服務。

圖表 59: 已上市醫療大數據公司競爭力比較

醫院競爭力

4.2 投資標的: PE 估值方法暫失效,推薦三“ 大” +三“ 小”

用 DCF 絕對估值模型或者 PE 相對估值方法,很難準確評估醫療大數據的真實價值,因為只有當產業發展進入成熟階段才會產生穩定的現金流和盈利。而現在醫療大數據行業,還處于跑馬圈地和商業模式探索階段,如何真實評估當前的數據資產價值以及未來的可變現價值,是當前互聯網醫療投資的難題。我們認為對醫療大數據公司估值應采用分業務估值法。對于成熟業務的估值方法可以采用 PE 估值,作為投資標的的安全邊際。對于新興業務的估值方法可以參照一級市場的估值體系,根據覆蓋區域、醫院、用戶數、用戶潛在 ARPU 值進行估值比較。

綜合對比上述 12 家公司,我們重點推薦 6 家公司,其中三家傳統業務規模較大, 資源稟賦很強,三家屬于后起之秀,細分領域競爭力強大。

4.2.1 萬達信息( 300168): 三醫聯動下的區域平臺建設

傳統業務:

  • 公司的社保系統全國覆蓋 1.3 億人口;
  • 收購復高、金唐,進入院內信息化行業;
  • 承建上海市健康信息網工程;覆蓋了所有三甲、三級、二級、以及社區醫院,各醫院供應商都已提供衛計委要求的數據。
  • 承建全國首個三級醫院區域臨床信息共享系統——上海市醫聯工程系統。
  • 預計 2015,2016,2017 凈利潤分別為 2.47 億、 3.54 億、 4.87億。

新興業務:

  • 區域平臺: 2014 年 12 月和衛計委達成了合作,完成上海健康管理云平臺投資、建設、運營。
  • 區域健康管理:推進對上海區域的慢病患者(以糖尿病切入)進行全面管理,建立開放平臺對接藥品廠商、可穿戴廠商、信息化廠商。
  • 醫藥:聯合上海政府進行區域醫藥采購供應鏈管理; 與上醫在互聯網醫藥和醫藥信息化領域開展戰略合作。
  • 醫保:醫保控費系統在寧波落地。

圖表 60: 三醫聯動下的區域平臺

區域平臺

4.2.2 東軟集團( 600718): 強資源稟賦下的三大醫療業務

傳統業務:

  • 公司在社保、醫保的市場占有率 50%,商保的信息化合作非常深入;
  • 院內前臺信息化產品市場占有率第一,產品線齊全;
  • 院內后臺信息化產品市場占有率第一,但行業覆蓋率不高。
  • 區域平臺,東軟覆蓋了三十多個省市、衛生廳、衛計委的信息化建設,其中省級信息平臺 9 個,市級平臺 20 個,覆蓋了 4.75 億個健康檔案。
  • 參股東軟醫療 33.35%,參股東軟熙康 32.81%。
  • 預計 2016,2017, 2018 凈利潤分別為 4.83 億、 6.41 億、 7.43億。

新興業務:

  • 區域平臺: 區域醫聯體,盛京醫院電子病歷雙 7 級,實現區域數據互通互聯。
  • 區域健康管理: 東軟熙康在寧波建立云醫院,針對經過初診的慢病患者進行健康管理。
  • 醫保: 覆蓋事前、事中、事后管理,依托 HRP 推進 DRG 審核。

圖表 61: 強資源稟賦下的三大醫療業務

醫療業務

4.2.3 衛寧健康( 300253):“ 4+1”新模式

傳統業務:

  • His 產品市占率超過 15%, 新增營銷 14 個省,希望實現在每個省覆蓋率在前三位。
  • 做院內集成平臺, 公司院內產品覆蓋率超 75%。
  • 預計 2016,2017, 2018 凈利潤分別為 2.31 億、 3.55 億、 4.8億。

新興業務:

  • 創新服務中心 : 培育、連接、支撐、服務四朵云。
  • 云康: 面向慢病人群的健康管理服務,已和上海六院合作。
  • 云醫院: 數字化醫院; 打通院間,數據云化;依托寧波邵逸夫醫院建立區域平臺。
  • 云險: 醫保控費( PBM),推進去商保之間合作。
  • 云藥(合作國藥健康): 保險支付、 藥品直供、 健康管理、醫療咨詢、藥師服務。

圖表 62: 衛寧健康“ 4+1”模式

衛寧健康

4.2.4 易聯眾( 300096): 醫療大數據商業化環境最好的區域平臺

傳統業務:

  • 社保系統覆蓋 5 個省: 福建( 100%)山西( 80%)安徽湖南廣西( 30%-40%)。
  • 區域公共服務平臺, 覆蓋 2.5 億-3 億人。
  • 醫保卡社保卡發卡量超 5000 萬,其中福建 3000 萬。
  • 醫院自助機, 全國醫院布點, 超過 2000 臺。
  • 福建省民生領域信息化建設接近 100%覆蓋。
  • 預計 2015,2016, 2017 凈利潤分別為 0.2 億、 0.5 億、 1 億。

新興業務:

  • 三明市區域平臺:承建三明市區域平臺(資料來源于健康三明公開資料)。 依托三明醫改推廣期,快速拓展。
  • 慢病管理:和 IBM 合作進行慢病社群管理。

圖表 63: 三醫聯動下的區域平臺

三醫聯動下的區域平臺

 

4.2.5 思創醫惠( 300078): 信息化延伸兩大業務空間

傳統業務:

  • 覆蓋浙江省 22 個縣區的三級衛生信息平臺、建立 1200 萬份標準統一、信息共享的居民電子健康檔案,覆蓋示范區 95%以上居民。
  • 院內開放平臺, 市占率全國領先。
  • 醫療物聯網基礎架構平臺,成為獨創的院內軟硬件整合平臺。
  • 預計 2016,2017, 2018 凈利潤分別為 2.26 億、 3.13 億、 3.92億。

新興業務:

  • 打通院內數據, 為家庭、社區提供醫療健康服務。“智慧健康家庭平臺”,可實現血壓、血糖等指標的自助采集,為慢性病人提供服藥提醒、用藥監測等居家的健康管理。
  • “智慧家庭醫生”和“標準化社區”,通過信息化手段,積極整合基層醫療資源, 推進區域分級診療體系。
  •  依托思創和醫惠的優勢結合, 進入醫療耗材領域。

圖表 64: 信息化延伸兩大業務空間

信息化延伸

4.2.6 創業軟件( 300451): PPP 模式運營地級市醫療大數據

傳統業務:

  • 醫療信息化產品: 產品滲透超過 150 家三甲醫院。
  • 公共衛生信息化產品: 超過 200 個縣級以上區域平臺, 市占率 6%。
  • 預計 2016,2017, 2018 凈利潤分別為 0.6 億、 0.8 億、 1 億。

新興業務:

  • 中山市 PPP 模式運營區域大數據: 區域頂層設計、 建立居民
  • 健康為中心的醫療大數據平臺、 健康云服務體系、 商業化運營

圖表 65: PPP 模式運營地級市醫療大數據


yiliao

 
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