疫情期間，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)終端場景變革催生格局重構(gòu)

疫情期間，“醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化模式初步落地

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)具有特殊性。由于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)中消費方（通常為患者本人）、支付方（以國家醫(yī)保 為主的多層次支付體系）、決策方（通常為醫(yī)師/藥師）三方互異，所以終端消費場景較 傳統(tǒng)消費領(lǐng)域更為復雜，參與方更多，共同影響終端消費行為。

 

“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)”及“互聯(lián)網(wǎng)+藥”進一步向“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)+藥”發(fā)展。早期，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)” 及“互聯(lián)網(wǎng)+藥”的獨立發(fā)展使得患者出現(xiàn)“診藥分離”現(xiàn)象。2017 年開始，醫(yī)療、醫(yī) 藥、運力等多方開始聯(lián)結(jié)，以患者就醫(yī)需求為中心實現(xiàn)功能融合，線上線下逐步融為一 體，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)+藥”模式出現(xiàn)。

 

“醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化模式初步落地。新冠疫情期間，國家為解決以慢病 患者為代表的非新冠患者難以及時滿足基本就醫(yī)需求的問題，積極突破“互聯(lián)網(wǎng)+險”， “醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化模式在諸多省市初步落地。

早期，health-tech 未向醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)滲透時，醫(yī)藥終端消費場景完全受制于物理空間，患者 需要在醫(yī)療/醫(yī)藥機構(gòu)內(nèi)完成就醫(yī)購藥過程。為更好說明場景的演變，我們做出如下定義：

? C+：consumer，廣義上，代表大健康領(lǐng)域消費者；狹義上，代表有治病需求的患者；

? D+：data，廣義上，代表實現(xiàn)互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)化信息；

? L+：logistics，廣義上，代表 2C 端的物流體系（按配送性質(zhì)分為跨區(qū)域及同城配送）；

? F2F：face to face，線下的面對面交流場景；

? F2S：face to screen，廣義上，統(tǒng)指在線化場景；

? F2S2F：face to screen to face，在線化的面對面交流場景。

 

終端場景發(fā)生變革，催生醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)整體格局重構(gòu)

醫(yī)藥終端從 F2F（face-to-face）到 F2S（face-to-screen）的場景變革，使得患者在“醫(yī)+ 藥+險”全鏈路在線化中全面實現(xiàn)與醫(yī)療/醫(yī)藥機構(gòu)、醫(yī)師/藥師、處方、醫(yī)保卡以及藥品 等的分離，我們認為，這將進一步催生醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)：health-tech 的滲透、物流體 系的聯(lián)結(jié)、各核心要素的終端場景分離使得醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)，向平臺型發(fā)展模式升級。

? 對患者而言：F2S 模式下的自主決策力變強，產(chǎn)品觸達范圍更廣，從藥品到非藥品， 具有無界選擇；針對常見病/慢病等復診情形，還可以實現(xiàn)“足不出戶”的就醫(yī)流程 （醫(yī)保電子憑證的應用使得醫(yī)?？擅摽ㄖЦ叮?，就醫(yī)體驗感得到明顯改善；

? 對零售與工業(yè)而言：F2S 模式下，患者行為可追溯，并形成數(shù)據(jù)畫像，有助于精準 營銷（借助智能推送，產(chǎn)品信息觸達消費者的能力變強）、無界觸達（借助物流配送， 產(chǎn)品銷售觸達消費者的能力變強），從而使得工業(yè)與消費者的距離越來越近。 近年來，以阿里、京東等為代表的流量平臺突破醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的線性關(guān)系，以消費者 為中心，積極聯(lián)結(jié)大健康領(lǐng)域的產(chǎn)品和服務供應方（諸如品牌工業(yè)企業(yè)、消費類醫(yī)療服 務企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)及醫(yī)生等），同時聯(lián)結(jié)流通企業(yè)（精簡供應鏈環(huán)節(jié)）、零售終端（有線 上業(yè)務開展資質(zhì)的零售連鎖，提供 B2C 及 O2O 服務）及配送平臺（具 B2C 及 O2O 配送 資質(zhì)的平臺）等，協(xié)同滿足消費者的大健康需求。我們認為，隨著阿里、京東等流量平 臺開始深耕大健康產(chǎn)業(yè)，未來諸如騰訊、百度、美團、拼多多、抖音、小米等平臺優(yōu)勢 明顯的企業(yè)都有可能成為整合醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的潛在進入者，并形成入口多樣化的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā) 展格局：諸如電商入口、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院入口、移動支付入口、O2O 配送入口、直播入口、 物聯(lián)網(wǎng)入口等，雖然入口有差異，但是消費者均能一定程度滿足全生命周期健康需求（取 決于各平臺所聯(lián)結(jié)的產(chǎn)品與服務等功能是否全面）。

 

疫后時代，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)拉開數(shù)字化發(fā)展序幕

2018，重要里程碑；2020，加速器。我們認為，2018 年 4 月，國務院辦公廳正式發(fā)布《關(guān) 于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，從基調(diào)上明確了對“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展 的高度重視，成為行業(yè)發(fā)展的重要里程碑；2020 年，新冠疫情的發(fā)生，成為“互聯(lián)網(wǎng)+ 醫(yī)療健康”加速發(fā)展的拐點，不論從國家頻出的政策支持力度而言，還是從全民自行的 習慣培養(yǎng)而言，都成為行業(yè)發(fā)展的加速器。

全面基建時代開始，拉開健康數(shù)據(jù)時代序幕。我們認為，2020-2022 年，國內(nèi)醫(yī)療/醫(yī)藥/ 醫(yī)保體系將全面進入信息化建設(shè)時代，各地互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院（平臺）的建設(shè)、藥品信息化追 溯體系的落地、全國醫(yī)保電子憑證的應用等將為“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”在全國范圍內(nèi)實現(xiàn) “醫(yī)+藥+險”聯(lián)動發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。隨著“醫(yī)+藥+險”各環(huán)節(jié)實現(xiàn)全流程數(shù)字化，以 及多層次支付體系日益完善，我們認為，2023 年開始，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)或?qū)⑦M入健康數(shù)據(jù)時代， 各核心要素實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，國家監(jiān)管能力實現(xiàn)指數(shù)級提升，以消費者為中心的多入 口、無邊界、個性化、全生命周期健康管理模式有望落地。

 

信息化基建提速，大健康全域數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)有望形成，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進入數(shù)據(jù)時代

“醫(yī)”端信息化基建提速，醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心有望形成

國家統(tǒng)籌，加快建立互聯(lián)網(wǎng)診療服務平臺。疫情期間，國家發(fā)布《關(guān)于在疫情防控中做 好互聯(lián)網(wǎng)診療咨詢服務工作的通知》，要求各省級衛(wèi)生健康行政部門統(tǒng)一建立全省的互聯(lián) 網(wǎng)醫(yī)療服務監(jiān)管平臺，加強對互聯(lián)網(wǎng)診療服務事前、事中和事后的動態(tài)監(jiān)管，加強醫(yī)務 人員資質(zhì)、診療行為、處方流轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管，保障互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康服務規(guī)范有序。 我們認為，各地醫(yī)療機構(gòu)的信息化建設(shè)有望提速，同時隨著 5G 的建設(shè)推進，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性 和傳輸質(zhì)量將得到明顯改善，為遠程會診、遠程手術(shù)、遠程監(jiān)護等提供基礎(chǔ)和安全保障。

 

醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心有望形成，推進 AI 輔助診療。我們認為，省市級互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務監(jiān)管平 臺的搭建有望實現(xiàn)醫(yī)療機構(gòu)院內(nèi)院外數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，使得海量醫(yī)療數(shù)據(jù)得到更為高效靈 活的深度挖掘與開發(fā)，助力臨床科研的開展更為智能化，進而推進 AI 輔助診療的應用。

“藥”端信息化基建提速，藥品大數(shù)據(jù)中心有望形成

國家統(tǒng)籌，有望加快相關(guān)藥品的追溯體系建設(shè)進程。2018 年 11 月，國家藥監(jiān)局發(fā)布《關(guān) 于藥品信息化追溯體系建設(shè)的指導意見》，致力于搭建覆蓋藥品生產(chǎn)、流通和使用等環(huán)節(jié) 的追溯系統(tǒng)，統(tǒng)籌各方協(xié)同推進“一物一碼，物碼同追”，實現(xiàn)全品種、全過程追溯。2019 年 4 月、2019 年 8 月、2020 年 3 月，國家藥監(jiān)局陸續(xù)發(fā)布 10 項信息化建設(shè)要求，通過 統(tǒng)一標準推動藥品追溯體系建設(shè)在全國范圍內(nèi)逐步落地。

 

藥品大數(shù)據(jù)中心有望形成，加強用藥安全保障。作為藥品質(zhì)量安全的責任主體，藥品上 市許可持有人、生產(chǎn)企業(yè)、經(jīng)營企業(yè)、使用單位等均負有追溯義務，需要通過藥品追溯 系統(tǒng)實現(xiàn)追溯信息存儲、交換、互聯(lián)互通。我們認為，隨著各省級及國家級的藥品追溯 體系建設(shè)落地，藥品大數(shù)據(jù)中心有望形成，藥品從生產(chǎn)出廠到最終流向患者的各個環(huán)節(jié) 有望實現(xiàn)信息準確、完整、可追溯，在藥品安全監(jiān)管、問題產(chǎn)品召回、藥品應急處置等 領(lǐng)域均能發(fā)揮重要作用，保障公眾用藥安全。

 

“險”端信息化基建提速，醫(yī)保大數(shù)據(jù)中心有望形成

國家統(tǒng)籌，加快推進全國范圍應用醫(yī)保電子憑證。疫情期間，國家印發(fā)《國家醫(yī)療保障 局辦公室關(guān)于全面推廣應用醫(yī)保電子憑證的通知》（醫(yī)保辦〔2020〕10 號），要求在 2020 年底前，各地實現(xiàn)醫(yī)保電子憑證在線上就醫(yī)購藥、公共服務查詢和個人參保信息查詢等 場景的應用，要求各地實現(xiàn) 30%以上本地參保人激活醫(yī)保電子憑證，每個地級市主要大 型藥店和至少 1 家醫(yī)院支持使用醫(yī)保電子憑證。

醫(yī)保大數(shù)據(jù)中心有望形成，提升監(jiān)管能力。此次國家統(tǒng)籌搭建全國醫(yī)療保障信息平臺， 要求各地確保本地區(qū)與國家醫(yī)保核心業(yè)務區(qū)網(wǎng)絡(luò)有效聯(lián)通，按照醫(yī)保信息平臺技術(shù)框架 要求完成系統(tǒng)運行環(huán)境建設(shè)，按統(tǒng)一標準采集人員基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和參保信息集中清洗后上報。 我們認為，隨著各地醫(yī)療/醫(yī)藥機構(gòu)遵循醫(yī)療保障信息平臺相關(guān)業(yè)務和技術(shù)標準規(guī)范與醫(yī) 保信息系統(tǒng)實現(xiàn)對接后，全民醫(yī)保大數(shù)據(jù)中心有望形成，助力監(jiān)管層實時管控醫(yī)保賬戶。

 

“醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化實現(xiàn)場景擊穿，推進醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進入健康數(shù)據(jù)時代

“醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化普及，助力監(jiān)管能力指數(shù)級提升。我們認為，全國范圍內(nèi)醫(yī) 療/醫(yī)藥/醫(yī)保體系信息化基建的推進有助于常見病/慢病復診等領(lǐng)域“醫(yī)+藥+險”全鏈路 在線化普及，省市級互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務監(jiān)管平臺集“服務+監(jiān)管”功能二位一體，醫(yī)療機構(gòu) 通過處方流轉(zhuǎn)平臺與醫(yī)藥機構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，實現(xiàn)診療、處方、交易、配送全程可 追溯，信息流、資金流、物流全程可監(jiān)控，助力監(jiān)管能力指數(shù)級提升。

大健康全域數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)有望形成，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進入健康數(shù)據(jù)時代。我們認為，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療 健康”的發(fā)展會進一步引入物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，保證電子處方的唯一性、藥品追溯 碼的唯一性、醫(yī)保電子憑證的唯一性，以及通過“醫(yī)+藥+險”全鏈路在線化，實現(xiàn)人、 處方、藥品、醫(yī)保等數(shù)據(jù)在同一網(wǎng)絡(luò)中集成，全面實現(xiàn)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)，大健康全域 數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)有望形成。其中，電子處方將患者、檢驗師（及所在醫(yī)療機構(gòu)）、醫(yī)師（及所在 醫(yī)療機構(gòu)）、藥師（及所在醫(yī)藥機構(gòu)）、藥品完整追溯信息等諸多數(shù)據(jù)一一對應。

 

數(shù)據(jù)資產(chǎn)“積累+運營”二位一體，成為新時代的企業(yè)核心競爭力

當醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進入健康數(shù)據(jù)時代，藥品數(shù)據(jù)化（一物一碼，從工廠到流通到終端全流程可 追溯）、運營數(shù)據(jù)化（生產(chǎn)、營銷、物流、銷售等環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策）、就醫(yī)購藥行 為數(shù)據(jù)化（問診、搜索、瀏覽、交易等行為均被數(shù)據(jù)化留存）等將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 我們認為，不論是來自于 C 端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，還是來自于 B 端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，都具挖掘價值。

以 C 端為中心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在諸多領(lǐng)域均體現(xiàn)重要價值

基于消費者是醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)最核心要素，以 C 端為中心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體現(xiàn)消費者畫像的顆粒感， 是實現(xiàn)“千人千面”全生命周期健康管理體系搭建的根基。我們認為，對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)而言， 充分運營 C 端數(shù)據(jù)，在精準研發(fā)、精準營銷、個性化健康管理、臨床疾病研究、醫(yī)?？?費等領(lǐng)域，均體現(xiàn)重要價值，進而為挖掘數(shù)據(jù)服務的盈利點提供可能性。

? 研發(fā)領(lǐng)域：改進臨床試驗設(shè)計、縮短藥物研發(fā)周期、降低藥物研發(fā)成本；

? 營銷/銷售：基于消費者數(shù)據(jù)畫像，深入挖掘健康需求，實現(xiàn)精準營銷/銷售；

? 科研領(lǐng)域：挖掘海量醫(yī)療數(shù)據(jù)提升臨床科研能力，推進 AI 輔助技術(shù)，助力基層醫(yī)療， 優(yōu)化醫(yī)療資源配置；基于時間序列、不同屬地、不同人群等實現(xiàn)疾病的動態(tài)分析， 加強疾病預測、流行病研究等；

? 監(jiān)管部門：對各地醫(yī)保實時監(jiān)管，高效合理統(tǒng)籌醫(yī)保資金使用。

 

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)新時代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)“積累+運營”能力將成為企業(yè)核心競爭力

我們認為，從企業(yè)角度而言，未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)“積累+運營”能力或?qū)⒊蔀楹诵母偁幜Γ阂?方面積累與運營 C 端數(shù)據(jù)，深入挖掘消費者的健康需求，通過精準營銷為消費者提供更 精準的產(chǎn)品與服務并積極促成銷售，提升變現(xiàn)能力；一方面積累與運營 B 端數(shù)據(jù)，基于 實時反饋數(shù)據(jù)進行動態(tài)決策，而決策后帶動的數(shù)據(jù)更新將繼續(xù)形成反饋機制，不斷循環(huán)， 幫助企業(yè)優(yōu)化運營效率，實現(xiàn)智能化的工業(yè)制造、倉儲管理、銷售決策等，降本增效。

 

Health-tech 不斷滲透，多場景賦能醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)

 

醫(yī)療領(lǐng)域：醫(yī)療科技貫穿“診前-診中-診后”全流程

問診環(huán)節(jié)：語音識別、人機對話（智能導診/預問診）

? 語音病例：提升工作效率，但系統(tǒng)仍有一定優(yōu)化空間

手工病歷錄入中有著諸多痛點：1）病歷錄入耗時過長，根據(jù)丁香園調(diào)查，50%以上的住 院醫(yī)生每天用于寫病歷的平均時間達 4 小時以上，其中一部分甚至超過 7 小時；據(jù)美國 醫(yī)學會（AMA）統(tǒng)計，醫(yī)生職業(yè)生涯約 15~20%的時間用在病歷書寫等文檔工作上，而正 在接受訓練的醫(yī)生（如住院醫(yī)師）所耗費的時間更是高達 30%。2）由于需要使用器材進 行診斷，絕大部分醫(yī)生無法立刻記錄病人情況，事后補記往往會遺忘一些信息，影響后 續(xù)治療。3）病例錄入工作過于繁瑣，部分醫(yī)生無法拿出大量時間進行詳細病歷記錄，過 于簡化的記錄不利于醫(yī)院和研究機構(gòu)進行病案的回溯性研究。

通過 AI 算法及硬件的輔助，語音識別到文字轉(zhuǎn)換可以在很短的時間內(nèi)完成，在保證識別 率的前提下，大大減少了醫(yī)生的工作負擔，也保證了病人檔案的完備性和更新的實時性。

語音識別系統(tǒng)一般通過以下環(huán)節(jié)實現(xiàn)聲波信號到文本的轉(zhuǎn)換：預處理環(huán)節(jié)、提取聲學特 征環(huán)節(jié)和確定用詞環(huán)節(jié)。首先，在預處理階段通過傳統(tǒng)的算法降低聲波信號的噪聲干擾， 并將整段聲音分割成毫秒級別長度的音頻幀。其次，針對每一段音頻幀提取聲學特征， 用一個多維向量表示每一幀波形。最后確定用詞環(huán)節(jié)中，根據(jù)特征向量，通過循環(huán)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型（RNN）將音頻幀識別成狀態(tài)1，進而將狀態(tài)組合成音素2，音素組合成單詞，最 終確定聲音信號表達的語句文本。

 

美國語音病歷系統(tǒng)借助電子病例建設(shè)政策東風推進。2011 年美國政府推出激勵計劃和懲 罰措施大力推進全國范圍的病歷電子化，大力推進語音電子病歷系統(tǒng)。目前，其醫(yī)療語 音解決方案在美國醫(yī)療機構(gòu)中的覆蓋率高達 72%，其客戶分布在全球 30 余個國家和地區(qū)， 已經(jīng)有 50 萬名臨床醫(yī)師和 1 萬臺醫(yī)療設(shè)備采用其醫(yī)療語音解決方案。但是從近幾年公司 年報來看，該公司持續(xù)虧損，主要由于 Nuance 核心語音識別技術(shù)較為落后，其他智能語 音市場被 google、蘋果微軟等科技巨頭蠶食。

國內(nèi)語音電子病歷系統(tǒng)處于起步階段，市場前景廣闊。語音電子病歷系統(tǒng)首先建立在醫(yī) 院信息化系統(tǒng)基礎(chǔ)上，我國醫(yī)院信息化系統(tǒng)滲透率較低；另一方面，基于中文的語音識 別技術(shù)起步較晚，所以目前該系統(tǒng)多數(shù)落地于試點醫(yī)院，還未推廣普及。對標美國醫(yī)療 系統(tǒng)的滲透率，國內(nèi)語音電子病歷系統(tǒng)市場前景廣闊。

醫(yī)療機構(gòu)間相互獨立性強，系統(tǒng)落地過程中拓展市場是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)集仍有待優(yōu)化。國內(nèi) 醫(yī)療機構(gòu)之間業(yè)務方面聯(lián)系較少，在信息化方面，國內(nèi)距離醫(yī)院間信息共享和傳播的信 息化階段非常遙遠，所以語音病歷系統(tǒng)在落地的過程中，需要逐個與醫(yī)院建立單點聯(lián)系， 這對于企業(yè)的市場拓展是一重阻礙，所以我們認為有醫(yī)療機構(gòu)渠道優(yōu)勢的企業(yè)會較早實 現(xiàn)系統(tǒng)落地。此外，由于現(xiàn)今語音識別到文字轉(zhuǎn)換這一環(huán)節(jié)正確率已有一定程度保證， 如何將直白的語言轉(zhuǎn)換為醫(yī)療用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將是關(guān)鍵。我們認為，轉(zhuǎn)換的效率和效果均 與訓練數(shù)據(jù)集有關(guān)，若醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取更加順利，真正語音病歷的全面落地速度會變得 更快。

? 醫(yī)療咨詢

導診與預問診是指在用戶有輕微癥狀或有分診需求的時候，通過與系統(tǒng)的交互得到一個 較為寬泛的診斷信息，輔助用戶在相應的科室掛號或輔助醫(yī)院分診臺工作人員為患者提 供分診服務。通過智能的人機對話，醫(yī)療機構(gòu)可以使精確導診服務前置于掛號和就診前， 提高醫(yī)療服務效率，改善患者的就醫(yī)體驗。智能導診幫助解決了三類問題：1）根據(jù)癥狀 診斷疾?。?）根據(jù)疾病導診科室；3）直接掛號最匹配的科室大夫。相比人工導診，智 能導診不僅可以全天 24 小時在線，而且可以匹配醫(yī)生，精確度更為提高，提高醫(yī)患雙方 的效率和體驗。

在 AI 技術(shù)的助力下，移動問診向輔助診療方向不斷發(fā)展。移動問診為就醫(yī)過程中帶來更 好的就醫(yī)體驗更多的是渠道拓展，讓患者有較為便利的渠道與醫(yī)生進行有效溝通。而未 來，在 AI 技術(shù)的推進下，移動問診從“互聯(lián)網(wǎng)+”形態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;AI+”形態(tài)，不僅是在渠 道上，更是在醫(yī)療服務上為用戶帶來更好的就醫(yī)體驗。目前，人工智能技術(shù)在輔助診療 上不斷進行嘗試與突破，2018 年 6 月 21 日，騰訊發(fā)布首個 AI 醫(yī)學輔助診療開放平臺， 除 2017 年發(fā)布的 AI 影像診斷“騰訊覓影”以外，通過模擬醫(yī)生的學習經(jīng)歷，運用自然 語言處理技術(shù)分析學習醫(yī)學文獻、病歷等信息，構(gòu)建診療的知識圖譜，最終通過病歷檢 索和知識圖譜推理建立診斷模型。目前該平臺涵蓋醫(yī)院門診 90%的高頻診斷疾病在內(nèi)可 以預測 700 多種疾病。技術(shù)的發(fā)展拓展了移動醫(yī)療的邊界。

平安好醫(yī)生是“互聯(lián)網(wǎng)+”時代移動問診領(lǐng)域跑出的領(lǐng)軍企業(yè)，目前正嘗試 AI 技術(shù)賦能。 以平安好醫(yī)生為例，平安好醫(yī)生 App 是“互聯(lián)網(wǎng)+”時代發(fā)展起來的 C 端移動問診服務應 用，由平安健康（平安集團旗下的全資子公司）推出，2018 年 5 月已于港交所上市。 在過去幾年的發(fā)展中，平安好醫(yī)生服務了上億用戶，積累海量信息化的問診、處方、用藥 等醫(yī)療大數(shù)據(jù)，為其應用 AI 技術(shù)打下了堅實的基礎(chǔ)。目前平安好醫(yī)生已經(jīng)開始從部分疾 病入手，建立智能問診系統(tǒng)。

除由移動互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展至今的參與者以外，在該領(lǐng)域也有許多以人工智能技術(shù)起家的 新進入者。以大數(shù)醫(yī)達為例，運用自然語言處理技術(shù)替代專業(yè)醫(yī)生與用戶進行交互，將 用戶描述的不適癥狀與已有的知識進行匹配，反饋給用戶一個診斷結(jié)果，在不同的應用 中，這一結(jié)果可以是診斷可能患的疾病，也可能是一個去醫(yī)院就醫(yī)的建議信息，包括就 診醫(yī)院，應掛號科室等。

但目前導診和預問診服務產(chǎn)品的 AI 技術(shù)應用處于較為早期的階段。在大量的產(chǎn)品中，并 未用自然語言文本或語音的方式進行溝通，而是以回答“選擇題”的形式進行交互。主要 原因有以下兩個方面：從技術(shù)的角度來看，語義識別技術(shù)本身還不成熟，結(jié)合大量醫(yī)學 文獻進行診斷分析建立知識圖譜的技術(shù)需要進一步發(fā)展，才能得到更加準確的癥狀描述 和診斷結(jié)果的匹配；從用戶使用的角度來看，醫(yī)學文獻和醫(yī)生記錄的病歷在疾病癥狀描 述時有很強的專業(yè)性，用戶描述癥狀的口語化表達方式和專業(yè)表述之間的差異更增加了 語義理解結(jié)果準確性的難度，降低了導診和醫(yī)療咨詢服務的準確性。

診斷環(huán)節(jié)：影像診斷、腦機接口、遠程會診、膠囊機器人

? 影像診斷：AI 技術(shù)應用效果顯著，數(shù)據(jù)仍是痛點

我國醫(yī)療影像行業(yè)存在信息化建設(shè)程度低、誤診率高、醫(yī)生嚴重缺乏等問題亟待解決。 據(jù) CHIMA 統(tǒng)計，2015 年我國醫(yī)院 PACS 系統(tǒng)的滲透率不超過 50%，正處于從膠片影像向 電子影像過度的階段，而美國醫(yī)院（除小診所外）信息系統(tǒng)已達到 100%覆蓋，影像數(shù)據(jù) 可在各醫(yī)院間共享。另據(jù)中國醫(yī)學學會統(tǒng)計，中國臨床醫(yī)療中每年的誤診人數(shù)約為 5,700 萬人，總誤診率為 27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為 40%，器官異位誤診率為 60%，而 這些誤診主要發(fā)生在基層醫(yī)療機構(gòu)。據(jù)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)年 增長率為 63%，而一名專業(yè)醫(yī)生培養(yǎng)周期長達 7~12 年，放射科醫(yī)生數(shù)量年增長率僅為 2%，遠低于影像數(shù)據(jù)的增長，存在較大的缺口。

AI 影像診斷從不同病種的應用場景切入，有望解決醫(yī)療影像行業(yè)痛點。AI 圖像診斷目前 已在肺部結(jié)節(jié)檢測、糖尿病眼底鏡篩查、乳腺癌病灶檢測等疾病的輔助診斷中取得顯著 效果。以騰訊公司研發(fā)的“覓影”為例，在一項人機對比實驗（對 50 例病人進行判斷） 中其敏感度和特異度（96%和 88%）均超過了普通醫(yī)生的平均水平（77%和 81%），并已 接近優(yōu)秀醫(yī)生的水平，而且其僅需十幾秒的時間進行判斷，要遠遠快于醫(yī)生。我們預計， 未來類似系統(tǒng)在輔助診斷中的應用能夠有效提升醫(yī)生閱片效率、降低漏檢的概率。

例如，在肺部影像識別環(huán)節(jié)中，我們可以通過已有結(jié)節(jié)標注信息（需要影像科專家進行 訓練數(shù)據(jù)的標注）生成的肺部結(jié)節(jié)圖像，訓練基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)分割模型，再 用于未標注影像數(shù)據(jù)上肺部季節(jié)病灶的推斷。推斷過程使用常見的圖像分類算法，如卷 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或針對該場景調(diào)整過的網(wǎng)絡(luò)模型等，進行分類，最終可以得到疑似肺結(jié) 節(jié)是否為真正肺結(jié)節(jié)的概率。

此外，肺部結(jié)節(jié)的判斷容易和其他血管橫切面影像混淆，通過 AI 算法可以訓練得到更好 的分類模型，提取出更容易分辨的圖像特征。在醫(yī)生肉眼判斷時容易遺漏的較小結(jié)節(jié)方 面，可以有效地降低漏檢率并提高醫(yī)生的判斷效率。

 

AI 的優(yōu)勢仍受制于標記數(shù)據(jù)的有效性。如上所述，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為基礎(chǔ)的網(wǎng) 絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖像識別上取得了不錯的效果，但這基于深度學習模型在大量數(shù)據(jù)的輸入后進 行的訓練。醫(yī)療影像識別中起作用的是“標記數(shù)據(jù)”，需要資深醫(yī)生長期的經(jīng)驗與完備的 思考才能獲得。與已經(jīng)實現(xiàn)不依靠人類棋譜學習的“AlphaZero”截然不同，AI 醫(yī)療暫時 不能去像學習圍棋規(guī)則一般，來拋開人類直接獲得醫(yī)學影像識別能力的提高。因此，我 們認為，AI 將與人類在醫(yī)學影像識別中一同進步，大多時間 AI 會承擔輔助診療的任務。

醫(yī)療影像產(chǎn)業(yè)鏈上下游融合，市場參與者眾多。醫(yī)療影像市場參與者可以分為以下三類： 醫(yī)療影像設(shè)備商，通過 AI 技術(shù)使醫(yī)療影像設(shè)備更加智能化；科技巨頭，如 IBM、Google、 BAT 等，整合多種疾病檢測算法，在 AI+醫(yī)療領(lǐng)域全面布局；初創(chuàng)企業(yè)，專注于某類或某 幾類疾病的 AI 輔助診療（如放射科的腫瘤檢測、心血管影像檢測等），部分公司的產(chǎn)品 已經(jīng)商業(yè)化階段。

 

技術(shù)核心算法同質(zhì)化明顯，影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可及性具有更高的壁壘。根據(jù)世界權(quán)威公 開醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集 Grand-Challenge 測試結(jié)果，在 CT 影像肺部結(jié)節(jié)檢測數(shù)據(jù)集的測試結(jié) 果中，排名前十的算法均采用 3D-RCNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為主要識別算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架， 僅在部分網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)置上有調(diào)整和改變，可以認為在該細分領(lǐng)域已經(jīng)有較為統(tǒng)一的 算法流程，包括肺部區(qū)域提取、疑似肺結(jié)節(jié)分割、疑似肺結(jié)節(jié)分類。并且隨著 AI 圖像技 術(shù)的進步，算法結(jié)構(gòu)的技術(shù)壁壘在持續(xù)下降。

此外，同一算法在不同數(shù)據(jù)集魯棒性3較差，不同醫(yī)院間數(shù)據(jù)的差異可能導致識別率差別 較大。2017 年阿里舉辦了“天池醫(yī)療 AI 大賽”，參賽隊伍在初賽和復賽兩套數(shù)據(jù)集上進 行肺部結(jié)節(jié)檢測，對比比賽結(jié)果的公開信息，在數(shù)據(jù)集質(zhì)量和真值的標注標準一致，各 參賽團隊技術(shù)水平恒定的情況下，不同數(shù)據(jù)集識別率差異較大，在實際應用中，需考慮 不同醫(yī)院間數(shù)據(jù)差異。

 

AI 影像輔助診療剛剛起步，未來發(fā)展空間廣闊。現(xiàn)階段 AI 在食道癌、乳腺癌，肺部結(jié)節(jié) 等疾病的診斷結(jié)果顯著，主要是由于這類疾病在影像上病灶點特征明顯，人類醫(yī)生進行 診斷時也主要依靠 CT、DR 等影像。而在病情較為復雜時，需要綜合病人其他檢查報告和 多種指征數(shù)據(jù)進行分析，此時要用到 AI 領(lǐng)域其他技術(shù)如自然語言處理等，在這一領(lǐng)域還 處于剛剛起步的階段，未來發(fā)展空間廣闊。

在新冠肺炎疫情中，依圖在上海市公共衛(wèi)生臨床中心指導下，推出了基于 CT 影像的“新 冠肺炎智能評價系統(tǒng)”。該系統(tǒng)依托依圖強大的圖像算法，可以根據(jù) CT 影像，進行新冠 肺炎快速診斷和嚴重程度分級，為醫(yī)生提供更加高效準確的決策依據(jù)。此外，各大科研 機構(gòu)也在積極運用 AI 技術(shù)進行病毒基因測序、抗病毒藥物研發(fā)等工作。

 

? 腦機接口

腦機接口（Brain-Computer Interfaces，BCI）是指在人或動物腦與外部設(shè)備間建立的用于 信息交換的連接通路，其內(nèi)容涉及認知科學、神經(jīng)工程、神經(jīng)科學等多個領(lǐng)域。腦機接 口按照信息采集的方式，可以分為侵入式、半侵入式和非侵入式，其中侵入式獲取的信 號質(zhì)量最高，但也最容易引起免疫反應和愈傷組織，而非侵入式的信號分辨率則較差。

腦機接口的基本原理是通過傳感器采集腦部的神經(jīng)信號（如皮層腦電圖 ECoG 和腦電圖 EGG），并進一步進行信號處理、分析和特征提取，隨后對分析得到的信息進行再編碼， 并實現(xiàn)對機械的控制。此外，腦機接口也嘗試獲得環(huán)境的反饋信息并作用于大腦，但實 現(xiàn)這一步其實非常復雜，因為反饋給大腦的信號很可能無法兼容。

 

腦機接口作為醫(yī)療器械主要有兩方面的應用，分別是強化和恢復，目前仍處于研究狀態(tài)。 強化主要是指將芯片植入大腦，以增強記憶、推動人腦和計算設(shè)備的直接連接，Neuralink 和 Kernel 針對的就是這一方向。而恢復則是指針對多動癥、中風、癲癇等疾病所對應的 恢復訓練，BrainGate 等公司則正在進行這一方面的研究。但目前腦機接口仍處于研究階 段，仍需許多技術(shù)積累。

 

? 遠程會診

3G、4G 時代中，遠程會診已經(jīng)可以通過文字、圖片以及較低清晰度的視頻來實現(xiàn)。但圖 像的清晰度、傳輸?shù)膶崟r性和穩(wěn)定性對遠程醫(yī)療的準確性和效率有著較大的影響。5G 技 術(shù)將使得實時穩(wěn)定的高清視頻遠程會診成為現(xiàn)實。

膠囊機器人：膠囊機器人+自動診斷系統(tǒng)可能過采集到的圖像自動判斷病人可能出現(xiàn)的問 題，為醫(yī)生診斷提供參考意見。搭配云端的自動診斷系統(tǒng)，可實現(xiàn)異地診斷，多地診斷。

 

治療環(huán)節(jié)：遠程手術(shù)、手術(shù)機器人

? 遠程手術(shù)

手術(shù)對于視頻的成像質(zhì)量和畫面?zhèn)鬏數(shù)膶崟r性和穩(wěn)定性具有較為嚴苛的要求，5G 技術(shù)的 大帶寬、超高可靠低時延特性，使得遠程手術(shù)成為可能。2018 年 12 月 18 日，在華為、 聯(lián)通福建省分公司、福建醫(yī)科大學孟超肝膽醫(yī)院、蘇州康多機器人等機構(gòu)的支持下，北 京 301 醫(yī)院肝膽胰腫瘤外科主任劉榮主刀實施了世界首例 5G 遠程外科手術(shù)動物實驗，距 離跨越 50 公里，全程約 60 分鐘。

 

? 外科手術(shù)機器人

目前廣泛采用的手術(shù)機器人包括持物臂式機器人、導航機器人和主從式機器人。

持物臂式機器人：主要幫助手術(shù)時舉托盤、清洗等工作。

 

主從機器人：為外科醫(yī)生遠程手術(shù)、離臺手術(shù)提供技術(shù)支持

達芬奇機器人手術(shù)系統(tǒng)，就是一種主從式機器人系統(tǒng)，可幫助醫(yī)生在未來實現(xiàn)離臺手術(shù)， 甚至遠程手術(shù)，讓醫(yī)生可以坐著手術(shù)，減少因為疲勞、失神造成的醫(yī)療事故。

 

預防、康養(yǎng)等環(huán)節(jié)：可穿戴設(shè)備、康復機器人

? 可穿戴設(shè)備實現(xiàn)高頻率健康檢測，可收集的醫(yī)學信息趨于豐富

智能手表：健康監(jiān)測手段進一步拓展。在今年的 CES 2020 上，我們看到智能手表新增了 心率監(jiān)測等健康識別功能，Amazfit 能夠達到實時心率監(jiān)測及異常心率提示等功能，智能 手表的健康監(jiān)測手段進一步擴展。

TWS 耳機：已有產(chǎn)品具備心跳監(jiān)測功能，未來健康相關(guān)功能將繼續(xù)豐富。在今年 CES 2020 大會上，華米科技發(fā)布了帶有心率檢測的 TWS 耳機，Amazfit Powerbuds。該產(chǎn)品采用 PPG 心率傳感器，能夠檢測用戶心率并反饋健康狀態(tài)。我們認為，未來 TWS 耳機的健康檢測 功能將逐步豐富，并且在更多產(chǎn)品上普及。

 

? 肢體運動康復機器人：目前的康復機器人主要是上肢的康復機器人，以及下肢的外 骨骼機器人。

 

醫(yī)藥領(lǐng)域：藥物研發(fā)、藥品追溯

藥物研發(fā)

機器學習技術(shù)的應用有助于降低藥物研發(fā)成本。目前藥物發(fā)現(xiàn)早期階段中的虛擬篩選方 法稱為“高通量篩選”，這一方法非常容易受到 FDR4的影響。我們預計，隨著人工智能和 機器學習等新技術(shù)的不斷進步，有望在新藥研發(fā)的過程中顯著地降低失敗風險。據(jù) Turfs 的研究報告顯示，一款成功上市的新藥平均花費為 25.85 億美元，其中包括 13.95 億美元 的直接投入成本。從化合物篩選到臨床測試，一種新藥的研發(fā)需要經(jīng)歷大量試驗，充分 利用早期藥物開發(fā)的經(jīng)驗和仿真技術(shù)能夠極大的減少試錯成本、縮短研發(fā)周期。

目前海外已出現(xiàn)了利用 AI 來提高藥物研發(fā)效率的初創(chuàng)公司。例如 Atomwise 就利用 AI 來 模擬藥品的研發(fā)過程，進行早期風險評估，為制藥公司提供候選藥物預測服務。而另一 家數(shù)據(jù)驅(qū)動型的生物研究公司 Berg Health 則利用機器學習的方法尋找癌細胞上的特異靶 點，并針對性的開發(fā)藥物。目前 Berg Health 已經(jīng)有兩個在研藥物，其中 BPM 31510 已經(jīng) 進入到臨床二期（適用于局部鱗狀細胞癌），BPM 31543 則正在進行臨床一期試驗。

藥品溯源

屢禁不止的假藥和假疫苗是生命健康的重要威脅，而隨著互聯(lián)網(wǎng)藥房的興起，醫(yī)藥的監(jiān) 管難度進一步加大。我們看到傳統(tǒng)的藥品溯源中的痛點有：

? 中心化存儲下的造假機會：藥品的生產(chǎn)流通涉及到原材料、生產(chǎn)、檢測、運輸、醫(yī) 院或藥房等多個環(huán)節(jié)，對于監(jiān)管方和終端消費者來說，供應鏈中各個環(huán)節(jié)均采用了 中心化存儲數(shù)據(jù)的方式，傳統(tǒng)的二維碼防偽技術(shù)存在被篡改造假的風險。

? 各環(huán)節(jié)間流通時的驗證成本：藥品在供應鏈中各環(huán)節(jié)間流轉(zhuǎn)時，由于互相信息的不 透明，驗證的流程不僅費時，還消耗大量的人力、財力。

區(qū)塊鏈藥品溯源的優(yōu)點：我們認為，區(qū)塊鏈技術(shù)有助于將藥品從生產(chǎn)至銷售全生命周期 中的各環(huán)節(jié)信息打通并完整記錄，同時其不可篡改的特性將保證數(shù)據(jù)的可信性，真正實 現(xiàn)藥品生產(chǎn)流通的可溯源、可監(jiān)管。同時，區(qū)塊鏈技術(shù)的引入還可以提高驗證效率，有 效降低供應鏈成本。

區(qū)塊鏈藥品溯源的不足：藥品是一種大規(guī)模批量生產(chǎn)的工業(yè)化產(chǎn)品，同一類型產(chǎn)品同質(zhì) 化程度很高，單個產(chǎn)品自身并沒有可提取的特征，因此區(qū)塊鏈藥品溯源中，藥品上鏈信息的真實性如何保證是一個仍待解決的問題。目前，區(qū)塊鏈藥品溯源大多采用藥品外包 裝上印制防偽標簽的方案。這種方案對藥品生產(chǎn)商的誠信依賴程度較高，同時也存在包 裝和藥品不對應的風險。區(qū)塊鏈藥品溯源技術(shù)距離成熟尚有一段距離。

 

監(jiān)管領(lǐng)域：電子票據(jù)、醫(yī)保電子憑證、健康碼

電子票據(jù)：實現(xiàn)異地看病報銷

醫(yī)療收費票據(jù)可以利用區(qū)塊鏈不可篡改、可追溯的特性，實現(xiàn)電子票據(jù)的防篡改、交易 溯源、多方可信協(xié)作。傳統(tǒng)電子票據(jù)存在以下問題：

? 收票信任問題。受限于開票主體和收票主體之間各自獨立，收票方無法直接獲取與 開票有關(guān)的交易細節(jié)。1）當電子發(fā)票重復打印使用或篡改信息時，對于收票方而言 難以識別真?zhèn)?，存在多報、虛報問題；2）申報人員取得電子票據(jù)后，需要打印出來 形成紙質(zhì)憑證，結(jié)合其他必要文件提交，還需要經(jīng)過復雜的驗證環(huán)節(jié)，流程繁瑣。

? 監(jiān)管效率問題。現(xiàn)階段稅務部門等監(jiān)管主體并不能完全掌握開票主體的交易行為， 開票行為與真實交易行為并不一定對應，虛開虛抵、偷稅漏稅的問題并未完全解決。 同時發(fā)票領(lǐng)用、抄稅上傳等手續(xù)繁雜，降低了企業(yè)的經(jīng)營效率。

區(qū)塊鏈電子票據(jù)與傳統(tǒng)電子票據(jù)的區(qū)別在于其具有分布式存放、可追溯的優(yōu)勢。每一個 相關(guān)方都將接入分布式賬本，稅局、開票方、報銷方多方參與共同記賬。從領(lǐng)票、開票 到流轉(zhuǎn)、入賬、報銷、全環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)狀態(tài)完整可追溯，解決了各主體間的信任問題。區(qū)塊 鏈票據(jù)系統(tǒng)由主節(jié)點和輕節(jié)點組成，只有稅務機關(guān)、社保部門等主節(jié)點才有全量數(shù)據(jù)， 其他節(jié)點只能查看與自身有關(guān)的信息。

? 對于開票方，通過數(shù)據(jù)實時上鏈和智能合約實現(xiàn)的發(fā)票自動配額，免除了發(fā)票領(lǐng)用、 抄稅上傳等手續(xù)，實現(xiàn)按需開票，避免了周期性申領(lǐng)票據(jù)造成的高峰期排隊現(xiàn)象。

? 對于收票方，采購過程中的訂單、物流、資金流等信息被寫入?yún)^(qū)塊鏈，收票方可隨 時在本地節(jié)點查詢支付行為并知悉相關(guān)交易細節(jié)，來檢驗發(fā)票真?zhèn)?，提高了財務運 行效率。

? 對于監(jiān)管部門，通過對發(fā)票的開具、流通、報銷等環(huán)節(jié)的實時監(jiān)控和相關(guān)交易信息 的掌握，保證了發(fā)票的真實性，杜絕了偷漏稅問題；通過智能合約，實現(xiàn)限額調(diào)整 等功能的自動化，讓稅務局對發(fā)票的監(jiān)管更加精細。

阿里的醫(yī)療收費票據(jù)區(qū)塊鏈。浙江省財政廳和螞蟻區(qū)塊鏈合作，2018 年 8 月上線的電子 票據(jù)平臺目前已經(jīng)接入近 100 家醫(yī)療機構(gòu)，并已實現(xiàn)醫(yī)保零星費用網(wǎng)上報銷和異地報銷； 據(jù)螞蟻區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)，該電子票據(jù)平臺將原先 170 分鐘的人均就診時間降為 75 分鐘，原先 半個月的保險理賠時間降至幾分鐘。此外，廣州市國稅局和螞蟻區(qū)塊鏈于 2018 年 6 月合 作推出了“稅鏈”平臺，可有效解決開票難、成本高等問題，目前該平臺已經(jīng)開票超 2 億張、接入企業(yè)超 200 萬家。

醫(yī)保電子憑證：互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)保開始落地

2019 年 11 月 24 日，國家醫(yī)保電子憑證在山東省率先正式啟用。目前，全國范圍內(nèi)參保 人都可以通過國家醫(yī)保 APP，以及支付寶、微信等認證授權(quán)的第三方渠道激活使用醫(yī)保 電子憑證。醫(yī)保電子憑證由國家醫(yī)保信息平臺統(tǒng)一生成，可以替代實體卡，在全國范圍 內(nèi)跨渠道通用，支持醫(yī)保查詢、參保登記、報銷支付等所有醫(yī)保相關(guān)業(yè)務。

目前，醫(yī)保電子憑證已經(jīng)實現(xiàn)了與身份證、二維碼、人臉生物特征等信息的關(guān)聯(lián)，借助 于人臉識別技術(shù)，參保人可以在手機上遠程認證激活。國家醫(yī)保局表示，將會進一步研 究引入 5G 和區(qū)塊鏈等技術(shù)，不斷優(yōu)化醫(yī)保電子憑證的功能。

我們認為，醫(yī)保電子憑證將帶來如下改變：

? 更加簡單高效的就醫(yī)購藥流程：傳統(tǒng)的就醫(yī)流程中，患者平均每次就醫(yī)需要在掛號 繳費、檢查繳費、處方繳費、取藥等多個環(huán)節(jié)排隊，費時頗多；而醫(yī)保電子憑證可 以實現(xiàn)在診室內(nèi)的當場掛號、直接扣費，僅取藥環(huán)節(jié)需要排隊。微信測試數(shù)據(jù)顯示， 使用醫(yī)保電子憑證就醫(yī)可以比使用實體卡平均節(jié)約 43.6 分鐘排隊時間。

? 為“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”打通醫(yī)保線上支付渠道：由于醫(yī)保電子憑證可以實現(xiàn)患者歷史病 情和用藥的完整記錄，同時打通了醫(yī)保的遠程在線支付，因此門診慢病患者可以在 家中線上問診并實現(xiàn)“慢病續(xù)方”，最后藥品由快遞配送至家中。

? 跨省異地就醫(yī)和醫(yī)保結(jié)算：醫(yī)保電子憑證由國家醫(yī)保信息平臺統(tǒng)一生成，真正實現(xiàn) 了標準全國統(tǒng)一，與跨地區(qū)互認。我們認為，醫(yī)保電子憑證將加速跨省異地就醫(yī)和 醫(yī)保結(jié)算的進一步落地。

 

健康碼：位置大數(shù)據(jù)實現(xiàn)接觸留痕，GPS 和藍牙各有所長

健康碼為國內(nèi)復工主要疫情監(jiān)管手段，通過 GPS、出行記錄等多維數(shù)據(jù)實現(xiàn)軌跡擬合。 根據(jù)“國家政務服務平臺”小程序介紹，健康碼是阿里，騰訊等互聯(lián)網(wǎng)公司依托國家政 務服務平臺開發(fā)的一項服務。國家政務服務平臺負責收集用戶衛(wèi)生健康，交通運輸，鐵 路，民航，運營商等信息，支付寶、微信負責搭建 ToC 端界面，憑借高 DAU 的優(yōu)勢實現(xiàn) 健康碼推廣。用戶進入小區(qū)等區(qū)域時，管理人員使用掃碼機進行認證。

 

其他領(lǐng)域：體溫快檢、遠程教學（VR 教學等）

公共場合體溫快篩

紅外非接觸式測溫儀可在不接觸人體的情況下完成體溫檢測。視頻圖像中運用人臉識別、 跨鏡追蹤（Re-ID）等技術(shù)定位到額頭部位后，結(jié)合紅外熱成像，可以在機場、車站等人 流量較大區(qū)域中快速篩查額溫異常者，具有高效率、高精度、低交叉感染風險等優(yōu)勢。 2020 年 1 月 30 日，國務院已將紅外體溫檢測儀納入疫情防控重點物資。我們看到，海 康、大華、千方、高新興、曠視、云從、云天勵飛等安防/AI 企業(yè)均提供了相關(guān)解決方案。 此外，云知聲的對話機器人幫助社區(qū)實現(xiàn)高效的智能電話排查，G7 也為疫情防控提供物 流大數(shù)據(jù)

遠程示教

相比于傳統(tǒng)的視頻示教，AR/VR 視頻示教能提供更立體全面的場景、更豐富的交互功能， 對于重視動手和場景的臨床醫(yī)學來說尤其重要。目前阻礙 AR/VR 普及的關(guān)鍵在于無法取 得成本、計算能力、續(xù)航、重量之間的平衡，我們預計 AR/VR 借力 5G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)云端計 算，有望實現(xiàn)輕量化、長續(xù)航與優(yōu)質(zhì)體驗的共贏。我們認為，AR/VR 與 5G 的結(jié)合，有望 促進醫(yī)療遠程示教的發(fā)展。

建議關(guān)注公司（詳見報告原文）

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（報告觀點屬于原作者，僅供參考。報告來源：中金公司）