智慧医疗市场调研

“智慧医疗”的概念早于“智慧医院”提出，但在早期资料显示，二者之间之间并没有明确地概念区分。直到2019年，卫健委针对智慧医院给定的概念中明确了智慧医疗的概念包含于智慧医院，且缩小了智慧医疗范围，其具体内容将在后文描述。电子病历渗透率高，但应用深度不足。电子病历系统包含众多子系统，且大多内嵌于HIS系统，数据显示，几乎所有三级医院都部署了供医生使用的电子病历系统，即使渗透率最低的门急诊电子病历系统也达到了71.6%，在二级医院中，也有超过半数的医院部署了电子病历，可以说电子病历系统的渗透率很高。根据IDC 2019年的数据显示，前三名的信息化厂商的市场份额占比仅为33%，市场集中度较低。根据2020年的中标信息显示，在“智慧医院”相关项目的中标企业中，已上市的龙头信息化企业基本垄断了大额智慧医院的项目。

2018年以来，人工智能需求持续爆发，受政策利好影响，核心技术公司与资本市场实现更好对接，企业资金压力得到缓解，落地应用进程加快，医疗健康成为资本关注的重点落地应用方向。投资机构、互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷布局医疗人工智能。医疗资源供需矛盾突出，是我国医疗行业面临的根本问题，也是人工智能医疗的主要发展驱动力。人工智能作为一种创新技术，改变了医疗领域的供给端，对传统医疗机构运作方式带来变革，为现有医疗工作带来流程改进与效率提升，从而催生巨大增量市场。2018年我国医疗人工智能市场规模达到200亿元，CAGR超过40%，随着智能化程度不断提升，潜在市场空间巨大。医疗影像、辅助诊断、新药研发和健康管理是人工智能医疗的主要应用方向。医疗影像是我国AI医疗领域最为成熟的细分领域，目前市场竞争格局未定，高质量数据获取与标注能力成为核心竞争力。手术机器人是人工智能辅助诊断领域比较活跃的应用，临床决策系统的进入壁垒较高。人工智能以算法和算力优势，应用于新药研发各环节，解决新药研发周期长、成功率低和费用高的问题。人工智能在健康管理领域应用广泛，包括风险识别、虚拟护士、移动医疗、健康干预等多个场景。本报告主要研究以下问题：目前AI医疗市场现状如何，有怎样的发展趋势？AI与医疗领域结合将带来哪些颠覆性价值？AI医疗的发展驱动力有哪些？这些因素是否可持续？投资机构、互联网巨头、传统医疗巨头等如何布局AI医疗？AI医疗有哪些主要应用场景？商业模式是怎样的？未来AI医疗公司的核心竞争力是什么？AI医疗领域有哪些头部公司值得关注？注：本报告PDF版本可点击链接下载，提取码：tg3b关于36氪研究院36氪研究院是36氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。

核心摘要：艾瑞估算：2019年，在线医疗市场规模271.7亿元，同比增速42.6%。其中，互联网健康险市场规模约117.6亿元，占比近47.7%，自2018年起已超过之前一直占比最高的医药电商市场规模。艾瑞用研：超过95%的用户对互联网+医疗产品基本持满意态度，并有超过80%的用户表示对未来使用或购买互联网+医疗产品非常感兴趣。艾瑞观点：互联网+医疗行业受政策影响极大，在2017年政策不稳定的状态下，互联网+医疗逐渐进入市场理性期，市场对互联网+医疗的投资主要聚焦方向从概念转向了高价值。而这一价值的核心体现即在于优质医疗资源。而就目前看，对这些优质医疗资源的培养和挖掘仍显不足。艾瑞观点：疫情下互联网+医疗可降低时间成本、个性化定制、信息透明等优势全面凸显。与此同时，也为一直在探索前行的分级诊疗、价值医疗带来了新的思路。借助互联网平台平衡各方利益，在充分发挥互联网+医疗优势的前提下激发医疗内部活力，构建新型的智慧社区医疗体系。互联网+医疗的定义广义互联网+医疗关键词：医疗行为、精准医疗、健康管理就医疗行为而言，狭义仅指具有职业资格的医师、药师、护师进行的诊疗活动，而广义来说，医疗行为可以泛指一切以疾病防治为目的行为。在本次研究中，结合目前实际情况，将互联网+医疗定义为广义的医疗行为，即指借助互联网平台进行的一切医疗行为，行为主体包括互联网公司、医院、保险公司、医生、患者、其他有医疗健康管理需求的用户等，目的是通过结合互联网达到精确匹配患者群体及获取其准确全面的健康信息，增强卫生服务和信息透明化，达到精准医疗的效果。中国互联网+医疗融合阶段概述已完成1.0至2.0阶段的转化，目前向互联网医院3.0阶段转型互联网医疗与互联网本身的发展密切相关。总体而言，我国互联网+医疗已走过以PC互联网为主的1.0时代，以移动互联网为主的2.0时代，目前处于2.0至3.0阶段的过渡时期，即将走向以互联网医院为转型方向的3.0阶段。最终3.0阶段将会实现全面的互联网医院，囊括在线问诊、诊断、远程治疗、处方开具、送药到家等服务内容。目前我国互联网+医疗行业已整合了移动医疗服务商、医疗设备制造商、IT巨头、风险资本、移动运营商、应用开发商、数据公司和保险企业等众多参与者，形成了以互联网健康险以及在线医疗为主的产业格局。中国互联网+医疗融合历程疫情的催化：新冠疫情黑天鹅推动行业实现突破性进展据监测数据显示，自2019年11月疫情出现直至2020年4月疫情形势逐渐好转，医疗健康类APP与网页的月度有效使用时间有了明显增加，其中医疗健康类APP的增量同比去年同期显得十分迅速。根据艾瑞测算，在疫情高峰期的2月，2020年2月医疗健康APP（包含在线医疗、医药电商、慢病管理、运动健康等种类）的日活同比2019年2月，平均增长率高达14.08%。同时，政府也不断加码，打通医保、支付等互联网+医疗的关键环节，助力线上医疗在疫情期间发挥作用。艾瑞认为，用户对互联网+医疗的使用认知在疫情后也将持续保持。中国互联网+医疗融合情况概览中国互联网+医疗融合影响因素老龄化及慢性病困扰的社会结构是互联网+医疗融合的土壤2019年我国65岁及以上人口占比已高达12.6%，事实上，根据WHO国际标准，65岁及以上人口占比超过7%即已标志社会步入老龄化。由于人口结构的发展规律，这一趋势中短期内都无法改变。伴随而来的，则是对医疗的大幅依赖。每年我国诊疗人次及人均诊疗次数都在不断攀升，医疗体系面临巨大压力。而缓解这一压力的最好办法，莫过于借助互联网的力量，在不降低医疗水平的前提下，使得医疗能够覆盖更多人群。实体医院是行业融合的载体，实现区域医疗的整合及共享互联网医院在互联网+医疗闭环中处于中心位置。而由于监管要求，互联网医院并非是一个可以单独运行的主体，其必须依赖于实体医院实现优势互补及资源共享。因而实体医院成为互联网医院存在的基础，并得以将医疗从关注疾病本身转变为关注人健康本身，真正意义上实现区域内医疗资源的整合及共享。医生资源是行业融合的核心，运用得当则是融合的催化剂在互联网+医疗融合的过程中，互联网仅是作为交流的渠道，但真正的核心仍落在医疗之上。尽管科技一直希望能取代人力，但医疗的核心依然是医生资源。一位出色的医生不但具有丰富的临床经验，还是科研的能手以及与人沟通的高手。这样的医生才能吸引用户留在互联网+医疗平台，加快互联网与医疗的融合。而互联网同样能给予医生极大的提升：1）为与患者接触提供了更多元的渠道；2）让医生利用碎片化时间实现了更大的价值；3）实现不同级别医院之间医生的医疗合作与火花碰撞。总的来说，医生有动力加入互联网+医疗，而互联网+医疗要想在线上更好融合，则必然要依靠更能符合互联网节奏的医生来实现。政策是行业融合的直接推手，主导互联网+医疗行业走向中国互联网+医疗市场规模2019年市场规模达到271.7亿元，市场处于新一轮探索期2020年我国互联网+医疗市场规模预期408.9亿元，同比增长50.5%，其中互联网健康险市场占比最大，达到28.8%，其次为医药电商市场。疫情期间行业新的监管政策出台，明显放宽了对互联网+医疗的限制，且打通了医保、支付等多处关键环节。新的形势下，互联网+医疗行业将一扫之前的颓势，迎来新一轮的探索期。伴随国家医疗体制市场化，居民就医习惯转变以及5G及硬件技术突破与加持，艾瑞认为互联网+医疗的五大主要市场规模将持续增长。中国互联网+医疗政策导向疫情促使利好政策出台，全力推进行业加速发展2019年政府工作报告中已将互联网+医疗作为远程医疗服务体系、分级诊疗的基础和重要环节提出。2020年新冠疫情的袭来促使国家加快了利好政策的出台。作为疫情期间可以有效提高诊疗效率、降低交叉感染风险的互联网+医疗方式，在武汉等疫情重灾区及时加速推广。之前制约互联网医疗发展的最大问题是医保统筹，如果互联网医疗不纳入医保，仅靠民众自费或中国商业医疗险，难以支撑起行业的发展。而3月初随着国家出台政策打通医保支付关键环节，这一难题即将被攻克。疫情期间，行业之前未解决的大问题相继有了解决方案并得以变临时为常态，为行业发展起到重要推进作用。中国互联网+医疗产业链分析互联网重构医疗五大产业链，H端合作成为关键点互联网+医疗将原有的五大医疗产业链进行了重新整合，依托互联网医院形成了新的完整链条：1）互联网+医院，以医院的院中服务为中心，如在线问诊、医院信息化，向院前如预防指导、院后如送药到家等服务不断延伸；2）医疗信息化，嵌合在院内服务，通过结合AI大数据为临床决策提供更加有力的支持；3）医药电商，属于院后服务，主要以B2C、O2O、B2B三种方式运营；4）医疗健康险，属于院前服务，为医疗活动提供费用，并反过来得到大数据支持健康险的制定；5）医疗智能硬件，院前服务，整合第三方健康应用数据，支持医疗机构接收或传输用户数据，建设成为健康预防与监测平台。五大重构的产业链都围绕H端合作开展。中国互联网+医疗产业链图谱中国互联网+医疗用户需求分析用户对互联网+医疗产品整体持肯定态度根据艾瑞用户调研显示，绝大部分用户都对目前互联网+医疗产品持正面态度，而几乎所有用户都愿意在未来尝试购买互联网+医疗产品。在细分满意度调查之中，大部分用户都认为互联网+医疗产品检测维度多样（95.2%），结果较为准确（95.3%），其结果可对用户生活健康甚至医疗起到指导性作用（96.9%），其结果会对生活质量产生较大影响（95%），产品性价比较高（95.6%）。总体而言，用户对互联网+医疗类产品整体持肯定积极的态度。吸引用户可以依靠创新设计，但增加用户黏性还需健康指导根据艾瑞用户调研显示，有的用户使用互联网+医疗产品原因是希望能尝试先进的新技术新产品，即互联网+医疗企业完全可以依靠科技感、创新感的产品设计吸引到大批新用户，但用户最关心的内容还是希望产品能产生对自己生活、健康带来直接影响的内容，例如指导生活习惯的改善，降低可能的疾病带来的风险，及时了解自己或家人健康状态等。综合来看，吸引新用户可以依靠创新科技设计，但只有能够很好做到对用户生活起到健康指导作用的互联网+医疗产品才能更好增加用户黏性。小病慢病更符合互联网医疗场景及用户需求根据艾瑞用户调研显示，互联网+医疗用户主要需求点在于偶发性小病，如感冒、咳嗽等，其次是慢病管理。而用户对疾病关注度也可看出，对于精神压力、失眠、高血压、消化系统疾病等慢性迁延性疾病关注度会更高。考虑原因包括：1）线上问诊-线下服药这种线上医疗模式更适合小病、慢病治疗；2）互联网+医疗产品目前尚无法替代院内治疗流程，涉及医疗操作的项目无法靠线上医疗完成；3）用户更多会关注长期困扰并且自己感觉得到的病症，如压力、失眠、胃食管反流、胃溃疡等。事实上，我国糖尿病、骨质疏松、哮喘、COPD等潜在患者数量巨大，慢性病仍有广阔需求空间等待挖掘。降低时间成本是用户转变消费习惯的最大动力根据艾瑞用户调研显示，用户对传统医疗的不满主要来源于工作日没时间就医，取药、住院、检查排队时间过长。对优质医疗资源的需求（专家门诊）、缺乏详细的就医指导及对就医细则的不清楚这三项问题，则都排在对浪费时间不满这一问题之后。本身大型三甲综合医院数目仅占全国医院数目的4.5%，在中国目前国情下，患者对三甲以外医院信任感较低，因而蜂拥至三甲医院造成医疗资源的极度不平衡，以及患者自身从诊疗到取药的各个环节等待时间的延长。因而节省时间，提高诊疗效率是用户从线下医疗消费转至线上医疗消费的最大动力。疫情促使用户进一步转变医疗消费习惯根据艾瑞用户调研显示，用户疫情期间与平常线上医疗消费相比，原本不受重视的家庭健康指标监测跃升至疫情期间第三受青睐的互联网+医疗功能；运动健康咨询功能也提高了一位的优先级；预约挂号疫情期间比率明显低于日常。这些都反映了疫情期间为了避免前往人密集的小区域，如医院、健身房等，越来越多的人在尝试互联网+医疗的线上医疗咨询模式或消费模式。2020年的疫情像一只无形的手，正在强制更多用户接触并适应线上的医疗消费习惯。赛道分析（一）：在线问诊商业模式用户增值模式为主，但盈利模式仍待探索目前，在线问诊获取收入的方式包括基本医保、个人用户、企业及商保，并由此引申出广告模式、商保模式、用户增值模式及数据服务模式四种在线问诊的商业模式。以目前在线问诊体量最大的平安好医生为例，根据2019年财报显示，在线医疗营收为8.6亿元，同比增长了108.9%，然而营收仅占当年总营收不足1/6。虽然用户增值模式作为行业普遍的商业模式，然而存在以下问题：1）问诊甚至无法做到确诊，并未涉及医疗服务核心，用户付费意愿低；2）用户需求频次低；3）用户黏性相对较差，行业同质化严重，可替代性强。赛道分析（二）：医药电商商业模式B2B模式是医药电商交易主体，B2C及O2O模式则更为活跃B2B模式在医药电商中占主体地位，但由于是政府主导或原材料供应商、药厂、批发商、零售商之间平台，供应链较为稳固，一般比较低调，知名度不高。相比而言，B2C及O2O模式则更为活跃，引人注目。购药群众或多或少都会接触到B2C或O2O的平台。B2C平台一般有自营及平台式两种，一些自营B2C在获客流量难以增加的情况下，选择流量更大平台进行加盟，这些依托于大平台的医药电商面临的竞争也更为激烈。O2O模式则是连接线上线下的一种比较平滑的方式，通过线下导购、用药指导、送药到家等方式完成线上交易及线下导流。赛道分析（三）：医疗信息化商业模式搭建信息平台，帮助政府、医院进行医疗互联网化鉴于医院目前需求集中于传统医疗服务管理，因而搭建的传统医疗平台主要包括帮助医院管理、临床业务及各科室间的互联互通，如HIS、CIS、RIS等不同科室系统平台及其之间的联通。另外一些医院在政府的倡导牵头下，需要进行互联网医院平台的搭建，将社区医院、药店与居民之间有机结合，在政府引导下进行社区服务、健康管理、送药到家、收集医疗数据及远程医疗协同等。而搭建医院信息化的公司则可收取搭建系统费用及后续的软硬件运维费用等。赛道分析（四）：慢病管理商业模式用户对慢病咨询付费意愿低，依赖线下或线上其他服务据2016年慢病管理论坛的一项公开资料显示，只有28%的用户愿意为慢病管理付费且67%的用户付费意愿低于500元/年。因而目前中国互联网慢病管理仍以交易类盈利为主，在评估用户个人健康状况及健康管理需求后，向其出售药品器械、医疗监测仪器、相关慢病食品、保健品以及慢病医疗保险，这样的商业模式难以单独存在，需要依赖于基础医疗机构、商业保险或药店之上。未来互联网慢病管理公司需要更加关注慢性病患者教育，不断提升患者认知，让这批用户认识到互联网慢病管理服务的便捷性与必要性，增加服务类慢病管理的营收。赛道分析（五）：互联网保险商业模式AI大数据技术驱动赛道发展，价值创造产生盈利通过人工智能、大数据及区块链的应用有效降低了人工成本，在提升用户能力、个性化解决用户需求及增强用户对平台信任感之外，促进了医疗资源的合理配置，并因此创造价值。优质的服务和用户体验助力场景化营销，通过与传统保险公司分成、销售保健品、预约医疗服务、开设相关预防课程、健康课程以及平台广告获得可持续盈利发展。中国互联网+医疗行业短期趋势疫情影响下互联网+医疗优势凸显，短期形势良好疫情期间，互联网+医疗在辅助疫情研判、创新诊疗模式、提升服务效率等方面起到了很好的支撑作用，在强化数据采集分析应用、积极开展远程医疗服务方面为抗疫作出巨大贡献，充分发挥了医疗信息化、在线诊疗及医药电商的积极作用。在各互联网+医疗企业通力合作下，优质医疗资源得以触及三四线城市及边远农村地带，在为用户提供医疗服务的同时有效缓解了各地区用户的焦虑心态。可以说疫情之下，互联网+医疗的优势得到了很好的凸显，并促使用户尝试改变之前纯线下医疗消费方式，在疫情尚处警戒状态的今天，艾瑞认为短期内互联网+医疗仍将保持良好势头并大有可为。中国互联网+医疗行业远期趋势以互联网+医疗为基础，构建线上线下一体的智慧社区医疗分级诊疗从2015年推广至今，效果并不显著，存在着基层机构首诊率低、转诊不畅、患者知晓率较低、医生知晓率及转诊意识不足等问题。为了更好推广分级诊疗，以社区为中心的智慧社区医疗将会是一个未来的趋势及方向，通过互联网+医疗，有效促进优质医疗资源纵向流动，提高基层医疗机构的医疗服务能力和诊疗水平，实现“基层首诊、双向转诊、上下联动、急慢分治”的分级诊疗就医新格局。互联网+医疗将作为其中重要的黏合剂，凭借互联网技术支持及医疗信息支撑，为线上及线下一体的智慧社区及分级诊疗的推进起到桥梁作用。

核心摘要：前言：本次AI+医疗研究范畴仅限于围绕临床诊疗开展的核心医疗活动，包括CDSS、智慧病案、AI+检查、AI+新药研发及手术机器人。目前中国对AI+医疗的需求逐渐扩大，而供给尚显不足，整体供需并不均衡。AI+医疗行业目前处于快速成长时期。市场规模：2019年AI+核心医疗软件服务整体市场规模达到21亿元。同比增速高达93.9%，其中CDSS占比最多，达到55.2%，智慧病案位列第二，占比达到25.5%。由于政策利好及疫情影响，艾瑞推算，2020-2022年的CAGR将达到51.9%，2022年预计市场规模将超过70亿元。企业分布：目前AI+核心医疗企业中生态领导者包括百度灵医智惠、科大讯飞、惠每科技、医渡云等，由于百度灵医智惠在领域内具有以下优势：1）通用AI能力位居第一；2）AI+医疗实力（构建医学知识图谱、医疗大数据）雄厚；3）核心医疗领域覆盖场景更为全面，因此在AI+核心医疗领域综合实力处于领先地位。未来趋势：未来AI+医疗知识图谱与AI+医疗算法将持续获得突破，并更广泛、更深度地赋能医疗全流程。随着AI+医疗未来不断普及，人们对于AI+医疗伦理的重视也会逐渐增强，随着对AI+医疗伦理监管的不断加强，未来将构建以人为本的AI+医疗生态体系。AI+医疗研究范畴关注在临床诊疗各环节中，利用人工智能开展的医疗活动人民卫生出版社《医院管理词典》中指出：“现代的医疗服务，已从医院内扩大到医院外，形成了综合医疗的概念，医疗内容也日益广泛，包括增进健康、预防疾病和灾害、健康咨询、健康检查、急救处理、消灭和控制疾病、临床诊疗、康复医疗等。”艾瑞认为，现代医疗服务中最核心的环节是临床诊疗，即通过各种检查，使用药物，器械及手术等方法对疾病作出判断和消除疾病，缓解病情等。因此，艾瑞将围绕临床诊疗开展的各项医疗活动定义为“核心医疗”，核心医疗的发展直接影响了整体医疗的发展进程。本报告聚焦于“人工智能如何赋能核心医疗领域，从而实现医疗模式的转变与突破”，研究范围包括CDSS、智慧病案、AI+检查、AI+新药研发及手术机器人。AI+医疗发展历程中国AI+医疗进入快速成长阶段，着力于探索更多应用场景1956年人工智能（AI）开始成为独立的研究领域，20世纪前，中外对AI在医疗领域的研究集中在临床知识库上，但由于大多数临床知识库必须运行在LISP设备上。而由于当时LISP设备尚不能联网且价格昂贵等原因，临床知识库并没有广泛地应用于临床中。2000年-2015年期间，国外的研究重点为AI在临床知识库外的应用，如手术机器人应用落地、鼓励发展电子病历等。而中国仍以研究更多类疾病的临床知识库为主，发展相对缓慢。2015年-2017年，由于AI在图像识别方面的准确率有大幅度提升，AI+影像得以快速发展。得益于在临床知识库的长期研究，CDSS产品走向成熟。2018年后，中国AI+医疗进入稳定发展阶段，智慧病案等新产品相继面世，目前国产手术机器人尚在研究阶段。AI+医疗算法应用AI+医疗算法生态成熟，核心医疗应用广泛目前传统的机器学习和深度学习算法已被广泛得应用，来处理临床研究和医疗服务中的结构化数据，如医学影像数据、基因数据和生物标志物数据；而非结构化数据，如人工笔记、医学期刊与患者调查等则依靠专门的医学自然语言处理技术来分析。艾瑞通过PubMed公开数据整理，2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括：1）支持向量机（38%），主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析；2）神经网络（34%），主要应用于生化分析、图像分析和药物开发；3）逻辑回归（4%），主要用于疾病风险评估和临床决策辅助系统。AI+医疗痛点分析AI+医疗存在技术难点与标准缺失，打通数据壁垒成为关键随着我国医疗体制改革的深化、分级诊疗制度的落实，政府开始加大力度解决医疗资源分配问题以及医疗服务效率问题。其中，医疗人工智能的广泛应用在提高医疗质量和服务效率、减少误诊误治方面发挥了重要作用。然而，目前AI+医疗仍存在医学数据相关问题、复合人才短缺、行业标准缺失以及医疗科研转化为成熟产品的周期过长等问题。其中，数据的获取、使用与数据共享是阻碍AI+医疗发展的最大因素。艾瑞认为，由于AI+医疗发展的主要推动力仍是满足医疗行业的刚性需求，因而AI+医疗在未来必然会打通数据壁垒，实现数据的安全、高质量及共享的应用。AI+医疗投融资分析行业处在成长期，AI+影像是投融资热门之一2020年医疗融资事件数持续递减，但融资总额却强劲走高，到达历史最高的40亿元，其中新药研发是今年最热门医疗AI融资领域，占已披露投资额的54%。AI+影像占融资额的比例连续三年保持在20%左右，成为另一热门融资领域。对比2019年与2020年的融资项目轮次，其中天使轮、A轮与B轮占融资项目的比例由85.7%降低到70.6%，说明市场成熟度有所提高。同时笔均融资额从0.39亿元/笔上升至1.14亿元/笔。目前行业处于快速成长期，随着市场融资集中度增加，艾瑞认为，未来拥有医疗牌照或技术领先的优质标的公司会更受资本市场青睐，能吸引更多的资源与资金。中国AI+医疗政策导向政府高度重视AI+医疗发展，持续释放政策红利从政策层面来说，2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提出要发展便捷高效的智能服务，推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。从2017年开始，我国已把人工智能作为一个国策进行推动，近几年的两会上AI也被多次写入政府工作报告中。而AI+医疗则作为AI中的先行者，得到了政府的大力倡导。2018年政府提出人工智能向基层医疗进行渗透，2019年将AI+医疗的范围进一步扩大到康养范畴，2020年进一步提出未来的建设指南，期望在2023年在以医疗为代表的人工智能领域中建立一套初步的标准体系规范。AI+医疗市场规模2019年市场规模超过20亿元，市场将进入快速成长期2019年由于智慧病案的兴起，使得整体AI+核心医疗软件服务市场规模超过20亿，同比增速高达93.9%，其中CDSS占比最多，达到55.2%。2019年之前，由于大部分细分领域的盈利模式尚未明朗，导致AI+医疗市场一度陷入低谷。但如前所述，国家、社会各界及居民对于AI+医疗的需求一直很旺盛。再加上疫情影响，AI+医疗的优势更加凸显，因此，国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证，并进一步出台鼓励AI+医疗发展的政策，这些将会使各细分领域的盈利模式逐渐明晰，市场也将会进入快速成长期。艾瑞推算，2020-2022年的CAGR将达到51.9%，2022年预计市场规模将超过70亿元。AI+医疗产业链分析基础层技术层布局完备，应用层可触达全医疗服务场景AI+核心医疗产业链可以分为AI基础层，AI医疗技术层与应用层：1）基础层，除数据服务外，芯片与通信等基础核心领域已形成牢固的技术壁垒，市场呈寡头局面，艾瑞认为，中、短期内市场格局不会改变；2）技术层，算法、框架以及通用技术则需要长期的投入与研发来攻克，目前各大科技企业与互联网巨头企业基本已完成布局，中小企业生存空间较少；3）应用层，应用层可触达全医疗服务场景，如院内临床决策系统、手术机器人、智慧病案系统、医疗影像、药企新药研发与基因检测，已有大量的互联网医疗公司和传统医疗公司涌入。AI+医疗产业图谱AI+医疗企业分布AI+医疗企业助力核心医疗布局，推动医疗开启新的篇章对于AI+医疗类公司而言，综合技术能力主要体现在覆盖医疗场景的广度与对医疗垂直及细分领域研究的深度。该类公司的长远发展需要本身强大的AI能力作为支撑。因此，既具备医疗深度合作能力又具备强大AI研发能力的公司将更具发展潜力。在AI+医疗领域，百度灵医智惠具有以下优势：1）在人工智能专利申请量及发布量方面极具优势，在领域内通用AI能力位居第一；2）在核心医疗领域覆盖场景更为全面；3）拥有雄厚的AI+医疗实力（构建医学知识图谱、医疗大数据），因此在AI+核心医疗领域综合实力处于业内领先地位。除此之外，科大讯飞在AI+医疗领域积累与沉淀多年，在智能语音及语言技术研究中拥有较强优势，并具有强大的医疗智能化分析能力。AI+医疗应用分析辅助检查、CDSS成熟度最高，智慧病案则处于快速增长期随着人工智能产品在医疗领域被越来越多使用，更多AI+医疗产品延伸至院内院外更多场景，并更加深入的整合进医疗流程。目前，以CT影像、皮肤影像、眼底筛查、病理影像等为代表的AI+辅助检查以及CDSS在技术及应用上最为成熟。其中眼底筛查主要集中于糖尿病视网膜病变、视神经疾病的预测和诊断，CDSS则结合以疾病为中心的知识图谱，智能辅助临床决策并助力医疗机构评审。2019年以来兴起的智慧病案由于目前DRGs、DIP等支付政策推动，目前处于快速增长期。AI+医疗成熟期应用分析-眼底筛查眼底筛查需求广阔，AI+眼底商业模式将进一步扩展眼底疾病是我国目前患者致盲的重要原因，DR（糖尿病视网膜病变）是其中最常见的病因，且随着糖尿病持续时间的增加，发病率也会逐渐增加。根据艾瑞推算，仅考虑DR的威胁，到2030年，我国每天约有38.4万人需要进行眼底筛查，因而眼底筛查需求十分广阔。艾瑞认为，随着眼底筛查三类证的签发，医保收费名录在AI领域的扩大以及基层医疗机构信息化水平的逐渐增强，未来AI+眼底筛查领域也得以逐渐开始从向医院打包销售和独立销售的传统商业模式进一步扩展至由医保支付购买以及由基层医疗机构购买的新型商业模式。AI+医疗成熟期应用分析-CDSSAI赋能诊断及治疗全过程，为临床工作提供切实有效的帮助CDSS是AI与医疗在院内融合的体现，也是现代医疗体系中各医疗机构在近年来关注的重点内容。CDSS在临床工作中的应用，使得医师的诊疗水平得到提升，有效降低了临床上的误诊率和漏诊率。CDSS通过真实病历与循证医学库的积累，经过人工智能的优化处理得到最佳实践库，并以此为根据辅助支持医生的临床诊断与治疗决策。2018年12月国家卫健委出台政策，对医院电子病历评级做出了规定，并提出至2020年所有三级医院要达到评级4级以上的要求，而4级以上评级的重要标准之一即是要拥有不同程度的CDSS。这一政策的实施使得CDSS获得了极为广大的发展前景以及巨大的发展潜力。AI+医疗成长期应用分析-智慧病案AI协助审核病案，助力医保控费及流程管控近年来，政府出台DRGs等按病种付费的医保政策，由于DRGs分组所需的全部信息基本是依据病案首页各项目进行计算，因而对病案首页的审核变得十分重要。除此之外，对全程病案的质控同样具有重大意义：1）解决诊断选择问题；2）规范医学使用术语；3）利于日后追溯，防止法律纠纷；4）完善病案信息。因而，能够通过AI协助，构建一套具有标准化、有效质控、智能化的智慧病案系统，将实现医院统计工作及管理工作的高效高质量，同时辅助医生的日常工作流程，提升我国医疗资源的有效利用度。AI+医疗图谱趋势AI助力医学知识图谱不断进步，赋能临床决策等多应用场景医学知识图谱为医疗信息系统中海量、异构、动态的医疗大数据的表达、组织、管理及利用提供了一种更为有效的方式，使系统的智能化水平更高，更加接近于人类的认知思维。医学知识图谱的构建流程大致分为四个步骤，即医学知识表示、医学知识抽取、医学知识融合、医学知识推理，受益于人工智能的不断进步，这四个步骤都取得了较大的进步。艾瑞认为，知识图谱在医疗领域的意义不仅在于它是一个全局医学知识库，也在于它是支撑例如辅助诊疗、智慧病案等医疗智能应用的基础。在医学知识图谱技术具有优势的公司未来将获得更大、更广阔的AI+医疗发展空间。AI+医疗算法趋势突破AI技术障碍，与医疗领域产生更深度融合医疗与人工智能深度融合已是大势所趋，人工智能理论奠基人特伦斯.谢诺夫斯基在2019年其新书《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中预测“基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速准确的诊断与治疗，甚至未来癌症将变得不再可怕。”具体而言，未来AI+医疗在技术上的突破将包括算法拟合度进一步的优化、算法泛用性的增强、对隐私信息的保护、对AI+医疗产生的结果可解释性的加强，以及通过增加可靠验证而不断降低AI+医疗可能发生不良医疗事件的风险。AI+医疗伦理趋势发展AI+医疗相关伦理道德，构建用户友好的AI+医疗系统AI+医疗的发展带给医疗卫生领域更多契机的同时，也会产生一些伦理性问题。2019年国家卫健委一项针对AI+医疗伦理问题的调研显示，六成受访者对个人隐私及知情权表示担忧；超过一半的受访者对大数据及算法的不可控性表示担忧；超过三成的受访者对于诊疗道德方面表示担忧。未来发展中，随着对AI+医疗伦理监管的不断加强、明确医师主体地位以及强化伦理规约，AI+医疗在应用于医疗服务实践时将更加安全可靠，并构建以人为本、用户友好的AI+医疗生态体系。

1.1、建筑方案适合医院定位与发展的“定制”医院低运营成本的“节能”医院可持续发展的“生长”医院环境优美空间宜人的“绿色”医院高效便捷的“智慧”医院方便病人和老人使用的“无障碍”医院满足现代城市形象的“靓丽”医院（1）人本化遵循“以人为本”、以“病人为中心”的原则，随着各种人工智能系统及各种高科技的应用，医疗效果及人类的健康水平得到大大提高。但在这些高精密的装备后面，隐藏着情感的空虚和冷漠，也存在医院人性化欠缺的忧虑。设计力求高技术与高情感的平衡，创造人性化的医疗环境。设计中将医院建筑空间及细部设计进行人文化、园林化、艺术化的处理，起到了柔化高技术、渗入人情味的效果。在注重病人感受的同时，医护人员的工作环境和身体健康越来越受到关注。充分考虑了医护人员工作区域的环境质量。将病人流线与医护流线区分，门诊中设医护廊，为医护人员创造相对独立的区域。（2）生态化设计思想是要达到“绿化生态医院”的效果，创造天然、无害的绿色医疗环境和良好的室内外自然生态绿化。自然界中的山、石、林、泉、阳光、雨露，能使万物欣荣、生机和畅，是养生健体的宝贵资源。设计中重视自然采光通风和天然建筑材料的利用，突出环境特色、创造与自然共生的绿色医院。设计中充分考虑了环境设计，建筑群的主朝向为东西向和南北向，几乎所有房间都有采光，都能做到自然通风。（3）地域化设计注重地域化，体现了浓郁的地方建筑特色和新区风貌。风雨廊、庭院园林以及其他细部设计，处处体现出以人为本的人文建筑特色，同时建筑总体布局顺应地形，建筑总体造型错落有致，达到了与周围环境的协调、融合。（4）高效化信息技术的发展，也促进了就诊模式的更新。除了楼宇自动化控制外，计算机应用将深入到医院的各个部门。计算机管理的引进，电脑排号、电子记账、电脑传递检测信息等先进手段可以清除挂号处、取药处的长龙，减少工作人员繁重而重复的简单工作以及病人的盲目奔波，还可以利用自动式电脑终端介绍医院特色、软硬件设施等，树立医院形象，改善与外界的沟通。合理布局医院内各大功能分区，达到流线便捷，减少交叉，服务半径均匀，也是达到高效化现代医院的重要手段。1.2、结构方案（1）主体结构设计使用年限为50年。（2）基本风压为0.30kN/㎡（R=50），住院楼、养老院基本风压按50年一遇基本风压的1.1倍采用，地面粗糙度为B类；基本雪压为0.30kN/㎡（R=50）；（3）抗震设防烈度为8度（0.20g），第三组；多遇地震作用下水平影响系数最大值为0.16，罕遇地震作用下水平地震影响系数最大值为0.90；（4）本工程中医技综合楼、门急诊综合楼、住院楼、养老院、医废暂存及中心供氧抗震设防类别为重点设防类（乙类），需按本地区抗震设防烈度提高一度确定其抗震措施，建筑结构安全等级为一级，结构重要性系数为1.1；地埋式污水站为标准设防类（丙类），建筑结构安全等级为二级，结构重要性系数为1.0。1.3、给排水方案设计范围：室内外生活给水、生活热水、污废水、雨水及消防给排水系统。1.4、电气系统方案变、配电系统设计；照明、动力设计；防雷与接地系统设计。1.5 、智能化系统方案1）基本理念：节源、高效、实用、安全2）服务理念：为患者和家属营造一个快捷/方便/温馨的就医环境；为医生和护士营造一个科学/高效/安全的工作环境；为经营、管理者营造一个高效/环保/和谐的经营环境3）技术理念：构筑一个：满足智能化医院发展的可扩性、开放性、灵活性的支撑系统平台。1.6、暖通系统方案设计范围包括：空调系统；机械通风系统；消防防排烟系统；医用气体、厨房排油烟系统。1.7、绿色节能本工程绿色建筑项目定位和建设目标目标为：建筑设计达到《云南省绿色建筑评价标准》DBJ53/T-49-2015的一星级标准。评分计算表前期调研（包括场地调研、市场调研和社会调研）。(1) 场地调研分析包括地理位置、场地生态环境、场地气候环境、地形地貌、场地周边环境、道路交通和市政基础设施规划条件等；(2)市场分析包括建设项目的功能要求、市场需求、使用模式、技术条件等；(3)社会环境分析包括区域资源、人文环境和生活质量、区域经济水平与发展空间、周边公众的意见与建议、当地绿色建筑的激励政策情况等；简述项目定位与目标分析。根据项目前期调研成果和明确的绿色建筑目标，制定项目绿色建筑技术方案与实施策略，并宜满足下列要求：(1)选用适宜的被动的技术；(2)选用集成技术；(3)选用高性能的建筑产品和设备；(4)对现有条件不满足绿色建筑目标的，采取补偿措施。根据目前校区实地情况及成本回收情况，按云南省绿色建筑评价标准》DBJ53/T-49-2015的一星级标准进行设计。项目绿色设计主要技术方案与创新。绿色建筑设计的前期策划。鉴于绿色建筑设计的人性化，本项目在设计师和用户共同策划下完成的。设计师充分考虑绿色建筑的环保性和节能性等特点，进行初步的设计，设计初步定稿之后还充分听取用户对于建筑设计的要求，做到设计的人性化。同时还保证项目的设计要经过广泛的论证，保证设计方案的优化，在设计决策阶段解决问题。绿色建筑方案设计中的重点方面。最大限度地利用自然资源，如自然风和自然光。在进行建筑设计时考虑了建筑长期的成本计算，而不仅仅只是考虑工程本身所花费的成本。考虑到绿色建筑后期对材料的回收利用，要最大限度地满足住户的舒适度，考虑到适当的生态策略技术。允许在设计阶段有不同的设计方案，在选择设计方案时要协同各设计方案的优点，取长补短，力求使设计方案最佳。在设计时要考虑为周边群众设计活动场所。多工种协同工作的绿色建筑设计方法。传统的建筑设计分为很多分散的阶段：首先是由建筑设计师提出建筑方案，再由土木工程师和其他的工程师进行其他的水、电、暖等系统的设计。本项目打破了各设计专业的隔阂，可以系统地整合各设计专业的信息，通过计算机集成，及时调整设计方案，加强了各个专业设计人员的沟通，通过相互间的意见交换，增加了绿色建筑设计方案的可行性。最大限度地减少因设计方案而造成的材料和人工的浪费，减少因采用绿色方案而造成的建筑投资的增加值。绿色建筑设计的节能设计要点。传统建筑设计由于其商业性，注重的仅仅是初始建筑时的投资节省，并没有充分考虑住户长期使用过程中的成本支出。随着建筑行业的发展，节能建筑越来越受到市场的喜爱，本项目按照节能建筑建设标准进行绿色建筑设计时采取节能措施进行设计。（1）建筑的外维护结构热工性能指标高于温和中区公共建筑节能标准的规定。尽量减少透明窗体面积，减少太阳辐射的热量，取得很好的保温隔热效果。（2）屋面外墙防水保暖工程的设计严格按照国家标准进行设计。（3）外窗注意空气的渗透性等条件。绿色建筑设计的合理利用土地资源要点。按照绿色建筑设计标准，绿色建筑设计合理控制开发强度。同时在场地的选址上，尽量减少对周围环境的影响。合理组织场地交通体系，合理开发利用地下空间。绿色建筑设计的节水与水资源利用要点。在进行节水设计时，注意对节水器具、防止水压出流、避免管网漏损、节水灌溉等方面。同时在进行建筑施工的过程中落实绿色建筑对节水的要求，在施工过程中按照设计要求合理设置节水器具，管道布置时要按照施工要求进行，避免管网漏损。绿色建筑设计的节材与材料利用要点。由于建筑施工完全是按照设计要求来进行的，所以设计阶段考虑材料的重复利用和可回收和可再生材料的使用问题。如：对于废弃的混泥土应该进行再利用，可以用于地基加固、道路的垫层等。对于废弃的沥青，利用通过在回收加热冷溶和热熔的方式进行回收。1.7、环境影响评价1.7.1、建设区环境影响（1）水环境影响施工期产生的废水主要为施工人员的少量生活污水和施工本身产生的废水。施工废水主要包括土石方阶段降井水排水，结构阶段混凝土养护排水，石料、砖块的冲洗浸湿、混凝土拌和、建筑物的修筑等过程中产生的废水、各种车辆冲洗水和车辆在维修过程中产生的含油废水。施工人员的生活废水主要污染物为CODcr、氨氮、磷酸盐、动植物油及悬浮物等。施工用水量虽大，但废水经回收利用后，废水产生量不大，对地表水体的影响期较短，施工结束后即可终止，不会对水体产生大的影响。（2）大气环境影响施工过程中产生的扬尘、运输车辆产生的汽车尾气、噪声以及施工废水、建筑垃圾等对周围生态环境产生不同程度的影响。在施工期环境空气影响和施工活动紧密相关，施工结束后就不再延续，是短期和非连续性的影响。合理安排好施工进度、缩短基础建设持续时间，尽快固化地坪和完成场区绿化工作，均可有效减轻施工期不利的环境空气影响。（3）声环境影响施工期噪声主要来源于施工过程中施工机械的运行产生的噪声。由于项目实施期间医院正常营运，故项目在实施期间，夜间不允许使用大型施工机械，避免影响患者正常休息。（4）固体废弃物影响项目在建设过程中产生的固体废物由建筑垃圾和生活垃圾，建筑垃圾和生活垃圾均属于一般固体废物，不含有害物质，两种固体废物经妥善处置，对环境影响较小。（5）水土流失及生态影响项目建设过程中的取土、弃土会局部破坏取土场和弃土场的地表植被和结构，引发一定程度的水土流失，随着时间的推移、项目的完成及地表的硬化及绿化，水土流失量将逐步减小。本项目施工将尽量在原有地形的基础上进行，项目施工期将尽量保留原有的绿化系统，并在此基础上进行改造，但项目施工仍将破坏原有的生态格局和局域微生态系统，并可能因为施工人员和交通活动的干扰而影响到周边生态系统。故项目建成后应尽快实施绿化补偿，以减小项目对生态环境的损害。（6）对社会环境的影响本项目建设需要大量作业工人，可增加当地就业机会。施工车辆的进出加剧现有道路的交通拥挤，可能造成临时性阻车，增加运输时间，影响运输效率，给当地居民的生产生活和出行带来不便。但随施工的结束，这种影响将不存在。1.7.2、运营期环境影响（1）废水医疗废水通过医院污水站对医院污废水进行生物和消毒处理，处理后的水质，按排放标准需满足《医疗机构水污染物排放标准》（GB18466—2005）后，通过项目排水管网外排。实验室废水、检验室废水应设置预处理池进行预处理后，送医疗废水处理站处理。（2）医疗垃圾医疗垃圾主要为一次性注射器械，各类塑料、橡胶制品、纱布绷带、废弃的血液制品和病人的生活垃圾等，由于医疗垃圾中含有部分病原体，因此，必须严格按《医疗废物管理条例》进行管理，将医疗垃圾、废弃物分类进行处置，医疗垃圾统一收集后运送至昆明市医疗废物处理中心统一处置，手术残肢等交昆明市火葬场统一处理，放射性废物按要求由原厂回收处置，医疗垃圾、废弃物通过规范处理后，对环境的影响较小。（3）生活垃圾医院正常营运期在行政办公区将产生一定的办公废弃物和饮食垃圾，可以作为生活垃圾统一堆放，统一清运到城市垃圾处理场处理，对环境的影响较小。1.8、项目风险分析（1）工程风险工程风险主要包括方案、工程地质、施工与工期等存在不确定性，可能给项目带来的风险。（2）工期风险工期风险是指项目由于某种原因导致工期延长，资金压力增大而导致的风险。（3）资金风险本项目投资大，资金风险表现为资金不落实，造成项目不能顺利实施。（4）技术风险技术方面的风险主要指项目采用先进技术和新技术应用上的可靠性和适用性等存在不确定性，可能给项目带来的风险。（5）环境风险环境影响方面的风险主要指项目实施对周围水资源、矿产资源、森林植被、文物古迹、风景名胜、自然环境等产生的负面影响，致使项目不能顺利实施或需要增加大量投资进行防治和治理等。（6）投资估算的风险主要来自工程方案变动的工程量增加、工期延长，人工、材料、机械台班费、各种费率、利率的提高，征地及拆迁工程量增加和单价得提高。（7）社会影响风险社会风险是项目与所在地互适程度可能出现的问题，对社会各利益群体、当地组织机构及当地技术、文化环境带来的负面影响，项目可能承担的风险。

报告格式：纸质版 电子版 纸质+电子版出品单位：智研咨询智研咨询发布的《2021-2027年中国AI智能医疗服务行业深度调查与投资分析报告》共十四章。首先介绍了AI智能医疗服务行业市场发展环境、AI智能医疗服务整体运行态势等，接着分析了AI智能医疗服务行业市场运行的现状，然后介绍了AI智能医疗服务市场竞争格局。随后，报告对AI智能医疗服务做了重点企业经营状况分析，最后分析了AI智能医疗服务行业发展趋势与投资预测。您若想对AI智能医疗服务产业有个系统的了解或者想投资AI智能医疗服务行业，本报告是您不可或缺的重要工具。本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。报告目录：第一章 AI智能医疗服务行业发展综述1.1 AI智能医疗服务行业定义及分类1.1.1 行业定义1.1.2 行业主要产品分类1.1.3 行业主要商业模式1.2 AI智能医疗服务行业特征分析1.2.1 产业链分析1.2.2 AI智能医疗服务行业在国民经济中的地位1.2.3 AI智能医疗服务行业生命周期分析（1）行业生命周期理论基础（2）AI智能医疗服务行业生命周期1.3 最近3-5年中国AI智能医疗服务行业经济指标分析1.3.1 赢利性1.3.2 成长速度1.3.3 附加值的提升空间1.3.4 进入壁垒／退出机制1.3.5 风险性1.3.6 行业周期1.3.7 竞争激烈程度指标1.3.8 行业及其主要子行业成熟度分析第二章 AI智能医疗服务行业运行环境分析2.1 AI智能医疗服务行业政治法律环境分析2.1.1 行业管理体制分析2.1.2 行业主要法律法规2.1.3 行业相关发展规划2.2 AI智能医疗服务行业经济环境分析2.2.1 国际宏观经济形势分析2.2.2 国内宏观经济形势分析2.2.3 产业宏观经济环境分析2.3 AI智能医疗服务行业社会环境分析2.3.1 AI智能医疗服务产业社会环境2.3.2 社会环境对行业的影响2.3.3 AI智能医疗服务产业发展对社会发展的影响2.4 AI智能医疗服务行业技术环境分析2.4.1 AI智能医疗服务技术分析2.4.2 AI智能医疗服务技术发展水平2.4.3 行业主要技术发展趋势第三章 我国AI智能医疗服务行业运行分析3.1 我国AI智能医疗服务行业发展状况分析3.1.1 我国AI智能医疗服务行业发展阶段3.1.2 我国AI智能医疗服务行业发展总体概况3.1.3 我国AI智能医疗服务行业发展特点分析3.2 2015-2019年AI智能医疗服务行业发展现状3.2.1 2015-2019年我国AI智能医疗服务行业市场规模3.2.2 2015-2019年我国AI智能医疗服务行业发展分析3.2.3 2015-2019年中国AI智能医疗服务企业发展分析3.3 区域市场分析3.3.1 区域市场分布总体情况3.3.2 2015-2019年重点省市市场分析3.4 AI智能医疗服务细分产品/服务市场分析3.4.1 细分产品/服务特色3.4.2 2015-2019年细分产品/服务市场规模及增速3.4.3 重点细分产品/服务市场前景预测3.5 AI智能医疗服务产品/服务价格分析3.5.1 2015-2019年AI智能医疗服务价格走势3.5.2 影响AI智能医疗服务价格的关键因素分析（1）成本（2）供需情况（3）关联产品（4）其他3.5.3 2021-2027年AI智能医疗服务产品/服务价格变化趋势3.5.4 主要AI智能医疗服务企业价位及价格策略第四章 我国AI智能医疗服务所属行业整体运行指标分析4.1 2015-2019年中国AI智能医疗服务所属行业总体规模分析4.1.1 企业数量结构分析4.1.2 人员规模状况分析4.1.3 行业资产规模分析4.1.4 行业市场规模分析4.2 2015-2019年中国AI智能医疗服务所属行业产销情况分析4.2.1 我国AI智能医疗服务所属行业工业总产值4.2.2 我国AI智能医疗服务所属行业工业销售产值4.2.3 我国AI智能医疗服务所属行业产销率4.3 2015-2019年中国AI智能医疗服务所属行业财务指标总体分析4.3.1 行业盈利能力分析4.3.2 行业偿债能力分析4.3.3 行业营运能力分析4.3.4 行业发展能力分析第五章 我国AI智能医疗服务行业供需形势分析5.1 AI智能医疗服务行业供给分析5.1.1 2015-2019年AI智能医疗服务行业供给分析5.1.2 2021-2027年AI智能医疗服务行业供给变化趋势5.1.3 AI智能医疗服务行业区域供给分析5.2 2015-2019年我国AI智能医疗服务行业需求情况5.2.1 AI智能医疗服务行业需求市场5.2.2 AI智能医疗服务行业客户结构5.2.3 AI智能医疗服务行业需求的地区差异5.3 AI智能医疗服务市场应用及需求预测5.3.1 AI智能医疗服务应用市场总体需求分析（1）AI智能医疗服务应用市场需求特征（2）AI智能医疗服务应用市场需求总规模5.3.2 2021-2027年AI智能医疗服务行业领域需求量预测（1）2021-2027年AI智能医疗服务行业领域需求产品/服务功能预测（2）2021-2027年AI智能医疗服务行业领域需求产品/服务市场格局预测5.3.3 重点行业AI智能医疗服务产品/服务需求分析预测第六章 AI智能医疗服务行业产业结构分析6.1 AI智能医疗服务产业结构分析6.1.1 市场细分充分程度分析6.1.2 各细分市场领先企业排名6.1.3 各细分市场占总市场的结构比例6.1.4 领先企业的结构分析（所有制结构）6.2 产业价值链条的结构分析及产业链条的整体竞争优势分析6.2.1 产业价值链条的构成6.2.2 产业链条的竞争优势与劣势分析6.3 产业结构发展预测6.3.1 产业结构调整指导政策分析6.3.2 产业结构调整中消费者需求的引导因素6.3.3 中国AI智能医疗服务行业参与国际竞争的战略市场定位6.3.4 产业结构调整方向分析第七章 我国AI智能医疗服务行业产业链分析7.1 AI智能医疗服务行业产业链分析7.1.1 产业链结构分析7.1.2 主要环节的增值空间7.1.3 与上下游行业之间的关联性7.2 AI智能医疗服务上游行业分析7.2.1 AI智能医疗服务产品成本构成7.2.2 2015-2019年上游行业发展现状7.2.3 2021-2027年上游行业发展趋势7.2.4 上游供给对AI智能医疗服务行业的影响7.3 AI智能医疗服务下游行业分析7.3.1 AI智能医疗服务下游行业分布7.3.2 2015-2019年下游行业发展现状7.3.3 2021-2027年下游行业发展趋势7.3.4 下游需求对AI智能医疗服务行业的影响第八章 我国AI智能医疗服务行业渠道分析及策略8.1 AI智能医疗服务行业渠道分析8.1.1 渠道形式及对比8.1.2 各类渠道对AI智能医疗服务行业的影响8.1.3 主要AI智能医疗服务企业渠道策略研究8.1.4 各区域主要代理商情况8.2 AI智能医疗服务行业用户分析8.2.1 用户认知程度分析8.2.2 用户需求特点分析8.2.3 用户购买途径分析8.3 AI智能医疗服务行业营销策略分析8.3.1 中国AI智能医疗服务营销概况8.3.2 AI智能医疗服务营销策略探讨8.3.3 AI智能医疗服务营销发展趋势第九章 我国AI智能医疗服务行业竞争形势及策略9.1 行业总体市场竞争状况分析9.1.1 AI智能医疗服务行业竞争结构分析（1）现有企业间竞争（2）潜在进入者分析（3）替代品威胁分析（4）供应商议价能力（5）客户议价能力（6）竞争结构特点总结9.1.2 AI智能医疗服务行业企业间竞争格局分析9.1.3 AI智能医疗服务行业集中度分析9.1.4 AI智能医疗服务行业SWOT分析9.2 中国AI智能医疗服务行业竞争格局综述9.2.1 AI智能医疗服务行业竞争概况（1）中国AI智能医疗服务行业竞争格局（2）AI智能医疗服务行业未来竞争格局和特点（3）AI智能医疗服务市场进入及竞争对手分析9.2.2 中国AI智能医疗服务行业竞争力分析（1）我国AI智能医疗服务行业竞争力剖析（2）我国AI智能医疗服务企业市场竞争的优势（3）国内AI智能医疗服务企业竞争能力提升途径9.2.3 AI智能医疗服务市场竞争策略分析第十章 AI智能医疗服务行业领先企业经营形势分析10.1 A公司10.1.1 企业概况10.1.2 企业优势分析10.1.3 产品/服务特色10.1.4 公司经营状况10.1.5 公司发展规划10.2 B公司10.2.1 企业概况10.2.2 企业优势分析10.2.3 产品/服务特色10.2.4 公司经营状况10.2.5 公司发展规划10.3 C公司10.3.1 企业概况10.3.2 企业优势分析10.3.3 产品/服务特色10.3.4 公司经营状况10.3.5 公司发展规划10.4 D公司10.4.1 企业概况10.4.2 企业优势分析10.4.3 产品/服务特色10.4.4 公司经营状况10.4.5 公司发展规划10.5 E公司10.5.1 企业概况10.5.2 企业优势分析10.5.3 产品/服务特色10.5.4 公司经营状况10.5.5 公司发展规划10.6 F公司10.6.1 企业概况10.6.2 企业优势分析10.6.3 产品/服务特色10.6.4 公司经营状况10.6.5 公司发展规划第十一章 2021-2027年AI智能医疗服务行业投资前景11.1 2021-2027年AI智能医疗服务市场发展前景11.1.1 2021-2027年AI智能医疗服务市场发展潜力11.1.2 2021-2027年AI智能医疗服务市场发展前景展望11.1.3 2021-2027年AI智能医疗服务细分行业发展前景分析11.2 2021-2027年AI智能医疗服务市场发展趋势预测11.2.1 2021-2027年AI智能医疗服务行业发展趋势11.2.2 2021-2027年AI智能医疗服务市场规模预测11.2.3 2021-2027年AI智能医疗服务行业应用趋势预测11.2.4 2021-2027年细分市场发展趋势预测11.3 2021-2027年中国AI智能医疗服务行业供需预测11.3.1 2021-2027年中国AI智能医疗服务行业供给预测11.3.2 2021-2027年中国AI智能医疗服务行业需求预测11.3.3 2021-2027年中国AI智能医疗服务供需平衡预测11.4 影响企业生产与经营的关键趋势11.4.1 市场整合成长趋势11.4.2 需求变化趋势及新的商业机遇预测11.4.3 企业区域市场拓展的趋势11.4.4 科研开发趋势及替代技术进展11.4.5 影响企业销售与服务方式的关键趋势第十二章 2021-2027年AI智能医疗服务行业投资机会与风险12.1 AI智能医疗服务行业投融资情况12.1.1 行业资金渠道分析12.1.2 固定资产投资分析12.1.3 兼并重组情况分析12.2 2021-2027年AI智能医疗服务行业投资机会12.2.1 产业链投资机会12.2.2 细分市场投资机会12.2.3 重点区域投资机会12.3 2021-2027年AI智能医疗服务行业投资风险及防范12.3.1 政策风险及防范12.3.2 技术风险及防范12.3.3 供求风险及防范12.3.4 宏观经济波动风险及防范12.3.5 关联产业风险及防范12.3.6 产品结构风险及防范12.3.7 其他风险及防范第十三章 AI智能医疗服务行业投资战略研究13.1 AI智能医疗服务行业发展战略研究13.1.1 战略综合规划13.1.2 技术开发战略13.1.3 业务组合战略13.1.4 区域战略规划13.1.5 产业战略规划13.1.6 营销品牌战略13.1.7 竞争战略规划13.2 对我国AI智能医疗服务品牌的战略思考13.2.1 AI智能医疗服务品牌的重要性13.2.2 AI智能医疗服务实施品牌战略的意义13.2.3 AI智能医疗服务企业品牌的现状分析13.2.4 我国AI智能医疗服务企业的品牌战略13.2.5 AI智能医疗服务品牌战略管理的策略13.3 AI智能医疗服务经营策略分析13.3.1 AI智能医疗服务市场细分策略13.3.2 AI智能医疗服务市场创新策略13.3.3 品牌定位与品类规划13.3.4 AI智能医疗服务新产品差异化战略13.4 AI智能医疗服务行业投资战略研究13.4.1 2019年AI智能医疗服务行业投资战略13.4.2 2021-2027年AI智能医疗服务行业投资战略13.4.3 2021-2027年细分行业投资战略第十四章 研究结论及投资建议（）14.1 AI智能医疗服务行业研究结论14.2 AI智能医疗服务行业投资价值评估14.3 AI智能医疗服务行业投资建议14.3.1 行业发展策略建议14.3.2 行业投资方向建议14.3.3 行业投资方式建议（）

2019年7月25日至27日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会指导，怀柔区经信局、怀柔区商务局、怀柔区卫健委战略支持，亿欧公司、亿欧大健康联合举办的“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会于2019年7月25日正式拉开帷幕，本次峰会为期3天，来自全国各地的数千名业内人齐聚北京雁栖湖国际会展中心，共商中国大健康产业的“下一个十年”。本次峰会以“从‘规模’到‘价值’的医疗变革”为主题，采取领袖峰会+4场产业论坛+项目路演的形式，聚焦医药创新、医疗大数据、非公医疗、科技医疗四个主题，聚集50多位重量级嘉宾与数千名观众，共话变革机遇，见证医疗产业从“规模”到“价值”的发展新纪元。大会上，亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇发布了《2019中国医疗人工智能市场研究报告》，并发表了题为《欲速则不达，厚积而薄发》的主题演讲。他的主要观点如下：1、如今，医疗AI行业处于“欲速则不达，厚积而薄发”的状态；2、在过去一年，行业已经开始出现一些变化和调整，概念的巅峰和泡沫已经过去，热度已经有所回落；3、技术的应用不是一个点，甚至不是一个线，而是一个面的最终结果。以下为演讲速记（有所删减）：大家下午好，非常欢迎和感谢大家来雁栖湖参加“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会。“雁栖健谈”的名字是我取的，希望搭建一个互动交流平台，打造一个更为长久的品牌，为大健康领域服务。亿欧公司作为一家服务公司，既有亿欧网、亿欧大健康等媒体业务板块和亿欧峰会的组成形式，也有亿欧智库研究平台。我作为亿欧研究院的负责人，今天会跟大家分享一下关于人工智能与医疗的研究报告。今天来的嘉宾和在座的各位本身就是做医疗工作的，我并不是一个医疗圈的人，但我是在医疗圈长大的人。我的母亲是1977年第一届恢复高考的学生，考入了西安市卫生学校，1981年毕业之后回到了家乡的县级医院，从1981年工作到2018年退休，我就是在县级医院出生，在上大学之前基本上就是在医院里面渡过的。所以，在那个医院的家属院里面，孩子们就会形成比较典型的两群人，一群人特别喜欢医生和医疗，还有一群人就是特别讨厌医疗，我属于后一种。其原因可能在于，小时候在什么环境长大，你就会对那个环境产生一定的逆反心理。我有一个小学同学，在高考的时候，他去了第二军医大学，我就来了北京的其他高校。昨天我把这次会议的议程发给这位同学的时候，我说，我们办了一场活动，你们第二军医大学的教授也参加，他说，没想到这么多年，你最终还是跟医疗扯上了关系。他现在是第四军医大肝胆科的主治医生。为什么会扯上关系？过去几年，从商业落地研究的角度，亿欧研究院一直观察人工智能在各个行业的应用与发展。其中，医疗是最早开始做研究的一个领域，也是第一个连续三年站在AI+角度去输出行业报告的一个行业，今天我会为大家讲解一下最新出炉的《2019中国医疗人工智能市场研究报告》。今天我拟了一个演讲题目：《欲速则不达，厚积而薄发》。事实上，2012年，算法开始突破，人工智能技术爆发；2014、2015年早期创业公司创立，大量资本进入；2016年，大众舆论层面，医疗AI迎来爆发；2018年，大家开始强调医疗AI的商业落地。在过去一年，行业已经开始出现一些变化和调整，概念的巅峰和泡沫已经过去，热度已经有所回落，尤其是2016年到2018年之间，大家对于技术给予了很高的期许，但在过去一年，大家会发现实现起来没有那么容易，热情已经回落，欲速则不达。此外，商业实践和落地方面，具体到与医院的合作、商业案例的积累和每年病历的积累，医疗AI行业一直都在进步。所以，如今医疗AI行业处于“欲速则不达，厚积而薄发”的状态。从数据也可以看出，对比2017年的医疗AI研究报告，全行业按照类别统计公司的数量没有什么实质性的变化，都是150家左右。不过，不是这三年公司数量没有发生变化，而是过去三年的时间，有一些公司已经离开这个市场，或者说被市场淘汰了，又有一些新的公司加入。其实，行业已经在做必要的调整与变化。这个是给大家做的一个行业图谱，一些主要代表公司都在里面。在三年前做这个图谱的时候，当时的感受是这些公司都很新，发展都很快。今天，亿欧研究院再去看会发现很难孤立的，或者不应该很孤立的看待所谓的AI+医疗，必须把它放在更大的场景中看，这也是欲速则不达的原因。该行业不是拥有某一个更好的识别水平就能够很快的在医疗领域取得实践性和规模性的突破，它需要从最核心的AI技术层去突破，其整体效能才能有所提高，从技术提供商、解决方案提供商到系统集成商。与此同时，我们也在思考和调研不同场景和不同领域的对应关系，落地场景究竟应该是什么？虽然它是多对多的关系，但到目前为止，实践的主体应该是医院，几乎所有的场景必须要先去医院找合适的实践和合作，才能够取得有效的突破。再者，行业要进步和发展，一个很重要的拐点就是所谓商业化的实现。在医疗领域，新技术或者新产品从研发到最终上市要经历比较显性的六大板块。目前整个市场是处在第二阶段到第三阶段的过渡和突破期，就是注册审批和市场准入，这个是最难的一个阶段。以医学影像举例，大家现在纷纷在做三类证的申请，目前已经有公司申报，但本身就是需要时间等待的，也需要多点交叉验证才能够拿到，这也是需要厚积才能薄发。最终，做的越扎实的企业越能突破这个阻碍，在下一个阶段真正成为AI医疗服务市场的领先者或佼佼者。这是每年都会绘制的一张人工智能技术和医疗领域的交叉结合点。我们认为，在这些领域都存在机会，但是每个领域的发展阶段和状态可能不一样，长远地看，该行业依然是一个百花齐放的前景。我们认为技术的应用不是一个点，甚至不是一个线，而是一个面的最终结果。整个市场或者说整个医疗人工智能的产业模式会形成一个网状的生态体系，技术进步可能会更好的推动这个网状里面多层次、多阶段的联动与互动，从而使得整个生态会更加丰富。就像亿欧公司一直在做的一件事，希望能够搭建好的平台，通过更新的服务理念和方式，更好的为产业的发展提供助力。这就是和大家分享的《2019年度医疗人工智能行业发展报告》，希望能够对大家有所帮助，也希望能够收到大家很多的意见与反馈，帮助我们更好的为行业服务，为大家服务。谢谢大家！

以互联网为依托的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、电子处方、远程医疗和康复等多种形式的医疗健康服务，正悄然改变着传统医疗服务模式。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中也提出：加快发展基于互联网的医疗、健康等新兴服务；鼓励医药行业利用电子商务平台优化采购、分销体系，提升企业经营效率。如何顺势而为，借助“互联网+”的元素或方式，提升医疗机构的经营效率和服务品质，乃至推动医改难题，破解“看病难、看病贵”的痼疾，成为上至国家，下至地方的重要命题。杭州推出的“互联网+智慧医疗”，或可带来一定的启示和借鉴。从2012年7月开始推行“分时段预约诊疗”、市民卡“诊间结算”，杭州“互联网+智慧医疗”持续推进已超过4年。通过借助大数据、物联网技术，以及微信、APP、挂号网等载体，形成医疗智慧化建设，打破“信息孤岛”，助推实现医疗信息、资源共享。杭州的“互联网+智慧医疗”如何实施？如何借助互联网等信息手段缓解“看病繁“看病难”、“看病贵”等传统难题。调研组通过实地走访、座谈、查阅资料等手段，形成了本报告。杭州信息化城市建设中“互联网+智慧医疗”的案例研究【调研对象】杭州市卫计委、杭州市经信委、杭州市民卡公司、杭州市卫生信息中心、杭州市第一人民医院、杭州市红十字会医院、用户一、杭州“互联网+智慧医疗”谋篇布局“三长一短”问题是当下国内医疗的痼疾，即挂号时间长、等待时间长、候诊时间长、看病时间短。虽各自形成的原因不同，但彼此间并非孤立，而是有所关联、相互影响。如此情势之下，杭州市希望通过“互联网+智慧医疗”的方式优化诊疗全流程。因此，杭州市聚焦某一具体环节的针对性举措，其目标也并非一点，而是多方面的。比如，诊间结算既一定程度了缓解了收费长时间排队情况，也促进了医生与病人之间的沟通交流。（一）微信、APP“一键”诊救，缩短挂号候诊时间通过预约方式分流患者，减少扎堆排队。这些预约包括：a. 全程预约：专家门诊、普通门诊、医技检查b. 分时段预约：每一个预约号码都有一个具体的时间段c. 多元化预约：网络、电话、手机APP、自助机、医生诊间、社区转诊（杭州智慧医疗APP预约挂号页面）杭州所有市属医院、县医院、社区卫生服务机构在诊疗过程中，线上的“智慧医疗”和线下的医疗服务进行有效连接，前者包括挂号、候诊、取报告和取药、医患互动等，后者包括问诊、检验、诊断、治疗。智慧医疗的线上重要载体之一是“杭州智慧医疗”APP（掌上医院），这是杭州市属医院（市一、市二、市三、市肿瘤、市红会、市西溪、市七、市中、市儿童医院、市妇产科医院）统一APP，在移动端提供了十多项功能服务：预约挂号、报告及费用查询、医信付、排队叫号、医院导航、门诊排班、医院简介、智慧药房、健康百科、智能分诊、医疗资讯、网上充值等。如患者使用智慧医疗APP，可在每天14:00后，直接用手机预约10家市级医院第二天开始七天内专家/普通号源（不能预约当天号源）。还可以在手机上直接查看叫号进度，不坐等叫号也不会错过。患者在就诊前进行充值，确保余额足够支付自费部分；就诊后，直接使用开通智慧医疗功能的市民卡，在诊间或自助机上结算即可。如果智慧医疗余额不足，APP上可一键充值。另外可在该手机APP上查询报告单结果，如有需要可至医院打印。到2016年底，“智慧医疗”手机APP累计注册用户935559人次，预约挂号服务人次346528人次，查阅检查、检验报告单282万人次，充值金323万元。2015年11月底，杭州智慧医疗医护版APP上线，这是便于医生护士对所诊疗的病人及其病情进行有效管理的智慧应用，以更好实现医患互动。比如通过这一APP，医生可以及时了解所经管病人当前的用药、医嘱情况、检查结果和危机指标等，再做更具针对性的检查用药等治疗。杭州市红会医院信息科长孔灿红总结，分时段预约诊疗减少了医院的压力，因为这使得挂号很均匀地分布，部分预约较晚时间就诊的病人不用很早来到医院，减少医院的人员流动和一些资源的消耗，甚至减少一些意外的产生。智慧医疗APP目前也嵌入“健康杭州”（杭州市卫计委官方微信），作为两者未来互通的前奏，后者为前者提供了一个连接窗口，可以跳转到智慧医疗APP。在“健康杭州”微信号上，也开设了预约诊疗服务平台，用户可以手机挂号，还可以查询检验体检报告。微信号在杭州医疗智慧化方面，正发挥着更大的作用。2016年9月中旬，杭州市急救中心“微急救”上线，市民们可以通过微信呼叫救护车。通过关注微信公众号“浙江省杭州市急救中心”，在“我的”一栏里完善个人和亲友信息，包括姓名、性别、年龄、手机、地址等，方便120调度员在接警后第一时间联系，每个账号最多可以添加五个亲友的信息；当遭遇紧急情况时，进入微信“微急救”界面，根据需要选择为本人、亲友或路人三种不同报警模式，微信呼叫120可实现实时定位。微信呼叫急救中心，120调度员会在第一时间马上响应，如果是在家中发生意外，通过预先设置的信息，调度员可以准确获知地址信息，如果是在外面，通过发送实时定位，也能得到准确信息，避免有时候因为地址沟通不清楚耽误急救的情况。除了“微急救”，微信公众号“浙江省杭州市急救中心”还提供其他服务，包括车辆甄别：输入救护车的车牌号码，就能得知车辆归属，避免碰上“黑救护车”的情况；微信支付：通过微信支付功能，可方便市民支付急救费用；急救培训：定期发布培训信息，方便公众参与急救中心的各类急救培训等。其实，在今年更早前，微信已在杭州提供了“互联网+急救服务”。在微信城市服务中，具有智能呼叫、AED导航、个人档案等诸功能的“急救服务”上线，杭州也是全国首个上线的智能急救服务的城市。不局限于单纯的急救报警服务，“急救服务”涵盖了紧急呼叫救护车、AED导航、真假救护车查询、急救知识、预留个人档案等多方位的服务。（二）出院“床边”解决，减少付费“长龙”杭州市属医院在办理患者出院过程中，提供楼层结算服务、推车床边服务、自助机服务、市民卡护士站结算。杭州市红十字会医院的出院结算大部分是推车为主，固定在几个楼层提供结算车进行结算，其上下的几个楼层住院病人都可选择各自方便的楼层进行结算。这一流程改造出现的优化结果是，目前杭州市属医院95%患者出入院服务在床边完成，87万余名病人享受了这项服务，免去了患者或其家属排队等候，跑上跑下，提高效率。此外，杭州市属医院通过提供多功能自助机，在医院建造自助服务区，为患者提供“多功能”自助服务，帮助解决挂号和付费排队问题。a. 市属医院投放300多台，统一LOGO、外观、功能的多功能自助机；b. 市属医院统一推出24小时自助挂号亭；c. 门诊多功能自助机的功能：健康卡制卡、自助挂号、充值、自助结算d.住院多功能自助机的功能：每日清单查询、住院清单查询、预交款缴纳、就餐卡充值、自助结算；通过多功能自助机，患者可迅速完成预约、挂号、结算和充值业务，大大减少排队等待时间，并减少空挂现象，将需要医院人工作业的项目，尽量通过机器来解决。另外，进行结算时，患者难免会遇到账户余额不足情况，自今年10月21日开始，杭州市民只要开通了“医信付”功能，发生余额不足时，“医信付”就可以帮市民先支付诊疗过程中不足部分（最高额度现为1000元）。市民可在离院前，也可以离院后再通过多个还款渠道进行还款，实现“先诊疗后还款”。“医信付”是杭州市信用体系建设的首个征信服务应用。（三）医生诊间功能多面化门诊诊间在传统上多是只负责医患诊治，但现在功能由单一走向多面化和系统化。01| “诊间结算”：杭州市从2012年下半年开始推行“诊间结算”，即把门诊费用结算端口开到了医生的电脑上。在医生诊间一次刷卡就能同时完成医保和自费部分的付费，病人可以直接去做检查或药房拿药了。一方面解决病人在诊室和付费窗口来回奔走反复缴费问题，省却了患者排队付费的时间，另一方面诊间结算延长了患者在诊间的时间，医生在此期间也可与患者进行更多的交流，实际上延长了患者的看病时间。02| “诊间检查预约”：a. 门诊诊间检查预约项目包括：B超、心电、普通放射、CT、磁共振、胃镜、肠镜；b. 分时段：具体到的检查时间点，患者可根据自己的时间更自由的安排；c. 智慧预约：尽量让多种检查在一天内完成，提高检查效率，减少患者检查所花时间；d. 覆盖范围：覆盖杭州全部市属医院。通过这些流程的改造，患者在诊疗期间所需做的缴费、检查预约，都可在医生诊间完成，此前的这两个排队程序不用继续进行。此外，如果需要再次诊疗，患者还可以在医生诊间预约下次诊疗时间，不用继续另行挂号。03| “跨省转诊预约”：除了能够预约本医院内的医生外，医生诊间还提供还另一种预约服务——预约北京、上海等大医院的专家，进行转诊治疗。这样有两个好处：一是避免了患者盲目预约这些大医院专家，也相当于为这些医院提前做了筛查，提供了针对性的病人，彼此双方都能更好的做到精准治疗，患者能得到更有针对性的治疗，医院能减少资源的浪费；二是相对医生帮忙预约，患者能预约到专家的可能性有所增大，缓解“看病难”的问题。这一预约服务，主要依靠杭州市属医院与北京上海等地医院的合作关系，另一个就是挂号网的资源。挂号网于2010年创建，已与国内多数省份的重点医院的信息系统相连接，实时收录全国三级以上医院信息。这种资源衔接和功用，使其汇聚了大体量的医院和医疗专家资源，打破了地域隔阂。二、杭州“互联网+智慧医疗”三大亮点杭州市基于多个“互联网+”元素的聚合效应，基本形成“互联网+智慧医疗”的布局，目前在缓解“三长一短”问题方面已有所突破，有利于缓解患者看病难、看病贵的问题。其中，大数据平台、分级诊疗和诊间结算作为杭州市智慧医疗的三大亮点，在解决看病难、看病贵问题上发挥重要作用。（一）打破信息孤岛，建立医疗大数据平台2016年全国“两会”期间，全国人大代表、腾讯董事会主席马化腾建议，建立分级诊疗并通过互联网技术打破“信息孤岛”。他指出，实现分级诊疗的一个重要条件是患者信息共享，只有让医务人员及时了解患者的健康、诊疗、用药情况，全程跟踪病人的健康信息，为患者提供连续的整合医疗服务，才能实现基层首诊、双向转诊、上下联动的分级诊疗体系，最终实现社会医疗服务效率提升。目前，杭州市借助一定政务数据的开放和打通，已打造区域卫生信息平台。01| 实时调阅患者信息杭州市卫生信息中心副主任沈伟富说，这一平台架构在2013年和2014年陆续建成。这一平台为智慧医疗业务的开展提供了实际的支撑，相当于把各家医院部分资源和相关的诊疗数据都收集过来，再提供相应的这些服务。比如说患者检查结果的网上查询，就是利用区域卫生信息平台采集医院电子病历、体检数据通过数据处理，向公众提供一站式的检查、体检报告查询服务。另外，平台提供健康档案共享调阅服务，对于患者个人的健康档案，包括在杭州市属医院的就诊信息、检查结果、用药情况等，以及社区卫生服务中心的慢性病随访记录，杭州所有市属医院的医生都可以调阅。在确保医疗安全的前提下避免重复检查，节约患者的医疗费用支出和时间成本。截至目前，调阅量达41余万次，提醒重复检查29余万次。杭州市级平台通过和上城、下城、西湖、余杭等多个县级信息平台互联，实现上下级医院间跨院影像共享。通过区域卫生信息化平台也实现下城区局属医疗机构数据的有效整合，为绩效考核和决策分析提供依据，提升医疗卫生管理能力。区域绩效管理分系统通过数据共享与交换收集各医疗机构相关数据并汇总至数据中心，建立中心主题数据库。02| 用药不对会“报警”为达到用药监管智慧化的成效，杭州市在医院临床用药预警系统和全处方点评系统全覆盖的基础上，依托区域卫生信息平台，建立了杭州市卫计委集中式全处方点评平台，以及，医院和卫计委两级用药智慧监管，实现了“事先提醒、事中拦截、事后分析、全处方点评”。全处方点评系统的初衷一方面是合理用药，还有一方面就是杜绝大处方。合理用药是什么概念？比如说医生给患者配了三种药，因为可能药理之间相互有作用，这三种药之间可能有相互影响，是不能在同一个时间段吃的。通过相应的软件，把不合理的这些处方梳理出来，这是合理用药。另外，因为早些年医院大部分的收入靠药品的加成收入，所以有相当一部分医务人员还是会开一些大处方，但通过全处方点评系统可以把这些不合理的，甚至可能有相互矛盾、用药有相互抵触的处方弄出来，从而更规范医生用药。03| 监管医疗业务指标2014年7月，建成杭州市医疗业务指标监管系统，对市属10家医院门诊或出院均次费用、药占比、平均住院床日等医疗业务运行指标进行监管。04| 自己“管理”自己的健康2013年5月建成杭州市属医院检验、报告查询系统，截至2016年底累计接受公众查询232万次。（二）分级诊疗体系促进医疗资源共享和优化配置建立分级诊疗制度，是促进医疗资源共享、优化配置医疗资源、推动基本医疗卫生服务均等化的重要之举。按照《国务院办公厅关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》，分级诊疗体系将在2017年逐步完善，同时在2020年得到稳步提升。杭州市的做法是，在全市层面进行制度设计，以城市为单位进行分级诊疗流程的设计，杭州市卫计委、人社局、市民卡公司、医院等多个单位部门进行联动，并各自出台相应的文件政策予以配合推进。通过试点，再以点带面整体推进。在政府提供政策、财政资金等帮扶下，对实现“小病在社区、大病在医院”的分级诊疗，互联网发挥着重要作用。杭州市搭建平台，发挥智慧医疗助推作用，主要是医养护综合信息服务平台：签约转诊子平台、远程会诊子平台、移动服务子平台、医保结算子平台。01| 建设会诊平台，推动优质资源共享和双下沉杭州市卫计委信息办主任何炜介绍说，利用信息化手段实现优质医疗资源下沉，是杭州市区域分级诊疗体系的重要组成部分。一是主城区市级综合性医院与主城区的社区卫生服务中心对接，开展影像会诊、心电会诊、消毒供应和病理联合门诊。二是杭州以县域当地医疗中心辐射下面乡镇卫生服务中心，同步推开了县域五大医疗共享中心建设：区域检验中心、影像中心、心电中心、消毒供应中心、病理中心，中心之间的标本、资料可互相转运。实施优质资源下沉以来，全市影像中心开展会诊49498例，心电会诊41140例，临检中心标本送检量472695万例，病理标本集中诊断4.7万例。由于基层医疗机构能力的提升，以及联合会诊中心的支持作用，以往许多需要在省、市医院诊治的疑难病例在基层医疗机构得到了确诊和治疗。02| 建设签约转诊平台，助建分级诊疗体系杭州市以“2+3”模式布局分级诊疗服务体系，建成了签约转诊一体化信息平台，并与市医保系统、社区HIS系统和上级医院HIS系统打通，具备医养护签约、移动签约、转诊备案、检查预约、电子病历上载下传、转诊满意度评价等功能。目前，杭州市级医院的30%的专家号源下沉到基层医院，病人在社区首诊后，基层医生预先做出筛选判断，帮助病人挑选合适的医院和专家,不仅方便了老百姓就医,还有利于分级诊疗的落实。数据显示，2016年，杭州市64.67%的签约病人选择了在社区就诊，11.84%的签约病人在社区就诊后由签约医生转诊到省市医院就诊，精准预约转诊3.8万余例。杭州市医养护全科签约服务自2014年正式实施以来， 2015年度签约居民数52万人，其中慢性病病人签约19.5万人，参与签约的全科医生数841人。2016年度签约居民数主城区签约71.5万人，较上一年度增加近20万人，覆盖率达28%，重点人群覆盖率达64%，参与签约的全科医生达1161名。2017年度签约居民数80.8万人，重点人群占64.19%，参与签约的全科医生达1180名。通过分级诊疗避免了大病小病都跑大医院、通通都找专家的现象。为了将部分患者“引流”到社区医疗服务机构，杭州各市属医院的专家号资源都会向所对接的社区医疗服务机构“倾斜”或“下沉”，简单说就是“专供”给各社区医疗服务机构。相比各市属医院可提前一周挂号，“专供”社区医疗服务机构的专家号可提前两周预约挂号，通过杭州智慧医疗APP、网站等方式都可。基于此，杭州已建立了区域一体化的优质资源诊疗的体系，即上级大医院（市属医院）按照属地划片对接社区医疗服务机构，县级医院对接当地的卫生院，提供医疗资源支持。以杭州市第一人民医院（简称“市一医”）为例。市一医专家号的30%独立提供给片区内的社区卫生服务中心，供其专用，加上在医院窗口挂号和智慧医疗APP共享的20%专家号源，片区内的患者可预约的专家号资源达到将近一半。此外，市一医还承担社区医生包括社区慢性病首席医生的培训，医院导师和社区医生建立联系，医院的挂号管理系统与社区卫生服务中心系统对接，在社区医生诊间就可以开具市一医的各种检查单，患者可以在社区卫生服务中心缴费，然后预约到市一医进行检查。除市一医外，杭州市其他市属医院与各自片区的社区卫生服务中心，也开展类似合作，“上下”联网、资源覆盖。目前，杭州市、区、县等的医疗资源已经打通，在医疗大数据方面也有不少积累，从门诊量的多少、病人用药、检查结果、体检报告等。杭州市卫计委采取一个时期专抓某一块数据的方式循序渐进予以汇总积累，因不同医疗机构掌握的数据不同，且有一个标准化的过程，之后进行传输和查漏补缺予以完善，再进行合理利用，为智慧医疗服务。03| 北京上海专家来“家门口”会诊杭州市属医院医生可在诊间为患者预约北京上海医院的专家，提供更优质医疗资源的服务，其平台之一是挂号网。去年年底，杭州市卫生计生委联合杭州市人社局、杭州市民卡公司及挂号网，推出了杭州市级医院诊间跨省转诊预约平台。该系统现已在杭州市属医院全面运行，病人不仅能医生诊间预约到北京、上海的专家，还能在38家跨省转诊的医院享受异地医保。这一服务后来得到进一步延伸扩展。今年1月中旬，挂号网的母公司微医集团在其总部杭州正式发布了中国互联网医疗行业的首创之举——微医集团（杭州）手术中心。杭州手术中心能使患者快速匹配到北京、上海、杭州等地各大医院的对症专家，“点名”预约医生进行远程会诊、周末门诊及多学科联合会诊。通过这一体系，实现了优质医疗资源的下沉与医师间的充分协作，以及患者的有序流动，从而推动“互联网＋分级诊疗”目标的实现，建立起全国的远程医疗网络，延伸放大优质医疗资源，实现医疗资源有效配置。04| 医养护一体化的市场探索医养护一体化是分级诊疗的重要体现，也是是智慧医疗的目标之一和重要延伸。（1）线上线下结合伴随着物联网、云计算和大数据技术等信息技术不断发展，“智慧医疗”的内涵和外延还将持续拓展。杭州“智慧医疗”的发展也创新探索了政企合作的形式，杭州市卫计委主导，杭州市民卡公司（国企，隶属杭州金融投资集团，杭州国资委下辖企业）参与实施，目前部分智慧医疗项目的由市民卡公司投入，加快了项目落地。基于医养护（医疗、养老、护理）一体化的趋势要求，相应市场需求的增强，以及政企合作中企业的盈利问题，杭州智慧医疗将通过线上线下结合的方式，推动杭州的医养护一体化进程。杭州市医养护一体化的平台将接入医院、家政公司、体检中心等资源，并将这些资源打通。手机、数字电视、网络、网站等都将成为服务端口，预计今年能建成。端口将以手机APP为主，目前计划在“杭州智慧医疗”手机APP上进行功能完善甚至重构，增加适应医养护一体化的功能。（2）公益服务下的市场化尝试杭州市民卡公司经理徐力说，目前杭州智慧医疗的软硬件投入大部分来自杭州市民卡公司。考虑到企业的生存和营利，将会通过市场化运营来满足老百姓所需的增值服务。徐力认为，在智慧医疗中，对普通大众的基本诉求提供免费服务，但差异化需求下，不少家庭有了更多个性化或针对性诉求，这为打造医养护一体化平台提供了可能。杭州市卫计委机关党委副书记戚英说，医养护，“医”是医疗，“养”是养老，“护”主要是家庭的护理。集中到家庭这一块就是医养护结合，都和“医疗”相关联。“医”主要以医院为主，养老主要是针对居家养老提供医疗服务。“护”包括搭建家庭病床，一些护理人员上门服务。按照已有设想，医养护一体化平台的载体包括手机APP、微信、支付宝城市服务窗、数字电视、网站或者电话等，其中以手机APP为主。目前考虑的是依托杭州智慧医疗APP，在其已有基础上增加一些功能，乃至重构其中功能。（三）诊间结算“一卡通”，优化就诊流程诊间结算是医生诊间功能多面化的重要体现，也是缓解看病“三长一短”问题、优化就诊流程的重要途径。既延长了医生和病人交流的时间，也节省了病人排队结算的时间，一举两得。杭州市属医院通过医院HIS系统（Hospital Information System，医院信息管理系统）实现诊间结算，这一系统连接患者和医保/社保中心，大致流程为：刷卡就医——得出就诊费用明细——根据政策计算——返回费用支付比例结构——确认费用——结算确认——返回结果、划账、记账——自费部分转线上支付。这一系统是医院的核心系统，是对医院及其所属各部门的人流、物流和财流进行综合管理的系统，围绕着医疗活动的各个阶段产生相关数据，包括各门诊数据及病房数据的两大主流数据流。这一系统的有效运转还在于杭州市民卡，该卡具备“金融支付”功能，在杭州全市医疗单位通用。医生诊间一次插卡，边诊疗边结算，完成医保部分支付和自费部分2次结算。目前杭州全市省市医保人数达到780多万人，市属医院病人持卡就诊达78%。数据显示，自开通应用至2016年底，杭州智慧医疗累计为3560万人次的门急诊就医者提供了 “诊间结算”服务，按每一人次至少节约1小时计算，全杭州仅降低就医时间成本就超过了3560万小时以上，折合解放了至少445万工作日(按照每工作日8小时计算)，这么长的工作日折算下来，相当于给所有杭州城区人放了一天假。三、杭州“互联网+智慧医疗”的启示互联网+智慧医疗的优势体现在，缓解信息不对称，减轻患者负担、建立良性医患关系、提供医疗资源利用效率、降低医疗机构采购成本等。目前来看，杭州在前四方面的效应已经显现出来。总结来说，杭州市“互联网+智慧医疗”取得的成效可概括为做到四个“全”字：一是“全人群受益”，面向没有市民卡的自费病人和外地病人发行全市医院通用的“浙江-杭州健康卡”，实现等同于市民卡的诊间结算功能。二是“全覆盖结算”，覆盖医院内所有需要支付和结算的环节（门诊、出入院、检查、后勤服务等）。三是“全自助服务”，自助机实现门诊、住院全流程自助服务（办卡、充值、预约、挂号、查询、缴费、化验单打印等）。四是“全城通应用”，覆盖全市所有市属医院、在杭省级医院、县级医院、社区卫生服务机构。这四个“全”字背后所体现出是杭州智慧医疗的精髓：以人为本、以通为本、以用为本。这是较为官方的总结，但具体到患者、医院等整个医疗体系中，确实有着一定的实际意义。（一）以人为本杭州市智慧医疗的建设立足“以人文本”的出发点，从患者的角度考虑就医过程中挂号预约、候诊、就诊、住院、结算等一系列流程中的障碍和医疗资源供需不平衡问题，采用多种方式进行破解：通过APP、微信等方式分流预约人群，降低挂号难度；利用诊间结算以及床边结算等方式节省排队结算时间；“分级诊疗”体系促进医疗资源合理配置；市民卡、医信付等简化付费流程……站在患者角度思考和解决问题，最终也受到广大市民的认可和欢迎，证明其可行性和科学性。（二）以通为本过去，患者在不同医疗机构就医需要重复进行检查，不仅使患者就医程序极为繁琐，还在一定程度上造成医疗资源的浪费。杭州市通过信息化手段建立大数据平台，把所有医疗机构中各个人的电子病历、就诊信息、医疗影像结果等，以个人身份证作为唯一标识搜集在一起汇集在人口健康信息平台上。这样一来，省、市、县（区）的医疗资源就能相互打通，有利于建立“分级诊疗”体系信息平台，甚至还可以通过远程问诊的方式邀请全国各地专家对疑难杂症进行会诊，从而促进了稀缺医疗资源共享和优化配置，这就是“以通为本”。当然，大数据平台的建设并非一日之功，目前杭州的智慧医疗期望实现整个区域内医疗的互通互联、医疗的信息化，还需要省级医院的加入。但目前很多省级医院之间、与市属医院之间并没有形成贯穿的信息网络体系，目前所打通的资源仍不适用于省级医院。（三）以用为本医疗资源的合理利用基础是医疗数据的充分挖掘，目前医院拥有大量的数据，但尚缺乏基于这些数据的深度分析和应用。过建立大数据平台可以指导上级医院优质资源的下沉，帮扶社区卫生服务中心，提高其业务能力，把部分患者留在基层，这样，两者各司其职，充分利用医疗资源。因此，政府需要投入更多资金来建立大数据平台，也需要进一步开放数据，为企业利用数据和挖掘数据价值提供更多可能。而随着杭州市分级诊疗体系的建立，更多的医疗服务会下沉到基层社区医疗机构，无论是省市级医院的医疗资源还是社区卫生服务中心的医疗资源都能得到充分、合理利用，这便是“以用为本”。四、杭州样本：智慧医疗之路如何走得更好更远相比国内多数城市多是单个医院实现“智慧医疗”，杭州市的一个较突出地方在于在整个城市层面实现了“智慧医疗”，为解决看病繁，缓解“看病难”甚至“看病贵”的问题发挥了一定作用。这既和杭州此前打下的基础有关（比如较早提供了覆盖全市、涵盖多项功能的市民卡），也和政府部门的理念变革有关。杭州市的智慧医疗建设，从病人反映最直接、最强烈、最迫切的就医难、繁入手，利用信息化手段解决信息的对称和信息的整合流动，运用信息技术改变现有的医疗服务模式。在智慧医疗推进中，杭州市卫计委负责监督实施，其下属的杭州市卫生信息中心负责具体执行，杭州市民卡公司合作参与。部分省级医院、全部杭州市属医院、区县医院和社区医疗服务机构是具体实施主体。目前来看，主管部门理念变革，积极推动，使杭州的“智慧医疗”获得不少医生、医院的支持配合。但某方面因主要依靠行政力量推动，医生理念跟进、医院配合积极性提升等，尚有不少工作需要进一步推动。下面以“诊间结算”为例，对目前存在的一些挑战进行展现，并进一步思考如何让杭州的智慧医疗之路走得更好更远。（一）由行政力量推动向社会自发接受转变在诊间结算方面，考虑到部分老年人仍喜欢传统就医习惯，杭州市卫计委的目标是全市医院诊间结算率维持在70%左右，目前整体水平已经超过。这个成绩的背后是行政力量在其中发挥了巨大作用。杭州市卫计委作为主导方，制定具体的考核办法，实行奖惩制度，先通过一家市属医院（杭州市红十字会医院）试点，后在各市属医院、区县医院等推动。具体考核指标细化到每家医院，各家医院又将指标细化到每个科室，使整体诊间结算率由0到超过70%。杭州市红十字会医院信息科长孔灿红说，诊间结算是目前杭州智慧医疗最精华的部分，但起初推进并不是很顺利，医生起初并不习惯甚至有所排斥。医院相关部门只好不断的与医生沟通，同时增加引导人员，让患者也尽快接受诊间结算新策。医院将杭州市卫计委的具体指标细化到每个科室，制定奖惩制度，以行政力量来推动。杭州市卫计委对市属医院的诊间结算率按月考核，持之以恒才有目前的效果，据介绍，“刚开始推的时候，诊间结算比例从10%到20%，到30%，再到70%，这个过程既是一个新技术新项目的推进过程，另外一个就是就医的新习惯的养成过程，也是卫生系统自我革命的过程。因为这个改造了很多我们原来的管理的模式。”从诊间结算的推进来看，政府部门需加强项目的顶层设计，发挥统筹协调的成效，注重与市有关部门的沟通，促进政策举措联动，从而实现医疗机构的合力，实现规模效应。同时还需转变行政观念，建立“用户思维”，通过进一步完善诊间结算的细节，让医患双方都感受到诊间结算的好处，最终让社会包括医院、医生自发接受诊间结算的形式。（二）诊间结算虽好，但不能“一刀切”诊间结算虽然有促进医患交流、节省结算时间等优势，但并非适应所有场合和所有患者，需要分类对待，灵活处理，进一步提高诊间结算的适应性和接受度。尤其是要考虑如何借助互联网做更多延伸服务，比如如何建设好医院的“入口”，包括患者还没来到医院前，如何对医院有更多的了解，怎么联系到医院资源，怎么更方便就医等。（三）提高省级医院积极性，形成建设合力虽然在2014年10月，南京市和武汉市在全国率先复制应用了杭州的“诊间结算”模式，杭州模式“走向全国”，但还没完全“走向浙江”。原因之一是省级医院不归杭州市卫计委管辖，甚至部分省级医院是高校附属医院，行政归属不在浙江省卫生厅，要依靠卫生系统的行政力量来推动，比较难。行政力量推行之外，诊间结算率的提高一定程度上取决于医院院长管理意志的刚性程度，如果院长比较强势予以推进，结算率自然上升。但大医院也会有自己的小算盘，甚至有可能不屑于去做这方面的工作，认为不管服务是否改善，病人还是会来就诊，因为医院的技术水平摆在那里。在一些接受调研的人士看来，虽然近几年省级大医院的医疗服务态度较前几年有很大提升，但他们肯定也权衡过要花那么多的精力去跟医务人员、患者去沟通，他们认为可能不值得。诊间结算要在省级医院获得更多认可，还需要省级医院尤其是省级医院医生、专家转变理念，并予以认可，提高主动推行诊间结算的积极性，如此才能形成智慧医疗建设的合力，推动诊间结算方式良性运转。调研团队：经济观察报城市与政府事务研究院“互联网+”最佳实践案例研究课题组项目策划：张钦坤 腾讯研究院秘书长研究团队：刘金松 腾讯研究院高级研究员周政华 腾讯研究院高级研究员王 宇 腾讯研究院助理研究员杜诗画 腾讯研究院助理研究员腾讯研究院推出“互联网+最佳实践案例”系列调研，分享成功经验，共享实践真知。咨询或合作： jinsongliu@tencent.com

随着新冠疫情在全球范围的蔓延，针对公共卫生领域的改革愈发迫在眉睫，在此期间，万里智库也加快了针对数字医共体、类脑芯片等“新基建”细分领域的政策研究与项目合作。近期万里智库与古珀医疗签约合作，共同推动“互联网+智慧医疗大数据创新中心”的研究与应用，加快推进合作城市公共卫生大数据中心建设，加快城市布局智能疾控预警、便民掌上就医、区域内医生资源的线上调度、医疗业务的线上协同。同时，万里智库还与人工智能产业研究战略合作伙伴---忆芯科技在京会晤，加快与国内外机构合作，进一步推进“存算一体类脑芯片”产业的发展，为“新基建”热潮助力。当前应对疫情对经济冲击中，以5G、人工智能、大数据为代表的“新基建”项目陆续在中国各地成为投资热点。在近期从中央到地方出台了一系列政策，全力推动智慧城市、智慧医疗的创新项目。2020年1月3日，国务院常务会议：大力发展先进制造业，出台信息网络等新型基础设施投资支持政策，推进智能、绿色制造。2月14日，中央全面深化改革委员会第十二次会议：基础设施是经济社会发展的重要支撑，要以整体优化、协同融合为导向，统筹存量和增量、传统和新型基础设施发展，打造集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。2月21日，中央政治局会议：加大试剂、药品、疫苗研发支持力度，推动生物医药、医疗设备、5G网络、工业互联网等加快发展。2月23日，中央统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议：用好中央预算内投资、专项债券资金和政策性金融，优化投向结构。一些传统行业受冲击较大，而智能制造、无人配送、在线消费、医疗健康等新兴产业展现出强大成长潜力。要以此为契机，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业。2月25日，中共中央 国务院出台了关于深化医疗保障制度改革的意见，支持“互联网+医疗”等新服务模式发展，建立健全跨区域就医协议管理机制。高起点推进标准化和信息化建设，统一医疗保障业务标准和技术标准，建立全国统一、高效、兼容、便捷、安全的医疗保障信息系统，实现全国医疗保障信息互联互通，加强数据有序共享。加强大数据开发，突出应用导向，强化服务支撑功能，推进医疗保障公共服务均等可及。3月4日，在中共中央政治局常务委员会召开的会议上，决策层强调， 要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。4月7日，上海市公共卫生建设大会召开，中共上海市委、市政府发布《关于完善重大疫情防控体制机制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》，提出依托城市运行“一网统管”平台，建设多数据、全方位、广覆盖的市级公共卫生应急指挥信息系统，建立疫情联防联控大数据智慧决策平台，实现当前态势全面感知、医疗卫生资源统筹调度、重大信息统一发布、关键指令实时下达、多级组织协同联动、发展趋势智能预判。把握全球公共卫生发展方向，对标国际最高标准、最好水平，提升疾病预防控制机构现场调查处置能力、信息分析能力、检验检测能力和科学研究能力，打造专业化、现代化的三级疾病预防控制网络。4月7日，中共广东省委全面深化改革委员会印发《关于完善重大疫情防控体制机制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》，《意见》要求，健全公共卫生应急管理体系，切实提高应对突发重大公共卫生事件的能力水平。争取到2022年底初步建成职能明确、分工合作、运转顺畅、衔接有序的公共卫生应急管理体系，到2025年底全省公共卫生应急管理软硬件建设、应对重大突发公共卫生事件的能力达到国际先进水平。4月9日，河南省人民政府办公厅发布《关于加快推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》，提出加强县域信息化建设，推进医疗卫生机构信息系统互联互通。建立远程会诊、远程心电、远程影像、检查检验、病理诊断和消毒供应等中心，推动基层检查、上级诊断，推进县域内检查检验结果互认。发展远程医疗服务，以县级医疗机构为纽带，向上与城市三级医院对接，向下辐射乡镇卫生院和村卫生室，促进“互联网+医疗健康”发展。4月9日，国家发改委印发《2020年新型城镇化建设和城乡融合发展重点任务》。《任务》提出实施新型智慧城市行动。完善城市数字化管理平台和感知系统，打通社区末端、织密数据网格，整合卫生健康、公共安全、应急管理、交通运输等领域信息系统和数据资源，深化政务服务“一网通办”、城市运行“一网统管”，支撑城市健康高效运行和突发事件快速智能响应。4月11日，江苏省南京市战役请扩内需稳增长“四新”行动动员发布会召开，正式发布新基建、新消费、新产业、新都市四大行动计划。其中新基建行动计划包括以100个市级项目为重点，总体推进市区两级总投资5454亿元的346个新基建及关联产业项目加快建设，在新产业计划中，该市聚焦新一代数字经济、新医药与新健康产业、智能网联汽车、新型都市工业、未来新业态等五个新产业方向。4月11日，福建省推进重大项目建设积极做好稳投资工作视频会议暨4月份重大投资项目月度协调会议上，福建官方明确，要进一步加大“新基建”项目推进力度。福建正抓紧谋划、推进一批5G网络、数据中心、人工智能、工业互联网、充电基础设施、城市轨道交通、特高压等基建项目。一系列重磅政策的发布，将掀动国内大数据、人工智能产业在公共卫生为代表领域的智慧城市建设。来源：东方资讯