医疗大数据行业研究报告
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我国卫生支出情况（万亿元）
4.0 3.0 2.0 1.0
1.0 2003
2008
0.0 2013
1995 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
来源：中国卫生统计年鉴，36氪研究院
全景数据浪潮，智能医疗曙光
医疗大数据行业研究报告
36氪研究院 2016年7月
1
目 录 Contents
宏观环境分析
• 医疗行业需求…………………………………………….......3 • 医疗大数据行业需求………………………….………...….7 • 技术因素…………………………………………………...…..9 • 政策…………………………………………………………....10 • 资本流向……..……………………………………………....11
市场规模（亿元）
增长率（%）
来源：速途网，36氪研究院
来源：中国可穿戴计算产业技术创新战略联盟，36氪研究院
• 生物检测技术的进步促使生物数据大爆发。如二代测序（高通量
）技术不仅使测序成本降至1000美金（一代测序成本是30亿美
金/个基因组），而且二代测序的通量远高于一代测序，自此大
范围的基因组测序加速生物组数据的积累，逐步为临床操作和基
• 医疗需求攀升引发看病难、医疗服务质量差等一系列问题，需更 高效地提供医疗服务来应对。医疗大数据可提升医疗服务效率， 例如基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和 准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从 性从而提高疗效。
我国65岁以上人口数量（亿人）
我国居民慢病患病率（‰）
我国医疗卫生信息化建设投入情况
400
336.5 32.0%
290.2 310.5
300
248.7
24.0%
207.5
200
146.3 170.8
114.1
100
71.6
90.1
16.0% 8.0%
0
0.0%
2008 2009 2010 2011 2012E 2013E 2014E 2015E 2016E 2017E
中心式
数据整合 比较困难
相对容易
存储架构 H非a关do系o数p分据布库式（文No件S系QL统）（HDFS），关系数据库管理系统（RDBMS）
接入方式 批处理或接近实时
交互式
分析对象 全体数据 分析方法 描述分析为主 分析结果 关联度、模式
来源： 网络公开资料，36氪研究院
样本数据 描述与推断相结合 可信区间、P值
来源： IDC Digital，36氪研究院
来源： Cisco，36氪研究院
大数据对传统数据处理、管理、分析等提出更高要求
特征
大数据
数据容量 不断增长中（TB、PB、ZB…)
传统数据 MB、GB
处理时效 非常迅速（以秒为单位）
较慢（以小时或天为单位）
数据结构 半结构或非结构化
结构化
数据来源 完全分布式、云存储
1.5
700
1.0
350
0.5
0
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
我国慢病人群总数变化（亿人）
4.0 3.3
3.0
2.1
2.0
1.6
1993 1998 2003 2008 2013
来源： Bloomberg，36氪研究院
细分领域分析
• 数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理....18 • 数据分析应用………………………..………….…………..25
临床决策支持……………………………………………….……..26 医药研发…………..…………………………………….……….....30 医疗支付…………..………………………………………….….....34 慢病及健康管理….……………..……………………………......38 公共卫生管理…………..……..…………………………….….....41
人类产生复制的医疗数据总量
数据生成和共享速度迅速增长
预测（万亿GB）
40.0
40
150
（10亿GB/月）
120.6
30
20
8.6
10
0.8
1.2
1.8
2.8
101.1
100
83.8
68.9
55.6
43.6
50
0
0
2009 2010 2011 2012 2015E 2020E
2012 2013E 2014E 2015E 2016E 2017E
• 医保支付体系压力大且将加剧，急需有效控费：（1）国家推行
医保全民覆盖，保险基金收入增长比在多数年份超过支出增长比
；（2）我国人均卫生投入远低于世界平均水平，继续加大投入
是必然趋势；（3）个人现金支出占整个医疗卫生支出比例持续
下降。社会政府支付压力持续加剧，急需精准有效控费和商业保
险补充支持。
我国城镇基本医疗保
100%
46% 0%
2014E 2015E 增长率（%）
我国可穿戴设备市场规模变化情况
120
308.3%
107.9 320.0%
60
155.6% 160.9…
66.2 170.2%
160.0%
24.5
0.9 2.3 6
63.0%
0
0.0%
2010 2011 2012 2013E 2014E 2015E
• 近年来我国医疗需求攀升：一是，我国老龄人口持续增加。近20 年我国人口总量持续增长，特别是疾病高发的老年群体，带来更 多的医疗需求；二是，我国慢病人群庞大。根据国家卫生计生委 疾控局2014年数据，我国现有确诊慢病患者近3亿人，并且发病 率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程长、流行广、费用贵 、致残致死率高等特点，其带来的医疗需求远多于其他病种，目 前慢病负担已占总疾病负担的70%。
产业结构分析
• 医疗大数据分类…………..…………………………….....13 • 医疗大数据特性…………..…………………………….....14 • 应用场景………......………..…………………………….....15 • 市场规模…………..…………………...………...……….....16 • 产业链及一二级市场企业图谱…………….……….....17
价值因素分析
• 总结........................………………………………………....43
2
CHAPTER 1
宏观环境分析
• 医疗行业需求 • 医疗大数据行业需求 • 技术因素 • 政策 • 资本流向
3
3
医疗行业需求
持续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求 攀升，需提升医疗服务效率缓解
础研发带来价值。基因数据价值高、存在无限被挖掘的可能性。
2009-2015年全球二代测序仪累计销量（台）
5000 2500
4393 3999 3481
2642 2050 1372
100000000 1000000 10000
599
100 0
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015E
（1）库房管理不善，药品耗材积压过期 （1）人才集中大城市大医院，基层机构人员投入不足 （2）大专家看小病，基层医院病人少
• 医疗大数据可减少医疗资源浪费，提高其利用率。例如基于医疗 大数据的药品监管系统可减少药品浪费、临床决策支持系统减少 无效诊疗、医保控费系统减少医保欺诈等。
5
医疗行业需求
现行医疗保险支付压力大，且商保不能有效补充 ，支付方控费需求强烈
来源：卫计委，36氪研究院
来自百度文库医疗保险基金收入增长比
美国 法国 德国 加拿大 英国 意大利 日本 中国
我国人均医疗卫生费用 占比人均GDP（%）
18
12 11 11 10 9 9 5
• 商业保险发展乏力，需利用医疗大数据提高精算能力：（1）健 康险规模小且人口覆盖率低；（2）现有商业医疗保险以理财型 为主，消费型健康险收入仅占人身险总收入的12%；（3）我国 商保赔付占国家医疗卫生总支出比例尚小，约2%，而发达国家 在10%左右。我国100多家开展商保业务的公司，但是仅有4家 专业经营消费型健康险，主要原因是商保公司难以获得一些重大 疾病的发生率、诊疗支出等数据，导致产品开发进度缓慢和多数 险种盈利低甚至亏损。而医疗大数据可帮助商保公司提高保险精 算能力和通过健康管理降低赔付成本。
个信息化厂商提供，缺乏统一的建设标准指导导致接口各异；另 一方面，医院部门间、医院间数据不开放，以邻为壑、共享难。 例如我国95%医院的电子病历还未全院流通，仅20%的电子健康 档案与电子病历互通。 • 医疗子行业间数据割裂严重。医疗服务机构数据（如电子病历、 影像、放射、基因等）、药店数据、医药研发数据、商业保险数 据等系统接口未打通，不能形成数据闭环。 • 完整的数据是应用的基础，随着医疗信息化建设的持续投入，数 据融合是发展的趋势，同时也将带来信息化厂商转型及合并。
8
技术因素
技术进步进一步丰富医疗大数据，并使存储、分 析、应用成为可能
• 可穿戴智能设备的普及实现大规模、实时、持续收集患者数据。
我国可穿戴设备出货量变化情况
4000 2000
0
233%
156% 765
90
230
2011 2012 2013 出货量（万台）
3300 2216905%
300% 200%
美国医疗系统6大领域浪费现象（调整重叠值后，实际浪费约7500亿美元/年）
不必要的诊治 无效医疗 过度行政开支 价格不合理 预防失误 欺诈
2,100 亿 美元 / 年 1,300 亿 美元 / 年 1,900 亿 美元 / 年 1,050 亿 美元 / 年
550 亿 美元 / 年 750 亿 美元 / 年
过度 医疗
过度治疗 过度检查
过度 耗材
过度购入设备 过度购入药耗
资源配置 不合理
人员分配失调
来源：36氪研究院
（1）药物剂量、化疗、辅助药物过多 （2）滥用贵重器械，尤其是进口器械 （3）烂做高消费、高风险的有创手术 （4）降低病人收住门槛 （1）非对症检查或诱导昂贵检查，如黑白B超改用彩色B超 （2）检查报告单通用性低，导致多次没必要的重复检查 （3）迎合病人过度检查要求 （1）高价设备引进过多，部分设备效率低或闲置，隐性浪费
政府卫生支出 社会卫生支出 个人现金卫生支出 4
医疗行业需求
过度医疗和医疗资源配置不合理造成医疗资源严 重浪费，医疗资源利用效率亟待提高
• 根据美国医学研究所（Institute of Medicine）调查报告，美国 医疗系统因不必要的诊治、繁杂文件、欺诈和其它等原因造成每 年7500亿美元的医疗资源浪费，约医疗支出的30%。
100% 50% 0%
92% 92% 85% 80% 各国商业健康保险人群覆盖率
72% 65% 58%
44%
35%
32%
28%
18%
16%
15%
13%
0.8%
来源：OECD，36氪研究院 6
医疗大数据行业需求
我国医疗数据地域、行业割裂严重，医疗数据的 融合及管理是趋势
我国医疗数据地域、行业分割严重，亟待融合： • 地域上的众多信息孤岛。一方面，各地医疗机构的信息系统由多
来源：美国医学研究所（Institute of Medicine），36氪研究院
• 我国由过度医疗、过度耗材、医疗资源分配不合理等原因造成的 资源浪费也很严重，常见现象例如大处方，偏好昂贵药品、检查 项目、治疗手段，不必要的重复检查，医生、药品、器械使用率 低下等。根据北京市药监局西城分局对辖区内五个街道的过期药 品回收状况的调查显示，91.8％的家庭有过期药品，70.1％的家 庭储存过期药超过半年，主要原因是包装剂量大和大处方。
医疗行业IT投入（亿元）
同比增长率
来源：IDC，36氪研究院
我国健康大数据急需融合
区域信息化平台： 健康档案
医院： 电子病历
来源：CHIMA，36氪研究院
0融合
可穿戴设备+app： 个人健康数据
7
医疗大数据行业需求
医疗数据加速积累，对存储、管理等提出更高要 求
• 医疗行业是数据密集型行业。IDC Digital预测截至2020年医疗 数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。同时数据生成和共享 的速度迅速增加，导致数据加速积累。
我国医保基金收入与
险参保人数(亿人)
支出增长比变化
7.0
6.7 40%
5.4 5.7 6.0
30%
34% 26% 29% 25% 23%
20 15
5.0
4.7 4.0 4.3
20% 10%
21% 17%
25%25%
20% 19% 17%
10 5
3.0
0%
0
2009 2010 2011 2012 2013 2014
4.0 3.0 2.0 1.0
1.0 2003
2008
0.0 2013
1995 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
来源：中国卫生统计年鉴，36氪研究院
全景数据浪潮，智能医疗曙光
医疗大数据行业研究报告
36氪研究院 2016年7月
1
目 录 Contents
宏观环境分析
• 医疗行业需求…………………………………………….......3 • 医疗大数据行业需求………………………….………...….7 • 技术因素…………………………………………………...…..9 • 政策…………………………………………………………....10 • 资本流向……..……………………………………………....11
市场规模（亿元）
增长率（%）
来源：速途网，36氪研究院
来源：中国可穿戴计算产业技术创新战略联盟，36氪研究院
• 生物检测技术的进步促使生物数据大爆发。如二代测序（高通量
）技术不仅使测序成本降至1000美金（一代测序成本是30亿美
金/个基因组），而且二代测序的通量远高于一代测序，自此大
范围的基因组测序加速生物组数据的积累，逐步为临床操作和基
• 医疗需求攀升引发看病难、医疗服务质量差等一系列问题，需更 高效地提供医疗服务来应对。医疗大数据可提升医疗服务效率， 例如基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和 准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从 性从而提高疗效。
我国65岁以上人口数量（亿人）
我国居民慢病患病率（‰）
我国医疗卫生信息化建设投入情况
400
336.5 32.0%
290.2 310.5
300
248.7
24.0%
207.5
200
146.3 170.8
114.1
100
71.6
90.1
16.0% 8.0%
0
0.0%
2008 2009 2010 2011 2012E 2013E 2014E 2015E 2016E 2017E
中心式
数据整合 比较困难
相对容易
存储架构 H非a关do系o数p分据布库式（文No件S系QL统）（HDFS），关系数据库管理系统（RDBMS）
接入方式 批处理或接近实时
交互式
分析对象 全体数据 分析方法 描述分析为主 分析结果 关联度、模式
来源： 网络公开资料，36氪研究院
样本数据 描述与推断相结合 可信区间、P值
来源： IDC Digital，36氪研究院
来源： Cisco，36氪研究院
大数据对传统数据处理、管理、分析等提出更高要求
特征
大数据
数据容量 不断增长中（TB、PB、ZB…)
传统数据 MB、GB
处理时效 非常迅速（以秒为单位）
较慢（以小时或天为单位）
数据结构 半结构或非结构化
结构化
数据来源 完全分布式、云存储
1.5
700
1.0
350
0.5
0
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
我国慢病人群总数变化（亿人）
4.0 3.3
3.0
2.1
2.0
1.6
1993 1998 2003 2008 2013
来源： Bloomberg，36氪研究院
细分领域分析
• 数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理....18 • 数据分析应用………………………..………….…………..25
临床决策支持……………………………………………….……..26 医药研发…………..…………………………………….……….....30 医疗支付…………..………………………………………….….....34 慢病及健康管理….……………..……………………………......38 公共卫生管理…………..……..…………………………….….....41
人类产生复制的医疗数据总量
数据生成和共享速度迅速增长
预测（万亿GB）
40.0
40
150
（10亿GB/月）
120.6
30
20
8.6
10
0.8
1.2
1.8
2.8
101.1
100
83.8
68.9
55.6
43.6
50
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2009 2010 2011 2012 2015E 2020E
2012 2013E 2014E 2015E 2016E 2017E
• 医保支付体系压力大且将加剧，急需有效控费：（1）国家推行
医保全民覆盖，保险基金收入增长比在多数年份超过支出增长比
；（2）我国人均卫生投入远低于世界平均水平，继续加大投入
是必然趋势；（3）个人现金支出占整个医疗卫生支出比例持续
下降。社会政府支付压力持续加剧，急需精准有效控费和商业保
险补充支持。
我国城镇基本医疗保
100%
46% 0%
2014E 2015E 增长率（%）
我国可穿戴设备市场规模变化情况
120
308.3%
107.9 320.0%
60
155.6% 160.9…
66.2 170.2%
160.0%
24.5
0.9 2.3 6
63.0%
0
0.0%
2010 2011 2012 2013E 2014E 2015E
• 近年来我国医疗需求攀升：一是，我国老龄人口持续增加。近20 年我国人口总量持续增长，特别是疾病高发的老年群体，带来更 多的医疗需求；二是，我国慢病人群庞大。根据国家卫生计生委 疾控局2014年数据，我国现有确诊慢病患者近3亿人，并且发病 率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程长、流行广、费用贵 、致残致死率高等特点，其带来的医疗需求远多于其他病种，目 前慢病负担已占总疾病负担的70%。
产业结构分析
• 医疗大数据分类…………..…………………………….....13 • 医疗大数据特性…………..…………………………….....14 • 应用场景………......………..…………………………….....15 • 市场规模…………..…………………...………...……….....16 • 产业链及一二级市场企业图谱…………….……….....17
价值因素分析
• 总结........................………………………………………....43
2
CHAPTER 1
宏观环境分析
• 医疗行业需求 • 医疗大数据行业需求 • 技术因素 • 政策 • 资本流向
3
3
医疗行业需求
持续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求 攀升，需提升医疗服务效率缓解
础研发带来价值。基因数据价值高、存在无限被挖掘的可能性。
2009-2015年全球二代测序仪累计销量（台）
5000 2500
4393 3999 3481
2642 2050 1372
100000000 1000000 10000
599
100 0
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015E
（1）库房管理不善，药品耗材积压过期 （1）人才集中大城市大医院，基层机构人员投入不足 （2）大专家看小病，基层医院病人少
• 医疗大数据可减少医疗资源浪费，提高其利用率。例如基于医疗 大数据的药品监管系统可减少药品浪费、临床决策支持系统减少 无效诊疗、医保控费系统减少医保欺诈等。
5
医疗行业需求
现行医疗保险支付压力大，且商保不能有效补充 ，支付方控费需求强烈
来源：卫计委，36氪研究院
来自百度文库医疗保险基金收入增长比
美国 法国 德国 加拿大 英国 意大利 日本 中国
我国人均医疗卫生费用 占比人均GDP（%）
18
12 11 11 10 9 9 5
• 商业保险发展乏力，需利用医疗大数据提高精算能力：（1）健 康险规模小且人口覆盖率低；（2）现有商业医疗保险以理财型 为主，消费型健康险收入仅占人身险总收入的12%；（3）我国 商保赔付占国家医疗卫生总支出比例尚小，约2%，而发达国家 在10%左右。我国100多家开展商保业务的公司，但是仅有4家 专业经营消费型健康险，主要原因是商保公司难以获得一些重大 疾病的发生率、诊疗支出等数据，导致产品开发进度缓慢和多数 险种盈利低甚至亏损。而医疗大数据可帮助商保公司提高保险精 算能力和通过健康管理降低赔付成本。
个信息化厂商提供，缺乏统一的建设标准指导导致接口各异；另 一方面，医院部门间、医院间数据不开放，以邻为壑、共享难。 例如我国95%医院的电子病历还未全院流通，仅20%的电子健康 档案与电子病历互通。 • 医疗子行业间数据割裂严重。医疗服务机构数据（如电子病历、 影像、放射、基因等）、药店数据、医药研发数据、商业保险数 据等系统接口未打通，不能形成数据闭环。 • 完整的数据是应用的基础，随着医疗信息化建设的持续投入，数 据融合是发展的趋势，同时也将带来信息化厂商转型及合并。
8
技术因素
技术进步进一步丰富医疗大数据，并使存储、分 析、应用成为可能
• 可穿戴智能设备的普及实现大规模、实时、持续收集患者数据。
我国可穿戴设备出货量变化情况
4000 2000
0
233%
156% 765
90
230
2011 2012 2013 出货量（万台）
3300 2216905%
300% 200%
美国医疗系统6大领域浪费现象（调整重叠值后，实际浪费约7500亿美元/年）
不必要的诊治 无效医疗 过度行政开支 价格不合理 预防失误 欺诈
2,100 亿 美元 / 年 1,300 亿 美元 / 年 1,900 亿 美元 / 年 1,050 亿 美元 / 年
550 亿 美元 / 年 750 亿 美元 / 年
过度 医疗
过度治疗 过度检查
过度 耗材
过度购入设备 过度购入药耗
资源配置 不合理
人员分配失调
来源：36氪研究院
（1）药物剂量、化疗、辅助药物过多 （2）滥用贵重器械，尤其是进口器械 （3）烂做高消费、高风险的有创手术 （4）降低病人收住门槛 （1）非对症检查或诱导昂贵检查，如黑白B超改用彩色B超 （2）检查报告单通用性低，导致多次没必要的重复检查 （3）迎合病人过度检查要求 （1）高价设备引进过多，部分设备效率低或闲置，隐性浪费
政府卫生支出 社会卫生支出 个人现金卫生支出 4
医疗行业需求
过度医疗和医疗资源配置不合理造成医疗资源严 重浪费，医疗资源利用效率亟待提高
• 根据美国医学研究所（Institute of Medicine）调查报告，美国 医疗系统因不必要的诊治、繁杂文件、欺诈和其它等原因造成每 年7500亿美元的医疗资源浪费，约医疗支出的30%。
100% 50% 0%
92% 92% 85% 80% 各国商业健康保险人群覆盖率
72% 65% 58%
44%
35%
32%
28%
18%
16%
15%
13%
0.8%
来源：OECD，36氪研究院 6
医疗大数据行业需求
我国医疗数据地域、行业割裂严重，医疗数据的 融合及管理是趋势
我国医疗数据地域、行业分割严重，亟待融合： • 地域上的众多信息孤岛。一方面，各地医疗机构的信息系统由多
来源：美国医学研究所（Institute of Medicine），36氪研究院
• 我国由过度医疗、过度耗材、医疗资源分配不合理等原因造成的 资源浪费也很严重，常见现象例如大处方，偏好昂贵药品、检查 项目、治疗手段，不必要的重复检查，医生、药品、器械使用率 低下等。根据北京市药监局西城分局对辖区内五个街道的过期药 品回收状况的调查显示，91.8％的家庭有过期药品，70.1％的家 庭储存过期药超过半年，主要原因是包装剂量大和大处方。
医疗行业IT投入（亿元）
同比增长率
来源：IDC，36氪研究院
我国健康大数据急需融合
区域信息化平台： 健康档案
医院： 电子病历
来源：CHIMA，36氪研究院
0融合
可穿戴设备+app： 个人健康数据
7
医疗大数据行业需求
医疗数据加速积累，对存储、管理等提出更高要 求
• 医疗行业是数据密集型行业。IDC Digital预测截至2020年医疗 数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。同时数据生成和共享 的速度迅速增加，导致数据加速积累。
我国医保基金收入与
险参保人数(亿人)
支出增长比变化
7.0
6.7 40%
5.4 5.7 6.0
30%
34% 26% 29% 25% 23%
20 15
5.0
4.7 4.0 4.3
20% 10%
21% 17%
25%25%
20% 19% 17%
10 5
3.0
0%
0
2009 2010 2011 2012 2013 2014