智慧医院应用行业投资机会分析

智慧医院应用行业投资机会分析

一、智慧医院应用投资项目分析

2022年智慧医疗行业投资事件66起，融资金额超百亿元。2022年6月，华深智药完成近5亿元A轮融资，本轮融资由五源资本领投，高榕资本、Neumann Capital以及三家天使轮投资方襄禾资本、高瓴创投、清智资本跟投。华深智药将继续专注AI+新药开发领域，完善AI高性能计算能力，拓展高通量实验平台，并同时推进管线自主研发与对外合作。

二、可以投资的智慧医院应用模式

针对不同场景的应用层开发主要包括智慧病房、智慧后勤、智慧管理、5G医疗和辅助诊疗等智慧医院领域核心产品和解决方案的研发和应用。

在智慧病房方面，公司将通过研发智慧病房综合管理平台、床旁智能交互系统，衍生物联网体温贴、心电贴、智能床垫、医护腕表、患者手环、输液监护、环境监测、移动护理等配套子模块和系统，帮助医院实现医护人员和病人交互、病人生命体征智能采集等功能。减轻医护人员工作强度的同时，为患者、家属、医生、护士、运维人员和医院管理者提供全方位的病房信息化服务。

在智慧后勤方面，公司将通过研发医院智慧后勤管理平台、人员与资产标签，实现医疗器械的全生命周期管理，以及对药品、能耗、医疗废弃物、被服、消毒供应室等医疗物资的可追溯管理。通过医疗设备全生命周期监控，可以时刻掌握设备工作动态，有效防范未知风险，消除安全隐患，提高医疗设备的可靠性，降低医疗设备的维护成本。药品等医疗物资的可追溯管理模式能有效减少院内各部门的库存管理压力，减少医院临床人员、临床药师在物流方面的工作量。

在智慧管理方面，公司将通过建设物联网医院管理平台，打造院长驾驶舱，让医院管理者能够更加清晰、及时、全方位地了解医院各核心业务对象的运行状态并进行行为管理，实现运营数据智能分析和决策预警精准支持。通过引进人工智能技术进行辅助识别、监测，进一步提升医院管理效率。院长驾驶舱通过对医疗服务、医院管理、智慧物联等医院经营数据进行分析，挖掘数据背后的商业价值，通过各种常见的数据图表形象标示医院运行的关键指标(KPI)、直观的监测医院运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析，具有直观性、灵活配而且提升了高层的决策能力。

在 5G医疗方面，研发基于 5G技术的远程医疗平台和院前急救平台。5G远程医疗平台利用 5G网络高速率低延迟的特性，实现 4K/8K的远程高清会诊、医学影像数据的高速传输和共享，提高诊断准确率和指导效率，实现优质医疗资源下沉、医联体间的资源共享。5G院前急救平台利用 5G网络实时传输医疗设备监测信息、车辆实时定位信息、车内外视频画面，便于实施远程会诊和远程指导，对院前急救信息进行采集、处理、存储、传输、共享可充分提升救治效率，提高服务质量，优化服务流程和服务模式。

在辅助诊疗方面，通过AI技术与医学知识融合应用，构建AI辅助诊疗系统，全流程赋能专科医生诊疗流程。AI辅助诊疗围绕实证医疗知识库和辅助诊疗系统两大研发内容，一方面通过临床医学文献和医生领域专家诊断案例进行深度模式识别和关联分析，抽取数据之间的关联关系，如症状与诊断结果、症状与处方、同一疾病患者的症状等关联规则挖掘，构建实证医疗知识库。另一方面通过识别通用性的临床行医路径，基于实证医疗知识库提供诊断公式参考、药效信息查询、相关病例检索等服务，在诊断、治疗、康复等关键环节给出通用诊断规则和治疗手段，全流程赋能专科医生诊疗流程，优化临床辅助决策，减轻医生负担，提高诊疗满意度。

三、智慧医院应用投资机会

1、医院管理

在病历管理方面，NLP结合知识图谱，可以处理大量复杂的病历文本信息，并通过对病历管理制度的学习，搭建病历管理智能化系统，对未及时录入病历的医生进行到期提醒，标注病历录入漏掉内容，如果病历录入不一致或不合规，给与及时报警，保证病历录入质量。

2、保险支付

AI基于对大量临床指南、医保政策等数据的学习，构建医疗费用审核模型，对于提交的医疗费用数据进行匹配分析，筛出不合理的单据交由人工复核，为合理控费提供支撑。同时，凭借积累的医学知识图谱和算法，能够全方位分析被保险人的发病率、检查检验频次、再次住院率、用药情况、康复效果等内容，综合得出其风险等级，保险公司据此推出个性化产品及收费方案。再结合大数据风控模型和保险理赔规则，根据客户发生的风险类型和伤害程度计算理赔金额，加快赔付流程。

四、智慧医院应用投资新方向

随着智慧医疗的不断深入，标准化、普遍化的服务已经不能满足医疗机构的需求，以电子病历EMR系统为例，标准化电子病历不能满足各专科科室的需求，定制化产品将成为新的行业发展趋势。

慢病管理是提高患者健康水平、延缓疾病进程、减少并发症、降低伤残率、延长寿命、提高生活质量和降低医疗费用的一种科学管理模式。慢性病严重威胁健康，慢病管理已上升至国家战略层面。在互联网技术的应用下，传统病的痛点已经有所改善。随着技术的发展与应用模式的创新，慢病管理也会越来越深入、专业和智慧，从而有效提高患者依从性和管理效率。

基于对体温、血糖、血压、血氧饱和度、心率等体征数据在不同数值所表示的体征情况进行深度学习，形成疾病风险识别算法模型，通过将设备采集的数据与关键定量指标进行对比分析，识别潜在疾病风险。同时，AI通过NLP对大量慢病科普数据进行分析处理，可以为不同慢病类型患者推送定制化医学知识，方便患者自我学习。而且AI还可以对慢病患者的饮食、运动、睡眠、用药等行为进行动态监测与分析，对慢病患者的健康状态给与评价，帮助他们纠正不合理的行为，降低慢病恶化的风险。

进一步挖掘院内外服务场景，从治疗环节到全生命周期服务。未来，在服务场景上，智慧医疗将已有院内外服务的基础上纵深挖掘，逐步实现全方位覆盖，为医疗提效，用智慧赋能;在服务环节上，由单一治疗环节向服务患者全生命周期转变，不仅关注“已病”，也关注“未病”及“病后”。

院内外场景双向覆盖，夯实医疗信息化基础。基于诊疗和就医行为数据，更有效的进行院内绩效管理、控费、辅助医生决策。

院内场景：夯实医疗信息化基础，基于诊疗和就医行为数据，更有效的进行院内绩效管理、控费、辅助医生决策。实现院内院间数据互联互通，建设全民健康信息平台，推动数字共享、流通机制建设，为数字疗法等新型治疗方案提供想象空间。

院外场景：建设更完善的互联网医院体系整合线上线下服务能力，参与用户潜在医疗需求各个环节。深入研究疾病，设计线上管理标准流程，对患者结果负责。为家庭提供更及时有效医疗服务将服务场景从医院延伸至家庭，改善患者的就诊体验，增强医疗服务的即时性和药品服务可及性。

《2023-2028年中国智慧医院市场深度全景调研及投资前景分析报告》由中研普华智慧医院行业分析专家领行撰写，主要分析了智慧医院行业的市场规模、发展现状与投资前景，同时对智慧医院行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的智慧医院行业数据分析，帮助客户评估智慧医院行业投资价值。