智慧醫院應用行業投資機會分析

• 李芬珍子 2023年7月19日 來源：中研網 302 12
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智慧醫院應用行業投資機會分析

一、智慧醫院應用投資項目分析

2022年智慧醫療行業投資事件66起，融資金額超百億元。2022年6月，華深智藥完成近5億元A輪融資，本輪融資由五源資本領投，高榕資本、Neumann Capital以及三家天使輪投資方襄禾資本、高瓴創投、清智資本跟投。華深智藥將繼續專注AI+新藥開發領域，完善AI高性能計算能力，拓展高通量實驗平臺，并同時推進管線自主研發與對外合作。

二、可以投資的智慧醫院應用模式

針對不同場景的應用層開發主要包括智慧病房、智慧后勤、智慧管理、5G醫療和輔助診療等智慧醫院領域核心產品和解決方案的研發和應用。

在智慧病房方面，公司將通過研發智慧病房綜合管理平臺、床旁智能交互系統，衍生物聯網體溫貼、心電貼、智能床墊、醫護腕表、患者手環、輸液監護、環境監測、移動護理等配套子模塊和系統，幫助醫院實現醫護人員和病人交互、病人生命體征智能采集等功能。減輕醫護人員工作強度的同時，為患者、家屬、醫生、護士、運維人員和醫院管理者提供全方位的病房信息化服務。

在智慧后勤方面，公司將通過研發醫院智慧后勤管理平臺、人員與資產標簽，實現醫療器械的全生命周期管理，以及對藥品、能耗、醫療廢棄物、被服、消毒供應室等醫療物資的可追溯管理。通過醫療設備全生命周期監控，可以時刻掌握設備工作動態，有效防范未知風險，消除安全隱患，提高醫療設備的可靠性，降低醫療設備的維護成本。藥品等醫療物資的可追溯管理模式能有效減少院內各部門的庫存管理壓力，減少醫院臨床人員、臨床藥師在物流方面的工作量。

在智慧管理方面，公司將通過建設物聯網醫院管理平臺，打造院長駕駛艙，讓醫院管理者能夠更加清晰、及時、全方位地了解醫院各核心業務對象的運行狀態并進行行為管理，實現運營數據智能分析和決策預警精準支持。通過引進人工智能技術進行輔助識別、監測，進一步提升醫院管理效率。院長駕駛艙通過對醫療服務、醫院管理、智慧物聯等醫院經營數據進行分析，挖掘數據背后的商業價值，通過各種常見的數據圖表形象標示醫院運行的關鍵指標(KPI)、直觀的監測醫院運營情況，并可以對異常關鍵指標預警和挖掘分析，具有直觀性、靈活配而且提升了高層的決策能力。

在 5G醫療方面，研發基于 5G技術的遠程醫療平臺和院前急救平臺。5G遠程醫療平臺利用 5G網絡高速率低延遲的特性，實現 4K/8K的遠程高清會診、醫學影像數據的高速傳輸和共享，提高診斷準確率和指導效率，實現優質醫療資源下沉、醫聯體間的資源共享。5G院前急救平臺利用 5G網絡實時傳輸醫療設備監測信息、車輛實時定位信息、車內外視頻畫面，便于實施遠程會診和遠程指導，對院前急救信息進行采集、處理、存儲、傳輸、共享可充分提升救治效率，提高服務質量，優化服務流程和服務模式。

在輔助診療方面，通過AI技術與醫學知識融合應用，構建AI輔助診療系統，全流程賦能專科醫生診療流程。AI輔助診療圍繞實證醫療知識庫和輔助診療系統兩大研發內容，一方面通過臨床醫學文獻和醫生領域專家診斷案例進行深度模式識別和關聯分析，抽取數據之間的關聯關系，如癥狀與診斷結果、癥狀與處方、同一疾病患者的癥狀等關聯規則挖掘，構建實證醫療知識庫。另一方面通過識別通用性的臨床行醫路徑，基于實證醫療知識庫提供診斷公式參考、藥效信息查詢、相關病例檢索等服務，在診斷、治療、康復等關鍵環節給出通用診斷規則和治療手段，全流程賦能?？漆t生診療流程，優化臨床輔助決策，減輕醫生負擔，提高診療滿意度。

三、智慧醫院應用投資機會

1、醫院管理

在病歷管理方面，NLP結合知識圖譜，可以處理大量復雜的病歷文本信息，并通過對病歷管理制度的學習，搭建病歷管理智能化系統，對未及時錄入病歷的醫生進行到期提醒，標注病歷錄入漏掉內容，如果病歷錄入不一致或不合規，給與及時報警，保證病歷錄入質量。

2、保險支付

AI基于對大量臨床指南、醫保政策等數據的學習，構建醫療費用審核模型，對于提交的醫療費用數據進行匹配分析，篩出不合理的單據交由人工復核，為合理控費提供支撐。同時，憑借積累的醫學知識圖譜和算法，能夠全方位分析被保險人的發病率、檢查檢驗頻次、再次住院率、用藥情況、康復效果等內容，綜合得出其風險等級，保險公司據此推出個性化產品及收費方案。再結合大數據風控模型和保險理賠規則，根據客戶發生的風險類型和傷害程度計算理賠金額，加快賠付流程。

四、智慧醫院應用投資新方向

隨著智慧醫療的不斷深入，標準化、普遍化的服務已經不能滿足醫療機構的需求，以電子病歷EMR系統為例，標準化電子病歷不能滿足各專科科室的需求，定制化產品將成為新的行業發展趨勢。

慢病管理是提高患者健康水平、延緩疾病進程、減少并發癥、降低傷殘率、延長壽命、提高生活質量和降低醫療費用的一種科學管理模式。慢性病嚴重威脅健康，慢病管理已上升至國家戰略層面。在互聯網技術的應用下，傳統病的痛點已經有所改善。隨著技術的發展與應用模式的創新，慢病管理也會越來越深入、專業和智慧，從而有效提高患者依從性和管理效率。

基于對體溫、血糖、血壓、血氧飽和度、心率等體征數據在不同數值所表示的體征情況進行深度學習，形成疾病風險識別算法模型，通過將設備采集的數據與關鍵定量指標進行對比分析，識別潛在疾病風險。同時，AI通過NLP對大量慢病科普數據進行分析處理，可以為不同慢病類型患者推送定制化醫學知識，方便患者自我學習。而且AI還可以對慢病患者的飲食、運動、睡眠、用藥等行為進行動態監測與分析，對慢病患者的健康狀態給與評價，幫助他們糾正不合理的行為，降低慢病惡化的風險。

進一步挖掘院內外服務場景，從治療環節到全生命周期服務。未來，在服務場景上，智慧醫療將已有院內外服務的基礎上縱深挖掘，逐步實現全方位覆蓋，為醫療提效，用智慧賦能;在服務環節上，由單一治療環節向服務患者全生命周期轉變，不僅關注“已病”，也關注“未病”及“病后”。

院內外場景雙向覆蓋，夯實醫療信息化基礎?；谠\療和就醫行為數據，更有效的進行院內績效管理、控費、輔助醫生決策。

院內場景：夯實醫療信息化基礎，基于診療和就醫行為數據，更有效的進行院內績效管理、控費、輔助醫生決策。實現院內院間數據互聯互通，建設全民健康信息平臺，推動數字共享、流通機制建設，為數字療法等新型治療方案提供想象空間。

院外場景：建設更完善的互聯網醫院體系整合線上線下服務能力，參與用戶潛在醫療需求各個環節。深入研究疾病，設計線上管理標準流程，對患者結果負責。為家庭提供更及時有效醫療服務將服務場景從醫院延伸至家庭，改善患者的就診體驗，增強醫療服務的即時性和藥品服務可及性。

《2023-2028年中國智慧醫院市場深度全景調研及投資前景分析報告》由中研普華智慧醫院行業分析專家領行撰寫，主要分析了智慧醫院行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對智慧醫院行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的智慧醫院行業數據分析，幫助客戶評估智慧醫院行業投資價值。

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