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互联网医疗系列深度报告之医改释放医疗大数据商业价值

医疗

 

1 互联网医疗的进一步发展依赖于“数据连接”

在之前互联网医疗系列深度报告中,我们反复强调互联网为整个社会所带来的新增意义主要来自两个方面:“连接”(呈现出去中介特征)和“智能”( 智能算法应用在连接过程中所产生的数据,所提供的自动化输出)。而医疗行业呈现大空间、低效率、多痛点,长尾的特征,互联网对于医疗行业的改造是具有确定性的。

1.1 互联网连接“信息”和“数据”

通过和市场的交流,大家对于到底是“互联网+医疗”还是“医疗+互联网” 始终意见相左。但我们认为, 核心是看清楚问题的本质。医疗行业的本质是六大要素的配置,包括:政府、医院、医生、医药、患者、医保。而互联网是通过“连接”和“智能”两大工具,为产业创造新的增量市场。从连接功能来看,我们认为互联网对于医疗行业的渗透分为两个阶段:连接“信息”和连接“数据”。只有连接了数据以后,才能真正进入智能时代。

连接“信息”:主要是通过互联网解决医疗行业的信息不对称,分为院内(医疗广告、线上平台、网络社群)和院外(医疗信息化)两个市场。

连接“数据”:主要是连接医疗行业运转过程中所产生的医疗大数据,进而对医疗六大要素资源的优化配置。

图表 1: 互联网连接医疗“信息”和“数据”

图表3

1.2 互联网医疗发展的第一阶段:已解决“信息”的连接

从解决医疗行业信息不对称的角度看,互联网已经充分发挥了其连接的职能。 从就诊的环节分,分为院内和院外两块。 院内主要是通过信息化建设,解决院内的信息不对称;院外主要通过广告、论坛等形式解决患者和医疗机构、医生之间的信息不对称。

图表 2: 互联网已解决“信息” 的连接

信息链接

1.2.1 互联网广告是连接信息的核心盈利模式, 但进入稳定期

从解决院外信息不对称的三大商业模式来看,互联网广告具备成熟的盈利模型,而其他互联网商业模式虽然能汇聚资源、获取用户流量,但盈利之路仍然坎坷。互联网广告目前有两种模式,分别是搜索引擎推广、网站页面广告,从下图可以看到,这两种模式的盈利都进入稳定增长期,预计未来三年的复合增长率为 30%左右。

图表 3: 未来三年百度医疗广告收入复合增长 28% 图表 4: 未来三年在线医疗广告收入复合增长 33%

广告收入

线上平台的商业模式主要涉及自我诊断、自我用药和导诊环节,主要代表企业是春雨医生、好大夫在线等,虽然解决了用户的部分需求,但是没有真正解决用户求医问诊的需求,仍然挣扎在寻求盈利模式的阶段。网络社群的商业模式主要代表企业是丁香园,通过满足医生诉求,成为医生的交流平台,有大量稳定的忠实用户,但是很难在用户身上实现盈利,目前也在往线下医疗机构方向伸展。

图表 5: 线上平台和网络社群难有成熟的盈利模式

盈利模式

1.2.2 信息化投资仍具备持续增长动力

院内信息不对称的解决方案主要是院内信息化。 中国的医疗信息化发展时间较短,信息化覆盖程度不够,特别是高集成度、高共享度的信息化解决方案。由于医疗信息化行业会在下文进行详细的研究,这里就不再赘述,我们认为未来中国医疗行业的信息化行业市场规模仍会持续增加, 2017 年会接近 400 亿市场规模。 但会呈现以下几大特征:

量: 提升。 医疗信息化产品向高集成度、高共享度方向发展,子模块会增加、颗粒感更强。

价: 持平或微降。由于信息化是获取数据的入口,随着数据价值逐步明确,厂商为了获取医疗大数据,愿意低价竞争。

市场集中度: 提升。集成度提高、院内院外打通,形成产品技术壁垒,压缩小企业生存空间。

图表 6: 未来三年医疗信息化市场规模复合增长 13%

未来三年

1.3 互联网医疗发展的第二阶段:“数据”的连接刚刚起步

连接医疗大数据的目的是通过挖掘其商业价值,更加合理配置医疗六大资源要素。 我们整理了医疗六大资源要素之间的相互关系, 发现其关系错综复杂,归纳得出两大症结:计划性和利益链。

1) 政府计划经济思维,造成供需不匹配, 产生寻租行为;

2) 基础设施(大数据、政策等)不足,各要素无法有效流动;

3) 医院和医生完全绑定,缺失市场化定价,限制供给;

  • 基本供给(基层医疗体系)
  • 高端供给(专科民营体系)

4) 长期形成的利益分配机制,造成资源浪费。

图表 7: 医疗六大资源要素关系错综复杂

医疗六大资源

我们认为,医疗大数据真正实现互通互联,并挖掘其商业价值,是实现医疗资源优化配置的必要条件。 在政策(医改)和技术(信息化、互联网化)的双轮推进下, 医疗大数据的枷锁被打开,其商业价值不断被开发,真正对五大资源要素进行市场化的优化配置,打造新的商业模式和盈利模式。

如下图所示,在大数据的驱动下,我们模拟了未来医疗资源优化配置的路径,分别对各个资源要素的未来发展方向进行研究,我们认为医疗行业的供给侧改革才是真正能产生增量市场的改革方向:

医院: 公立医院作为医院的主体,在取消药品加成的大背景下,将回归公益性角色,成为社会基本医疗供给平台机构。同时引入更多的社会资本进入。

医生: 作为医疗行业的真正供给方,将与医院适度松绑,通过稀缺资源的市场化路径来寻找真正价值,实现医疗的供给侧改革。

患者: 随着供给侧改革,患者的需求侧将被切分得更加细致,从多年对互联网的研究看,基于用户需求的研究是打造商业模式的核心。

医药: 巨大的寻租空间将被压缩,药品回归治病角色。同时随着互联网化和信息化的提升,医药流通效率将大幅提升,来服务新的供需场景。

医保: 对医保进行控费后,引入新的买单方来匹配市场化的供需结构,引入个人健康险是大势所趋。

图表 8: 医疗资源优化配置全景图, 延伸两大盈利模式

医疗资源配置

随着高市场化程度的新商业模式建立, 主要盈利模式将会是向药企收费和向险企收费,同时作为补充,也可向患者、医院、医生收取一部分费用。 所对应的市场为三大万亿级市场。

万亿级市场一:医药营销市场和流通市场2015 年药企广告投入和销售投入的市场规模超过 4000 亿,到2018 年我们预计会超过 5500 亿。同时 2014 年医药流通行业的市场规模是 1.24 万亿。

图表 9: 2018 年医药行业市场投入规模超 5500 亿 图表 10: 2014 年医药流通市场规模达 1.24 万亿

医药行业

万亿级市场二: 2020 年我国商业健康险市场规模将达 2 万亿我们认为,随着医疗行业的市场化程度提高, 会刺激商业健康险市场的持续高速发展,预计到 2020 年,商业健康险市场规模将达到 2万亿,成为现有医疗保障体系的有效补充。

图表 11: 2020 年我国商业健康险市场规模将达 2 万亿

商业健康保险市场

万亿级市场三:个人医疗卫生消费支出市场从个人卫生费用支出总额来看, 2014 年已经超过 1 万亿,预计到2017 年,个人卫生消费支出总额将会超过 1.5 万亿。而从人均数据来看, 2014 年城市人均卫生支出为 3576 元,农村人均卫生支出为 1473元,预计到 2016 年,城市人均卫生支出达到为 4187 元,农村人均卫生支出为 1875 元。研究年度人均卫生费用支出的另一大目的是在于研究互联网医疗用户 ARPU 值的潜在空间,一旦形成 2C 的稳定商业模式,巨大的流水将支撑估值的提升。

图表 12: 2017 年个人卫生费用支出近 1.5 万亿 图表 13: 2016 年城市人均卫生支出超 4000 元

个人卫生

2 基于电子病历的临床数据是最核心的医疗大数据

资本市场对于医疗大数据给予很高的估值溢价, 但是医疗领域生产的大数据种类繁多, 其内涵价值及商业化空间各异。 同时由于信息化发展时间较短,标准不统一,阻碍了大数据的汇集和应用。为了准确的评估医疗大数据公司的价值,我们必须对医疗大数据进行分类和筛选。

2.1 政府的定义:因健康活动而产生的“ 医疗数据”

研究医疗大数据之前,首先普及下个人健康大数据的定义。个人健康大数据是指个人从出生到死亡的全生命周期过程中,因免疫、体检、门诊、住院等健康活动所产生的大数据。按照归整的部门分为医疗卫生领域,金融保险领域、公安领域等。 留存于医疗卫生领域的大数据,我们理解为医疗大数据。

国家对于医疗大数据也早已做了顶层设计, 2014 年卫计委发布了“ 46312”工程,对国家卫生、计生资源整合做了顶层设计规划,其中的“ 3”就是指三大数据库,分别为电子健康档案数据库、 电子病历数据库和全员人口个案数据库。

图表 14: 医疗大数据: 因健康活动而产生的“医疗数据”

医疗大数据

从这三大数据库的数据来源看,医院是医疗大数据的主要来源,其中电子病历数据库的数据商业化价值最高。

人口数据库:主要包含人口信息,数据来源于各大部门(卫计委、公安、民政、统计、人力社保、教育等)交互共享。

健康档案数据库:主要包含定期或不定期的健康体检记录、卫生服务过程中的各种服务记录、 专题健康或疾病调查记录。数据来源于体检机构、医院和基层。

电子病历数据库:主要包含医院诊断治疗全过程原始记录,数据来源于医院,其商业化价值最高。

图表 15: 医疗大数据整体架构

医疗架构

2.2 医院内数据价值最高,尤其是基于电子病历的临床数据

上文明确了医疗大数据的主要来源是医院, 而院内医疗大数据的汇集主要依赖于院内信息化建设的程度。 我们对中国医院的信息化建设发展路径进行了归纳,认为可以分为四个阶段:

第一阶段:管理信息系统( HIS)建设,医院初期进行信息化投资的目的是为了规范和细致的管理,所以 HIS 系统成为首选, HIS 系统获取的数据是为了更好的帮助医院进行管理,目前几乎完成全覆盖,但市场较为分散。

第二阶段:临床信息系统( CIS)建设, 以病人管理为核心,提高医疗服务质量和患者安全,所以基于电子病历的临床信息系统成为投资热点,但由于系统模块众多,标准不统一,使数据无法有效串联,在院内成为孤岛。

第三阶段:院内集成(开放)平台,由于医院越来越重视医疗数据的价值,为了打破院内的数据孤岛,实现院内数据共享,投资建设院内集成(开放)平台,目前处于高速增长期。

第四阶段:区域医疗资源信息平台,单个医院的数据价值仍然是十分有限,为实现区域医疗资源的优化配置,必须将区域医疗大数据互通互联,未来区域医疗资源信息平台建设将会处于高速增长期。

图表 16:医疗信息化投资四大阶段

医疗信息化

分析研究医疗信息化投资四个阶段,我们认为前两个阶段的信息化建设能产生医疗大数据,后两个阶段的信息化建设主要共享医疗大数据。而相比于 HIS 所产生的数据,以病人管理为核心,基于电子病历的临床信息系统所产生的数据,是具备更大商业开发价值的医疗大数据,其中包括 LIS、 PACS/RIS、心电、手麻、重症监护、合理用药、移动医疗等临床支撑系统。

图表 17: 医疗大数据来源: 电子病历为核心的临床信息系统

数据来源

2.3 电子病历产生的医疗大数据是行业重要基础设施

电子病历的定义可分为狭义和广义两种。 狭义理解电子病历,是纸质病历的电子化,是院内信息化产品中的一项子模块。我们认为这是不完整的。对于电子病历的广义理解,卫计委《医疗机构病历管理规定》和《病历书写基本规范》 中有明确阐述, 病历是指医务人员在医疗活动过程中形成的文字、符号、图表、影像、切片等资料的总和,包括门(急)诊病历和住院病历, 电子病历不仅指静态病历信息,还包括提供的相关服务。是以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健行为的信息,涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用的所有过程信息。

美国医药研究所( IOM)同样对电子病历有定义:以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健的信息,并可在医疗中作为主要的信息源取代纸张病历,满足所有的诊疗、法律和管理需求。所以见,电子病历包含的内容,是病患用户最完整、详细的临床信息资源。

电子病历共有五大特征,包括:全集成、全过程、全周期、智能化、多视图。

图表 18:电子病历五大特征

电子病历

2.3.1 我国电子病历 5 级及以上占比仅 6‰

卫计委针对我国电子病历的系统功能应用水平,有一套完整的评级标准和体系。 我们的电子病历系统功能应用水平共分 8 个等级( 0-7级)。

图表 19: 电子病历系统功能应用水平分 8 个等级

水平等级

2015 年中华医院信息网络大会( CHINC)上,对于现在医院电子病历的应用水平做了一个统计。参与数据填报的医院家数是 2622 家,其中电子病历应用水平 5 级及以上的共 16 家,占比仅为 6‰,实施电子签名医院占评审医院比例为 20%,医院应用电子签名平均级别为2.99。可以看到,我国电子病历系统应用水平仍非常低,仅是电子病历升级所带来的医院信息化投资市场潜力巨大。

图表 20: 我国电子病历 5 级及以上占比仅 6‰

5级电子病历

2.3.2 基于电子病历的医疗大数据互通互联为行业六大要素服务

预计电子病历的医疗大数据实现互通互联后,将为医疗行业六大核心要素方提供重要支撑,我们称之为行业的基础设施建设。

  • 对政府: 帮助政府更好了解区域内居民的健康信息,规划区域医疗顶层设计,进行监管职能。
  • 对医院: 帮助医院提升运营效率,降低运营成本,避免医疗责任,提升医院的知名度。
  • 对医生: 帮助医生提升医技、发表论文、评定职称,降低医疗事故风险,提升市场知名度。
  • 对患者: 帮助患者进行自我健康管理,精准用药,降低医疗支出。
  • 对药企: 帮助药企实现精准推广,辅助新药研发。
  • 对保险: 帮助医保实现医保控费,帮助商业健康险更好设计产品,优化赔付流程。

图表 21: 医疗大数据互通互联是重要行业基础设施

互通互联

2.4 美国电子病历企业的仍有很大发展空间

美国电子病历市场的发展历程对于研究我们医疗大数据有很强的借鉴意义。 美国的电子病历发展分为三个阶段:

  • 第一阶段( 1991-2003): 自由发展阶段,主要是 IOM 发布的一系列市场报告,以及一些简单的标准。
  • 第二阶段( 2004-2007): 形成政策和政府推动阶段。小布什在 2004 年国情咨文中明确表示大力发展电子病历。同时电子病历 7 级标准也响应确定。
  • 第三阶段( 2009 至今): 依靠经济手段推动阶段。奥巴马在2009 年国会上发布 HITECH 法案宣布 190 亿美元投入 HIT 建设。

美国全国的医疗健康支出有近 2 万亿美元,其中 20%医疗费用没有起到改善病人治疗效果的作用,通过电子病历等新技术,可以有效的减少错误、降低成本、保护隐私。在电子病历的互通互联上, 出于各自的利益性(限制病人转诊),各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联,政府相关报告显示,美国电子病历共享比例仅为 30%左右。为此成立了非盈利组织 CommonWell 健康联盟,目前全国 60 多家电子病历企业加入,并共享其电子病历数据,但是市场份额第一的电子病历企业 Epic 并没有加入。

从下图可以看到,目前美国的电子病历企业主要服务对象仍以医院、医生为主,随着数据价值挖掘,发展空间巨大。

图表 22: 美国满意度最高的十大电子病历企业

电子病历企业

我们选取两家有代表性的美国电子病历企业进行重点分析:

美国最大电子病历企业: Epic Systems

公司介绍: 公司成立于 1979 年,创始人 Judy Faulkner,在第三方机构的评选中,连续 5 年占据了医学软件系统最佳奖的第一名。 2014 年收入 16.6 亿美元,现金流很好,从没接受过投资机构的外部资,暂时不会上市。

产品及用户: 产品主要服务对象是医院和医疗机构,占据全美医疗结构近 20%的市场份额。 产品整合能力很强,并且提供云服务。

商业模式: 以病人为中心来开发产品,确保帮助医生提供高效、免费的医疗服务。医院和医疗机构是付费方,通过软件产品、云服务和数据共享来盈利。未来会提供远程医疗服务。

经验总结: 虽然从提供医疗信息化产品开始,但是始终是以用户(病人) 思维来开发产品, 所以能不断接受新的技术进步, 我们认为这是公司能够不断提升竞争力的关键。 此外,能始终保持第三方的角色,帮助其在行业中快速扩张市场份额。

图表 23: 全美最大的电子病历企业: Epic Systems

Epic Systems

美国最大 HIT 企业: Cerner

公司介绍: 公司成立于 1979 年, 1986 年在美国上市,其产品已覆盖全球 24 个国家。 2015 年营收 44 亿美元,净利 5.4亿美元,股票市值为 180 亿美元。

产品及用户: 产品线极为丰富,包括医疗设备,医疗信息化产品,解决方案等。其中 HIT 产品包括电子病历,实验室信息系统,医院信息系统,人群健康管理,和区域医疗卫生集成整合系统等。 全美第四大电子病历企业, 市场占比 9%。

商业模式: 主要是传统的医疗信息化商业模式,为医院提供HIT 产品和服务,向医疗机构收费。

经验总结: 公司从营收规模上远超 Epic,但是在电子病历市场份额落后于 Epic,主要原因在于公司还是停留在软件思维, 将医疗机构视为最终服务对象,所以其扩张策略是横向产品线的扩张,成规模后,未来很难转型互联网业务。

图表 24: Cerner 已成为综合性医疗服务提供商 图表 25: HIT 产品线丰富

Cerner

3 医改释放医疗大数据商业价值

通过上文对于医疗大数据的分析,我们已确定其潜在的市场空间巨大。但是到底是什么阻碍了目前医疗大数据互通互联和商业化开发呢?为了研究清楚这个问题,我们首先需要明确医疗大数据的四个权:所有权、管理权、控制权和运营权。医疗数据的所有权在于患者个人,但是单个用户的数据其实是没有价值的,只有形成大数据后,才有真正的商业价值。医疗大数据的管理权在政府,政府为了更好的管理,很想解放数据孤岛,使数据互通互联,但是他对医疗大数据并没有控制力。医疗大数据的控制权在医院,随着院内集成平台的建设,医院已经掌握大数据资源,但在现有的利益分配体制下,医院很难有动力真正向社会开放医疗大数据。

医疗大数据的运营权在第三方机构,虽然这些机构能够接触到数据,但没有政府的支持和医院的配合,也很难进行商业化开发。归根到底,我们认为,在现有的医疗利益分配体制(以药养医)下,医院若开放数据,必然会导致患者分流和透明度增加,从而影响医院和医生的收入。所以解放医疗大数据的核心是通过医改破除以药养医。

图表 26: “ 以药养医” 是医疗大数据的枷锁

药医

3.1 以药养医, 现实的医疗困境

我们认为,以药养医的利益分配机制造成了现在严重的医疗困境,集中体现在四个方面:医患关系紧张; 看病难且贵; 医保基金支出大幅增长;医疗服务价格低下、医生价值难以体现。

  • 医患关系紧张: 在以药养医机制下,医院的收入取决于药品加成,医生的收入也和药品挂钩;而患者更希望获得性价比更高的药。两者之间就会产生矛盾,据相关统计,全国每年的医疗纠纷就有超过十万起,伤医事件更是每年递增。

图表 27: 每年暴力伤医事件上升趋势

暴力伤医

  • 看病难且贵。 在以药养医驱动下,医院作为逐利组织更愿意使用高价药品和耗材, 医生在开药过程中也会考虑自身的利益诉求,造成大量医疗资源浪费。
  • 医保基金支出大幅增长。 医疗资源浪费必然带来医保基金大幅增长,最终出现收不抵支。 从下图我们看到,我国医保基金的收入增长已经低于支出增长,若沿此趋势, 社会保障体系将会遭遇冲击。所以我们认为医保基金长期收不抵支才是政府真正进行医改的核心驱动力。

图表 28: 医保基金支出增长超过收入增长

医保基金

  • 医疗服务价格低下。 医疗服务价格低下是影响医疗资源供给的核心原因,目前医院的收入结构中有超过 40%是药品耗材收入, 且持续增长。在总量控制的前提下,破除以药养医才能提高医疗服务价格水平,真正实现医疗资源供给侧改革。

图表 29:医院药品收入持续增长

医院药品

以药养医下的利益分配机制,对医疗行业的各大要素都带来价值毁灭,直接或间接造成药企药价虚高,医院多开药,医生开贵药,医疗费用上涨,患者看病贵,医保负担重的结果。所以我们认为, 医改的核心就是破除以药养医。

图表 30: 医改核心就是破除以药养医

医改核心

3.2 医改的本质就是三医联动下破除以药养医

认识到问题是容易的,解决问题是困难的。这句话同样可以形容在医疗行业。归根到底有两点原因: 1)医疗行业的参与要素方很多,各自关系复杂; 2)以药养医形成的 20 多年里,造就了一大批既得利益者,阻碍改革的推进。如要医改成功,首先得理顺各方关系,然后通过行政手段打破既得利益分配。如下图所示,我国的医疗卫生保障体系可以分为预防和治疗两大子体系,其中治疗体系是主体。

  • 预防体系内包括: 专业预防组织和基层预防组织。
  • 治疗体系内包括: 医疗保障体系、医疗服务体系、药品保障体系。

所以我们认为,医改成功的前提是必须在三医联动下推进。

图表 31: 中国医疗卫生体系是复杂的组织体

中国医疗体系

3.2.1 改革医疗即公立医院改革

我国提供医疗服务的组织很多,有疾控中心、妇幼保健这样的专业预防组织,有社区卫生中心、村卫生所这样的基层预防组织,也有公立医院和民营医院这样的医疗服务机构。 但医疗体系的计划经济特征十分明显,医疗资源集中供给在公立医院,其行政性又严重影响医疗资源的市场化供给。

图表 32:公立医院是医疗体系的核心

公立医院

《中国民营医院发展报告 2015》中显示, 2013 年我国公立医院床位数达 386 万张,占比达到 85%,而民营医院床位数仅为 71 万张。公立医院诊疗人次为 25.55 亿人次,占比接近 90%,而民营医院仅为2.87 亿人次。可以看到公立医院在医疗行业的供给侧,占据集中且强势地位, 改革医疗核心就是改革公立医院。

图表 33: 公立医院床位数占比达到 85% 图表 34: 公立医院诊疗人次占比接近 90%

公立医院床位

公立医院改革的困难在于两点

1)监管权力分散;

2)医院逐利性。

造成改革过程中,各方互相推诿,相关政策很难落实。

监管权力分散: 公立医院多头领导,不仅包括卫计委、人社部、发改委、财政部、 食品药品监管局,还包括一些大学。缺乏有效的监管, 使公立医院、院长在旧的利益分配机制下很难主动去推进改革。

医院逐利性: 医院逐利性源于计划经济转市场经济的九十年代,在缺乏财政支持的情况下,医院开始自负盈亏,产生了药品加成制度,而经过 20 多年的沉淀,医院和医生成为以药养医下利益分配的一环,很难有动力去推进改革,甚至会反对改革。

图表 35: 公立医院改革两大困境

改革

3.2.2 改革医保,统一是关键

我国的基本医疗保障体系主要分为三块,城镇职工、城镇居民和新农合,辅以商业健康险,社会医疗救助、民政医疗救助、工会医疗互助等。当前医保最大的问题是不统一,包括监管机构不一致(新农合归口卫计委,城镇职工和居民归口人社部)、报销目录不一致、缴费标准不一致、报销比例不一致, 严重阻碍医改的推进。所以改革医保的关键是统一买单方。

图表 36: 改革医保的关键是统一“买单方”

改革医保

3.2.3 改革医药,渠道浪费是毒瘤

由于医疗行业和药品的特殊性,医药行业的渠道变革是最为缓慢的。 从下图可以看到,医药渠道的市场规模是药品市场规模的 4 倍,里面包含大量的寻租环节,也是以药养医的关键。借鉴其他行业的渠道变革,有两条路径:

1)市场化手段:电商冲击,但医药电商必须等待电子处方放开;

2)行政化手段:如医改,强制破冰。

图表 37: 终端药价是药品出厂价的 5 倍 图表 38: 2014 年医药流通市场规模达 1.24 万亿

终端要价

结合医疗、医保、医药的现实困境和改革方向判断,我们归纳整理了三医联动下,医改的大体方向,但根据每个城市区域的不同,还应进行个性化调整。

图表 39: 医改大方向:区域统一医管平台下的三医联动

医改方向

3.3 医改不断推进,或将超预期

我国的新医改从 2009 年开始推进,通过对每年的医改政策进行梳理, 我们认为前期的医改政策主要集中在提高医保覆盖、以及试点改革方向上,成败兼具,为后期推出综合性的医改方案奠定基础。

图表 40: 2009 年开始启动新医改

医改开始

其中分别在 2010 年、 2014 年、 2015 年逐步推进了医改百城试点,尤其具有代表性的是第一、第二批医改试点城市。 在经过了充分试点后, 2016 年医改方案将扩大到 200 个地级市的医改。

图表 41: 2010 年第一批医改 16 家试点城市

16家试点城市

在 2010 年第一批 16 个试点城市方案中,我们看到株洲市和宝鸡市力图推进医药价格改革,但最终都以失败告终,可见医药行业长期形成的利益分配机制是重大的阻力。通过对医疗产业的调研,我们发现市场对于改革存在两种争议:

  • 1)行政让位于市场,通过市场化的手段来匹配行业的供需,政府随后进行监管;
  • 2)先通过行政的手段打破以药养医的利益分配机制,再引入市场化的手段增强市场活力,匹配供需。

在“一管就死、一放就乱”的社会现状面前,我们更倾向于选择第二种方案。因为医疗行业承担了社会稳定,公益保障的角色,行政化将最大幅度保障底层居民的医疗需求。宿迁医改始于 2000 年,是市场化医改方案的典型代表,政府全面推出公立医院运营,充分引入社会资本,推行近 10 年,造成患者“看病贵”的问题愈发严重,最终不得不推到重来。

图表 42: 市场化医改案例:宿迁医改

医改案例

三明医改始于 2012 年, 是政府主导的综合性的医改方案。市政府成立医管中心统一管理,三医联动,每个细分领域都有配套政策支持,从根本上切断以药养医的利益链条。面对药品价格下降,医院和医生收入下降的问题,通过财政托底,重构医院和医生的考核体系进行过渡,最终将引入市场化力量。面对药企品种减少,医管中心建立审核委员会,综合评估药品性价比,并试图与其他地区联合招标提升议力。我们认为,三明的医改方案从短期来看取得了一定的成效,其精髓和方法论是可复制的,有助于全国医改的全面推进。

图表 43: 行政化医改案例:三明医改

行政医改

3.4 三明医改剖析:才刚上路

三明医改经过 4 年时间,使医院、患者、医药、医保、医生端均得到一定改善。但我们认为, 这只是开始,行政的手段不能解决所有问题。下一阶段医改的核心将放: 1) 通过动态纠错能力将医改过程中的不合理问题(例如一些死板的操作制度)解决; 2) 引入市场化手段,更好地去匹配医疗市场的供需结构。政府退回到建立制度、监管保障的角色。

3.4.1 医保端:职工医保统筹扭亏为盈

三明医改的推动力就是医保结构不断恶化,在缴费人数不断减少、退休人员增加、赡养比不断下降的情况下,经过 3 年医改, 职工医保由改革前超支 2.1 亿元到结余 0.86 亿元,职工次均住院费用从0.66 万元下降到了 0.52 万元,医保结构显著好转。

图表 44: 职工医保超支 2.1 亿元到结余 0.86 亿元 图表 45: 职工次均住院费用下降幅度达到了 20%

职工医保

3.4.2 医院端:医务性收入占比大幅提升

通过重建科学的考核考评体系,全面执行院长年薪制和医生年薪制,调整医疗服务价格,使医院的利益与药品隔绝,更专注与医疗本身。 通过 3 年的医改试点, 使医院医务性收入占比大幅提升。

图表 46: 医务性收入占比从 39.92%增加到了 63.06%

医务性收入

2014 年转外就医人次占比相比于 2011 年下降了 3.11%, 2014 年转外就医基金占比相比 2011 年下降了 0.73%。 同时在 2010 年到 2014年期间,医疗人才净流入 844 人。

图表 47: 转外就医情况减少 图表 48: 2010-2014 年人才共净流入 844 人

转外就医

3.4.3 患者端:住院和药品费用双降

对于患者来说,看病难和看病贵是需要分开解决的问题。医改所能带来的是适度解决看病贵的问题,看病难的问题需要引入市场化力量,增加医疗供给才能完成。从 2014 年三明患者报销比例来看,城镇职工、城镇居民和新农合报销比例均高于全国平均水平。

图表 49: 2014 年三明患者报销比例均高于全国平均水平

三明患者报销

从 2015 年福建省全省各级公立医院次均费用情况表可以看到,三明的次均费用是全省最低,其中主要是因为药品费显著低于全省各市。

图表 50: 三明市住院和药品费用双降

费用下降

3.4.4 医生端:收入较 2011 年增长超过 100%

通过引入合理的考核机制以及财政补贴的方式,医生的阳光化收入显著提升。新的考核方案中, 考核与药品、耗材销售额和检查、化验收入额脱钩,从而有效遏制医院大处方大检查,降低了医疗费用支出水平;

获得患者看病费用下降和医保基金支出降低的双重效果; 与医务性收入、院长考核结果挂钩,倒逼医院完善考核评价体系。同时通过年薪制薪酬体系保障医生收入。

  • 临床医技师>当地事业单位平均工资水平 3 倍以上
  • 护理略高于教师平均工资水平
  • 工勤=事业单位平均工资水平的标准

图表 51: 15 年医院工资总额较 11 年增加了 135% 图表 52: 15 年医生平均工资较 11 年增加了 111%

医院工资

3.4.5 医药端:药品价格大幅下降

三明的医药招标采购系统是变化最大的领域。通过实施药品和耗材零加成,切断医院“以药补医”链条。对重点药品进行监控: 建立黑名单制度; 签订廉洁行医承诺书;建立治理医药购销领域商业贿赂院长负责制。

实行限价采购: 全市范围内医疗机构用药限价采购。

实行医用耗材(检验试剂)联合限价采购:建立医用耗材(检验试剂)专家库; 做好临床使用耗材数据采集; 开展医用耗材(试剂)联合限价采购。

通过三年的医改试点,基药和非基药的采购价格均巨幅下降。

图表 53: 基药采购价格大幅下降 图表 54: 非基药采购价格大幅下降

基药采购

新的采购机制实行“两票制”:药企到医院,医院到患者过程中各开一次增值税发票。保证药品可溯源和药价真实。实行一品两规:一个品种两个规格, 防止医生在同样的药品下选择有回扣的品种,造成数量和价格上的双重叠加浪费经销商垫款由财政先预支。

图表 55:“两票制+一品两规”采购机制 图表 56: 三明 22 家公立医院医药收入增长率对比

采购机制

4 医疗大数据投资逻辑: 满足三方诉求者得商业运营权

医疗大数据的商业价值巨大, 获取其商业运营权需要满足两个条件:

1)通过医改把现有医疗行业的利益链条打破,使医院真正愿意共享数据;

2)通过医院、医保的信息化建设获取医疗大数据,并将其标准化。

从区域来分,我们认为地市级的医疗大数据开发价值更大,也更容易实现。这点从国家推进医改试点也是从地市级城市开始可以看到,原因有三点:

  • 地市级医疗资源相对丰富,三甲医疗资源和基层医疗资源能有效互补。
  • 就患者的就诊行为来看,本地化就诊比例较高,区域属性明显。
  • 作为买单方——医保,是地市级管理。

图表 57: 地市级平台商业价值最大

平台商业价值

我们将地方政府、医院、医保的诉求进行了分类,只有满足了三方诉求,才能真正实现医疗大数据的商业化运营。

  • 地方政府的诉求:
  1. 在新医改推进下,帮助设计顶层医改方案;
  2. 建设区域卫生信息平台,更好管理区域居民健康。
  • 医院的诉求:
  1. 院内信息化建设;
  2. 基层医疗体系信息化建设;
  3. 以药养医打破后,公立医院为了更高效运营,必须形成双向转诊,所以依赖于区域分级诊疗体系建设。
  • 医保的诉求:
  1. 医保信息化建设;
  2. 医保控费。

图表 58: 运营医疗大数据必须满足三方诉求

运营医疗

4.1 医疗大数据公司竞争力比较

针对地方政府、医院和医保的各方诉求,希望运营医疗大数据的公司不断推出相应产品和服务,我们将所有相关的产品和服务做了分类,对现有的医疗大数据运营商的竞争力做了比较。我们整理了已经上市的,涉足运营医疗大数据的 12 家公司进行了产品线以及市场份额比较,如下图所示, 各公司都有自己的优势区域。我们认为未来市场将形成区域马太效应, 基于运营区域医疗大数据后,再落地推进区域医疗服务。

图表 59: 已上市医疗大数据公司竞争力比较

医院竞争力

4.2 投资标的: PE 估值方法暂失效,推荐三“ 大” +三“ 小”

用 DCF 绝对估值模型或者 PE 相对估值方法,很难准确评估医疗大数据的真实价值,因为只有当产业发展进入成熟阶段才会产生稳定的现金流和盈利。而现在医疗大数据行业,还处于跑马圈地和商业模式探索阶段,如何真实评估当前的数据资产价值以及未来的可变现价值,是当前互联网医疗投资的难题。我们认为对医疗大数据公司估值应采用分业务估值法。对于成熟业务的估值方法可以采用 PE 估值,作为投资标的的安全边际。对于新兴业务的估值方法可以参照一级市场的估值体系,根据覆盖区域、医院、用户数、用户潜在 ARPU 值进行估值比较。

综合对比上述 12 家公司,我们重点推荐 6 家公司,其中三家传统业务规模较大, 资源禀赋很强,三家属于后起之秀,细分领域竞争力强大。

4.2.1 万达信息( 300168): 三医联动下的区域平台建设

传统业务:

  • 公司的社保系统全国覆盖 1.3 亿人口;
  • 收购复高、金唐,进入院内信息化行业;
  • 承建上海市健康信息网工程;覆盖了所有三甲、三级、二级、以及社区医院,各医院供应商都已提供卫计委要求的数据。
  • 承建全国首个三级医院区域临床信息共享系统——上海市医联工程系统。
  • 预计 2015,2016,2017 净利润分别为 2.47 亿、 3.54 亿、 4.87亿。

新兴业务:

  • 区域平台: 2014 年 12 月和卫计委达成了合作,完成上海健康管理云平台投资、建设、运营。
  • 区域健康管理:推进对上海区域的慢病患者(以糖尿病切入)进行全面管理,建立开放平台对接药品厂商、可穿戴厂商、信息化厂商。
  • 医药:联合上海政府进行区域医药采购供应链管理; 与上医在互联网医药和医药信息化领域开展战略合作。
  • 医保:医保控费系统在宁波落地。

图表 60: 三医联动下的区域平台

区域平台

4.2.2 东软集团( 600718): 强资源禀赋下的三大医疗业务

传统业务:

  • 公司在社保、医保的市场占有率 50%,商保的信息化合作非常深入;
  • 院内前台信息化产品市场占有率第一,产品线齐全;
  • 院内后台信息化产品市场占有率第一,但行业覆盖率不高。
  • 区域平台,东软覆盖了三十多个省市、卫生厅、卫计委的信息化建设,其中省级信息平台 9 个,市级平台 20 个,覆盖了 4.75 亿个健康档案。
  • 参股东软医疗 33.35%,参股东软熙康 32.81%。
  • 预计 2016,2017, 2018 净利润分别为 4.83 亿、 6.41 亿、 7.43亿。

新兴业务:

  • 区域平台: 区域医联体,盛京医院电子病历双 7 级,实现区域数据互通互联。
  • 区域健康管理: 东软熙康在宁波建立云医院,针对经过初诊的慢病患者进行健康管理。
  • 医保: 覆盖事前、事中、事后管理,依托 HRP 推进 DRG 审核。

图表 61: 强资源禀赋下的三大医疗业务

医疗业务

4.2.3 卫宁健康( 300253):“ 4+1”新模式

传统业务:

  • His 产品市占率超过 15%, 新增营销 14 个省,希望实现在每个省覆盖率在前三位。
  • 做院内集成平台, 公司院内产品覆盖率超 75%。
  • 预计 2016,2017, 2018 净利润分别为 2.31 亿、 3.55 亿、 4.8亿。

新兴业务:

  • 创新服务中心 : 培育、连接、支撑、服务四朵云。
  • 云康: 面向慢病人群的健康管理服务,已和上海六院合作。
  • 云医院: 数字化医院; 打通院间,数据云化;依托宁波邵逸夫医院建立区域平台。
  • 云险: 医保控费( PBM),推进去商保之间合作。
  • 云药(合作国药健康): 保险支付、 药品直供、 健康管理、医疗咨询、药师服务。

图表 62: 卫宁健康“ 4+1”模式

卫宁健康

4.2.4 易联众( 300096): 医疗大数据商业化环境最好的区域平台

传统业务:

  • 社保系统覆盖 5 个省: 福建( 100%)山西( 80%)安徽湖南广西( 30%-40%)。
  • 区域公共服务平台, 覆盖 2.5 亿-3 亿人。
  • 医保卡社保卡发卡量超 5000 万,其中福建 3000 万。
  • 医院自助机, 全国医院布点, 超过 2000 台。
  • 福建省民生领域信息化建设接近 100%覆盖。
  • 预计 2015,2016, 2017 净利润分别为 0.2 亿、 0.5 亿、 1 亿。

新兴业务:

  • 三明市区域平台:承建三明市区域平台(资料来源于健康三明公开资料)。 依托三明医改推广期,快速拓展。
  • 慢病管理:和 IBM 合作进行慢病社群管理。

图表 63: 三医联动下的区域平台

三医联动下的区域平台

 

4.2.5 思创医惠( 300078): 信息化延伸两大业务空间

传统业务:

  • 覆盖浙江省 22 个县区的三级卫生信息平台、建立 1200 万份标准统一、信息共享的居民电子健康档案,覆盖示范区 95%以上居民。
  • 院内开放平台, 市占率全国领先。
  • 医疗物联网基础架构平台,成为独创的院内软硬件整合平台。
  • 预计 2016,2017, 2018 净利润分别为 2.26 亿、 3.13 亿、 3.92亿。

新兴业务:

  • 打通院内数据, 为家庭、社区提供医疗健康服务。“智慧健康家庭平台”,可实现血压、血糖等指标的自助采集,为慢性病人提供服药提醒、用药监测等居家的健康管理。
  • “智慧家庭医生”和“标准化社区”,通过信息化手段,积极整合基层医疗资源, 推进区域分级诊疗体系。
  • 依托思创和医惠的优势结合, 进入医疗耗材领域。

图表 64: 信息化延伸两大业务空间

信息化延伸

4.2.6 创业软件( 300451): PPP 模式运营地级市医疗大数据

传统业务:

  • 医疗信息化产品: 产品渗透超过 150 家三甲医院。
  • 公共卫生信息化产品: 超过 200 个县级以上区域平台, 市占率 6%。
  • 预计 2016,2017, 2018 净利润分别为 0.6 亿、 0.8 亿、 1 亿。

新兴业务:

  • 中山市 PPP 模式运营区域大数据: 区域顶层设计、 建立居民
  • 健康为中心的医疗大数据平台、 健康云服务体系、 商业化运营

图表 65: PPP 模式运营地级市医疗大数据yiliao

End.

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  1. 匿名一文看懂,相当不错回复
  2. 匿名考虑的太全面了,未来的发展方向回复
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