2017年數位醫療產業最大的挑戰是變現，機會在控費能力提升
易凱資本於2017年3月31日發佈的《質變的前夜—2017中國醫療健康產業投資白皮書 |【易凱行研報告】》，報告針對數位醫療提出一些觀點：
(1)核心挑戰：變現模式是一道必須邁過的坎，To B模式較To C短期內更加穩健。從實務上來看，To B模式雖然業務缺少潛在爆發性和想像力，但其抓住的是院內、院間資訊化的新一輪技術升級機會，其支付方意願客觀存在，更容易產生讓投資人接受的財務表現，體現出了穩健優勢。其餘對C端的變現嘗試，總體而言「賺小錢容易，賺規模性收入難」，在2017年仍有待證明。
(2)趨勢轉變：行動醫療向數位醫療的轉換，實質是商業模式創新向技術創新的轉化。行動醫療會經歷兩個階段，第一個階段是透過產業鏈重構與資源的重新分配來提升效率；第二個階段是利用互聯網和其他相關技術提升檢測和治療效果。兩個階段並不具有邏輯上的先後順序，現在，第一階段發展進入瓶頸期，市場開始洗牌，更多資金已經投向第二階段。從“行動”帶來的商業模式創新，轉向以“數位”為核心的技術創新。這一趨勢與美國的行業發展路徑一致，顯現出中國相關產業發展路徑跟隨美國的特徵。
(3)近期熱點：大數據與人工智慧在精準醫療與輔助診斷領域風口正熱，但未來在資本市場注定不會一帆風順。大數據與人工智慧是技術創新的代表，存在產業鏈的前後關係。作為人工智慧的基礎，中國專業的大數據新創企業走的相對較早，已經進入B-C輪，而人工智慧基本上處於A輪或更早的階段。從國際趨勢來看也是如此。在AI的應用上，按成熟度從高到低分別是：
a、影像輔助診斷：Arterys開發的基於深度學習的心血管MRI分析軟體在2017年初被FDA批准，為全球之首；
b、臨床輔助診斷：IBM Waston通過學習文獻為醫生提供診斷協助工具已經嘗試投入實際應用。
c、精準醫療應用：3月剛完成9億美元B輪募資的Grail，即希望通過生物資訊學分析，建立ctDNA與早期癌症之間的聯繫，用於癌症早篩。如何把臨床資料與基因資料進行高品質的整合分析是重中之重。
d、藥企研發輔助：如美國企業Atomwise，通過深度學習，進行新藥早期評估，節約新藥開發成本，尚處於較早期階段。
這也預示了AI產業在中國的發展順序，目前中國國內實質性進展主要集中在資料積累和影像診斷之上，上處於相對早期階段，未來發展空間巨大。
(4)長期機會：透過技術升級提高控費能力仍是核心主題，仍然存在重大機會。長期來看中國醫療領域的核心主題仍然是醫療控費，能夠有效降低整個產業鏈成本的企業，就能展現出價值。降低全產業鏈成本的主要途徑在於：
a、減少重疾發生—疾病早篩與預防：技術驅動型，看好分子病理檢測技術與生物資訊學分析的發展；
b、提高診療效率—醫院資訊化升級與AI輔助診斷：政策與技術共同驅動型，看好針對醫院的技術提供商；
c、優化治療效果—新藥與治療手段研發：技術驅動型，看好AI輔助研發和精準醫療落地；
d、資源合理配置—分級診療與遠端醫療：政策驅動型，看好相關資訊化技術提供商；
e、減少流通環節—兩票制和醫藥分開：政策驅動型，關注藥店線上化發展。
(5)2017年以下領域將會受到資本重點關注
a、醫療大資料及人工智慧。
b、第三方廠商服務提供者，包括第三方廠商影像中心、第三方廠商手術中心、協第三方廠商實驗室等。
c、針對遠端醫療的技術和平台性服務。
d、院內、院間資訊化。
參考來源 : 易凱資本（林秀英摘要整理）
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