总编：张怡雯
市场洞察月报
7月刊
政策部分
01
竞品厂商
03
- 7月政策梳理
- 《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》重点解读
- 6月份大颗粒项目梳理
- 市场整体趋势分析
- 竞品分析
中标数据
02
KOL之声
04
- 基于人工智能时代下的医疗大数据实践与应用——专家观点
目录
——CONTENTS——
- 创业慧康
- 嘉和美康
- 东软
- 东华医为
- 医渡云
政策部分
- 7月24日，国家卫生健康委、国家发展改革委等六部门联合印发《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务的通知》以及解读，明确了2023年下半年深化医改的重点任务和工作安排。
- 当前，我国进入高质量发展阶段，党的二十大对持续深化医改作出全面部署。 下一步深化医改的总体思路：全面贯彻落实党的二十大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，牢牢把握中国式现代化的主要特征和重大原则，准确把握深化医改所处的高质量发展新阶段新要求，具体要 √ 坚持“一个中心”，即以人民健康为中心 √ 用好“一个抓手”，即促进医保、医疗、医药协同发展和治理 √ 突出“一个重点”，即深化以公益性为导向的公立医院改革，不断将深化医改向纵深推进。
深化医改重点工作出台背景
政策解读
《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》
- 落实党的二十大精神开局之年的工作部署，是深化医改向纵深推进的施工图，做好今年的工作影响深远、意义重大。
- 党中央、国务院优化调整部分议事协调机构后，第一次经国务院同意，六个部门联合引发《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》，由各省（区、市）人民政府，新疆生产建设兵团，国务院有关部委、有关直属机构组织实施。
- 今年医改重点任务承上启下、系统链接、重点突出，既有近期必做，也有持续推进的改革任务。
- 更加突出系统集成、更加注重发挥试点示范引领带动作用。
- 2023年下半年医改工作主要包括6个方面20条具体任务： 促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局（5项任务） 深化以公益性为导向的公立医院改革（4项任务） 促进多层次医疗保障有序衔接（3项任务） 推进医药领域改革和创新发展（3项任务） 健全公共卫生体系（3项任务） 发展壮大医疗卫生队伍（2项任务） 其中12项与医疗资源、公立医院改革相关，3项与医药相关，3项与公共卫生相关，2项与医疗人才队伍相关。
- 促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局在促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局方面，重点任务是推进国家医学中心和国家区域医疗中心设置建设，持续提升地市和县级医疗水平，加强社区和农村医疗卫生服务能力建设，完善促进分级诊疗的体制机制，促进中医药传承创新发展。要求如下：
促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局
深化以公益性为导向的公立医院改革
- 公立医院是我国医疗卫生服务体系的主体，以公益性为导向的公立医院改革是深化医改的重要内容。《任务》里指出将继续推进医疗服务价格与薪酬制度的改革，促进公立医院沿着公益性的正确方向改革发展，扎实推进公立医院高质量发展，并同时加强医药领域综合监管。要求如下：
- 推动各省（自治区、直辖市）开展2023年度医疗服务价格调整评估，符合条件的在总量范围内及时调整价格，优先将技术劳务价值为主的治疗类、手术类和部分中医医疗服务项目纳入调整范围
- 持续开展医疗服务价格指数编制和相关监测工作。对5个试点城市价格改革情况开展评估，启动医疗服务价格改革省级试点
- 指导地方落实公立医院内部分配自主权，在核定的薪酬总量内，公立医院可采取多种方式自主分配，结合实际向群众急需且人才短缺的专业倾斜
- 合理确定内部薪酬结构，注重医务人员的稳定收入和有效激励，进一步发挥薪酬制度的保障功能
- 严禁向科室和医务人员下达创收指标，医务人员薪酬不得与药品、卫生材料、检查、化验等业务收入挂钩
- 探索实行公立医院主要负责人年薪制
- 全面落实党委领导下的院长负责制
- 加强以业财融合为核心的公立医院运营管理，持续开展公立医院、妇幼保健机构绩效考核工作
- 开展公立医院高质量发展评价和促进行动
- 发挥公立医院高质量发展试点示范引领作用，加强公立医院改革与高质量发展项目管理
- 开展全国医疗卫生机构信息互通共享三年攻坚行动，推进智慧医院建设与分级评价工作，推进“5G+医疗健 康”、医学人工智能、“区块链+卫生健康”试点
- 开展改善就医感受提升患者体验主题活动
- 支持推进国有企业办医疗机构高质量发展
扎实推进公立医院高质量发展工作
- 指导公立医院党组织强化全面从严治党主体责任，防范廉洁风险
- 制定关于深化体制机制改革、加强医药卫生领域廉政建设的指导性文件
- 持续加强行风建设，推进全国医药领域腐败问题治理长效机制建设，进一步净化行业风气
- 开展打击欺诈骗保专项整治和种植牙收费治理
- 加强医药领域反垄断、反不正当竞争监管
- 规范民营医院发展
- 下一步，将指导试点示范项目加大改革探索力度，扎实推进公立医院高质量发展工作。
- 启动2023年推进公立医院高质量发展评价工作，并用好评价结果 研究制定示范项目管理办法、示范项目绩效评价细则等，探索高质量发展试点医院专项绩效评价 协调推动高质量发展试点医院落实委省共建协议，梳理协议落实中的问题，组织相关部门专题研究推进协议落实 开展区域医疗中心运行机制与政策清单落实情况的阶段总结，及时向地方反馈评估结果并指导整改完善 开展现代医院管理制度试点工作总结评估
- 公共卫生服务是民生保障举措，公共卫生服务能力直接关系到人民群众的切身利益，对提高居民健康素养水平，降低疾病发病率具有重要作用。《任务》提出，促进医防协同、医防融合、推进疾病预防控制体系改革、提升公共卫生服务能力。要求如下：
- 加强新冠疫情及病毒变异监测分析，压实“四方责任”，扎实做好新冠疫情“乙类乙管”常态化防控工作
- 加强应急医药物资生产保供，提升基层传染病防控救治能力
- 建立各级各类公立医院的公共卫生责任清单并明确考核评价标准，推动二级及以上医疗机构设立疾病预防控制或公共卫生科室，明确工作职能，配备专职人员
- 研究制订医疗机构疾病预防控制监督员管理办法
- 实行公共卫生分领域首席专家制度
- 加强疾控机构对医疗机构疾病预防控制工作的技术指导和监督考核
- 探索推进疾控机构专业人员参与医疗联合体工作，推动县级疾控机构与县域医共体协同发展
健全公共卫生体系
加强医改统筹协调
（编写人：窦亚茜）
- 继续做好医改监测工作
- 继续做好医改调度工作
- 适时组织开展专项调研指导
- 下一步，国家卫生健康委将进一步加强医改工作统筹协调，会同有关部门强化督促指导和监测评估，确保各项改 革任务落地见效。
（编写人：窦亚茜）
- 2023.6月份中标项目的总额合计约为36.82亿元，2022.6月份的中标额为30.68亿元，同比提升了约20%。从大颗粒项目来看，金额为1000W以上的大额订单共计67个（下方表格选取了部分展示），与去年同期相比增加了16个，另外，6月的订单中，金额最大的项目为上海市中医医院嘉定院区信息开办（软件、硬件等），项目金额为6966万元，中标厂商为上海华讯网络系统有限公司。
市场趋势
表1：2023.6月份千万级大订单明细表
中标数据
- 从大区维度来看，今年上半年仅西南、西北、华东几个大区的订单金额同比提升，其中西南大区千万级大颗粒订单在所有大区中提升最多。自今年来，华南和河南大区的订单金额下跌严重，且同比连续几月出现下降。
- 下钻到各产品来看，今年上半年1-6月份三级医院客户的整体订单金额较往年有所下降，而二级医院整体订单金额呈上升趋势，虽然今年的大额订单密集集中在6月份，但结合今年上半年的数据来看，医院端客户的中标额相较去年同期未实现进一步提升，其中医疗集团客户的中标额同比提升较为明显，但市场整体体量不大。
- 从上半年1-6月份全量的订单金额来看：截止6月底，2023年新增订单金额为145.25亿元，2022年同期为144.51亿元，2023年相较2022年的中标额相比基本持平，同比增长了1%。从头部大颗粒订单来看：截止6月底，千万级大额订单数量较去年同期减少了6个，订单规模缩小了3亿左右。从图1近三年订单金额变化趋势可以看出，4、5月份的大额订单金额已连续两年下降，到了6月份大幅提升，今年Q2季度的大额订单主要集中在6月份中标，与去年上半年的差距也主要在进入6月份后逐渐拉平。
图1：近三年订单金额变化趋势
整体趋势分析
图2：各产品中标金额占比变化趋势
- 结合图2的历史数据来看，千万级头部大颗粒订单的产品中有七成以上的订单来自全院总包、区域卫健类产品（包含医共体、医联体)，截止今年6月份，各类产品的订单金额占比与往年持平，未出现太大变化。而今年以来，医院端则是重智慧管理，DRG/DIP、等级评审类产品的中标额翻倍增长，订单数量也是往年的两倍。DRG/DIP掀起绩效改革浪潮，越来越多医院认识到DRG/DIP重要性的同时，也会拉动智慧服务、智慧管理下其他各类小产品的需求度。
- 这里筛选头部一线厂商（卫宁健康、东华医为、创业慧康、东软、万达信息、医惠科技、嘉和美康）和非一线厂商的千万级大额订单情况来看，一线厂商在2019年的中标额要远远超过非一线厂商，而进入2021年后非一线厂商的大额订单金额已超过非一线厂商。从各类产品的订单金额范围来看，大单主要落在全院总包、医共体、区域卫健类产品，占比达70%以上。从订单的客户类型来看，2023年上半年一线和非一线厂商的医院端订单数量基本一致。一线厂商的全院总包类等院端信息化订单的数量略高于非一线厂商，但差距不大。而从政府端的订单数量来看，非一线厂商的订单数量已明显高于一线厂商。
图3：一线厂商vs非一线厂商中标情况对比
厂商分析
- 与一线厂商的竞争主要还是在大额订单的争夺上，结合最近的中标项目来看，1000W以上订单的数量与去年相比是略有下降的，但大额订单整体的单价有向上浮动的趋势。此外，今年上半年三大运营商拿下的千万级大订单的数量是去年同期的两倍。虽然从中标数量来看，三大运营商的体量虽远不及主流一线头部厂商，但中标5000W以上的超大额订单越来越多，中标额增幅已远远超过一线头部厂商。随着近几年三大运营商等实力代理商的存在感越来越强，对于大额订单的争夺会增加难度，除了和竞品厂商pk之外，也将更加依赖与代理商之间的关系，合作共赢是同样有效的策略和手段。
（编写人：张怡雯）
图4：三大运营商和一线厂商中标数量-2022vs2023年上半年1-6月份
- 飞利浦大中华区高层团队再次到访创业慧康。基于前期在产品及方案融合方面取得的成果，双方就后续市场拓展策略展开交流与探讨，将于近期推出融合双方优势的全新智慧医疗整体解决方案。
- 创业慧康出席了由广西预防医学会卫生健康信息技术专业委员会主办的2023年度学术交流会议，展示新一代医疗机构（集团）管理信息系统
- 创业慧康董事长张吕峥及CEO陈中阳在年中会议中宣布了“创业慧康生态互融战略”，正式确立公司崭新的发展方向，开启HIT企业转型升级新模式。
- 招标数据：截止2023年7月26日，创业慧康本月中标13个项目，合计金额>3025万元，其中金额最大的为盱眙县智慧医疗项目，金额达1450万元。
- 对森亿的影响和建议：飞利浦大中华区高层团队再次到访创业慧康。建议持续跟踪市场动向，关注创业慧康后续与飞利浦合作推出的智慧医疗整体解决方案信息。创业慧康宣布了“创业慧康生态互融战略”，正式确立公司崭新的发展方向，开启HIT企业转型升级新模式。建议森亿结合市场需求和自身定位，加快推进智慧医院、智慧卫健解决方案生态合作体系的完善和市场推广。
1.行业动态
2.市场中标数据
3.近期招聘岗位
4.对森亿的影响&建议
医渡云
嘉和美康
东华医为
创业慧康
东软
竞品厂商
- 在CHIMA 2023大会上，嘉和美康首次展示了智慧管理板块下的智慧运营、智慧支付和智慧成本。基于临床一体化和运营一体化，嘉和美康助力医院实现医管融合、业财联动的智慧运营。
- 嘉和美康加入中医药数字化健康产业共同体，数智赋能中医药产业创新发展。
- 招标数据：截止2023年7月26日，嘉和美康共中标9个项目，合计金额>2626万元，金额最大的为新疆医科大学第一附属医院昌吉分院医院信息系统建设服务项目，金额为979万元。
- 近期招聘岗位：暂无
- 对森亿的影响和建议：在CHIMA 2023大会上，嘉和美康首次展示了智慧管理板块下的智慧运营、智慧支付和智慧成本。建议森亿可借鉴其推广方式，基于主流KOL影响力，结合自身方案特色和标杆案例，提升森亿的客户信任度及品牌影响力。并且建议森亿时刻关注市场用户对产品的接受度并结合自身定位，适度调整策略，持续跟踪其新产品的营销布局。在CHIMA 2023大会“电子病历建设与应用”分论坛上，嘉和美康客户北京大学口腔医院（简称：北大口腔）信息中心主任曹战强发表主题演讲，宣讲口腔专科电子病历在医疗质量控制中的积极应用。建议持续跟踪市场动向，关注创业慧康后续在其他类型专科电子病历产品扩展信息。
（编写人：李慧雯）
- 暂无
- 招标数据：截止2023年7月25日，东华医为共中标5个项目，合计金额>2933万元，其中金额最大的订单为辽阳市中心医院HIS、LIS系统软、硬件更新升级采购项目，金额为2033万元。
- 近期招聘岗位：暂无
- 对森亿的影响和建议：东华本次大单在辽宁省中心医院，东华对于东软的主要业务市场的侵入较为厉害，而医院的全院信息化解决方案也称为未来大单的主要来源方向。建议森亿提升全院解决方案成熟度，加快产品整合能力和总集成能力。
（编写人：闻庆）
（编写人：李慧雯）
（编写人：李慧雯）
- 东软医疗依托互联网、云计算、人工智能等创新技术，打造了NeuMiva智能影像云平台。上线以来，平台已覆盖全国31个省级行政区，为4000家各级医疗机构提供了超310万次诊断服务
- 东软集团斩获两项殊荣，“鞍山健康城市”项目获“社会贡献价值”优秀案例奖，“新一代东软PACS6.0”项目获“技术领先”典型案例奖
- 招标数据：截止2023年7月25日，东软共中标3个项目，合计金额>417万元。
- 近期招聘岗位：暂无
- 对森亿的影响和建议：和东华对比，东软本月的单子少金额低，市场被蚕食的现象严重。东软的客户有松动的可能，可以紧盯一些东软的老客户，可能会有好的效果
（编写人：闻庆）
- 医渡科技携手腾讯云共建行业大模型，加速推进医疗AI创新与落地
- “2023人工智能企业百强”榜单出炉，医渡科技跻身前十
- 医渡科技携手华为启动大模型联合创新。
- 招标数据：截止2023年7月25日，医渡云无中标项目。
- 近期招聘岗位：暂无
- 对森亿的影响和建议：本月医渡云PR动态较少，且无相关中标项目，因此暂无可借鉴的信息供参考。
（编写人：杨风雷）
- 最近ChatGPT成为了行业的热点话题，在基于人工智能时代下的医疗大数据实践与应用，哪些业务场景是您认为能够利用人工智能的技术优势，更好的服务于医院未来的建设发展？
KOL之声
- 【上海市中医医院院长-钟力炜】：对于中医院来说，数字化转型是绕不过去的话题，人工智能技术在中医院应用广泛，应该结合中医院特色进行创新。可以在以下场景上尝试突破：
- 在生成式对话方面，我们可以尝试用chatgpt的大语言模型进行应用场景的复现。从而提升医院运营效率和患者体验。
- 1、一体化的互联网中医医疗服务，利用互联网技术拓宽服务内涵，促进医疗场景向数字化、智能化、精细化方向发展。例如：基于chatgpt的线上问诊、通过对名医诊断模型的训练，让chatgpt对急病突发进行智能分诊、预问诊、提供轻诊疗服务、减少患者往返医院次数。也提升医院的诊疗效率。
- 2、基于大数据和AI的中医智能预问诊，例如，可以诊前让患者提供舌苔图像、快速选择疾病症状、传输到EMR系统给主治医生。确认准确无误可以直接写入系统，辅助医生进行患者病情分析及风险评估。
- 3、基于AIGC的中医智能云客服，针对“知症不知病”、“知病不知科”、“找不对医生”等就医咨询、就医指导。可以基于AIGC，整合中医知识库、自然语言处理和机器学期算法、贝叶斯预测模型等，进行中医咨询、中药推荐、中医文化介绍、患者健康管理、中医导诊等功能。
- 另外，在疾病诊疗、管理行为的预测、推荐以及优化方面，我们可以尝试用AI模型去更好的对医院大数据进行治理和分析，以优化医院的方方面面。
- 1、一站式中医院出入院准备中心，“全院一张床管理”，方便科室间统筹协调，促进全院床位资源的高效利用。例如：针对床位资源的分配不均衡、床位空闲率高等资源分配的问题，可以通过集中办理入院窗口、根据医嘱自动安排前置进行入院前的检验检查、根据医嘱自动生成入院单（医生确认）、再根据入院单单拟入病区，自动为患者提前预床。基于对医院大数据的分析和统计，提供全方位的待办、已办业务展示以及全院各科室床位信息展示，成为医院资源管理、医生、患者的助手。
- 2、基于物联网的中医健康管理，大病医保中医药治疗，患者可以线上中医药诊疗，线下获取中药饮片。再举个例子，针对医疗设备的联网共享，医疗机构之间的数据互联互通，让医生对出院患者也能够进行精准管理和跟踪。我们现在在尝试做的中医+睡眠检测系统，实现了监测血氧饱和、静息脉率、子午流注分析等功能，进行大数据管理，全面追踪，基于这些数据，可以帮助医院对患者疾病进行早筛查、早评估、风险干预。
- 【上海交通大学医学院附属新华医院-赵列宾】：
- chatgpt横空出世，我体验了3.5和4.0两个版本，对于“林黛玉三打白骨精”的问题，4.0相较于3.5胡说八道的本事上，逻辑性更强，也显得更有思考，更像个“人”，那么，我们怎么借着技术进步的红利和政策的东风，推动公立医院的高质量发展是当前的命题作文。
- 医院的高质量发展离不开智慧医院建设，智慧医院建设有几大方面的场景可以考虑利用AI提升效率或质量，我们也在积极尝试
- 1、例如图像识别技术，可以在各种检验检查方面应用，特别是超声和放射呈像方面，现在技术相对比较成熟。应该积极推动伦理验证，使之成为准应用级产品大范围使用。
- 2、诊断与治疗方面，争议比较多，AI可以给到诊断建议、临床预测、预警、治疗方案推荐、手术方案推荐等，是比较综合的AI技术，是自然语言处理、计算机视觉等AI技术的合集，目前在合规上也有比较长的路要走，在具体的产品路径设计上，还需要再更进一步智能化，例如，推荐一些冗长的文献片段不能够称之为智能，我们经验丰富的医生不需要，甚至会觉得老是跳出弹框是一种负担。
- 特别要提出的是心理治疗的AI应用，在智能对话机器人方面，可以多做一些尝试，类似国外woebot的心理疗法机器人，在国内日益攀升的儿童精神疾病方面，可以有突破性的尝试，这可能对现有的大语言模型是一种挑战，几乎可以肯定的是，未来将会出现类似PsychGPT这种专为心理疗法设计的定制化大语言模型。
- 3、在护理和康复方面，可以尝试利用AI推荐护理方案和康复方案，再进一步深入，就涉及到实施护理和康复方案并监护，这个部分可以尝试和硬件结合。
- 4、医院管理是当前AI涉足较多的应用领域，包括院感监测、不良事件上报、院内运送、医院绩效监测、互联网医院、医疗文书等，值得提出的是，我们一直在提AI的应用，更应该关注的医院数据的质量如何提升，让数据更好更精准的给到我们的AI模型，它才能把事情干的更漂亮。
- 除了智慧医院的建设，做为一家以科研驱动临床的医院，新华在儿科方面建立了“上海智慧儿科临床诊治技术工程技术研究中心”为驱动力的智慧临床实验室，目前已建立的实验室有：儿童呼吸病、儿童血液病与肿瘤、儿科重症、智慧心超、智慧临床大数据、智慧临床环境等实验室，希望在除了医院经营之外，能够用AI赋能临床科研，促进临床科研成果在临床的应用。
- AI大模型在医疗行业一定有更落地的应用，在这之前，相关领域是否能研发出医疗行业定制化的大语言模型？我非常期待。
（编写人：何山）
电话：021-58342202
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