2023互联网医疗行业分析
随着移动互联网的普及和医疗卫生信息化的推进,互联网医疗应运而生。本次分析旨在总结当前互联网医疗行业的发展情况,为从行业、用户和竞品的角度探索好大夫未来的优势、劣势、机遇与风险,并期望找出其未来发展方向奠定分析基础。
互联网医疗是指通过互联网技术整合、共享和传递医疗资源、服务和信息,以改进传统医疗服务模式、提高医疗服务质量、效率和可及性的一种新兴医疗服务形式。互联网医疗主要包括以下几个方面:在线医疗咨询、远程诊断与治疗、电子病历与数据共享、在线预约与挂号、智能健康管理、在线药物购买与配送、医疗知识普及以及医疗大数据分析。主要运营模式见图1。
图1.互联网医疗运营模式
一、行业简要分析
1、市场趋势和预测
(1)行业规模与社会环境:
1. 市场规模
2021年中国互联网医疗行业市场规模达2230亿元,同比增长43.87%,预计2022年中国互联网医疗行业市场规模将达到3099亿元,其中在线医疗咨询服务占比25%左右。此外,受疫情影响,互联网医院数量迅速增长,由2019年的315家,增至2022年的1700家。同时,从 2020 年 6 月到 2022 年 6 月,用户规模和使用率均先减后增,目前已达 3 亿人。
图2.累计互联网医院数
图3.在线医疗用户规模与使用率变化趋势
2. 政策上多种措施助力推进互联网医疗规范化发展
2014年,原卫生计生委在《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》中进一步提出:将远程医疗服务体系建设纳入区域卫生规划和医疗机构设置规划……为远程医疗服务的发展营造适宜的政策环境,首次关注到了远程医疗服务。
2016年,“规范和推动‘互联网+健康医疗’服务,创新互联网健康医疗服务模式”写入了《“健康中国2030”规划纲要》,成为大健康产业的重要部分。
2018年,《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《互联网诊疗管理办法(试行)》和《互联网医院管理办法(试行)》等文件的出台,在国家政策层面为互联网诊疗正式打开了“绿灯”,并初步构建起行业规范。
2020年《关于深入推进“互联网+医疗健康”“五个一”服务行动的通知》提出了五个方面的服务行动,包括“一网通办”、互联网医院、互联网诊疗、远程医疗、健康管理等,旨在推进“互联网+医疗健康”服务体系建设;《国务院办公厅关于印发全国远程医疗规范化建设试点方案的通知》也明确提出了远程医疗规范化建设试点方案,为互联网医疗落地提供政策支持。
2021年《国家医保局国家卫生健康委关于推进新冠肺炎疫情防控期间开展“互联网+”医保服务的指导意见》等,则明确了新冠肺炎疫情防控期间开展“互联网+”医保服务的具体要求和操作流程,为广大人民群众提供更加便捷、高效、优质的医保服务。
2022年和2023年都有中国国家政策出台,如《“十四五”全民健康信息化规划》、《互联网诊疗监管细则(试行)》等,再次明确了国家对发展“互联网+医疗健康”大力推进与支持的态度,使得行业得到进一步发展与规范,开启了行业严格监管、健康发展的新阶段。
3. 技术上GPT等LLM模型与医疗物联网助力互联网医疗服务提升指日可待
3.1 以下是chatGPT回答的关于它认为AI对互联网医疗的助力提升:
- 在线诊断支持:AI技术可以在互联网医疗平台上协助医生进行初步诊断,帮助快速识别患者病症,提高在线诊断的效率和准确性。
- 个性化健康推荐:AI可以根据患者在互联网医疗平台上的信息(如病史、生活习惯等)生成个性化的健康推荐,提供饮食、运动、心理等多方面的建议。
- 虚拟护士助手:AI可以在线上医疗平台上扮演虚拟护士的角色,协助医生回答患者的常见问题,减轻医生的工作压力。
- 患者随访与管理:AI可以利用患者的在线数据自动提醒患者进行复诊、药物服用等事项,确保患者按时按量进行治疗,提高治疗依从性。
- 在线医学资源整合:AI技术可以整合医学资源,为医生和患者提供便捷的在线知识库,帮助他们快速查询和获取相关信息。
- 医患沟通分析:AI可以通过分析医患之间的沟通记录,为医生提供患者满意度反馈和个性化服务建议,提高医疗服务质量。
- 智能预约挂号:AI可以根据患者的病情和医生的专长为患者推荐合适的医生,并协助患者完成在线挂号、预约等操作。
- 远程会诊协作:AI可以将分布在不同地区的医疗专家联系起来,协助完成远程会诊,共同讨论病例,提高诊断和治疗水平。
- 互联网医疗培训:AI可以为医生提供线上培训资源和模拟实战环境,帮助医生提高诊断、治疗和沟通技巧。
- 智能化医疗器械:AI可以结合智能医疗器械,如可穿戴设备、远程监测设备等,实时收集患者生理数据,为医生提供更全面的健康数据挖掘与病例分析:AI技术可以从海量的线上病例和患者数据中发掘隐藏的模式和关联,帮助医生更深入地了解疾病特征,优化诊疗方案。
- 患者心理健康支持:AI可以通过聊天机器人等形式为患者提供心理健康咨询与支持,降低心理压力,并在需要时引导患者寻求专业心理援助。
- 智能分诊:AI可以分析患者病情,为患者推荐适当的诊疗科室或专家,避免患者因分诊不当而耽误治疗时间。
3.2 医疗物联网
(01)定义:医疗物联网(Internet of Medical Things: IoMT)是通信网络延伸到医疗场景下,通过感知和通信技术,将各类传感器、执行器、基础设施、医疗设备、各类智能化装备与医院信息系统联接在一起,支持医疗服务、医院运营过程中的数据采集、传输、处理、存储和分析应用,从而实现医疗场景中人与物通信、物与物通信的网络。
(02)医疗物联网助力互联网医疗提升:
- 推动AI+医疗落地发展:AI+ 医疗经过十多年的快速发展,当前在医疗安全、医学影像、辅助诊断、疾病风险预测、健康管理、药物挖掘等诸多领域都已有成熟或推广的应用,国内已经有百余家的 AI 开发厂家。这些智慧应用需要与患者之间建立有效联接,实时采集患者大规模多维原始鲜活数据,驱动着医疗物联网广泛联接,加速使能医疗服务模式转型。
- 在线健康监测:通过医疗物联网技术,患者可以使用智能穿戴设备或家庭医疗设备实时监测自己的健康状况。这些设备可以将数据上传至互联网医疗平台,便于医生在线查看和分析。
- 跨地域远程诊断:医疗物联网可以实现跨地域的远程诊断服务。患者可以在互联网医疗平台上与专家进行视频会诊,专家则可以通过平台获取患者的实时健康数据以制定合适的诊疗方案。
- 个性化健康管理:医疗物联网技术可以为患者提供个性化的健康管理方案。根据患者实时监测数据,互联网医疗平台可以生成个性化的生活习惯、饮食和运动建议。
4. 社会上人口老龄化问题、隐私意识提升使得互联网医疗行业也将面临更多的机遇和挑战
在疫情期间,互联网医疗行业得到了快速发展,成为了人们获取医疗服务的重要途径。后疫情时代,随着人们医疗意识加强与人口老龄化问题的加剧,互联网医疗行业也将面临更多的机遇和挑战。一方面,随着人口老龄化问题的加剧,老年人群体对医疗服务的需求不断增加。而互联网医疗行业可以通过数字化技术和智能化服务,为老年人提供更加便捷、高效、优质的医疗服务。另一方面,随着人口老龄化问题的加剧,互联网医疗行业也将面临更多的挑战。例如,老年人群体对数字化技术和智能化服务的接受程度较低,这将对互联网医疗行业的发展产生一定影响。
此外,近年来消费者对于个人信息隐私的关注度,尤其是互联网医疗这一高度隐私信息集中地,有必要给予更多的重视与保障措施。
(2)市场环境、用户与竞争格局的变化:
1. 市场环境
(01)中国互联网医疗服务需求端、供给端平稳发展。
A.需求端:疫情助推医疗服务向线上转移,线上用户存量提升且形成习惯。
从2020年6月到2022年6月,线上用户规模和使用率均先减后增,目前已达 3 亿人。
B. 供给端:平台与医生形成了价值共创管理,关系良性发展。
(02)互联网医疗构建良性生态价值链初有成效。
互联网医疗的生态价值链包括互联网诊疗、互联网医药电商、互联网医保、线上公共医疗服务和其他,以及下属的各类细分业态。这些创新医疗场景的涌现,离不开互联网医疗健康行业玩家在价值链上的布局。
图4中国互联网医疗市场生态圈
图5中国互联网医疗市场生态圈
(03)加强同线下医院的数据联动与业务协同,推动一体化发展是新趋势
用户对于线上线下一体化的医疗健康新格局有更高的期待,未来轻症和慢性疾病的诊疗需求将上浮至在线医疗平台等新入口和新渠道予以满足,而在线难以解决的疾病将下沉至实体医院进行后续检查与诊断,医疗资源分配合理性将进一步提高。这种一体化的格局一方面需要在线医疗平台同线下医院实现信息数据的全面联动,以便过程中的转诊、复查等行为;另一方面,需要二者加强业务协同能力,同时对支付方式做出优化,共同完成患者流量与医疗资源的顺畅流动,进而形成贯穿患者诊前、诊中、诊后环节,联通“医、药、险”的完整医疗服务模式。
图6 中国互联网医疗线上线下一体化模式
(04)对于行业,需要着力实现服务的多样化与精细化发展,回应消费者关注:(1)提高服务广度(2)增强服务深度。
图7中国互联网医疗横向纵向发展路径
2. 行业用户分析
(01)用户画像:
- 主要使用在线医疗服务的人群为25-35岁、文化水平较高、收入稳定的中青年。
- 主要使用动机为了了解自身健康状况,降低患病风险等。
(02)使用时间、频率与花销:
- 近三年内开始使用在线医疗服务的用户数量逐渐增加。
- 10%的用户每天花费约301-1200元在在线医疗健康服务上。
(03)主要使用需求:
- 用户需求主要集中在内容、诊疗、用药和健康管理等方面。
- 用户更倾向于在线解决消化、皮肤、精神等方面的疾病。
- 慢性病的需求空间有待进一步挖掘。
- 用户主要通过线上问诊、电子挂号预约和网上购药等方式获得医疗服务。
- 使用在线医疗服务的意愿受到医生沟通效率、专业能力、等级、态度、价格合理性和等待时间等因素的影响。
- 在健康管理服务中,用户主要使用健康管理APP和网站进行亚健康改善、家庭健康管理、慢病管理、疾病早期筛查和康复护理管理。
- 用户对健康管理服务的专业性最为关注。
- 在消费医疗服务中,用户主要使用健康体检、口腔健康和疫苗预约等方面的消费医疗预约服务。
- 健康体检预约服务的用户使用量最大,达到70.6%。
- 用户更加关注平台后续服务的完善度和提供服务类型的丰富程度。
(4)认知与信任度情况:
- 用户对信息与服务、医生专业能力及个人隐私保护能力基本持信任态度。
- 政府认可、法律保障的在线医疗健康服务平台更受用户信赖。
- 用户认为在线医疗服务的核心优势是节约时间、降低成本、提高就医效率。
- 用户认为医生的专业能力、服务形式、支付方式需要进一步优化。
- 用户期待平台能够根据需求帮助选择合适的医生进行咨询接洽,并匹配推荐最合适的线下医院。
- 建立完整的随访体系,优化医疗资源,形成全程化的专业医疗健康管理服务,对用户的全生命周期进行管理和服务是在线医疗健康服务未来的重要发展趋势之一。
3. 竞争格局
互联网医疗赛道中存在多种服务与运营模式,不同细分领域中的竞争者及竞争格局存在较大不同。由于后续分析主要是面向好大夫在线的产品分析,本文竞争格局分析将主要围绕于在线问诊这一细分领域市场进行分析。 在《互联网诊疗管理办法(试行)》许可的范畴,目前互联网问诊平台主要有三种模式:
- 实体医院自建互联网医院,通过PC、移动APP、微信服务号、小程序等渠道,将既有线下诊疗服务向线上延伸;
- 实体医院与企业共建互联网医院,由实体医院提供医疗服务,共建企业负责线上服务运营;
- 由第三方平台依托实体医院设立互联网医院,吸收医务工作者以个体方式加盟,最终患者和医护在该类平台型互联网医院实现诊疗服务全过程。
(01)自建互联网医院医生参与度低
在政策与疫情的双重作用下,出现了实体医疗机构自建互联网医院的高潮,但多数受访医生认为,实体医院的互联网诊疗平台在疫情期间的发展态势难以持续。原因在于:
- 建立动力有三,但后疫情时代均不可持续:一是源于政策倡导,二是响应政府在疫情期间的义诊号召,三是应对疫情期间线下诊疗量锐减的局面。
- 实体医院对于自建互联网诊疗平台的态度矛盾。一方面,互联网医院可以引流患者、扩大医院知名度;另一方面,线上诊疗对于实体医院的收入贡献有限,医院最大的收入仍依赖检查检验和住院手术,因此必须将有限的医生资源投入到最具效益的线下诊疗之中
- 本院自建平台的功能不够完善,使用体验较差,对医生参与线上诊疗的激励也十分有限,“用爱发电”不可持续。实体医院自建平台的诊疗费用水平也偏低,难以体现医生的劳动价值。
(02)第三方平台
平台型互联网医院可以为医生提供更周到的服务,包括专科的评估与筛选、患者流量的反馈、医生品牌与内容的推广、服务层级的设立、诊疗软件的持续更新、及时透明的报酬结算、帮助医生触达更多的患者等。
在第三方诊疗平台的选择上,除了中医习惯使用具有药材供给能力的平台(如甘草医生、小鹿医馆、药匣子等)之外,西医往往选择规模较大的互联网平台,包括京东健康、好大夫、春雨医生、微医、小荷医生、百度健康、爱问健康等。
(03)市场占比分析
具备一定在线医疗咨询业务规模的App主要有好大夫在线、丁香医生、春雨医生、微脉、京东健康、平安健康、微医以及健客医生。由于各公司具体数据缺失,无法基于营收判断在线医疗咨询市场竞争格局。本分析主要利用七麦网APP数据进行简要分析。在医疗分类下各App排名分别为:好大夫在线7、丁香医生13、平安健康14、微医19、春雨医生38、微脉35、京东健康44、小荷健康61、健客医生109。故由本排名可知,基于App下载量角度,在线医疗咨询领域中好大夫在线的用户量由较为明显的优势,同时总体可分为第一梯队(好大夫在线7、丁香医生、平安健康、微医)、第二梯队(春雨医生、微脉、京东健康、小荷健康)以及第三梯队(健客医生等App),线上医院App均不在前列。
总的来说,互联网医疗行业在近年来得到了迅速发展,政策支持、疫情影响等多方面因素推动了行业的壮大,在线问诊、预约挂号、患者管理等业务领域逐渐完善。预计未来互联网医疗行业将继续保持增长,人工智能等技术的发展将使患者和医生双方都在享受到更加便捷、高效的医疗服务。然而,随着疫情淡化,整体市场用户需求回落,加之行业竞争激烈,政策监管力度加强、用户体验等各方面因素共同作用下,好大夫在线将面临着严峻的挑战,需要关注如何在竞争激烈的市场中寻找差异化、提高服务质量和医疗效率。此外,发展中需警惕信息安全和隐私保护等问题,以确保患者的权益不受侵犯。同时,企业之间加强合作、实现优势互补,对行业的可持续发展具有积极意义。
信息来源:
- 艾瑞咨询.中国在线医疗健康服务消费白皮书
- [健康界]互联网诊疗高质量发展调研报告
- 动脉网]2022互联网医院报告
- [华为]2023中国医院医疗物联感知网技术白皮书2.0
- chatGPT
本文作者 @Sunny学习
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