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以下内容整理自远毅资本合伙人杨瑞荣于2024远见数字健康年度大会的演讲今年我们把数字健康年度论坛的主题定为“无尽前沿”，取之于美国的科学家的一个名为“科学，无尽的前沿”的报告，是回答美国二战之后罗斯福总统提出的关于“提升国民健康、创建新企业以增加就业机会，以及改善国民的生活水平”相关问题时，总统的科学顾问范内瓦·布什联合其他科学家总结了一份报告题为《Science, the Endless Frontier》。这本书从探讨科学如何更好解决疾病的问题开始，后面变成了美国充分给予科学家研究自由的科技政策底层。我们今年借用它是因为想探讨怎样用新的人工智能等数字技术，为中国的健康事业和整个人类的健康事业做出新的无尽前沿的贡献。当前，我们面临的行业情况十分严峻，反腐带来很大的冲击。根据远毅数据库总结的数据，在过去5年，中国数字医疗投融资一级市场断崖式下跌，但这不是孤立的现象，整个亚洲数字医疗行业的投融资数据都在下降，数字医疗之外的其他行业也都在下降。第二个影响因素就是集采，中国已经成为全世界很多医疗产品的价格洼地，这个对老百姓是好的，但对整个创新前沿将来是什么样的结果我们还不知道，但是我们现在可以看到中国很多大型医疗企业的营收和利润都在下降。另外一个方面，中国企业也正在寻找第二增长曲线，其中之一就是出海。![]()
与此同时，现在老龄化趋势已经非常明显，整个“银发经济”随着老年人的规模在快速增长，但是从某种程度上，我们整个医疗健康行业，无论是药、器械还是服务，并没有做好应对老龄化的准备。老人该怎么照顾，失能人士怎么护理，无论是保险产品还是药械厂商都没有做好准备，我们的服务能力仍然非常不足。另外一方面，医保的压力陆续传导到了医疗机构，大家感受到的第一个明显变化是是包括DRG/DIP等医疗支付改革对医院产生的影响：来自公立医疗机构的付款明显延迟并且减少了。公开数据显示，2024年前十个月公立医院设备的验收金额大幅下降达到30%～40%。第二个趋势是，上到国家医保局，下到各个医院都在呼吁拥抱商业医疗保险，医疗机构正在寻找医保外的支付方。![]()
同时，三明医改也受到了特别多的关注。我们总结下来三明医改其实是三条路径：第一是带量采购，减少整体支出；第二是年薪制，认可医护人员的服务价值；第三就是加强预防式医疗，从健康管理的角度减少发病率，减少医疗的支出。在现在的大环境下，医保的关键是收口子。医保是兜底、标准性和保大众的，要补充更多的补充性保险和差异性保险，只能通过商业保险实现。这里面衍生出一个大的机会，就是怎样能够跟商业保险相结合，这是给我们医疗行业从业者提出的大课题。![]()
从技术的角度来讲，今年全世界在医疗行业最大的趋势就是大模型和AIGC带来的革命性的变化。从过去把时间跨度拉长一点，医疗模式在农业时代，都是以人为中心的模式，医生的劳动力就是生产工具。到了工业化时代，变成有很多新的设备，从外科手术的设备到疫苗药品的发现。再到数字时代，我们有更多优秀的医生、有更好的大型的设备，我们越来越觉察到医疗过程所产生的数据逐渐成为生产工具，我们认为大模型有机会从根本上改变医疗行业，引发新的行业革命，而现在才刚刚开始。![]()
过去的工业化技术使众多行业的生产效率得到了大幅提升，但是医疗的效率在全世界范围来讲，效率并没有得到显著提升。近年来，中国医生的日均诊疗人次实际数据是在下降的。而美国把超过18%的人均GDP花在医疗上，但整体平均寿命却在下降，其中当然也有很多其它的原因，但也反映了目前医疗效率的低下。另外一个趋势是新技术和老技术的同场竞技。我们以外科巨头美敦力为例，原来美敦力在医疗器械行业是遥遥领先的，但是今年它的市值已经降低到1000亿美金出头，而做手术机器人的直觉外科市值就已经超过了1900亿美金。除了面临手术机器人公司的竞争外，传统医疗器械行业又有了新的竞争对手， AI芯片的王者英伟达大量投资新型数字外科和AI精准诊疗领域，很有可能从根本上对医疗器械公司产生颠覆性的替代。那么数字医疗的机会在哪？第一个是商业保险，今年我们已经看到很多趋势，比如商保对创新药的覆盖，惠民保从84个品类到了550个品类。以药明巨诺为例，公司的细胞治疗产品有30%是通过惠民保实现销售的。越来越多的创新药公司、医疗器械公司都要跟商保结合，寻找最佳的销售渠道。![]()
第二个是支付从多个钱包到一个钱包，怎样能够把院内服务跟商保结合起来，怎样实现多层次的院内支付，这是各地医院和医保局都在强调的问题。第三个是技术发展，新质生产力所带来的不光是单点的突破，而是多方面的突破，对科学家研发、院内服务的提升等等一系列的变革，其中我们尤为看好生成式AI医疗领域的应用。算力、算法和海量的数据只是我们看到的冰山之上表面的东西，AI在医疗底层的应用还有冰山下更多的门槛，包括行业和监管的准入门槛、患者个性化的需求、医生经验的积累等，和AI结合形成应用之后都是非常大的市场。![]()
这里我们做了一些对医疗Gen AI应用场景的研究，在国外的生成式人工智能的应用场景里，主要是To B的应用：应用最多的是语音电子病历，其次是医院收入管理系统以及医药研发。在国内，我们检索了国家备案的大模型，前三名的应用包括问诊、用药咨询和报告解读，都是To C的。另外，我们还对医生、从业者做了一个调研，调研结果发现，虽然AI应用有幻觉问题，但是绝大部分医疗专家都认为，生成式人工智能拿出来的结果是可用的。医生资源是参差不齐的，如果能把大模型的水平提高到比医生平均水平更高的水平，其实已经够用了，可以提高整个系统的效率。如果生成式人工智能可以做好是有非常多机会的。![]()
未来，我们看到了两大结构性机会显现，第一个是数字化基础设施，怎么通过AI解决医疗的基础设施建设问题，实现医院IT数据的整合，这也是一个巨大的机会。第二个是数字化创新产品，国内很多从业者专注于个性化医疗服务，我们也有幸孵化了多个单病种的医疗大模型企业、还有通过人工智能进行院外管理很成功的公司。![]()
最后，我们会对2025年数字医疗行业的趋势进行展望，第一，反腐和医保控费带来的压力会成为常态化；第二，生成式AI带来的机会将进一步加速，2025年可能会看到很多产品迅速成熟，收入和盈利规模迅速扩展；第三，公立医疗机构开始拥抱商业化保险，在1～2年内有机会看到巨大的突破；第四，临床医生对科技成果转化的落地热情高涨，转化也慢慢显现出加速的趋势，但是因为监管的原因，市场的准入还存在很大的障碍；第五，医疗行业不仅仅有出海这条路，更大的机会是“出院”，把院外的病人管起来，打通全病程的生命周期管理链条。期待2025年数字医疗行业有更加蓬勃的发展！![]()
