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近期，思宇项目路演第1期·创新医疗专场成功举办，在这次路演中，有一家提供3D医学影像服务的公司，该公司有自己的线上医学展示平台，通过该平台为医患之间提供远程医学诊断服务，使患者不需要远途奔波就能享受到异地名医的诊断服务，在一定程度上解决了患者“看病难”的问题。那具体国内目前线上医学影像平台的行业发展到底怎么样呢？以下做了一个简单的罗列和分析： 一、行业结构分析：市场参与者已然不少，看好片源获取、医生获取留存能力强的企业 目前市场上的医学影像服务平台主要可分为两类：一类是针对医疗机构或患者提供影像咨询服务为主的远程影像读片云平台，另一类是针对影像工作人士（影像医师、临床医生等）提供影像诊断培训、资讯等的社交学习平台，不提供影像咨询服务。 这两类公司的侧重点不同，因而其核心竞争力也不同，前者的竞争力体现在医疗影像数据的获取能力，而后者则体现在医生的规模和数量上。 远程影像读片平台：在国家远程医疗相关政策、数字影像成像技术和通讯技术发展等因素推动下，近年来，第三方影像远程诊断平台相继出现，目前市场参与者已然较多，大部分项目未融资或处于天使轮，未来的新进入者还有发展机会。由于片源是远程影片咨询平台发展的关键，因而看好具有大量影片获取渠道或者片源获取能力强的公司。 影像社交培训平台：目前针对医生的影像培训社交平台数量不多，以一级市场公司为主，都处于流量积累期。此类平台面临着提供全面培训内容和针对全部科室医学从业者等应用的竞争或替代，例如医云科技、云医等。看好医生获取和留存能力强的公司。 二、市场机遇： 1．政策催生第三方影像云诊疗服务平台 2014.08，国家卫计委发布《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》，鼓励医疗机构发展远程医疗。 2015.01，国家发改委联合国家卫计委联合下发《关于同意在宁夏、云南等5省区开展远程医疗政策试点工作的通知》，鼓励第三方专业机构开展远程医疗服务。 2015.02，中央1号文件《关于加大改革创新力度加快农业现代化建设的若干意见》提出积极发展惠及农村的远程会诊系统。 从政策层面，我们可以看到，国家已渐渐开始鼓励和重视远程医疗服务。而且，从以上政策可以看出，目前远程医疗影像诊断可以分成两类，一类是由医院主导的远程影像诊断模式；另一类是由非医院主导的远程影像诊断模式。 具体说来，由医院主导的远程影像诊断模式又可以分为以下两类：一类是医联体影像中心应用模式，另一类是集团医院影像中心应用模式。 由非医院主导的远程影像诊断模式主要是指第三方远程影像读片云平台的应用模式： 2．远程影像诊疗服务需求旺盛，并且容易开展 一方面，我国医生培养和发展及不匹配，高端人才匮乏；另一方面，经验丰富的影像医师过度集中，造成大量医疗机构影像诊断水平低，特别是在患者少、病种少的基层医院。而开展远程影像服务能有效改善这一局面，使患者、基层医院、影像诊断服务提供者等多方获益。对患者来说，能更低成本、方便容易地享受影像专家诊断服务；对基层医疗机构来说，能享用更优质的医生资源，提高临床诊断的速度和准确性，留住大部分患者（不需要转诊的以及诊后康复的），以保证医院的收入；对影像诊断服务提供者来说，不仅能通过解决重大、疑难、罕少病症等提高自身影像诊断水平，扩大知名度，还可以获得合法的经济收入。因此，医疗资源分布不均将是远程影像诊断服务发展的主要驱动力。 影像诊断具有互联网属性，适合开展远程医疗服务：（1）影像技术从模拟影像升级到数字化医学影像，我国绝大部分医院已配备数字影像设备；（2）医学影像传输标准DICOM3.0被影像设备厂商和PACS厂商广泛接受，影像数据已经能够被标准化传输，这意味着患者在一家医院拍片后，可直接将影像传输到远程影像诊断平台进行诊断，而不再需要将打印后的胶片进行人工的传送；（3）影像医生根据患者影片厨具影像诊断报告，而不需要与病人见面。因此，远程影像诊断服务比其他远程医疗项目如远程病理诊断、远程监护、远程会诊、远程门诊等更易开展。 三、投资分析：发展关键在于获取稳定、高附加值的片源，看好背靠独立影像中心的平台 目前线上影像服务创业公司同质化严重，根本原因是作为轻资产运行的医学影像服务具有先天的劣势：（1）相较于影像设备厂商，影像云服务平台公司没有现成的销售渠道和可靠稳定的数据来源；（2）与传统信息服务商相比，现阶段接入医院成本高，效率低；（3）与传统医疗机构相比，线上影像诊断属于咨询筛查，不具有诊断性质，因此不能直接解决患者问题；（4）与线下独立影像中心相比，没有患者和影片来源，也难以让患者为单独的诊断服务付费，更难以介入线下治疗项目。由此可以看出，影像片源获取和服务资质将是线上影像读片服务平台发展的关键。 可以看出，在中短期内，背靠大量医疗机构或知名医生集团的影像云诊断服务平台将率先进入高速发展期，而长期来看，影像云诊断平台向线下拓展是发展的必然趋势，包括成立线下医疗机构、与已有医疗机构深度合作、线下独立影像中心向线上拓展等。 作者：陈向前，北京航空航天大学生物医学工程在读博士，研究方向是机器人手术导航、医学图像处理等 |
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