2015年中国在线医疗行业发展趋势分析预测

　　医改去中心化，提升行业发展空间

　　从医改的动作来看，具有明显的“去中心化”趋势。“去中心化”包括医院去中心化、医生去中心化和药品去中心化。

　　（1）医院去中心化。2015年卫计委将分级诊疗作为医改重点，制定分级诊疗指导意见，并启动公立医院改革试点地区开展分级诊疗试点。分级诊疗制度的实施，能够引导病患合理就医，缓解就医难的现状，并有效将三甲等知名大医院的病患资源分流。同时，分级诊疗制度的实施，将为在线挂号、在线问诊和在线药店等在线医疗服务提供良好发展机遇。

　　（2）医生去中心化。当前我国医生主要以行政编制的形式依附于医院，并且优秀医生资源集中分布在三甲等知名大医院。为推动医师合理流动，卫计委于2014年11月发布《关于推进和规范医师多点执业的若干意见》，放宽医师多点执业条件，并简化程序。医师多点执业将医生资源从医院解放出来，优秀医生资源可与在线问诊平台签订合约，可在在线问诊平台开展问诊咨询服务。因而医生去中心化，为在线医疗行业发展提供核心医疗资源。

　　（3）药品去中心化。目前我国医院实行“以药养医”制度，药品主要集中在医院销售，这导致了大处方、高药价等问题。为解决药价扭曲的问题，商务部联合发改委等六部门于2014年9月发布《商务部等6部门关于落实2014年度医改重点任务提升药品流通服务水平和效率工作的通知》，其鼓励探索由零售药店承担医院门诊药房服务和其他专业服务。同时，国家食品药品监督总局发布《互联网食品药品经管监督管理办法（征求意见稿）》，其规定允许处方药网售。从政策走向来看，医药分离是必然趋势，且将极大促进医药电商的发展。

　　产业链整合，带来更顺畅全流程医疗服务

　　目前在线医疗行业各环节相对独立，医疗服务流程和数据共享流程非常不顺畅。诊前环节中健康管理的监测数据仅实现在健康云平台存储和数据可视化，未能与电子病历实现对接，同时与在线问诊平台的对接也非常少；而在线问诊平台积累的用户健康咨询数据也未能与电子病历实现对接，同时，受政策限制，在线问诊服务与在线购药服务的结合也是非常不顺畅；院外康复环节上，慢病管理产生的监测数据也未实现与电子病历对接，同样受网络禁售处方药政策的限制，慢病管理服务也未能实现与在线购药服务连接，未能满足慢性病患续药的需求。

　　尽管当前在线医疗服务和数据分享流程还不畅通，但从目前市场核心企业动作来看，产业链或将整合。在线问诊平台目前正向产业链后端延伸，（1）春雨医生通过合作方式，将诊断和购药纳入服务流程；（2）平安好医生则通过自建线下诊所，收购药品交易第三方平台快易捷，与各地线下药店合作等方式，将诊断和购药服务纳入服务流程；（3）阿里健康今年宣布同第三方检验机构迪安诊断合作，将天猫医药馆并入阿里健康，同各地线下药店合作，开展药品O2O服务，另外，凭借支付宝将支付环节纳入自己服务流程。从核心在线问诊平台近期的动作，可以窥探出在线医疗产业链或将整合，将为用户带来更顺畅的医疗服务。

　　商保崛起，平衡各方利益

　　在美国，医疗支付除政府基本医疗保险外，最主要的支付方是商业保险公司，商保有非常强的控费动机，其对医疗服务方有较强的监督力，对不合理的医疗服务拒绝赔付，并对廉价有效的治疗方案给予高的赔付，以鼓励医疗机构控制医疗费用，因而可以实现病患与医疗机构利益的制衡。此外，商保出于控费动机，积极推广诊前环节的健康管理和诊后环节的慢病管理等移动医疗产品，并为其买单，这极大的推动了移动健康行业的发展，实现了移动医疗企业利益与用户利益之间的平衡。

　　而我国的医疗费用支付主要是政府主导的基本医疗保险，其次是个人支付，同时医保缺少控费机制，对医疗服务过程缺少有力监督，导致医疗服务方一方独大的现状，病患利益与医疗机构利益不平衡。从保监会监测数据来看，我国健康险保费收入呈快速上升趋势，商保日益崛起。随着商业保险的崛起，有望在未来改善医疗服务方一方独大的局面，并成为在线医疗行业主要支付方，进而促进在线医疗行业的发展。

　　数据沉淀，衍生多种商业模式

　　现阶段制约我国医疗数据应用主要有三方面因素：（1）数据积累不足。我国医疗数字化程度不高，缺少医疗相关数据积累，“原材料”的不足，极大的限制了医疗数据的应用。（2）数据不统一，共享性较差。医疗数据种类颇多、形式多样，目前还未有效集成，未与电子病历实现对接。（3）缺少对应的法律法规。我国当前法律法规未对医疗数据的所有权进行界定，并且对用户数据进行商业化的规范也未完善。现阶段数据积累不足是主要矛盾，数据积累的不足和数据采集的不完全，对基于医疗数据构建的创业计划限制极大。

　　当前在线医疗行业各参与者均意识到医疗数据的重要性，重视数据采集和数据分析，积极探索基于医疗数据的商业模式。从国外的经验来看，医疗数据应用主要有两个大方向：一个是公共卫生方向；另一个是商业应用方向。公共卫生方向主要是基于用户行为数据的疾病预测。而商业应用方向形式多样，可以为医疗机构提供治疗方案和治疗效果的比较、临床决策支持和远程病人监控；可以帮助保险公司实现风险控制、识别欺诈和基于医疗质量评估；也可帮助制药企业实现个性化药品研发和精准化营销。