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如今的医疗IT上市公司 市值已不足百亿

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发表于 2024-8-18 14:18:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
开源节流之下,卫宁健康、东软集团(医疗业务部分)、创业慧康、三家头部IT企业营收仍有升势;东华软件、嘉和美康虽未增长,但下跌幅度也在3%以内;连亏数年的易联众也在2023年实现营收利润双向增长,挂上ST后首次扭亏为盈。

然而,二级市场似乎并不愿为这样的数据买单。

新冠疫情激发的信息化需求曾为医疗IT行业带来一波涨势。但在2023年一季度后,整个医疗IT行业的股价一直处于下行区间。

截至发稿,绝大部分公司的市值都已跌回百亿以内,仅余卫宁健康保有百亿身价,但也不足2020年高点的一半。
外界认为,“十四五”下的智慧医疗建设、《关于全面推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》中的紧密型县域医共体建设虽然给予了行业增量,但这些项目将均匀地分散在各个年份中,对应的价值已经反映在了股价中。当宏观经济下行,医院、公卫面向信息化建设的预算减少,医疗IT企业能够拿下的市场份额随之减少。
但他们忽略的是,后勤、医管、数据中心、临床质控等建设看似成本,实则能为医院的运营、管理、经营、科研带来间接效益,进而推动医院进行更为深度的信息化建设。
刘展(化名)曾在一家医疗IT初创公司担任副总经理,他认为,国内的医疗IT行业对于政策的依赖太过强烈。

“企业的经营业务总是顺着医院的需求进行,医院需要什么,我们就做什么。医院又是跟着政策走,政策需求什么,他们就采购什么。这样的激励机制下,企业们只需想着怎么更高效、更经济地满足上面给出来的标准。

因此,即便企业花了更多的成本,把产品做得功能更全面、内容更丰富,但只要不是能为医院带来真正价值的硬需求,医院很少会为额外功夫买单。”
一方面,医疗信息化产品趋于同质化竞争,医院很难通过甄别价值精确选择产品,进而由地域、知名度、影响力、人际等因素组成“关系网”取而代之。
另一方面,医院也不太在乎医疗IT领域的产品创新。毕竟,许多新的解决方案不过是在旧的解决方案上进行局部创新,且大部分创新的价值相当有限,不足以打动医院管理者更换产品。
刘展告诉动脉网:“许多IT厂商喜欢使用‘新一代’去展示系统的先进性,譬如新一代HIS系统、新一代数据中心。现实之中,这些系统的确是在升级迭代,但大家对于HIS中“新”的定义并没有明确界定,绝大多数‘新一代’并不具备跨时代的创新意义。换句话说,也就是创新没有带来新的市场。”
实际之中,初创企业在利用深度学习、自适应学习等智能化工具打造应用产品时,囿于隐私、安全等问题,无法触碰医院存储的海量高质量数据,只能通过合作的方式,小批量地获取数据,治理成本高昂。
2023年初国家数据局的成立曾为医疗数据的标准化甚至流通带来希望,但1年半过去,没有新的指导办法指导医疗领域。
回顾医疗大数据产业爆发时,许多投资人重押医疗数据未来价值后前赴后继入场,但如今大量A轮、B轮公司的撤离,说明要将想象中的医疗大数据化为现实,显然还有相当一段的距离。
某上市公司高管在今年CHINC大会上无奈地谈到了现在的形势,尤其是在2023年,运营商拿下了不少曾经属于医疗IT公司们的标的,再将部分标的转给医疗IT公司。
这番操作下,医疗IT公司们拿到的订单数量没有太大的跌幅,最终到手的钱确是实实在在地少了。
多重因素的抑制作用下,企业疲于应对市场问题,创新乏力,竞争乏力,难有余力进行突破。
以新近大热的信创为例。医疗信息化作为数字中国“2+8体系”的重要组成部分,关系到国家战略安全和人民生命安全,但目前为止还是信创渗透率较低的板块。
医疗IT公司们转行做信创并不容易。
到目前为止,C/S架构为主的产品应用到今天还有90%以上的存量,这些旧系统是信创下个阶段替换生产环境工作站的主要挑战。此外,由于传统架构更依赖数据库执行业务逻辑,基础软件中数据库适配问题也需企业逐一解决。
此外,医院复杂的网络架构也为信创业务的入局提出挑战。在过往4G/5G融合、万物互联和多网融合的智能化医院建设之后,大多数西苑内外网的边界已经模糊不清。集团化、医联体、智慧医院等各种新需求下,企业很难分清楚哪些医疗应用属于院内,而哪些应用应该延伸到院外。
数据迁移风险也是信创产品适配融合过程中的一个重要问题。在进行数据迁移时,可能会遇到数据格式不兼容、数据丢失、数据错误等问题,甚至可能导致原有系统的瘫痪。因此,如何保证数据迁移的可靠性和安全性,也是信创国产化适配过程中的一个关键难点。
作为全行业炙手可热的前沿技术,大模型进入医疗领域的第一落点,大概率是医疗IT。医疗是一门严肃的学科,医生在诊疗过程中做出的任何决策都需要遵循“循证”二字,无法同设计、金融、制造等行业一样随心所欲地开发大模型应用。因此,现阶段的医信领域大模型大多远离诊疗环节,它们聚焦于医疗数据的流动环节,注重医院运营的提质增效;或是挖掘数据之间的未知联系,助力大数据的价值挖掘。
“尽管早先基于规则或统计方法的NLP技术强化了人工智能的分析能力,但它没有脱离通过‘输入信息-关联数据库-搜索结论’的逻辑。这种推理的方式只考虑了‘上文’,忽视了‘下文’。相比之下,医生的推导过程不仅会囊括各类报告给到的数据,还会根据过往经验推断数据之外的可能。因此,NLP实现的质控并非真正意义上的内涵质控”。福鑫科创CEO吴笛在采访中表示。
“一个基础例证是,假如为一名男性患者开具妇科药物,此类明显的错误很容易在后续审核中被NLP检测出来。然而,存在一些更为隐蔽且难以检测的问题,例如,在某一特定人种或地理区域内,可能会出现一些异常或不符合常规的疾病模式或生理特征。若事先对此类情况缺乏了解,或者相关规则未能覆盖此类情形,甚至未能提出正确的问题以进行探究,那么内涵质量监控机制将无法有效地识别出这些问题。”


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