数据来源与研究方法:

  • 对行业内相关的专家、厂商、渠道商、业务(销售)人员及客户进行访谈,获取最新的一手市场资料;
  • 艾凯咨询集团对长期监测采集的数据资料;
  • 行业协会、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料;
  • 行业公开信息;
  • 行业企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息;
  • 各类中英文期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料;
  • 行业资深专家公开发表的观点;
  • 对行业的重要数据指标进行连续性对比,反映行业发展趋势;
  • 通过专家咨询、小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证。

报告简介:

2016-2022年中国互联网医疗市场需求及投资前景分析报告

    随着移动医疗的发展,各路资本蜂拥而入,意图再次制造下一个互联网热潮。但是,医疗的本质还是医生的服务。因此,大部分创业公司在获得了资金的注入后,将主要的精力集中在圈医生资源上。目前阶段,各家公司比拼的是自己医生的数量和质量,希望向市场传递自己拥有更多优势资源的信号,以此来吸引用户和投资人。
    中国互联网医疗远未到爆发阶段,核心原因是缺乏政策和市场的推动。当整个市场没有足够动力的时候,依靠资金的强力推动只能加速整个市场的扭曲,而不是让市场水到渠成地自然发展。不过,中国医改已经进入关键时期,市场改革的也到了转折的时刻。一旦政策的闸门打开,整个市场将真正进入快速发展期。所以,现在资金大举进入更多的意图只能是提前布局,以期在经过数年的煎熬之后真正获得市场。
    在中短期内,互联网医疗创业公司将面临较为残酷的竞争,很多公司恐怕很难熬过前三年。残酷的竞争不是来自同业之间,而是外部市场的挤压。因为政策的不明确和市场的认可度低,整个互联网医疗行业的发展将更多的是一场与自己赛跑的游戏。而在这场游戏中,谁能真正做好服务谁就将胜出。所以,医生资源确实是最关键但也是最困难的一环。
    中国的医疗服务是一个较为复杂的市场,在这个市场上,巨无霸的公立医院控制了大部分资源,拥有超过一半以上的患者群体。而其他的小医院和基层医疗则长期面临吃不饱的状态,乏人问津。出现这一局面的背景较为复杂,要在短期内对其进行根本性改变也非常困难。因此,在面对这样一个市场的时候,如何真正有效的将医生圈进来就是很大的挑战了。
    因为业务体量巨大,在大医院的医生每天都非常忙碌,而且在待遇和未来晋升的空间等各方面都有较好的保证。这注定了他们只会是互联网医疗的轻度参与者,更多的体现在与线下的互动上,比如挂号、电话交流或少量的远程医疗服务。大医院的医生并没有太大的动力去参与互联网医疗,因为这并不能为他们带来更多的收入。除了为自己做推广以吸引更多的患者以外,很多医生并不在乎互联网医疗的发展。而小医院的医生则不同,他们积极的参与互联网医疗的发展,将其视为增收的渠道。
    虽然小医院的医生也希望利用网络为自己打开知名度,能像大医院的医生那样吸引患者,但中国的患者并不吃这一套。他们希望在网上咨询的是名医,因为这是他们在平时接触不到的。但名医主要集中在大医院,他们在线上和线下看病的价格并没什么太大的差距,而且在线上问诊面临很多不确定的风险,反而可能有损他们的名声。与其在线上看病,不如在线下看,反正不愁客源。因此,名医除了有市场推广的需求来参与互联网医疗以外,很难真正的为用户提供有价值的服务。在这种用户需求和 实际供给完全错配的前提下,很难真正的在线上满足用户的需求。
    而美国的医生则因受到政策的刺激,不得不使用互联网医疗。根据美国的平价法案,联邦医保对医院和医生的赔付不再根据次数付费,而是根据价值也即治疗的效果付费。当病人在短期内再次入院率和再次就诊率达到一个比例后,医生和医院都将受到医保的惩罚。美国的医生为了预防和控制病人的病情发展,纷纷采用远程问诊和远程监控等手段。所以,作为最有效的医疗控费手段,互联网医疗在美国获得迅猛发展顺理成章。
    而反观中国市场则看不到任何相关的刺激。中国的医生目前主要还是依靠以药养医,核心还是在药品上,而非诊疗本身。医生加入互联网医疗服务更多是为了增加收入,或者希望能将用户最终导入线下的门诊。总体上来说,医生都将针对C端的互联网医疗视为推广和营销的手段。不过,在针对B端的业务上,互联网医疗确实能在客观上帮助医院内部解决效率和沟通的问题,以降低内部成本。但是,互联网医疗的本质是医疗控费的有效辅助工具,而非仅仅是粗浅的推广手段和医院内部的信息化平台。因此,互联网医疗的内在核心价值与中国市场的逻辑之间存在着背离。
    所以,在中国,只有政策上将医疗控费成为考核医生收入的主要指标以后,中国的互联网医疗才能取得突飞猛进的发展,真正让医生加入进来成为网络服务的供应方。但这将面临着巨大的政策和市场方面的不确定性。
    本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
    报告揭示了中国互联网医疗行业市场潜在需求与市场机会,报告对中国互联网医疗行业做了重点企业经营状况分析,并分析了中国互联网医疗行业发展前景预测。为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值。

报告目录:

第一章 互联网医疗发展背景 13
第一节 互联网医疗的定义 13
第二节 互联网医疗消费背景 13
一、老龄化背景 13
二、8090后群体崛起 18
三、可应用病患群体基数庞大 23
第三节 互联网医疗发展背景 28
一、医生多点执业 28
二、促进社会办医 30
三、选医院向选医生转变 31

第二章 互联网医疗发展现状 33
第一节 互联网医疗硬件发展分析 33
一、可穿戴医疗优势分析 33
二、可穿戴医疗供应链分析 35
三、可穿戴医疗发展现状 37
四、可穿戴医疗潜力分析 41
第二节 互联网医疗软件发展分析 42
一、医院管理信息系统(HIS)发展分析 42
二、医院临床信息系统(CIS)发展分析 46
三、互联网医疗平台发展分析 53
第三节 移动互联网医疗发展分析 61
一、移动互联网医疗需求分析 61
二、移动互联网医疗实践模式 64
三、移动互联网医疗现实困境 66
四、移动互联网医疗市场规模 66
五、移动互联网医疗APP分析 67

第三章 互联网医疗需求分析 69
第一节 患者需求与痛点分析 69
一、患者需求分析 69
二、患者就医痛点 71
第二节 医生需求与痛点分析 73
一、医生需求分析 73
二、医生痛点分析 74
第三节 医院需求与痛点分析 75
一、医院需求分析 75
二、医院痛点分析 77
第四节 药企需求与痛点分析 78
一、药企需求分析 78
二、药企痛点分析 78
第五节 险企需求与痛点分析 79
一、保险公司需求分析 79
二、保险公司痛点分析 81

第四章 互联网医疗盈利模式分析 84
第一节 向患者收费模式 84
一、基于患者的商业模式 84
二、向患者收费模式 84
三、国外案例分析--Zeo 85
第二节 向医生收费模式 86
一、基于医生的商业模式 86
二、向医生收费模式 87
三、国外案例分析--Zocdoc 87
第三节 向医院收费模式 88
一、向医院收费模式 88
二、国外案例分析--Vocera 89
第四节 向药企收费模式 89
一、向药企收费模式 89
二、国外案例分析--Epocrates 90
三、国内案例分析--丁香园 91
第五节 向险企收费模式 92
一、向保险公司收费模式 92
二、国外案例分析--WellDoc 93

第五章 药品销售与电子商务分析 96
第一节 以药养医体制下的药品销售 96
一、以药养医体制下的医院收入构成 96
二、以药养医体制下的药品销售结构 96
三、以药养医体制下的药品供应链 97
第二节 医药体制改革对药品销售的影响 100
一、医药体制改革概述 100
二、医药分业改革最新进展 102
三、医药分业改革对药品销售的影响 103
四、药品电子商务迎来契机 108
第三节 药品电子商务发展分析 110
一、美国药品电子商务经验分析 110
二、国内药品电子商务分析 121

第六章 互联网医疗优秀企业分析 135
第一节 互联网医疗优秀平台分析 135
一、好大夫在线 135
二、39健康网 137
三、宜康网 138
四、医通无忧网 139
第二节 互联网医疗硬件企业分析 140
一、宝莱特 140
二、九安医疗 152
三、三诺生物 165
四、邦讯技术 177
五、乐普医疗 188
第三节 互联网医疗软件企业分析 201
一、北京春雨天下软件公司 201
二、东软医疗 205
三、卫宁软件 219
四、东华软件 230
五、金蝶医疗 243
第四节 药品电子商务企业分析 261
一、九州通 261
二、海虹控股 277
三、上海华源大药房连锁经营有限公司 290

第七章 互联网医疗行业发展趋势与前景 294
第一节 2016-2022年互联网医疗发展动因 294
一、互联网自然演进 294
二、稀缺医疗资源配置低效 294
三、技术进步 294
第二节 2016-2022年互联网医疗发展趋势 294
一、医药渠道向互联网转移 294
二、医疗培训需求增长 295
三、医疗服务体系转型 296
第三节 2016-2022年互联网医疗发展前景 298
一、2016-2022年向药企收费模式规模预测 298
二、2016-2022年向患者收费模式规模预测 298
三、2016-2022年向医生收费模式规模预测 298
四、2016-2022年向医院收费模式规模预测 298
五、2016-2022年向保险企收费模式规模预测 298

第八章 2016-2022年互联网医疗行业投融资策略分析 299
第一节 2016-2022年互联网医疗行业投资风险 299
一、政策风险 299
二、技术风险 299
三、需求风险 299
四、竞争风险 299
五、盈利风险 300
六、其他风险 300
第二节 2016-2022年互联网医疗行业投资机会 300
一、硬件领域投资机会 300
二、软件领域投资机会 303
三、平台领域投资机会 303
四、电商领域投资机会 304
第三节 2016-2022年互联网医疗行业投资策略 305
一、互联网医疗行业投资壁垒 305
二、互联网医疗硬件投资策略 306
三、互联网医疗软件投资策略 307
第四节 2016-2022年互联网医疗行业融资策略 307
一、互联网医疗项目融资情况 307
二、互联网医疗行业融资渠道 310
三、互联网医疗行业融资策略 310

图表目录:
图表 1 中国和世界老年人口比例增速对比 13
图表 2 中国65 岁以上人口比例分析 14
图表 3 日本医疗卫生支出 15
图表 4 欧盟国家老龄人口及医疗卫生支出 16
图表 5 中国公共医疗卫生支出及占GDP 比重 17
图表 6 日本公共医疗卫生支出及占GDP 比重 17
图表 7 90 后人口占全部人口比例 18
图表 8 90 后网民占全部网民比重 18
图表 9 中国网民年龄结构 19
图表 10 手机网民使用互联网医疗的情况 20
图表 11 全球各种医疗移动化的需求比例 21
图表 12 德国各年龄段在各途径进行过互联网医疗的比例 21
图表 13 2010-2015 年我国互联网医疗APP 数量预测(个) 22
图表 14 20 岁及25 岁以上90 后人数预测 23
图表 15 成人不同性别基线年龄段8 年高血压累计发病率 24
图表 16 城市地区不同性别、年龄组人群冠心病死亡率比较 26
图表 17 城市地区不同性别、年龄组人群脑血管死亡率比较 27
图表 18 医师多点执业历次推进的文件汇总 29
图表 19 医师多点执业的深圳模式和北京模式 30
图表 20 医生期待可以改善的地方 34
图表 21 深圳新元素医疗的运营模式 39
图表 22 新元素医疗的三个盈利来源 40
图表 23 远程沟通方式受欢迎 54
图表 24 传统门诊弊端酝酿在线问诊模式 55
图表 25 患者需求高低与第三方机构易介入程度对比 71
图表 26 传统线下模式下未来中高端医疗保险市场规模测算 81
图表 27 在线销售高端医疗保险对利润的贡献测算 82
图表 28 公立医疗机构中药品的销售占比 96
图表 29 药品在医疗终端市场的销售占比(亿元,%) 96
图表 30 中国处方药和非处方药的销售渠道结构 97
图表 31 药品在医院和零售终端的供应链 98
图表 32 药品从生产、流通到销售的利益分配 98
图表 33 中成药市场份额排名前十大品种 99
图表 34 国务院“十二五”医改规划优先改革的五大领域 100
图表 35 公立医院改革的核心挑战 101
图表 36 公立医院改革试点:三明模式、北京模式 102
图表 37 日本历史上医药分业的过程 103
图表 38 日本药品批零差率的变化 104
图表 39 日本诊疗报酬修改比率 104
图表 40 日本医生的收入情况(2013年) 105
图表 41 日本院内处方与院外处方的价格区间对比 106
图表 42 日本院内处方与院外处方的费用对比(日元) 106
图表 43 日本医药分业率情况(%) 107
图表 44 日本药品费用在卫生总费用中占比 107
图表 45 日本药店数量逐渐增长 108
图表 46 全世界人均医疗支出最高十个国家 110
图表 47 中美部分医疗项目在人均可支配收入中比重对比 110
图表 48 美国的医生收入和人均收入对比 111
图表 49 美国药品在医疗市场和零售流通市场的销售占比(%) 112
图表 50 中国、美国药品价值链在生产、批发、销售环节中的分配 112
图表 51 美国药品流通和报销制度 114
图表 52 ESI基本情况介绍 114
图表 53 药品邮购自付金额与零售药店自付金额的比较 115
图表 54 Walgreen的收入规模及增速 116
图表 55 报销审核平台对门诊和住院费用进行审核 117
图表 56 ESI协助医生选择临床治疗方案 118
图表 57 ESI在临床和财务上指导药品的选择 119
图表 58 ESI药品邮购整个流程 120
图表 59 网上药店销售品类分布 121
图表 60 2013年中国医药B2C销售额前十名 122
图表 61 2013年销售额前十名连锁药店 123
图表 62 好药师电商发展历程 124
图表 63 好药师是九州通全力打造的电商主体 125
图表 64 九州通的医药电商生态框架 126
图表 65 国药、上药涉足药品电商的资源与意愿 127
图表 66 国药、上药、九州通对医院的供货覆盖率 127
图表 67 阿里巴巴整合监管高地和药品终端 128
图表 68 宝莱特资产负债表 142
图表 69 宝莱特利润表 145
图表 70 宝莱特财务指标 147
图表 71 九安医疗资产负债表 154
图表 72 九安医疗利润表 158
图表 73 九安医疗财务指标 160
图表 74 三诺生物资产负债表 166
图表 75 三诺生物利润表 170
图表 76 三诺生物财务指标 172
图表 77 邦讯技术资产负债表 177
图表 78 邦讯技术利润表 181
图表 79 邦讯技术财务指标 183
图表 80 乐普医疗资产负债表 189
图表 81 乐普医疗利润表 194
图表 82 乐普医疗财务指标 196
图表 83 近4年北京春雨天下软件有限公司总资产周转次数变化情况 202
图表 84 近4年北京春雨天下软件有限公司资产负债率变化情况 202
图表 85 近4年北京春雨天下软件有限公司销售毛利率变化情况 203
图表 86 近4年北京春雨天下软件有限公司固定资产周转次数情况 203
图表 87 近4年北京春雨天下软件有限公司流动资产周转次数变化情况 203
图表 88 近4年北京春雨天下软件有限公司产权比率变化情况 204
图表 89 近4年北京春雨天下软件有限公司已获利息倍数变化情况 204
图表 90 东软集团资产负债表 205
图表 91 东软集团利润表 211
图表 92 东软集团财务指标 213
图表 93 卫宁软件资产负债表 219
图表 94 卫宁软件利润表 223
图表 95 卫宁软件财务指标 225
图表 96 东华软件资产负债表 231
图表 97 东华软件利润表 235
图表 98 东华软件财务指标 238
图表 99 金蝶国际重要财务指标 244
图表 100 金蝶国际资产负债表 247
图表 101 金蝶国际现金流量表 252
图表 102 金蝶国际综合损益表 255
图表 103 九州通资产负债表 263
图表 104 九州通利润表 267
图表 105 九州通财务指标 270
图表 106 海虹控股资产负债表 277
图表 107 海虹控股利润表 282
图表 108 海虹控股财务指标 284
图表 109 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司总资产周转次数变化情况 290
图表 110 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司资产负债率变化情况 291
图表 111 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司销售毛利率变化情况 291
图表 112 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司固定资产周转次数情况 291
图表 113 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司流动资产周转次数变化情况 292
图表 114 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司产权比率变化情况 292
图表 115 近4年上海华源大药房连锁经营有限公司已获利息倍数变化情况 292
图表 121 2010-2015年中国互联网医疗融资项目分布 309

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