智能健康管理产业研究报告

一、智能健康管理产业概述

健康管理就是基于健康体检结果，建立专属的健康档案，并有针对性地提出个性化的健康管理方案。随着人工智能技术的发展，实现了智能检测仪器对用户的健康监测、健康评估和健康干预。根据不完全统计，国内从事智能健康管理的创业企业有25家，主要集中在北京和华东地区，地域分布很不均匀。

二、智能健康管理发展背景

1.1人口老龄化加剧

近年来中国人口老龄化形势严峻，预计到2020年老年人口达到2.48亿，老龄化水平达到17.17%；2025年，60岁以上人口将达到3亿，中国将成为超老年型国家。这么高比例的老龄化人口，必将带来健康管理的巨大需求。

1.2健康管理服务未来潜力大

美国70%的人口已经享有健康管理服务，而中国在一领域的比例还不足0.1%。伴随着中国富裕阶层的日益扩大，对健康管理的需求必然与日俱增。

1.3国家政策支持

2016年出台的《“健康中国2030”规划纲要》提出发展基于互联网的健康服务，鼓励发展健康体检、咨询等健康服务，促进个性化健康管理服务发展，培育一批有特色的健康管理服务产业，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品和健康医疗移动应用服务等发展。

2017年进一步出台的《中国防治慢性病中长期规划（2017—2025年）》中，明确提出要以健康促进和健康管理为手段，减少可预防的慢性病发病、死亡和残疾，实现由以治病为中心向以健康为中心转变。

1.4人工智能技术的大力提升

以深度卷积神经网络为核心的深度学习算法，大大推动了人工智能技术的发展，在健康管理领域深受其影响。相比于以前的用户、医生、健康管理师和营养师通过网络面对面交流，目前通过机器学习，已经能够实现不依赖于医生资源，即可提供专家级的健康管理解决方案。

三、国内智能健康管理发展现状

国内25家涉及智能健康管理的初创企业，除去未获融资和没有披露的，有16家累计融资7.2097亿元，与智能医学影像诊断初创企业相比，受到产业资本的关注度远远不够。其中有7家尚未获得融资，1家没有披露融资情况，其余17家在融资上均有斩获。经过统计有5家初创企业获得天使轮融资，3家获得Pre-A轮融资，获得A轮融资的有4家，获得A+轮和B轮的各为2家，只有1家获得C轮融资。

3.1去年健康管理类新设企业大幅减少

2016年新设医疗创业企业数量大幅度减少为99家，相比于2015年的400家，减少幅度是75.3%，其中健康保健和医疗健康硬件类的创业企业在新设企业所占比例也出现下降，健康保健类由19%下降为14%，医疗健康硬件类由6%下滑至3%，不过医疗综合服务（健康管理平台）所占比例有所扩大，由9%上升至11%。

健康管理方向新设创业公司比例变化

3.2智能健康管理创业公司受资本关注

2016年在医疗领域总共发生368起投资事件，涉及金额共计291亿元，其中与智能健康管理有关的所占投资事件比例就达到了32%，占据了近三分之一，其中医疗综合服务占到13%，健康保健占到12%，医疗健康硬件占到7%。智能健康管理创业公司依然比较热门，医疗综合服务和健康保健类创业企业获投较多。医疗综合服务类货投金额是58亿元，健康保健类则获投37亿元，医疗健康硬件就很靠后了，只有9亿元。

3.3医疗综合服务成新宠

近两年来，医疗综合服务越来越得到资本的喜爱，获投比例同比将近翻一番，2015年这一比例为7%，到2016年则大幅提升至13%。而资本对健康保健和医疗健康硬件的关注度有所减退，分别由2015年的17%和9%下降至2016年的12%和7%。

3.4投资医疗综合服务一马当先

在2016年的医疗健康获投金额分布中，有接近半数融资事件的获投金额处于数千万元这一区间，亿元级别的融资事件占了19%，其中医疗综合服务领先于其他子行业，例如互联网健康管理平台“平安好医生”获得5亿美元的A轮融资。

3.5获投子行业轮次分布

从2016年医疗健康领域获投子行业轮次分布上看，医疗综合服务中处于中期阶段的公司较多，大概占到一半左右。医疗健康硬件通医疗综合服务相比已经成熟很多，处于后期阶段的公司明显增多。健康保健中处于前期阶段的公司明显多于两者。通过对医疗健康公司成长时间的梳理来看，从公司设立到获得A轮融资平均需要20个月，公司成长到获得B、C轮融资需要5年两个月，成长至成熟期（D轮之后）则需要8年零8个月。

四、智能健康管理产业出现的新动向

2017年上半年，在全球数字健康领域中，交易以天使轮和A轮为主，总共发生185起，占比为62.9%，其中在人工智能、健康管理、机器人方向上，发生交易分别是45起、23起、13起；交易金额分别是13.13亿美元、1.82亿美元、1.77亿美元；平均交易金额分别是2900万美元、800万美元、1400万美元。

从数据上看，人工智能无论在融资项目数量还是在融资总金额和平均交易金额上，都独占鳌头，是吸金能力最强的一个方向。其次就是健康管理方向，机器人方向虽然排最后，但融资总金额同健康管理不相上下，平均交易金额比健康管理方向要大得多。

五、智能健康管理存在的阻碍

4.1难以获得专业医疗机构认可

无论是医疗综合服务，还是健康保健或是医疗健康硬件，其根据用户的检测数据得出的健康管理建议很难获得专业医疗机构的认可，目前国内各医疗机构之间互相不承认结果，更不要说是对智能健康硬件或是综合健康管理平台给出的健康建议进行认可，到最后用户还得去医院进行重复检测，以医疗机构给出的诊疗报告或是建议为准。

4.2顺利取得医疗器械认证存在困难

智能健康管理是人工智能新技术在医疗领域的新尝试，由于人工智能技术是在2012年之后才在世界逐步火热起来，在国内市场总体上还处于初期阶段，业内大部分创业公司处于A轮融资之前，很少有B轮融资之后的就能说明问题。相关智能健康管理类创业公司开发的新产品，由于往往没有可借鉴的先例，没有相应的检验标准，产品无法取得医疗器械认证，必将会影响到业内公司的正常发展。

4.3获取大量有效数据是关键

专业医疗机构保存的患者数据（电子病历、影像、诊断报告等）是私密的，难以对第三方的健康管理平台开放，患者数据还难以获得共享。而智能健康管理创业公司建立的算法想获得充分的训练必须要有足够多的有效数据，否则将难以保证今后新开发产品向用户给出准确率高的健康管理建议。

六、智能健康管理未来展望

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。随着互联网的发展，大数据从个人病历、POCT设备、各类健康智能设备、手机APP中大量涌现，而中国的医疗健康数据体量之大，如果能够加以合理分析，从中得出的洞见足以在很大程度上控制疾病的发生。

技术能够挖掘健康数据中更深层次的价值，这是未来健康管理的发展方向，相关创业公司将在大数据算法及人工智能领域发力。新的数据处理科技代表了一种新“意识”，能告诉人们更多隐藏的现实，因此正在被更广泛地用于健康管理行业中。

在健康管理的产业各环节中也都需要这种“意识”：医疗健康险的盈利有赖于良好的险种制定和保险控费，所以需要健康管理企业提供人群健康大数据；体检机构得出的结果通过健康管理公司来做细化的数据分析和纵向历史对比；病种管理则更是需要以数据分析为基础，设计科学的管理流程。

从数据上看，人工智能无论在融资项目数量还是在融资总金额和平均交易金额上，都独占鳌头，是吸金能力最强的一个方向。其次就是健康管理方向，机器人方向虽然排最后，但融资总金额同健康管理不相上下，平均交易金额比健康管理方向要大得多。

五、智能健康管理存在的阻碍

4.1难以获得专业医疗机构认可

无论是医疗综合服务，还是健康保健或是医疗健康硬件，其根据用户的检测数据得出的健康管理建议很难获得专业医疗机构的认可，目前国内各医疗机构之间互相不承认结果，更不要说是对智能健康硬件或是综合健康管理平台给出的健康建议进行认可，到最后用户还得去医院进行重复检测，以医疗机构给出的诊疗报告或是建议为准。

4.2顺利取得医疗器械认证存在困难

智能健康管理是人工智能新技术在医疗领域的新尝试，由于人工智能技术是在2012年之后才在世界逐步火热起来，在国内市场总体上还处于初期阶段，业内大部分创业公司处于A轮融资之前，很少有B轮融资之后的就能说明问题。相关智能健康管理类创业公司开发的新产品，由于往往没有可借鉴的先例，没有相应的检验标准，产品无法取得医疗器械认证，必将会影响到业内公司的正常发展。

4.3获取大量有效数据是关键

专业医疗机构保存的患者数据（电子病历、影像、诊断报告等）是私密的，难以对第三方的健康管理平台开放，患者数据还难以获得共享。而智能健康管理创业公司建立的算法想获得充分的训练必须要有足够多的有效数据，否则将难以保证今后新开发产品向用户给出准确率高的健康管理建议。

六、智能健康管理未来展望

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。随着互联网的发展，大数据从个人病历、POCT设备、各类健康智能设备、手机APP中大量涌现，而中国的医疗健康数据体量之大，如果能够加以合理分析，从中得出的洞见足以在很大程度上控制疾病的发生。

技术能够挖掘健康数据中更深层次的价值，这是未来健康管理的发展方向，相关创业公司将在大数据算法及人工智能领域发力。新的数据处理科技代表了一种新“意识”，能告诉人们更多隐藏的现实，因此正在被更广泛地用于健康管理行业中。

在健康管理的产业各环节中也都需要这种“意识”：医疗健康险的盈利有赖于良好的险种制定和保险控费，所以需要健康管理企业提供人群健康大数据；体检机构得出的结果通过健康管理公司来做细化的数据分析和纵向历史对比；病种管理则更是需要以数据分析为基础，设计科学的管理流程。

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