沙利文：中国合理用药系统行业独立研究报告

合理用药系统行业研究报告 2023年9月 弗若斯特沙利文咨询公司 目录 方法论3 一、临床决策支持系统市场分析4 1.临床决策支持系统概述4 2.中国临床决策支持系统市场规模及预测，2018-2030E5 3.中国临床决策支持系统市场发展驱动力分析6 4.中国临床决策支持系统市场发展趋势分析7 二、合理用药系统市场分析8 1.合理用药系统概述8 2.中国合理用药系统市场规模及预测，2018-2030E9 3.中国合理用药系统竞争格局拆分，202210 4.中国合理用药系统市场进入壁垒10 5.中国合理用药系统市场发展驱动力分析12 6.中国合理用药系统市场发展趋势分析14 方法论研究方法 沙利文于1961年在纽约成立，是一家独立的国际咨询公司，在全球设立45个办公室， 拥有超过2,000名咨询顾问。通过丰富的行业经验和科学的研究方法，我们已经为全球1,000强公司、新兴崛起的公司和投资机构提供可靠的咨询服务。作为沙利文全球的重要一员，沙利文中国团队在战略管理咨询、融资行业顾问、市场行业研究等方面均奠定了良好的基础。 在市场行业研究方面，沙利文布局中国市场，深入研究10大行业，54个垂直行业的市场变化，已经积累了近50万行业研究样本，完成近10,000多个独立的研究咨询项目。 沙利文依托中国活跃的经济环境，从大健康行业，信息科技行业，新能源行业等领域着手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，沙利文的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 沙利文融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在沙利文的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 沙利文秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 弗若斯特沙利文本次研究于2023年9月完成。 一、临床决策支持系统市场分析 1.临床决策支持系统概述 为了提高医疗质量，减少临床失误，控制医疗费用支出，中国医疗信息系统的建设迫切需要智能技术。临床决策支持系统是一种利用人工智能原理与方法为医疗工作者提供合理解决方案的计算机系统。通过将医疗信息处理、解决方案智能推荐等AI技术与多年临床经验、循证医学有机结合，临床决策支持系统能够在疾病诊断、医学检查、疗法推荐、用药监测等各个环节提供决策支持，辅助医生更准确、高效地诊断疾病、做出科学合理的临床决策，以强大的循证AI算法赋能各级医疗机构，以减少医疗事故的发生。 临床决策支持系统主要由医学知识库、逻辑推理和人机交互三部分组成。医学知识库是由临床指南、过往病历、影像数据等信息构成的结构化知识平台，该平台将权威的临床知识作为数据源，覆盖了诊断、药物、检查、检验、手术、护理等多个临床环节。当医生与患者沟通交流并确定检索词后，临床决策支持系统将通过逻辑规则，以结构化形式对数据进行处理，采用决策树模型判断重要关键词，将结果与知识库中的关键词对应，以完成高效率且高准确度的信息查找和数据匹配；最后，临床决策支持系统根据知识库中提取的理论知识以及既往临床经验，智能输出合理方案，为临床医生决策提供参考。 作为一种医疗信息化技术，临床决策支持系统可以提供多种临床智能辅助功能，覆盖了诊前、诊中两大临床应用场景。在诊前环节，临床决策支持系统的主要功能包括辅助诊断和检查检验推荐，即根据医患间的自然语言沟通及患者的症状、既往病史等信息做出可能性最大的疾病判断，并科学推荐检查项目以辅以确证；在诊中环节，临床决策支持系统主要提供治疗方案推荐和合理用药监测的功能，治疗方案推荐即结合患者的症状、既往病史、用药禁忌、医学检查结果等信息，基于数据库内积累的多年临床经验和循证医学知识推荐科学的治疗方案，辅助医生进行临床决策；合理用药监测功能即系统通过自动警示或弹窗初步拦截问题处方，智能辅助药师审核，并针对退回处方在系统内发起医生和药师的实时交互，提升药师审核效率和处方合理率，预防药物不良事件的发生。而医学知识查询功能则贯穿了诊前和诊中环节的全流程，即通过关键词检索，系统能够基于医学信息知识库快速进行联想并生成权威诊断支持，辅助医生进行医学诊断、临床决策和处方用药。 目前市场上的临床决策支持系统可分为可以辅助临床决策的合理用药相关系统以 及其他临床决策支持系统。辅助临床决策的合理用药相关系统主要包括合理用药监测系统、合理用药信息支持系统及药师审方干预系统。而其他临床决策支持系统可分为全科临床决策支持系统和专科临床决策支持系统，其中全科临床支持系统的定位是“广而浅”，主要适用于医院全部科室的医生以及基层医疗机构的医生，可以极大的提高医生诊断能力的下限；而专科临床决策支持系统的定位是“专而深”，主要适用于例如肿瘤、呼吸、ICU、心脑血管等特定科室的专科医生，可以在疾病治疗的不同阶段为医生推荐最合适的诊疗方案并进行质控管理。 数据来源：弗若斯特沙利文分析 2.中国临床决策支持系统市场规模及预测，2018-2030E 从2018年到2022年，中国临床决策支持系统市场规模从5.3亿人民币增加到12.0亿人民币，复合年增长率为22.4％。预计到2026年，中国临床决策支持系统市场规模将达到25.4亿人民币，2022年至2026年的复合年增长率为20.7％；2030年中国临床决策支持系统市场规模预计达到46.3亿人民币，2026年至2030年的年复合增长率预计为16.3%。 中国临床决策支持系统市场规模及未来预测，2018-2030E 数据来源：弗若斯特沙利文分析 3.中国临床决策支持系统市场发展驱动力分析 3.1国家持续出台智慧医疗支持政策，助力临床决策支持系统快速发展 2020年8月，中央网信办等五部门联合发布《国家新一代人工智能标准体系建设 指南》，明确指出2023年要在医疗领域初步建立人工智能标准体系，围绕医疗数据、医疗诊断、医疗服务、医疗监管等方面制定相关质量评估标准。2021年由卫健委发布的 《医院智慧管理分级评估标准体系（试行）》与药监局发布《关于发布人工智能医用软件产品分类界定指导原则的通告》，明确了智能医疗产品指导原则，推动了临床决策支持系统行业快速发展。 2023年7月，国家卫生健康委办公厅发布了《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范（试行）》，提出医疗机构临床决策支持系统的基本要求、医疗机构信息化的基础要求等，一方面规范了临床决策系统的应用管理，为促进智慧医院及临床决策支持系统的规范化应用提供实施标准；另一方面，该管理规范政策也表现出了国家对医院信息化建设的高度重视，为临床决策支持系统市场的发展打造了一个积极的政策环境。 3.2临床误诊现象与提升服务质量的目标存在矛盾，亟需临床决策支持系统辅助支持 我国部分地区医疗机构和医生技术水平不够高，无法及时、准确地诊断出患者的病情，导致我国疾病误诊率较高。随着医疗信息技术的发展，临床医生能够辅以临床决策支持系统来调高临床决策准确率。临床决策支持系统作为智慧医疗的重要一环，通过深度挖掘、分析海量临床数据，运用推理引擎规则和人际交互模式，能快速为临床医生推荐最佳治疗方案，进而提高医师医疗效率，预防决策失误。 3.3建设医联体、推进医疗资源下沉的长期发展目标驱动临床决策支持系统向基层拓展 我国基层与医院、城市与乡村医疗技术水平差距大，推进医疗资源下沉的长期目标驱动临床决策支持系统市场向基层拓展。发达地区集中了全国80%的医疗资源，医疗设备配置齐全，专家名医云集，而经济落后的地区，人才匮乏，医疗设备落后。2020年，国家卫生健康委、国家中医药管理局制定了《关于印发医疗联合体管理办法（试行）的通知》要求加快推进医联体建设，逐步实现医联体网格化布局管理。临床决策支持系统拥有丰富的医疗知识库，可以帮助医生进行诊疗决策，为乡村医疗卫生机构提供标准化咨询服务，在一定程度上能够缩小城乡医疗资源的差距，推进医联体建设。 3.4DRGs及DIP等付费方式的改革需要临床决策支持系统作为技术支撑 在国家大力执行医疗控费的大背景之下，各医疗机构需要对不合理用药项目进行实时监测，并通过疾病分类制定标准价格，为患者选择有效又经济的治疗方案。临床决策支持系统可以对待执行医嘱进行费用预测，不合理费用等指标发出提醒，实时显示当前费用和医保结算费用，辅助医生做出最佳决策。临床决策支持系统的应用将能够有效支撑DRGs和DIP付费方式的推广，为医保控费提供智慧方案，从而达到减少医疗资源浪费的目的。 4.中国临床决策支持系统市场发展趋势分析 4.1临床决策支持系统已突破AI技术壁垒，新玩家需不断挖掘新的应用领域 医疗与AI深度融合是大势所趋，在AI+医疗算法拟合不断优化、算法普适性不断增加的技术背景支持下，目前临床决策支持系统发展已经较为成熟，产品广泛进入招标赛道，市场竞争激烈。而对于市场内的新玩家，缺乏医疗大数据的清洗、归类、管理能力成为了阻碍企业上升的短板，因此只有研发新功能、专注临床决策支持系统新的医疗应用场景，才能在激烈的市场竞争中实现差异化发展。 4.2为更好推进落实分级诊疗，临床决策支持系统在基层医院的渗透率将不断提升 临床决策支持系统早期市场以大型三甲医院为主，随着一、二线城市大型医院信息化建设的发展以及综合评级需求增长，临床决策支持系统逐渐扩展到各级大型医院。然而目前基层医疗信息化建设发展较为滞后，阻碍了分级诊疗的推进，但未来随着国家不断加大对基础医疗的重视和投入，临床决策支持系统逐渐向医师资源缺乏，医疗配置不均衡、基础信息化功能缺乏的地区覆盖，基层地区的基础需求将不断增长。 4.3“以技术发展为主”向“以人为本”的转变将是临床决策支持系统一大挑战 临床决策支持系统已经AI技术壁垒，AI诊断的准确度不断提高，实现了人工智能辅助，但系统输出方案仅基于既往的临床经验，可能存在治疗方式“规则化”的问题，而医生在诊疗时需要结合患者的情感、心理需求，给出最易被患者接受的个性化方案。目前的临床决策支持系统产品尚未集成服务患者的算法和功能，因此未来临床决策支持系统的发展需要兼容生理-心理-社会医学，从患者需求出发，以人为本。 4.4目前全科产品占多数，专科类产品较少，综合性临床决策支持系统是未来发展方向 除合理用药系统外，目前国内布局最多的产品是全科临床决策支持系统，专科类产品较少，专科类产品仅在心内、影像、肿瘤等科室比较常见，标志着专科类临床决策支持系统市场还存在着大片蓝海。另一方面，随着国家分级诊疗政策的不断推进、对建设特色专科医院的愈加重视，未来同时能够既满足专科医生，又弥补全科医生专科短板的综合性临床决策支持系统将成为市场发展的主流。 二、合理用药系统市场分析 1.合理用药系统概述 药物的合理规范使用一直是临床治疗的关键环节。传统的处方审核方式主要依靠药师的人工审核，一方面处方开具完成后到收费和调配环节的时间有限，另一方面药师在繁忙工作状态下对处方用药问题的人工审核难以保证没有疏忽。根据国家卫生健康委员会及国家药品监督管理局官方的释义，合理用药是指安全、有效、经济地使用药物，合理用药系统作为一种信息化手段，可以基于庞大的知识库自动提示和监测医生的处方行为，以防控不合理用药行为带来的潜在风险和非必要医疗支出，有效提高医疗服务的质量。合理用药系统的核心价值在于其所背靠海量数据的知识库，知识库中数据的完善程度以及更新速度直接决定了医生与药师在终端使用时系统的准确度。知识库是各类医学信息资源的集成产物，基础的合理用药系统所背靠的数据库通常包括：1)药品信息类：包括各类药品的名称、分类、适应症、用法用量、是否在医保内、是否是毒性药品等信息；2）临床应用类：包括各类疾病的临床诊疗的指南及相关文献、超说明书使用注意信息、药物相互作用