2022年智慧醫療行業研究報告
2．3 技術發展
醫療AI技術水平邁上新臺階。近幾年，我國在醫療AI領域發表的中外論文量和醫療AI專利數呈現上升的趨勢。其中，中文論文數從2014年的3613篇增長至2020年的14354篇，復合增速26％。醫療AI領域的專利數從2014年的204件提升至2020年的1782件，復合增速44％。論文量和專利數的大幅提升，反映出我國在醫療AI領域的技術水平不斷提升，為智慧醫療產業的發展提供了技術支撐。
圖 中國醫療AI領域中外文科技論文發文量
資料來源：資產信息網 千際投行 華安證券
圖 2014－2020年我國在醫療AI領域專利數量
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臨床決策支持系統（Clinical Decision Support System， CDSS），一般是指基于人工智能深度學習算法的方式，對臨床醫療決策提供輔助支持的計算機系統。CDSS將醫學相關的指南文獻、專家共識以及電子病歷數據進行輸 入，經過大數據分析以及基于人工智能的神經網絡運算，輸出臨床診斷方面的模型，從而輔助醫生提供相關病例 的臨床診斷。
圖 臨床決策支持系統CDSS的理論結構
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圖 臨床支持決策系統CDSS的優勢
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從智慧醫療的最終目的即對數據的利用這一角度而言，智慧醫療產業的流程可分為數據采集、數據傳輸、數據存儲和管理以及醫療健康利用這四個部分。
圖 智慧醫療產業流程
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智慧健康產業發展的目的是實現個體對自身的健康管理以及對健康數據的智能應用。數據采集端主要進行數據的收集，是智慧健康的開始階段，這部分主要和各類技術的開發利用相關，即利用新興感知技術采集個體和醫療機構所需的醫療健康信息，其中可穿戴設備是近年來的研究熱門，該部分的功能主要是芯片與技術提供商、應用設備廠商和科研院所提供。數據傳輸是將采集端口所收集的數據傳輸到數據集成中心的過程，傳輸階段是智慧健康產業中一個承上啟下的階段，需要政府制定相關標準，網絡供應商和應用設備廠商提供實時支持。數據的存儲也主要由應用設備廠商提供，目的是實現數據的處理和整合。
醫療健康利用階段與人有直接聯系和接觸，可以認為是發展智慧健康的目的，供應方主要為軟件應用提供商和運營及服務提供商。目前智慧健康的產業規模還相對不足，需要以產業鏈上的各部門為重點，發展和完善產業鏈，提高全民健康水平。
2．4 政策監管
近年來，國家密集發布一系列醫療健康政策，尤其是《健康中國2030規劃綱要》把醫療健康提升到了國家戰略層面，之后一系列圍繞此戰略目標的政策密集發布，遠程醫療、區域協同、分級診療、互聯網＋醫療健康的概念初步成型，醫院信息化、遠程醫療等智慧醫療正在如火如荼地發展中。
從健康中國到十四五規劃，智慧醫療產業政策體系趨于完善。近五年來，從中共中央、國務院到各部委，陸續出臺了大量醫療產業的相關政策，強調了信息化和新一代信息技術對醫療產業的重要支撐作用，智慧醫療迎來政策密集期。
圖 智慧醫療產業政策
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圖 智慧醫療行業相關政策
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圖 DRGs及DIP的政策
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第三章 行業估值、定價機制和全球龍頭企業
3．1 行業綜合財務分析
圖 綜合財務分析
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圖 行業估值及歷史比較
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圖 營收同比行業歷史比較
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圖 凈利同比行業歷史比較
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圖 凈利率行業歷史比較
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圖 ROE行業歷史比較
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圖 PE行業歷史比較
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圖 PB行業歷史比較
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圖 PB行業歷史比較
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3．2 估值方法
智慧醫療行業估值方法可以選擇市盈率估值法、PEG估值法、市凈率估值法、市現率、P／S市銷率估值法、EV／Sales市售率估值法、RNAV重估凈資產估值法、EV／EBITDA估值法、DDM估值法、DCF現金流折現估值法、NAV凈資產價值估值法等。
表 以和仁科技為例的主營結構分析
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表 境外智慧醫療行業公司估值對比
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表 中國上市智慧醫療行業公司估值對比
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