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2023医疗健康行业发展现状及行业投资调研分析
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/7/14 7:22:15 | 【字体:

  至高剑神txt下载中国政府对医疗健康领域改革与探索的步伐加快,利好政策频出,在政策的支持下,中国医疗健康领域投融资事件数快速上升。

  医疗健康行业发展如何?随着我国医疗改革的推进、医药健康行业的发展,以及医疗健康消费市场的不断释放,各路资本都试图抓住机会在该领域有所作为。不过,让诸多企业头疼的是,随着企业并购重组数量的增长,优质标的越来越少,而收购标的的估值却是水涨船高。于是,并购海外市场的优秀标的成为企业发展的重要方向。

  美国《福布斯》双周刊网站在报道中,列出了2022年医疗保健领域的五大技术趋势:远程医疗、个性化医疗、基因组学和可穿戴设备等领域将迎来高速增长,业界人士也将进一步利用人工智能(AI)、云计算、扩展现实和物联网(IoT)等技术,开发并提供新的更好的疗法和服务。

  随着“健康中国”写入“十三五”规划之后,医药电商、远程医疗、智慧医疗、精准医疗等成为资本市场的热点。2016年以来,截至3月16日,A股市场上有关医药健康的并购达51起,涉及资金总额约450亿元。值得一提的是,跨界进入医疗健康领域及参与寻求海外并购的企业数量越来越多。

  组织开展“互联网+医疗健康”省级示范区建设,支持先行先试、积累经验。继续推进全民健康信息国家平台和省统筹区域平台建设。改造提升远程医疗网络。指导地方有序发展“互联网+医疗健康”服务,确保医疗和数据安全。由国家发展改革委、工业和信息化部、国家卫生健康委、国家医保局、国家中医药局分别负责,银保监会参与。

  2021年全球医疗健康产业共发生3591起融资事件,融资总额创新历史新高,达8194亿元,同比增长70%。伴随着中国经济水平的不断提高和民众对医疗健康重视程度的提升,中国的医疗健康产业开始进入高速发展时期,医疗健康市场逐渐成为投资的热点。2021年中国医疗健康投融资金额2192亿元,同比增长38.82%。国外其它其它国家及地区融资金额6003亿元,同比增长68.67%。

  国家发改委宏观经济研究院社会发展研究所副研究员关博指出,加快发展“互联网+医疗健康”将提升医疗卫生服务均等化水平。依托覆盖全国的远程医疗网络,既能进一步提升医联体内部的资源均衡配置功能,也能使优质医疗资源集聚的大城市、东部地区能够更加精准的辐射和带动农村、中西部医疗服务资源相对短缺、服务基础薄弱的地区,使城乡居民都能够有机会获得更高质量的基本医疗卫生服务。

  中国政府对医疗健康领域改革与探索的步伐加快,利好政策频出,在政策的支持下,中国医疗健康领域投融资事件数快速上升。2017年,在国家加速医改及医疗控费的背景下,投资者趋于谨慎,投融资事件数下滑。2018年,投融资事件数触底反弹,医疗器械行业成为最主要的发展动力。到2020年6月,国内医疗健康领域共完成224起融资,融资金额达508.8亿人民币,已实现了环比46.2%的增长。数据显示,2020上半年国内该领域企业融资数量占全行业的比重已跃升至16%,创历史新高。资本的快速流入将为我国医疗健康领域企业的发展带来巨大的支持。

  根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国医疗健康行业市场深度调研及投资策略预测报告》显示:

  2021年以来,贵州省不断加快推进国家健康医疗大数据中心及互联互通试点省和国家“互联网+医疗健康”示范省建设,全省14个5G+医疗健康应用成功入选国家试点,启动建设7家互联网医院,推动卫生健康信息化和“互联网+医疗健康”取得明显成效。2021年1至11月,贵州省远程医疗服务量77.1万例次,远程医疗累计服务超230万例次。全省县级以上公立医疗机构依托统一预约挂号平台,提供网上预约挂号76.3万人次。出生医学证明电子证照推广应用加快,出生医学证明、生育登记服务平台与省政务服务网融合对接,提升“互联网+政务”服务能力。

  在人工智能、大数据、移动互联网等信息技术迅猛发展的背景下,医疗健康行业快速向智慧健康时代迈进,AI+医疗健康赛道受到投资机构的青睐,2021年,全球AI+医疗健康赛道的初创公司通过505笔融资交易完成了122亿美元的融资,较2020年融资金额近乎翻了一番。

  2022年,远程医疗方法将扩展到其他领域,如改善患者的心理健康,以及为手术和重症康复患者提供持续后续护理等。机器人和物联网将在这一趋势中发挥重要作用,比如,智能技术(机器学习)将在传感器检测到需要干预或摄像头发现老年人在家跌倒时提醒专业人士。

  未来几年,人工智能将对预防医学领域产生深远影响。预防医学不通过事后提供治疗来对疾病作出反应,而是预测疾病将在何时何地发生,并在疾病发生之前制定解决方案。这包括预测传染病暴发的地点、病患的再住院率以及饮食、锻炼、运动等生活方式因素。这些工具能够比传统分析过程更有效地发现巨大数据集中的模式,从而实现更准确地预测并最终改进疗效。

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