前段時間的年報，醫療ＩＴ行業的答卷比想象中要樂觀。

開源節流之下，衛寧健康、東軟集團（醫療業務部分）、創業慧康、三家頭部ＩＴ企業營收仍有升勢；東華軟件、嘉和美康雖未增長，但下跌幅度也在３％以內；連虧數年的易聯眾也在２０２３年實現營收利潤雙向增長，掛上ＳＴ后首次扭虧為盈。

毛利率方面，所有企業的變動幅度均在兩位數以內。下行的經濟形勢與去年波及整個行業的醫療反腐似乎并未影響企業的業務開展。

２０２３年年報數據（注：東軟集團僅采集了醫療部分數據）

然而，二級市場似乎并不愿為這樣的數據買單。

新冠疫情激發的信息化需求曾為醫療ＩＴ行業帶來一波漲勢。但在２０２３年一季度后，整個醫療ＩＴ行業的股價一直處于下行區間。

截至發稿，絕大部分公司的市值都已跌回百億以內，僅余衛寧健康保有百億身價，但也不足２０２０年高點的一半。

寒意仍在蔓延。

制約行業發展的三個因素

對于醫療ＩＴ今日的局面，很多人將其歸咎于有限的市場規模。

外界認為，＂十四五＂下的智慧醫療建設、《關于全面推進緊密型縣域醫療衛生共同體建設的指導意見》中的緊密型縣域醫共體建設雖然給予了行業增量，但這些項目將均勻地分散在各個年份中，對應的價值已經反映在了股價中。當宏觀經濟下行，醫院、公衛面向信息化建設的預算減少，醫療ＩＴ企業能夠拿下的市場份額隨之減少，

但他們忽略的是，后勤、醫管、數據中心、臨床質控等建設看似成本，實則能為醫院的運營、管理、經營、科研帶來間接效益，進而推動醫院進行更為深度的信息化建設。

大數據時代下，這些信息基建帶來的效益更為明顯。洋彼岸的Ｃｅｒｎｅｒ憑借這波數字化轉型市值已破２０００億元，增長之勢十年不減。我國醫療信息化行業做著類似的服務，面對數倍的潛在客戶，國內醫療ＩＴ行業自然具備等價的增長空間。

不過，當下的醫療ＩＴ行業確實存在一些問題，不在宏觀，而在微觀。

劉展（化名）曾在一家醫療ＩＴ初創公司擔任副總經理，他認為，國內的醫療ＩＴ行業對于政策的依賴太過強烈。

＂企業的經營業務總是順著醫院的需求進行，醫院需要什么，我們就做什么。醫院又是跟著政策走，政策需求什么，他們就采購什么。這樣的激勵機制下，企業們只需想著怎么更高效、更經濟地滿足上面給出來的標準。

因此，即便企業花了更多的成本，把產品做得功能更全面、內容更豐富，但只要不是能為醫院帶來真正價值的硬需求，醫院很少會為額外功夫買單。＂

兩者之間的博弈帶來了兩個略顯消極的結果。

一方面，醫療信息化產品趨于同質化競爭，醫院很難通過甄別價值精確選擇產品，進而由地域、知名度、影響力、人際等因素組成＂關系網＂取而代之。

另一方面，醫院也不太在乎醫療ＩＴ領域的產品創新。畢竟，許多新的解決方案不過是在舊的解決方案上進行局部創新，且大部分創新的價值相當有限，不足以打動醫院管理者更換產品。

劉展告訴動脈網：＂許多ＩＴ廠商喜歡使用＇新一代＇去展示系統的先進性，譬如新一代ＨＩＳ系統、新一代數據中心?，F實之中，這些系統的確是在升級迭代，但大家對于ＨＩＳ中＂新＂的定義并沒有明確界定，絕大多數＇新一代＇并不具備跨時代的創新意義。換句話說，也就是創新沒有帶來新的市場。＂

其次，由于醫療數據仍然不能很好流轉，加劇了頭部企業對于市場的掌控力，進而抑制了新興企業的入局。

實際之中，初創企業在利用深度學習、自適應學習等智能化工具打造應用產品時，囿于隱私、安全等問題，無法觸碰醫院存儲的海量高質量數據，只能通過合作的方式，小批量地獲取數據，治理成本高昂。

２０２３年初國家數據局的成立曾為醫療數據的標準化甚至流通帶來希望，但１年半過去，沒有新的指導辦法指導醫療領域。

回顧醫療大數據產業爆發時，許多投資人重押醫療數據未來價值后前赴后繼入場，但如今大量Ａ輪、Ｂ輪公司的撤離，說明要將想象中的醫療大數據化為現實，顯然還有相當一段的距離。

最后，三大運營商的入局一定程度加劇了行業競爭。某上市公司高管在今年ＣＨＩＮＣ大會上無奈地談到了現在的形勢，尤其是在２０２３年，運營商拿下了不少曾經屬于醫療ＩＴ公司們的標的，再將部分標的轉給醫療ＩＴ公司。

這番操作下，醫療ＩＴ公司們拿到的訂單數量沒有太大的跌幅，最終到手的錢確是實實在在地少了。

多重因素的抑制作用下，企業疲于應對市場問題，創新乏力，競爭乏力，難有余力進行突破。

２０１８年下半年的國務院發布的＂互聯網＋醫療健康＂政策與電子評級政策將信息化企業的股價推上高位，之后人們對于這一市場的預期一直處于高估狀態，當時漲得有多快，這幾年便跌得有多慘。

不過，這里仍有轉機。

跳出醫療ＩＴ的固有認知

作為醫院運營的核心支撐，醫療ＩＴ雖難產生顛覆式創新，但并非沒有創新。事實上，這一行業正面臨新市場與新技術的雙重洗禮。

先談新市場。醫療信息化作為數字中國＂２＋８體系＂的重要組成部分，關系到國家戰略安全和人民生命安全，但目前為止還是信創滲透率較低的板塊。

以新近大熱的信創為例。醫療信息化作為數字中國＂２＋８體系＂的重要組成部分，關系到國家戰略安全和人民生命安全，但目前為止還是信創滲透率較低的板塊。

國資委下發的７９號文顯示，所有央企國企辦公ＯＡ系統到２０２７年需要１００％完成信創替代。２０２０年、２０２１年招投標成交額分別為１．８０億元、３．５８億元，２０２２年直接飆升至３１．９１億元。

到了２０２４年，醫療信創招標更是實現了井噴式增長。４月１８日，福州市醫療機構發布信創相關信息化及設備建設項目，金額達１．９億元，創歷史新高；進入５月，再次誕生兩個億元級信創大單，分別由武漢市陽邏中心醫院和上海市第九人民醫院發出。據動脈網不完全統計，僅在２０２４年前５個月，各地醫療系統公開的信創及信息化采購需求總額接近７億元。

不過，醫療ＩＴ公司們轉行做信創并不容易。

到目前為止，Ｃ／Ｓ架構為主的產品應用到今天還有９０％以上的存量，這些舊系統是信創下個階段替換生產環境工作站的主要挑戰。此外，由于傳統架構更依賴數據庫執行業務邏輯，基礎軟件中數據庫適配問題也需企業中點擊解決。

此外，醫院復雜的網絡架構也為信創業務的入局提出挑戰。在過往４Ｇ／５Ｇ融合、萬物互聯和多網融合的智能化醫院建設之后，大多數西苑內外網的邊界已經模糊不清。集團化、易聯體互聯網加的各種新需求下，企業很難分清楚哪些醫療應用屬于院內，而哪些應用應該延伸到院外。

數據遷移風險也是信創產品適配融合過程中的一個重要問題。在進行數據遷移時，可能會遇到數據格式不兼容、數據丟失、數據錯誤等問題，甚至可能導致原有系統的癱瘓。因此，如何保證數據遷移的可靠性和安全性，也是信創國產化適配過程中的一個關鍵難點。

總的來說，醫療信創是一個系統性工程，不僅需要政府、國產化ＩＣＴ基礎設施提供方、醫療應用軟件頭部企業、行業專家的共同參與、協同配合；還要結合醫療場景的寬度和復雜性，由易到難，逐個攻破數據庫、操作系統、瀏覽器、周邊外設驅動、醫療設備集成等難點，推動醫療信創深化演進。

因此，醫療ＩＴ企業轉入信創必須轉變思路，將信創的替換和適配作為長期工作的一個開端。從長遠來看，上線以后能保持平穩運行－－降低運維的難度和成本才是醫療機構和應用廠商的一致追求和根本性的問題。

再談新技術。作為全行業炙手可熱的前沿技術，大模型進入醫療領域的第一落點，大概率是醫療ＩＴ。

作為全行業炙手可熱的前沿技術，大模型進入醫療領域的第一落點，大概率是醫療ＩＴ。

醫療是一門嚴肅的學科，醫生在診療過程中做出的任何決策都需要遵循＂循證＂二字，無法同設計、金融、制造等行業一樣隨心所欲地開發大模型應用。因此，現階段的醫信領域大模型大多遠離診療環節，它們聚焦于醫療數據的流動環節，注重醫院運營的提質增效；或是挖掘數據之間的未知聯系，助力大數據的價值挖掘。

在５月國家衛生健康委醫院管理研究所召開的＂融智慧、強質量、助發展＂智慧醫院助力公立醫院高質量發展學術交流大會上，現場的醫院管理人員、行業人士重談高等級電子病歷問題，便將大模型的能力納入考慮范疇之中。

＂盡管早先基于規則或統計方法的ＮＬＰ技術強化了人工智能的分析能力，但它沒有脫離通過＇輸入信息－關聯數據庫－搜索結論＇的邏輯。這種推理的方式只考慮了＇上文＇，忽視了＇下文＇。相比之下，醫生的推導過程不僅會囊括各類報告給到的數據，還會根據過往經驗推斷數據之外的可能。因此，ＮＬＰ實現的質控并非真正意義上的內涵質控＂。福鑫科創ＣＥＯ吳笛在采訪中表示。

＂一個基礎例證是，假如為一名男性患者開具婦科藥物，此類明顯的錯誤很容易在后續審核中被ＮＬＰ檢測出來。然而，存在一些更為隱蔽且難以檢測的問題，例如，在某一特定人種或地理區域內，可能會出現一些異?；虿环铣Ｒ幍募膊∧Ｊ交蛏硖卣鳌Ｈ羰孪葘Υ祟惽闆r缺乏了解，或者相關規則未能覆蓋此類情形，甚至未能提出正確的問題以進行探究，那么內涵質量監控機制將無法有效地識別出這些問題。＂

因此，這樣的能力對于醫療ＩＴ公司們而言尤其珍貴。畢竟，這項技術有望為他們打開新的百億級高等級電子病歷評級市場，重構醫療ＩＴ行業的現有格局。

除了信創與大模型外，還有不少醫療ＩＴ企業沿著自有的路徑探索新場景與新技術，他們有的圍繞傳統業務進行延伸，有的則已跳出了醫療行業，不斷向外界證實自己的創新能力與盈利能力。

有限的時間內，我們無法判斷誰能在變革之中笑到最后。但可以預見的是，當醫療機構對于信息化建設的認知更進一步深化，行業內卷壓力得以釋放，醫療ＩＴ行業必將迎來一波新的創新，板塊的估值也將回歸它應有的價值。

(文章來源于健康界)