在醫療健康行業的各個產業角色中，醫藥行業作為治療方案的提供方，其數字化轉型正在從初級階段 向更加深入的方向行進。經過前期調研，我們發現，從藥企對數字化轉型的實際需求出發，主要可以落地到為五大主要場景中。

當數字化技術滲透到醫藥行業中，可以幫助醫藥企業實現從研發、生產，到流通銷售的全流程敏捷運營。

五大場景分別代表了醫藥企業在借力數字化手段進行提速增效發展的最核心痛點訴求，但如何進行數字化轉型？對疾病機理和臨床痛點理解深刻的傳統醫藥企業明顯有些力不從心，而精于數字化技術的應用的數字化企業，則為這些市場痛點提供了恰當的解決方案。

為了進一步扶植產業中的連接者，由微軟中國和張江集團主辦，阿斯利康、強生、賽諾菲、默克、諾華、羅氏等戰略合作，中歐校友醫療健康產業協會、張江科投、微軟加速器、微軟人工智能和物聯網實驗室、無錫國際生命科學創新園、君聯資本、探針資本等提供支持，動脈網負責運營的2020-2021年度藥企數字化解決方案創新大賽順利啟動，并在大賽的最后從上百家報名的創新型企業中，根據參賽團隊的實力、痛點連接度、方案創新度、案例實踐、方案技術、市場潛力六個維度，評選出了十家獲獎企業。

在這里，為挖掘數據背后隱藏的醫療數字化趨勢，動脈網將此次大賽中所有報名企業的相關數據進行了整理和分析，以了解醫藥產業數字化的新勢力究竟身居何處。

早期的企業往往展現出驚人的想象力

從圖表中我們可以看到，此次參與本次IPS創新大賽的企業的融資輪次大多介于種子輪到A輪之間，占據總參賽企業的80%以上，而C輪及之后的企業相對占比較小，20%不到。單看每一輪次的參賽企業，處于種子輪/未融資狀態的企業達到36%，占比最多；處于天使輪和處于A輪的企業分別占比26%和20%，相差不大。處于B輪融資的企業明顯開始減少，占比12%。處于C輪及以后融資輪次和上市企業參賽數量最少，僅為3%。

眾所周知，融資輪次越到后期的企業在資金籌建和人才、技術體系的搭建上會相對成熟，在此階段所表現出的與大型藥企、數字技術公司進行合作的需求會相對降低，而處于融資前期的初創企業因為技術平臺搭建的不完善、資金相對短缺的情況更為普遍，因而表現出更強烈借助外部力量進行技術平臺搭建和人才引導的需求。

研發端廣受關注，信息安全難度高

此次參賽的各企業根據自己的團隊能力和技術專長，在數字化技術落地于醫藥產業上的五大落地場景的布局上各有側重。可以明顯看到，近60%的企業都重倉布局了“賦能患者及大眾”，追求以患者為核心，更好滿足患者的臨床需求，幫助藥企將邊界從藥品的供應方外延到更大的患者賦能體系中。

其次是利用數字化技術加速醫學研發創新（43%）和優化從業者體驗（41%），一方面從底層數據支持，幫助醫藥企業實現產品的全生命周期管理；一方面在醫藥行業的管理和組織架構全面擁抱數字化，幫助員工實現提高工作體驗和效率的同時，提升公司效益。

建立敏捷運營流程（35%）是企業考慮的下一個戰略重點：利用數字化手段，幫助醫藥企業實現從研發、生產，到流通銷售的全流程敏捷運營，以最短的路徑實現企業運營中的價值最大化。

與其他四大落地場景的布局相比，初創企業在保護醫療信息的安全方面稍顯不足，占比僅過總體的四分之一（29%）。但保護醫療信息安全的重要性不言而喻，會在一定程度上影響到整個醫療健康產業的數字化進程。隨著云技術手段的成熟和數據安全級別的持續提升，數據上云已經成為了醫藥產業發展中的必然趨勢。

聚焦五大細分場景，醫藥數字化轉型正當時

由于五大場景各場景下還包括了不同的細分場景，為方便讀者更為明晰地了解數字化企業在各細分場景下的布局，動脈網進行了五大場景下的十九個細分場景的布局統計，并選取了企業選擇布局最多的五個場景進行簡單介紹。

如圖，在數字化技術落地的十九個細分場景中，企業布局最多的五個具體場景分別是數字化患者服務（35%）、數字化慢病管理（33%）、數字化營銷（30%）、患者教育（25%）和真實世界數據的采集和應用（22%）。

1、數字化患者服務

數字化患者服務通常指互聯網醫院/數字化企業利用在線平臺連接醫生端、護士端和患者端，通過信息、數據共享，通過線上平臺進行醫患之間的交流和服務。數字化患者服務包含以AI自助服務、AI+醫生服務等多種形式為患者提供預約掛號、問題咨詢、各類病理報告解讀、藥品處方、藥事服務、就診路徑指引等多方面豐富的數字化服務，具體服務內容的豐富程度與各平臺的建設有關。

患者提供的在線病歷信息、線下檢查結果等，可以幫助醫生在與患者的實時交流中更準確地了解患者情況，對患者進行精準畫像。不少提供數字化患者服務平臺常常與院內系統相輔相成，起到為線下醫院導流的作用，加強了患者與線下醫院的黏性。

對于藥企而言，通過分析整理在線平臺上的患者數據反饋，能夠深挖患者臨床需求，清晰定位患者臨床痛點，為藥企進一步選擇新藥研發方向、進行藥物劑型的改良設計等具有良好的指導意義。部分藥企在互聯網平臺通過植入流程服務，也加強了與患者之間的接觸溝通機會，提高患者對于品牌藥品的忠誠度。

2、數字化慢病管理

傳統的慢病管理模式以“診斷、治療、康復、隨訪”的流程為主，醫院和社區的醫務人員是慢病管理的主要執行者，承擔起慢病中的預防、保健、醫療、康復、健康教育等多項工作。在傳統慢病管理環節中，管理的關鍵仍然是靠“人”。但是，面對不斷增加的慢病患者，“人”顯然無法滿足巨大的管理需求。

大部分慢病患者在住院后一般能得到較好的治療，但龐大的患者人群在離開醫院后，醫院的醫護人員患者只能是有心無力。這在很大程度上影響了現有醫療機構的管理效果，也是慢病危害大的主要原因。

目前，我國慢性病患者已多達3億，而慢性病每年為國家造成的損失超過5萬億。來自前瞻產業研究院的報告顯示：60%以上的患者在離院后沒有按照醫囑服藥，服藥依從性差是造成療效不佳、并發癥產生的問題所在，也是造成醫療費用無法管控的重要原因。

而數字化慢病管理在一定程度上很好地解決了這個問題：數字化技術可介入醫院對于患者的前期病情監測、跟蹤管理、個性化慢病管理服務等環節，提高了醫療機構參與慢病管理的效率。

數字化管理平臺聯合企業提供的配套體外智能監測性設備，能夠實時監測患者身體情況并傳達給醫生，部分數字化管理平臺還能夠進行AI報告分析，形成圖表化趨勢管理，不僅能讓醫生能夠實時評估患者的病情發展，記錄患者病情，還能靈活進行患者治療方案的制定，異地遠程指導患者進行自我疾病管理。患者用藥的依從性得到提高，藥企作為藥品的直接提供方也間接受益。

此外，通過整理分析線上平臺上積累的患者醫療數據，還能使藥企更加精準地了解患者在實際藥品使用過程中的需求和結果。

3、數字化營銷

醫藥數字化營銷，主要指使用數字化手段，或基于數字化的應用場景，對藥企旗下的處方藥產品進行在線營銷，是目前藥企與互聯網平臺緊密合作趨勢所在。

醫藥數字化營銷幫助藥企將在線下發生的醫藥代表的拜訪搬到了線上，不僅降低了企業銷售成本，擴大了企業銷售渠道，在提高醫生閑散時間的利用效率上，也收獲了來自醫院的歡迎。

此外，與線下推廣相比，數字化營銷還可以更好地完成醫師拜訪數據的記錄和積累。通過線上營銷，平臺可以將醫藥代表和醫生的溝通過程全部忠實地記錄下來，變成藥企自己的數據沉淀。

通過分析醫藥代表拜訪的大數據，藥企不僅可以繪制醫生畫像，提高自己對于客戶的了解，更重要的是可以掌握醫藥代表的工作情況，幫助醫藥代表理解自己工作上的不足，提高其工作效率的同時，實現與員工之間的共同成長。

動脈橙行業數據顯示，我國醫藥數字化營銷市場規模總體呈逐年增長態勢，2019年醫藥數字化營銷市場規模更是達到了15.7億元。由于2019年底新冠肺炎疫情的爆發，物理隔離切斷了醫藥代表與醫生之間建立的線下聯系，傳統營銷方式受到很大影響，幾乎無法運作，醫藥數字化營銷進一步得到發展。

4、患者教育

從患者層面看，線上平臺通過提供專家的講解視頻以及輸出患者疾病相關的科普知識，能夠給到患者豐富而成體系的疾病教育，幫助患者掌握疾病知識，提高患者對疾病和治療的認知，個性化、針對性引導與教育患者。

從藥企層面看，在患者利用線上平臺進行疾病管理、學習相關疾病知識的同時，也是其近距離接觸患者的機會。

活躍在醫藥數字平臺上的患者，大多是些需要長期進行疾病管理的病人。長期疾病管理，意味著藥物的持續、長期需求。藥企通過在線上平臺聚集醫生資源，為患者用戶提供相應的疾病管理服務，在幫助患者認識、了解疾病的同時，增強對企業藥品的認識和了解，成功地實現了醫藥推廣。

5、真實世界數據的采集和應用

真實世界數據的采集包括患者用藥、就診治療及不良反應等生活的方方面面，是真實世界研究產生的數據。真實世界研究是指研究數據來自真實的醫療環境，反映實際診療過程和真實條件下的患者健康狀況的研究。其目的是用來理解某種醫療產品對于研究對象健康的影響，通過現實世界海量的醫療數據，確定及量化各種干預方案的優勢、風險和結局，評價醫療產品的安全性與有效性，尋找未被滿足的需求，應用可靠和科學的研究方法獲取洞見，支持產品價值定位。

RWS自2010年引入中國后，便廣受關注，尤其是在臨床醫療和監管領域。2020年1月7日，國家藥監局將2020年的1號文發給了真實世界研究。7月1日，新版《藥品注冊管理辦法》執行，要求藥品持有人主動開展新品上市后研究。8月3日，《用于產生真實世界證據的真實世界數據指導原則（征求意見稿）》發布。政策上的重視，已經讓國內的真實世界研究走上了“高速公路”。

疫情時期，國家開啟了以大數據、人工智能等為代表的“新基建”。2020年4月初，國務院又發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，“數據”的新型生產要素地位明確，醫療大數據進入“下半場”。

價值輸出是醫療大數據進入下半場后的重要特征。以往粗糙的數據采集手段和數據質量將被淘汰，換之是數據的高質量整合、分析、挖掘，以及更充分的被利用。數據的價值也正在從醫療行為的總結，逐步升級為醫療決策的支持和全方位醫療輔助決策。

以數字化技術為基礎的真實世界研究，可以從大數據中挖掘有價值的生物標注物，幫助藥品進一步鎖定有效目標人群，從而提高藥品治療的有效率。

大數據與人工智能，數字化的開拓者

圖表顯示，企業使用大數據及人工智能技術較為普遍：81%的企業應用了大數據手段，人工智能技術的使用率則在68%左右。人工智能和大數據早已從部分領域的先行嘗試變成了寬泛領域的底層應用技術。

在醫療健康行業，人工智能和大數據被廣泛地應用在藥物研發、臨床研究、患者服務、市場營銷以及企業內部管理等方面。

因為人工智能需要從過往數據中進行學習和算法的訓練，才能擁有“智能”，并得到升級提高，所以大量高質量的醫療數據是人工智能具有判斷力的基礎，人工智能和大數據的運用在一定程度上互為表里。缺乏數據的人工智能就是無米之炊，此種現象在醫療行業尤為明顯。另一方面，若沒有人工智能介入進行大數據的提煉、清洗和分析，僅通過人工的方式很難實現充分挖掘醫療大數據中蘊藏的價值。

其余數字化手段，如區塊鏈、物聯網、容器、VR/AR/混合現實的應用則更側重于企業的具體業務。比如利用可穿戴設備進行患者身體數據的傳輸更傾向于使用物聯網；遠程教學使用醫學儀器或者利用虛擬操作模擬手術流程教學則更偏向于使用VR/AR/混合現實。

仍有少數企業未加入云上大家庭

從各企業選擇單向云平臺的熱度來看，選擇阿里云計算平臺的企業數量最多，達到70%；其次是AWS，有近22%的企業選擇；選擇使用騰訊云平臺與選擇使用Microsoft Azure的企業數量相差不大，分別為14%與13%。此外，少量企業選擇使用其他云計算平臺，諸如華為云平臺、平安云平臺、政務云平臺等。

從各企業使用云計算平臺的實際情況來看，絕大多數企業同時選擇了多種（1-3）云計算平臺進行使用。說明目前在實際發展中，使用不同供養商的云平臺組成的混合云作為自己解決方案的載體，已經成為了企業提供云上解決方案時的常規選擇。

值得注意的是，在所有的參賽企業中，還存在11%的比例未使用云平臺的情況。實際上，在對于這部分企業的調研中，只有2家企業表示自己既沒有上云，也沒有上云的需求。而已經在云平臺上部署的企業，也大多表示在自己的當前發展階段，仍存在額外的上云需求。

這也就表示醫藥解決方案的上云進程仍在進行中，盡管大多數解決方案已經在云上部署，但仍有大量上云需求待挖掘。

云平臺是解決方案的載體，而當云平臺上針對醫藥產業的解決方案逐漸積累，就有能力形成完整的云上解決方案生態系統。這種生態系統由云服務商、藥企和解決方案提供者三方構成，云服務商提供底層的云平臺支持，解決方案提供者利用云上的計算、儲存資源為藥企提供相應的服務，而藥企作為其中的付費方，則接受數字化技術為其帶來的工作流程重構。

生態系統的搭建需要三方共同實現，任何一方的單打獨斗都將使得醫藥產業的數字化轉型進入停滯不前的境地。實際上這一點對于整個醫療健康產業的數字化轉型也是同樣。所有參與其中的產業角色都應當保持開放的心態，擁抱這場產業轉型的潮流。