美国第三方影像行业研究报告Word文件下载.docx
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4.1线下影像中心包括第三方、与医院/医生集团共建,并延伸至肿瘤放疗12
4.2线上医学影像,结合互联网医疗和人工智能(AI)15
图表目录
图表12009-2018美国医疗影像诊断市场规模(单位:
亿美元)4
图表22003-2013美国第三方独立影像中心数量5
图表32013年美国第三方独立影像中心地区分布5
图表42003-2013年美国连锁第三方影像诊断机构和所属影像中心数量变化8
图表52015年美国连锁第三方影像机构TOP209
图表6RadNet影像中心结构10
图表7AllianceHealthcareSevice历年收购情况10
图表8RadNet历年营业收入结构12
图表9AllianceHealthcareSevice影像中心分类13
图表10AllianceHealthcareSevice影像诊断合作代表性医院14
图表11AllianceHealthcareSevice收入结构(单位:
百万美元)14
图表12AllianceHealthcareSevice肿瘤放疗合作代表性医院15
图表13医学影像流程6个阶段和互联网医疗7个领域结合矩阵图16
图表1410种医学影像+互联网医疗商业模式与融资分布17
图表15医学影像+互联网医疗公司融资TOP1017
图表16医学影像+人工智能公司在细分领域中投资热度居前18
图表17医学影像+人工智能公司融资金额TOP518
图表18借助图像识别和深度学习,影像诊断效果显著提高19
前言
美国第三方影像中心是主流,规模效应凸显竞争优势。
(1)美国医疗影像诊断百亿市场,复合增速10%。
美国第三方影像中心市场规模和数量占比近40%,约2421家,更集中分布在人口密集地区;
(2)影像技术进步、预防意识增强、医生对影像认可度和依赖度提高是增长的驱动力,规模效应使得第三方影像中心竞争优势凸显,包括保险更倾向性价比更高的影像诊断付费、预约检查时间更便捷、医疗服务更全面和专业等。
自2008年来收购兼并加快行业整合,连锁化、产业链向放疗延伸是趋势。
(1)第三方影像中心在美国发展30多年来进入行业整合期,大型第三方影像机构能够吸引更多患者并以更低的价格采购影像设备,借助此优势,在不断扩张中对小型影像机构进行吸收合并;
(2)随着行业集中度的提升,第三方影像中心的规模化壁垒已经形成,领先企业将会占领更多的市场。
2015年CR20近40%,连锁化、规模化趋势非常明显,第三方影像中心龙头RadNet市占率约10%,AllianceHealthcareSevice是影像诊断和肿瘤放疗一体化的代表。
线下和线上医学影像多业态并存,且有相互融合之势。
(1)线下医学影像中心,共有第三方独立影像中心、与医院或者医生集团合作或共建、从影像诊断延伸至肿瘤放疗三种类型;
(2)以RadNet为代表的第三方独立影像中心,独立于医院和诊所,通过和医疗设备供应商、医疗机构及保险机构的合作,面向患者提供“一站式”影像诊断服务;
(3)AllianceHealthcareSevice是另一类型的代表,与医院和医生集团合作的影像中心占比超90%,主要依赖外部医生为住院和门诊患者提供影像诊断服务,并从影像诊断延伸至肿瘤放疗,2015年肿瘤放疗收入占比超过20%。
线上医学影像,多为创新型模式,目前主要分为结合互联网医疗和人工智能(AI)两大类。
(1)可以将影像生成到诊断的整个流程划分为6个阶段,再从市场成熟度、技术能力与临床医疗能力这三个维度考虑,可以归纳为10种可以与互联网医疗结合的商业模式。
从融资额看,影像存储与管理功能、影像诊断(算法)这2种商业模式受认可度最高;
(2)图像识别技术的成熟、电子胶片的普及和放射科医师的缺乏推动了人工智能在医学影像的应用。
“算法+有效数据”是应用的关键,通过图像识别和深度学习训练,影像诊断准确率达到90%以上,辅助诊断效果显著,例如Enlitic公司恶性肿瘤检测系统的肺癌检出精度比放射科医生高50%以上。
目前商业模式是与医院深度合作,盈利方式是参与医院利润分成,还有明显提升空间。
第三方医学影像诊断中心,预计年内开业;
3)尚荣医疗,与国内医疗影像标杆龙头上海联影医疗战略合作,共建区域性影像诊断中心以及医院影像中心;
4)泰禾集团,其大股东泰禾投资收购AllianceHealthcareSevice52%的股权,进军医学影像诊断和肿瘤放射治疗领域,下一步将在国内推进和落地;
5)星河生物,收购国内伽马刀龙头企业玛西普,参股Protom领先布局小型化质子治疗系统,并借助先进且全面的肿瘤放疗系统向下游医疗服务延伸。
一、导言
本篇是第三方影像系列专题报告的开篇之作,主要从美国第三方影像的发展趋势、商业模式以及对标公司来分析该产业的成长路径和投资机会,希望通过他山之石,对正乘风启航的国内第三方影像给予启发和借鉴,我们主要有以下四个观点:
二、美国第三方影像中心是主流,规模效应凸显竞争优势
2.1美国医疗影像诊断百亿市场,复合增速10%
美国影像市场每年规模约1000亿美元,根据Frost&
Sullivan的数据,2009-2015年美国医疗影像诊断市场从46.6亿美元扩张到87.1亿美元,预计到2018年达到110.7亿美元,复合增长率为10%。
亿美元)
2.2美国第三方影像中心市场规模和数量占比近40%
根据Frost&
Sullivan的数据,美国医疗影像诊断40%的市场来自于第三方影像中心。
截至2013年,美国有近7000家的医疗影像中心,其中第三方独立影像中心约2421家,占比约35%。
图表22003-2013美国第三方独立影像中心数量
2.3美国第三方影像中心更集中分布在人口密集地区
美国医疗影像中心的区域分布基本与所处州的人口数量成正比。
以人口数量最大加利福尼亚州为例,截至2013年其拥有约834个影像中心,排在全美国首位。
图表32013年美国第三方独立影像中心地区分布
2.4影像技术进步、预防意识增强是驱动力,规模效应凸显竞争优势
美国医疗影像诊断市场高速增长的驱动力主要来自影像技术进步、居民预防意识增强、医生对影像认可度和依赖度提高:
(1)影像技术的进步:
更先进的影像检测技术被研发出来,更多的影像设备(MRI,CT,PET/CT)也被不断的投入到临床使用;
(2)居民预防意识增强:
更多的患者开始意识到影像检查在患病早期筛查与干预的重要性;
(3)医生对影像认可度和依赖度提高:
临床医生对于影像作为主要的检查手段的认可度越来越高,依赖性也越来越强。
美国第三方影像诊断起步较早、发展快,相较于隶属于医院的影像科、以及医院与影像机构的合作单位,规模效应使得其竞争优势非常显著:
(1)保险更倾向性价比更高的影像诊断付费:
第三方独立影像中心拥有相对较低的价格以及更优质的服务,保险公司更倾向于为性价比更高的影像诊断付费;
(2)预约检查时间更便捷:
由于医院预约周期较长,第三方独立影像中心可以更为灵活、及时的安排检查时间;
(3)医疗服务更全面和专业:
相较于影像科特许读片医生(Sub-specializedRadiologist)相对匮乏的地区和医院,第三方独立影像中心提供的医疗服务更全面和专业。
三、收购兼并加快行业整合,连锁化、服务延伸是趋势
3.1自2008年以来,收购兼并加快行业集中度提升
第三方独立影像机构在美国发展30多年来已经进入行业整合的阶段,大型第三方影像机构能够吸引更多患者并以更低的价格采购影像设备,借助此优势,在不断扩张中对小型影像机构进行吸收合并。
2003年至2008年美国第三方影像诊断机构以及所属独立影像中心的数量都在不断攀升,2008年以后两者数量出现一降一升,收购兼并加快行业集中度提升。
图表42003-2013年美国连锁第三方影像诊断机构和所属影像中心数量变化
3.2连锁化、产业链向肿瘤放疗延伸是第三方影像中心发展趋势
随着行业集中度的提升,第三方影像中心的规模化壁垒已经形成,领先企业将会占领更多的市场,连锁化将是未来发展趋势,进一步在竞争格局中占据优势。
2015年全美前20家连锁第三方影像机构的影像中心数量合计935家,占全部第三方影像中心近40%,连锁化、规模化趋势非常明显。
图表52015年美国连锁第三方影像机构TOP20
以美国第三方影像中心龙头RadNet为例,2015年营业收入约8.1亿美元,市占率约10%,其影像中心的扩张几乎全部通过收购实现,2015收购中心数量有43家,占全部中心数量的15%左右。
图表6RadNet影像中心结构
而另外一家是影像诊断和肿瘤放疗一体化的代表,AllianceHealthcareSevice,除了在影像诊断领域不断整合,还将产业链向纵深延伸。
2005-2015年这10年间共收购21家公司,收购金额累计4亿美元,其中有8家是影像诊断,10家是肿瘤放射治疗,2家是康复,1家是影像系统。
图表7AllianceHealthcareSevice历年收购情况
四、线下和线上医学影像多业态并存,且有相互融合之势
4.1线下影像中心包括第三方、与医院/医生集团共建,并延伸至肿瘤放疗
线下医学影像中心,共有第三方独立影像中心、与医院或者医生集团合作或共建、从影像诊断延伸至肿瘤放疗三种类型。
其中第三方独立影像中心是主体,如前文分析,不仅市场规模还是中心数量,占比都接近40%。
(1)第三方独立影像中心。
独立于医院和诊所,通过和医疗设备供应商、医疗机构及保险机构的合作,面向患者提供“一站式”影像诊断服务。
以RadNet为例,其通过广泛的设备资源、站点网络、合作医疗机构、专家资源、保险网络,构建了一个覆盖“设备-医疗机构推荐-影像诊断-诊断报告服务-保险支付”的完整体系。
2015年RadNet营业收入约8.1亿美元,其中商业保险和医疗保障为主要收入来源,占比分别达57%和23%。
其拥有约300家影像中心分布在7个州,约7300名员工,其中超过500名放射科医生。
图表8RadNet历年营业收入结构
(2)与医院或者医生集团合作或共建。
与第三方独立影像中心不同,这类影像中心主要提供硬件,即诊断设施和诊断设备,而软件也就是医生,主要由医院或者医生集团提供,通常为住院患者和门诊患者提供影像诊断服务。
以AllianceHealthcareSevice为代表,其2015年影像中心共有115家,其中与医院合作的有81家、与医生集团合作的有27家,提供零售业务的中心仅有7家。
与医院和医生集团合作的影像中心占比超90%,主要依赖外部医生为住院和门诊患者提供影像诊断服务。
图表9AllianceHealthcareSevice影像中心分类
AllianceHealthcareSevice与全美超过1000家医院合作,以中小型医院和诊所为主。
图表10AllianceHealthcareSevice影像诊断合作代表性医院
(3)从影像诊断延伸至肿瘤放疗。
从影像诊断(MRI,CT,PET/CT)到肿瘤放疗(IMRT,IGRTandSRS)是肿瘤放射治疗常规流程,因此从事影像诊断的公司更有优势将服务延伸至肿瘤放疗。
以AllianceHealthcareSevice为代表,从08年开始肿瘤放疗业务占比逐年提升,2015年肿瘤放疗收入约1亿美元,占比超过20%。
百万美元)
AllianceHealthcareSevice肿瘤放疗合作医院覆盖社区医院、中小型医院和大型医学中心。
图表12AllianceHealthcareSevice肿瘤放疗合作代表性医院
4.2线上医学影像,结合互联网医疗和人工智能(AI)
线上医学影像,多为创新型模式,目前主要分为结合互联网医疗和人工智能(AI)两大类,未来有相互融合之势。
(1)医学影像+互联网医疗
可以将影像生成到诊断的整个流程划分为6个阶段:
采集成像、影像存档、影像传输、影像显示、影像分享、影像诊断。
每个阶段都分别出现了与互联网医疗可以结合的创新模式,再从市场成熟度、技术能力与临床医疗能力这三个维度考虑,可以归纳为10种商业模式,分别是云端PACS、远程影像诊断平台、医学影像教育工具、医学图片交流社区、手机拍照结合算法诊断、专业影像自动算法分析、影像3D可视化解决方案、医学影像3D建模与打印、便携医用影像设备、消费级影像设备。
图表13医学影像流程6个阶段和互联网医疗7个领域结合矩阵图
截至2015年,共有10家医学影像+互联网医疗公司获得融资,总融资超2.3亿美元。
其中影像存储与管理功能、影像诊断(算法)这2种商业模式受认可度最高,融资占比分别为40%。
图表1410种医学影像+互联网医疗商业模式与融资分布
图表15医学影像+互联网医疗公司融资TOP10
(2)医学影像+人工智能(AI)
图像识别技术的成熟、电子胶片的普及和放射科医师的缺乏推动人工智能在医学影像领域的应用。
美国医学影像数据年增长率为63%,而放射科医生数量年增长率仅为2%,借助人工智能可以有效弥补缺口。
另外,影像诊断误诊率高达1200万/年,基于深度学习的医学影像识别准确率能达到90%及以上,辅助诊断效果显著。
医学影像+人工智能公司在细分领域中投资热度居前。
2011-2016年6月,医学影像+人工智能融资项目共66起,融资金额达14亿美元。
创业项目数量和金额均有大幅提升。
细分领域中,医学影像类项目数量最多,为16个,融资金额达1.49亿美元,其中ButterflyNetwork公司在2015年获1亿美元融资,Enlitic公司累计获得1500万美元融资。
图表16医学影像+人工智能公司在细分领域中投资热度居前
图表17医学影像+人工智能公司融资金额TOP5
“算法+有效数据”是医学影像+人工智能应用的关键。
通过积累大量影像数据和诊断数据,来不断对神经元网络进行图像识别和深度学习训练,从而提高诊断的准确率。
以Enlitic公司的恶性肿瘤检测系统为例,通过使用肺癌相关图像数据库“LIDC(LungImageDatabaseConsortium)”和“NLST(NationalLungScreeningTrial)”进行验证,该系统的肺癌检出精度比放射科医生高50%以上。
商业模式是与医院深度合作,盈利方式是参与医院利润分成,还有明显提升空间。
以Enlitic为例,与其投资方CapitalHealth深度合作,覆盖CapitalHealth旗下超过51家放射诊所。
CapitalHealth是一家澳大利亚的医疗集团,主营家庭保健、临终关怀等业务,同时也是医疗设备供应商,既有丰富的医疗数据资源,也有放射设备资源。
CapitalHealth向Enlitic提供X光片训练数据和专家顾问,而Enlitic则提供完整的人工智能解决方案,并参与医院利润分成。
图表18借助图像识别和深度学习,影像诊断效果显著提高