人民論壇在線評論| 以“吃苦耐勞”練就“硬本領”

　　目前，人民論納斯達克上的互聯網公司有京東、新浪微博、陌陌;早一些的百度、巨人網絡、攜程、新浪、網易等。

對於醫療健康行業同樣如此，壇線勞練比如高端人才回國，壇線勞練全球醫藥研發中心轉移，醫藥產品研發的“技術升級”和銷售的“海外拓展”，還有國內醫療器械等行業的部分“國產進口替代”等。它以基因測序技術的快速發展、評論硬本領診斷手段的精確豐富、評論硬本領臨床藥物的靶向明確、生物醫學分析的日漸成熟和生物大數據雲計算技術日新月異為前提，引領現有的通用性醫療模式逐步轉化為高度個體化的醫療模式。

當然，吃苦耐並購做的好不好，是不是算成功，也有一個簡單粗暴的檢驗標準——在一定的時期內市場對上市公司股價是否認可。包括醫療保險、人民論醫療金融、人民論個體化醫療和創新醫療等則是較為新鮮的領域，也是未來可能有爆發空間的領域，但這些領域的投資成功不僅僅需要資本和企業自身的努力，有時往往需要整個體係的支持，因而短期而言具有較大的不確定性，然而其長期投資則非常具有吸引力。對他來說，壇線勞練成功隻是一種習慣。目前現有電商體係下，評論硬本領無論是B2B、B2C還是O2O模式，都無法打通醫院端，真正觸及中國藥品渠道的核心。醫療服務精準與個性化的體檢服務，吃苦耐將對個人的疾病風險做出提前預警，並做出提前幹預與預防。

從過去的十年看，人民論醫療行業的增長主要來自於兩方麵：人民論第一是內生增長，即產量增加、價格提升、新產品與業務的開拓(主要包括技術的升級)，這個邏輯仍然存在，而且相對於其他行業而言，醫療健康領域會有更為穩定和持久的增長機會;第二是外生增長，伴隨著資本市場的力量，行業迅速向縱橫兩個方向延伸，並且未來醫療健康行業的並購整合可能會來得更加猛烈。核心問題還是在於醫療行業的醫院供給端的特殊性，壇線勞練醫生掌握處方權，壇線勞練同時患者在需求端信息高度不對稱，很難有決策權，因此無論平台需求量有多大，也較難對醫院的供給端形成溢價能力，從而打破醫院原有的經濟體係。這一波的並購整合浪潮已經擴大，評論硬本領不僅僅從國內開始走出國門，而且未來國內上市公司之前的並購整合也會出現更多機會。

本次《2016醫療健康產業投資報告》下篇，吃苦耐將主要分析互聯網醫療市場和精準醫療市場兩個方麵。要麽走在大部分人的前麵，人民論成為趨勢的最前沿一部分，進得早，跑得快;要麽紮紮實實練好內功，投了企業之後發揮好實力;機會，還是很多的。風險投資紛紛看好這種以消費端切入，壇線勞練通過互聯網手段顛覆傳統醫療保險的服務模式。比如，評論硬本領華蓋醫療基金背後，就有包括瀚宇藥業、天士力、海思科、昆明製藥、福瑞股份等十多家醫藥行業上市公司。

互聯網醫療通過互聯網醫療重新分配醫療服務的價值鏈，精準的匹配醫患之間的就醫供需，提高診療效率，節省診療成本。從最近幾年CRO、CMO、CSO這些細分行業的快速發展，還有其它的一些創新，便是很好的例子。

醫藥企業可以通過收集和積累醫生對特殊小病種案例的研究，開發出高價值的孤兒藥產品。當然，並購做的好不好，是不是算成功，也有一個簡單粗暴的檢驗標準——在一定的時期內市場對上市公司股價是否認可來自於支付方與民生方麵的巨大壓力，使得分級診療的強製推行成為新醫改最重要的措施之一，對於醫生的多點執業尺度也越來越大，將會在很大程度上釋放生產力，改善供給，這無疑會給互聯網醫療帶來巨大的發展機遇。在頻頻發布公告的上市公司背後，其實都在講述著各自增長的邏輯與變革路徑。

從最近幾年CRO、CMO、CSO這些細分行業的快速發展，還有其它的一些創新，便是很好的例子。互聯網保險首先重構的就是傳統保險的銷售環節，試圖砍掉多餘的傳統線下中間環節，提高利潤率和運營效率。精準醫療有助於疾病的精確診斷分型(如癌症的不同分型)，從分子層麵解釋疾病，尤其是癌症的發病機理。我們認為雖然目前慢病數據價值還無法被完全釋放，但未來隨著國家“互聯網+”戰略的進一步落地，以及醫療改革的大勢所趨，醫院的數據孤島將逐漸被打破，數據本身也會經曆量變到質變的積累挖掘過程。

資本在正式介入醫藥行業之前需要了解清楚該行業的特點，通過了解企業自身和轉型的基本規律與價值趨勢等特點，方能做到有的放矢。它通過個性化的診斷技術預測個人未來疾病風險，從而更好地預防疾病;一旦患上某種疾病，它還可以進行早期診斷篩查，並采用精確的靶向藥物對患者進行治療，去除病灶。

並於10月將精準醫療作為美國在醫療領域未來的發展方向。圍繞著分級診療體係及醫生多點執業下的醫患關係而展開的一係列商業模式的創新將會成為可能，不管是大平台還是垂直細分的模式都有可能找到自身的市場需求。

參照國際上PE和上市公司發展的進程，KKR、黑石等機構實際上很少做參股型投資，而更多則是參與到一個行業中的優秀企業，然後深入培養，將其打造成行業上市龍頭企業或通過並購的方式實現退出。在臨床試驗中，醫生可以對目標患者進行精準招募，精準宣講;在診療過程中，醫生可以根據患者的基因類型選擇療效突出的藥物，減少藥物副作用。醫藥電商是行業公認的互聯網醫療離變現最近的領域，同時也密切關係到現有醫療體係醫院的核心利益。醫療健康行業的轉型，特別是傳統的醫藥上市公司，往往通過管理的變革、行業的遷移(包括橫向拓展與縱向深入)和企業整體轉型三種方式逐步探尋自我突破與價值實現。英國–“十萬基因組計劃”由英國首相DavidCameron於2012年12月提出，並於2014年春天正式啟動，擬於2017年前完成10萬人基因組測序工作。對於醫療健康行業同樣如此，比如高端人才回國，全球醫藥研發中心轉移，醫藥產品研發的“技術升級”和銷售的“海外拓展”，還有國內醫療器械等行業的部分“國產進口替代”等。

它以基因測序技術的快速發展、診斷手段的精確豐富、臨床藥物的靶向明確、生物醫學分析的日漸成熟和生物大數據雲計算技術日新月異為前提，引領現有的通用性醫療模式逐步轉化為高度個體化的醫療模式。當然，並購做的好不好，是不是算成功，也有一個簡單粗暴的檢驗標準——在一定的時期內市場對上市公司股價是否認可。

包括醫療保險、醫療金融、個體化醫療和創新醫療等則是較為新鮮的領域，也是未來可能有爆發空間的領域，但這些領域的投資成功不僅僅需要資本和企業自身的努力，有時往往需要整個體係的支持，因而短期而言具有較大的不確定性，然而其長期投資則非常具有吸引力。對他來說，成功隻是一種習慣。

目前現有電商體係下，無論是B2B、B2C還是O2O模式，都無法打通醫院端，真正觸及中國藥品渠道的核心。醫療服務精準與個性化的體檢服務，將對個人的疾病風險做出提前預警，並做出提前幹預與預防。

從過去的十年看，醫療行業的增長主要來自於兩方麵：第一是內生增長，即產量增加、價格提升、新產品與業務的開拓(主要包括技術的升級)，這個邏輯仍然存在，而且相對於其他行業而言，醫療健康領域會有更為穩定和持久的增長機會;第二是外生增長，伴隨著資本市場的力量，行業迅速向縱橫兩個方向延伸，並且未來醫療健康行業的並購整合可能會來得更加猛烈。核心問題還是在於醫療行業的醫院供給端的特殊性，醫生掌握處方權，同時患者在需求端信息高度不對稱，很難有決策權，因此無論平台需求量有多大，也較難對醫院的供給端形成溢價能力，從而打破醫院原有的經濟體係。患者就醫路徑的改變會改善患者與醫生的匹配，再加上醫生的多點執業，會使得稀缺的名醫資源逐漸從看大量的小病中解放出來，大醫生與小醫生、等級醫院醫生與基層醫療機構醫生間的分工與合作會更明確，進而能為更多真正有需要的患者服務，互聯網的篩選與匹配功能就能發揮作用。從這個產業並購發展的角度看，國內的這波內生增長和外生並購還處於較早的階段。

目前交易類營收規模在整個市場規模中的占比非常大，其次是線上營銷，占比最小的是用戶增值營收規模。移動互聯網技術的興起，醫藥與互聯網技術的結合使得信息流通成本大大降低，“去中心化、去權威化”是最顯著的特點。

2、大數據將在互聯網醫療領域發揮重要作用。在如此激勵競爭的環境之下，有三個方向還是能夠發揮更多價值：一是早期VC。

生產要素和產業環境變化帶來的各種社會資源包括資本、勞動力、土地、技術、信息等在企業轉型的過程中會發生重新布局。這個市場在過去的五年中保持了超過20%的年複合增長率，預計在未來五年它的規模還將翻一倍，達到8萬億，接近屆時中國GDP的10%。

以國藥、九州通、康恩貝等傳統醫藥流通集團紛紛布局B2B電商，積極拓展線上渠道。這裏必將誕生能夠影響社會、普惠民眾的BAT量級的產業巨頭。風險投資紛紛看好這種以消費端切入，通過互聯網手段顛覆傳統醫療保險的服務模式。對醫療大數據的積累和分析將有助於提高醫療服務效率，降低醫療服務成本。

短期來看，精準醫療的發展還處於萌芽期，對很多公司的收入(更不用說利潤)貢獻相對有限。試想如果通過互聯網平台累計的結構化高質量數據達到一定的體量，後續無論在應用於精準醫療、學術科研還是產品研發方麵，都會帶來足夠的商業價值。

當下，新的增長點無疑是擺在醫療健康上市公司麵前的現實難題。4、隨著醫療健康場景的互聯網化，互聯網醫療正在為健康險的產品設計、營銷和承保環節帶來革新。

領先的醫療大數據服務公司將通過最優的數據結構和獨有的數據挖掘技術形成競爭優勢，贏得醫生和患者的青睞。PE價值由於國內A股上市公司的高估值因素(相對於成熟市場，目前仍然高位)，部分PE投資人是否還在單純地追逐估值套利(包括跨境套利)?那麽，PE機構的價值何在?做好一個搬運工也是需要專業技巧的，對於如何做好PE機構的投後增值服務能力以及對產業鏈的整合，需要具備兩大核心要素能力，一是要能找到行業裏最優秀的管理團隊，確保理念的執行力;二是要在產業鏈上具備各方資源，要在每個細分板塊都能找到適合的標的，並能通過資本和管理的紐帶，讓它們產生好的整合協同效應，這才是一個好的並購預期要達到的效果。

很赞哦!（37736）