文章来源公众号：在职硕士MBA（ID:CPMC_MBA）随着“健康中国”理念的深入人心，大健康产业成了发展的热点、投资的蓝海。今年一场突如其来的疫情更是进一步加速了中国大健康产业数字化、智能化的改革发展。中国医疗健康行业的真正现状如何？未来又将走向何方？1、大健康产业10万亿蓝海，阿里、万达、华润纷纷入局现阶段，我国大健康产业主要以医药产业和健康养老产业为主，市场占比分别达到50.05%、33.04%；健康管理服务产业比重最小，只有2.71%。中国大健康产业细分市场占比统计情况△我国是世界人口大国，随着人口基数的不断增长，经济技术水平不断提高，人口老龄化逐渐演进，种种因素必然导致我国的医疗健康产业成为世界上最大和增长最快的产业之一。随着国内医疗健康需求日益增长，必然会推动医学技术取得重大突破，也必然会推动商业模式创新和产业融合不断加速。健康产业日益成为资本市场竞相追逐的“香饽饽”，阿里、万达、华润等巨头企业近些年也纷纷入局。目前，大健康产业已成为发展潜力最大的未来产业，正在酝酿和形成超过十万亿的巨大蓝海市场。健康服务已经成为关系到国计民生、未来社会整体幸福指数的国家级重大事业。2015年到2019年，中国的大健康产业整体营收保持增长，2019年营收规模达到7.25万亿元。2017-2023年我国大健康产业规模统计情况及预测△中国与全球的大健康产业发展情况基本一致，同样由于社会结构变化而需求不断增长，具有可持续增长性。此外，政策持续加码大健康产业。《“健康中国2030”规划纲要》、《国民营养计划(2017-2030)》、《国家人口发展规划(2016-2030)》、《中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)》等国家政策相继发布。2018年两会上，国务院机构改革方案获批，原国家卫生和计划生育委员会取消，组建国家卫生健康委员会，把以治病为中心转变到以人民健康为中心，“大健康”已上升为国家级战略。2、我国大健康产业发展前景旺盛，但仍有种种挑战1、消费市场没有完全打开一方面，虽然我国大健康市场人口基数偏大，伴随着城市化的进展和老龄化的到来，人们对大健康的需求会不断的攀升，潜在的市场规模随着需求会更加庞大。但是目前的消费群体，仍然受限于中老年疾病患者，这就需要我们进一步不断开拓健康市场。另一方面，消费者对产业了解和认识不够，甚至很多人并不懂这个行业，认为这个行业就是卖药、卖医疗器材的。但是其实健康行业的范围很广，除了制药公司，还有那些保健品、健康食品、甚至洗脚足疗等行业都是属于健康行业的范畴。2、产业链分散、商业模式落后目前，我国大健康产业正处于发展初期，大健康产业链在各个环节上都显得比较分散，对应的资源分布也相对分散，这意味着必须通过大量的资源整合将各个环节有效地连接在一起。而当前的市场竞争力正在由产业运营优势向资本运营优势转变，大健康产业的发展势必需要寻找相应的资金、资源、技术和渠道等方方面面的有效结合途径。除此之外，我国大健康产业的商业模式也比较单一和落后，落后的商业模式势必会成为制约大健康产业发展的桎梏。如何打破这种桎梏，闯出一种创新商业模式，思考如何进行产业和产品的升级换代，都是广大行业从业者共同的课题。3、研发和技术创新不足相对于国际上先进的医疗医药水平，国内外在创新研发上还存在较大差距。纵观我国大健康产业，低水平的重复生产等问题十分严重，特别是研发和技术创新不足。技术基础薄弱，个性化服务不足，健康行业仿制现象频出，高新技术缺乏等问题都阻碍着大健康产业的发展。并且大健康产业涉及多个细分领域的相关技术，例如：人工智能在健康医疗领域的应用、大数据在健康医疗领域的布局、现代制药技术在大健康领域的应用等。各个细分领域都有所属的技术要求，这些技术与健康医疗领域的融合程度将直接决定着我国大健康产业发展的质量。因此，在大健康产业的部署上，要针对不同的细分领域进行全面的技术研发，不仅要积极引进较发达国家低成本研发的优势，更要充分发挥研发和技术创新的力量。4、产业法规有待完善目前，我国大健康产业法规不完善，市场秩序混乱，假冒伪劣产品依然存在，标准和信息滞后等等问题，例如在现代中药领域关于医药制造技术的监控细则、健康医疗大数据领域临床数据共享的政策法规、患者个人信息安全保护细则等相关政策都需要全面完善，并且加以监控。3、从挑战中寻找机遇，未来我国大健康产业五大发展趋势正所谓有挑战就有机遇。大健康行业领域的种种不完善，也正表明该行业正处于一个朝阳行业的发展阶段。10万亿蓝海市场，确实值得入局。但是，如果找不准风口，也就抓不住机遇。洞悉了未来我国大健产业的五大发展趋势，机遇便手到擒来：1、高科技化——未来我们用可穿戴设备、远程医疗、双向音频远程、慢病监测、区块链医学等高科技将在医学领域大范围应用。2、精准化、标准化和专业化——未来将通过精准的检测、治疗、康养来实现个性化、专业化的全生命周期健康的照顾管理系统。3、智能化——人工智能、物联网+等新技术将为大健康产业带来变革。AI智能等信息化技术能够提升诊断治疗的智能化的水平。4、融合化——未来的大健康产业将与文化、旅游深度融合。5、国际化——国际合作与资源共享是未来医疗健康产业发展的趋势。通过“一带一路”大健康驿站建设，为中国与世界医疗健康产业合作搭建平台。4、如何抓住行业发展机遇，建立跳板，实现健康产业成就？在“健康中国”国家大战略指引下，宏观层面发布利好产业政策、各级政府设立多层次大规模项目基金，资本市场适应灵活机制快速响应，多方共同推动了中国医疗健康行业进入发展快车道。伴随着行业的蓬勃发展，医疗健康行业的高层次医疗管理人才越来越紧缺及抢手。医疗健康机构间的竞争，也已经从单纯的医疗健康专业服务竞争，变成了综合实力和经营理念的较量。对企业而言，急需培养既懂得人性化医疗服务又懂得市场化运营管理的医疗健康行业人才。对个人而言，迫切需要将自己打造成适应医疗健康行业发展需求的复合型人才

教育部日前对政协《关于进一步落实青少年抑郁症防治措施的提案》进行了答复，其中明确将抑郁症筛查纳入学生健康体检内容，建立学生心理健康档案，评估学生心理健康状况，对测评结果异常的学生给予重点关注。教育部介绍，对青少年进行预防抑郁症教育是实施素质教育、促进青少年全面发展、保障青少年身心健康的一项重要工作。教育部、国家卫生健康委对此高度重视，采取了一系列措施，推进青少年预防抑郁症教育工作。教育部强调，开展多形式的青少年预防抑郁症教育。在试点地区各级党委政府领导下，卫生健康、宣传等部门加强协作，采用多种宣传手段，利用影视、媒体等多种渠道，广泛开展抑郁症科普知识宣传。医疗卫生机构加大抑郁症防治科普宣教力度，拍摄制作专业权威且通俗易懂的抑郁防治科普宣传片，普遍提升公众对抑郁症的认识，减少偏见与歧视。充分发挥专家队伍作用，深入学校、企业、社区、机关等，开展抑郁症相关公益讲座。在公共场所设立或播放抑郁症公益宣传广告，各社区健康教育活动室（卫生服务中心）向居民提供科普宣传资料。要求学校向学生提供咨询检测点的分布和联系方式等信息，引导学生主动寻求咨询检测服务等。教育部指出，建立全过程青少年抑郁症防治服务、评估体系。各级医疗卫生机构要规范、持续开展抑郁症防治等相关知识培训。加大对非精神专科医院医师的培训，提高其识别抑郁症的能力。各类体检中心在体检项目中纳入情绪状态评估，供体检人员选用。各高中及高等院校均设置心理辅导（咨询）室和心理健康教育课程，配备心理健康教育教师。

图像识别技术是人工智能的一个重要范畴，它是指对图像停止物体辨认，以不同方式辨认各种目的和物体的技术，数字图像处置与辨认的研讨很早，已有近50年的历史，与模仿图像相比，数字图像具有存储、传输便当且可紧缩、传输过程中失真小、处置便当等优点。 这些都为图像辨认技术的开展提供了强大的推进力，物体辨认主要是指对三维世界中物体和环境的感知和认知，属于计算机视觉的范畴，是以数字图像处置与辨认为根底，分离人工智能、系统科学等学科的研讨方向，其研讨成果普遍应用于各种工业和检测机器人，现代图像辨认技术的缺乏之一是自顺应性能差，一旦目的图像被强噪声污染或目的图像存在较大的不完好性。 常常得不到理想的结果，图像辨认问题的数学性质属于从形式空间到类别空间的映射问题，目前，在图像辨认的开展中，主要有三种辨认办法：统计形式辨认、构造形式辨认和含糊形式辨认，图像分割是图像处置中的一项关键技术，自1970年代以来，其研讨已有几十年的历史，不断遭到人们的高度注重，到目前为止，曾经在各种理论的协助下提出了数千种分割，算法和这方面的研讨依然活泼。

人脸识别是以数字图像处置与辨认为根底，分离人工智能、系统科学等学科的研讨方向，其研讨成果普遍应用于各种工业和检测机器人，现代图像辨认技术的缺乏之一是自顺应性能差，一旦目的图像被强噪声污染或目的图像存在较大的不完好性，常常得不到理想的结果。 主要有三种辨认办法：统计形式辨认、构造形式辨认和含糊形式辨认，图像分割是图像处置中的一项关键技术，自1970年代以来，其研讨已有几十年的历史，不断遭到人们的高度注重，到目前为止，曾经在各种理论的协助下提出了数千种分割，算法和这方面的研讨依然活泼，图像辨认技术是人工智能的一个重要范畴。 它是指对图像停止物体辨认，以不同方式辨认各种目的和物体的技术，数字图像处置与辨认的研讨很早，已有近50年的历史，与模仿图像相比，数字图像具有存储、传输便当且可紧缩、传输过程中失真小、处置便当等优点，这些都为图像辨认技术的开展提供了强大的推进力，物体辨认主要是指对三维世界中物体和环境的感知和认知，属于计算机视觉的范畴，图像辨认问题的数学性质属于从形式空间到类别空间的映射问题，目前，在图像辨认的开展中。

语音识别传统的人脸辨认技能主要以可见光图画人脸辨认为主，这也是大家熟悉的辨认方式，已有30多年的研制前史，但是这种方法有非常严重的缺陷，尤其是当环境光线发生变化时，辨认作用会急剧下降，不能满意实践体系的需要，照明问题的处理方案包含三维图画人脸辨认和热成像人脸辨认。 但这两项技能还远未成熟，辨认作用也不尽善尽美，这就像人类研讨生物细胞相同，用肉眼彻底调查细胞是不现实的，这自然会导致用于调查的仪器，例如显微镜，通常当一个范畴有固有技能无法处理的需求时，就会产生相应的新技能，图画辨认技能也是如此，创造这项技能是为了让计算机代替人类处理很多的物理信息，处理人类无法辨认或辨认率特别低的信息。 在一般的工业用途中，是用工业相机拍照，然后根据图片的灰度差异，再用软件进行进一步的辨认和处理，随着计算机和信息技能的飞速开展，图画辨认技能的应用逐步扩展到多个范畴，尤其是人脸和指纹辨认、卫星云图画辨认、临床医学确诊等范畴，一个快速开展的处理方案是根据自动近红外图画的多光源人脸辨认技能，能够克服光线变化的影响，取得了杰出的辨认功能，体系在准确度、稳定性和速度方面的全体功能超过了3D图画人脸辨认，近两三年来，这项技能开展迅速，使得人脸辨认技能逐步实用化。

心理咨询设备这样的处理方式存在着很多问题，我们不能像点积或者反向传播那样在一个字符串上执行普通的运算操作，所以在这里我们不能将字符串作为输入，而是需要将文本转换成计算机可识别的格式，由于计算机只能识别数字，因此我们可以将文本中的每一个词都转化为一个向量，也称作词向量。 词向量是用一个向量的形式表示文本中的一个词，通过这种转化方式就能采用机器学习来把任何输入量化成我们需要的数值表示，然后就可以充分利用计算机的计算能力，计算得出最终想要的结果，保证了操作的可行性，为了得到这些词嵌入，我们采用一个很著名的模型 Word2Vec,Word2Vec是近几年很火的算法，它通过神经网络机器学习算法来训练N-gram 语言模型，并在训练过程中求出word所对应的vector的方法，它是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用深度学习的思想。 可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似，在这个模型中，每个词的词向量是根据上下文的语境来进行推断的，如果两个词在上下文的语境中可以被互换，那么这就表示这两个词的意思相似，词性相似，那么他们的词向量中相距距离就非常近，在自然语言中，上下文的语境对分析词语的意义是非常重要的。