烏克蘭 143728 31 35.4 巴基斯坦 127859 8 8.3 英國 医疗资源有多少缺口？ 20% 30% 50% 非大城市 大城市 - 大医院 大城市 - 医院 80% 集中在 东部 药物： A $50 亿 VS C $-30 亿 创新： A 48.7% VS C 4.1% 强生： $107 亿 VS 恒瑞 $4.1 亿 器械： 如：有效且良好的医疗环境 如：国家与个人层面的保障全面性 从医院主题 到医药与创新主题 到健康与保障主题 （这是一个系列）… 发达国家医疗信息化投资规模占卫生支出比例达到 3%-5% ； 医药、器械、数字医药等领域，并未纳入信息化统计范围 医疗信息化和数字化医疗不是一回事（医疗数字化：是面向业务的） 回到今天的重点 - 互联网医院 挂号 （ 1 ） 缴费 （ 3 ） 诊疗 （ 万人 ICU 床位 3.6 ；德国每万人 ICU 床位 30 个；增加医院和床位？ 抽象对算力：降低设备的研发、制造、使用成本； 通过数据与 AI 的能力，提供辅助诊疗能力，提升救治能力，减少设备依赖… . 通过标准化知识体系，分级诊疗。覆盖更多地区，提升诊疗效率… More Service & Doing Less 互联网医院的根本命题是什么？ 如何增加医生的经验（降低误诊） 分级处理问题（发挥末梢神经作用）

批次管理  安全库存  库存上限数量  库存下限数量  物流单位  体积  重量  。。。  销售组织  提成级别  销售单位  最大陈列量  陈列位、排面  基药属性  是否医院 招 标  。。。  价格控制  价格单位  评估类  利润中心  。。。 示例 ** 交流使用 11 利用数字化手段自动应用规则，减少对手工的依赖 人工经验 业务规则 18 医药行业关键绩效指标 KPI 体系（示例） 分析主题 管理目标 一级客户的库存分析，库存周转率的计算 分析客户的再购进和消化能力 处方药进货合 理 性监测，分析进货增量趋势 对医院的 进 货量进行监测，以发现异常购进 一级，二级到终端的 分销 比例 分析公司产品在各时间段分流比例，帮助公司调整资源投入 奖励历史分析 考察费用变动情况，合 理控制 费用支出 每个 OTC 业务代表动销率和铺货率的计算（ 3 个月药店有进货 ,6 个月药 店有 进货 / 药店数） 通过铺货率和动销率的指标观察，可以透视产品在市场上的 占有率。 药店更新频率 稳定药店，保持销量 分析医院进货增量趋势 筛选有潜力的 医 院 协议客户完成进度（ SA or AB/ 协议量） 对客户的 销售 情况及时调整策略（拉动，选择或者淘汰客户）， 提高公司销 售目标的达成能力。 二级流向与二级售出的比较（

应商技术的知识，促进 PDCA的进一步循环。 医院范例 Mango和Shapiro描述了丰田供应链管理方法在医院的应用。医院的 设备需求直接取决于患者的数量。在这里，容量指流程中有一个步骤的 所需要的运营病房数或床位数。完成这个步骤的时间随患者和医生相关 变量的变化而变动。病房和床位一直是医院的瓶颈，患者一直在等待床 位进行手术。 患者在医院的典型流程是：去手术室，然后去外科麻醉室或者深度 很多周末发现胸痛的人，一般会在周一或者周二来见他们的初级护理医 师，几天后再来做检查。这样，一到周五，手术室就出现了资源紧张。 这家医院决定检查病人，并根据堵塞类型来对手术排序。这个步骤把对 手术室的需求分散到整个星期。最后，当一个手术结束时，医院建立一 个特别小组来消毒手术室并交还使用。 最直接的效果就是合理化的医院及通畅的流程、手术时间的不确定 性得以减少，手术室资源的周转加快。事实上，丰田供应链的所有元素 在这个例子里都得到了体现。 在这个例子里都得到了体现。 持续改善能够进一步避免浪费病人和外科医生的时间，方便安排跟 进和获取反馈等。这个步骤能使医院及地将持续改善方法运用到供应商 运营、服务提供商运营和技术引进中。 IBM Hammer和Champy提供了一个“改变流程后绩效提高”的经典案例。 这个案例讲的是IBM的信用审查。IBM的销售人员通过这个系统为同意 购买IBM软硬件的商家提供信贷。 最开始的过程包括一系列的步骤。首先，顾客服务代表通过电话接

保计算过程的隐私性。只有计算结果被揭示，原始数据保持私密。模型性能提升明显， 因为数据量更大、维度更全。监管认可这种合作模式。但计算开销仍然较大，需要优 化。医疗机构联合研究加速了科研进展，多家医院联合进行疾病研究、药物开发。患 者隐私得到严格保护。罕见病例的汇聚提高了统计显著性。研究成果共享加速了转化。 伦理审查确保合规。这种模式正在改变医学研究范式。供应链协同优化提升了整体效 率，上 隐私计算技术解决了健康数据共享的信任问题。健康数据极其敏感，包含了个人的生 理特征、生活习惯、疾病史等信息。差分隐私技术在数据中添加噪声，使得无法识别 具体个人，但保留了统计特性。同态加密允许在加密数据上进行计算，医院可以分析 患者数据而不需要解密。安全多方计算让多个医疗机构可以联合分析数据，发现疾病 模式，但各自的数据不出本地。区块链技术记录数据的使用历史，患者可以精确控制 谁能访问自己的哪些数据，用于什么目的。