5G于医疗，尚无明确的指标去衡量它的价值。以至于在很长一段时间内，很多人认为其不过是4G的加强版，能够提供更快的网速。
然而，正如4G来带的颠覆在于带领人们由图文时代转至视频时代，这项突破空间限制的新型通信技术正潜移默化地在医疗范畴推出创新应用。
近日，工业和信息化部办公厅、国家卫生健康委员会办公厅发布通知，公布了987个5G+医疗健康应用试点项目，将5G的重点应用了归纳于急诊救治、远程诊断、远程治疗、远程重症监护（ICU）、中医诊疗、医院管理、智能疾控、健康管理8个重点方向，譬如，北京协和医院牵头执行“5G+多学科多模态智能远程诊断模式和应用试点的建立”；上海交通大学医学院附属瑞金医院则尝试打造“基于 5G 的智慧超声远程诊断赋能平台”。技术日渐成熟后，规模化试点拉开序幕。
为了厘清5G发展现状，洞悉行业发展趋势，动脉网对文件收录的987条5G试点项目进行了归纳分析，最终尝试对以下3个问题提出了解答。
5G+医疗，什么最火热？
研发之中，谁是参与方？
传统的医疗IT企业与新进入的AI创新企业，都在这波浪潮中干了什么？
01
5G+医疗，什么最火热？
尽管权威机构将试点应用分之为9个部分，但就征集情况而言，5G支持下的急诊救治、远程诊断、健康管理三个方向占据了所有近千个试点项目之中的65%，数量分别为196起、225起、215起。毕竟，相对于拥有高速专网的院内场景，院外场景对于5G技术拥有天然的亲和性。
“5G+急救诊治”
“5G+急诊救治”是5G应用最多，落地最快的项目之一。31个参与5G试点的地区，仅急诊救治与远程诊断两个场景所有区域均有项目申报。
从各地区试点的具体项目来，“5G+急诊救治”的核心在于搭建急救平台，强化心脑血管疾病急救体系，优化急救调度模型等，其本质是要提升急救的“黄金时间”，加强急救质量控制，将急救中心的作用半径延长。
院前急救需在“病人发病－分配急救医疗车－现场急救－急救车中处置－远程会诊－院内处置”的完整流程中实现多维度数据连续、实时传输，打造多方协作的远程急救、远程会诊和远程决策支持。作为我国急救反应速度最快的城市，上海2019年的急救反应时间为12.4分钟，但若算上将患者运往医院的环节，整个急救时间被大幅拉长。
因此，如果能将部分检查手段前置，及早关联患者电子病历获取患者既往病史，并由专业急救医生进行远程指导，“黄金时间”将被有效提升，5G的意义便在于于此。
直观来讲，上海2020年投入的急救车为1062辆，较2019年增加了82辆，试图将反应时间控制在12分钟之内（缩短时间≥0.4分钟），但由于交通状况及医院分布情况，通过增加救护车等手段缩短急救时间的边际效应将越来越小。如此看来，5G从急救后端缩短患者接受护理的时间，可以将更多患者从死亡线上拉回来。
到目前而言，5G救护车已经得到了规模化应用，配置的急救设备也已经由过去的消毒工具、常备药物升级为除颤仪、心电、超声等设备。从本次试点情况来看，更多项目延续了5G大带宽、低时延、高稳定性的特征，并在这一基础上开发信息化应用，增加远程检查、远程会诊等功能，优化车辆调度与路线规划。其最终目的，是要实现“上了5G救护车，就等于到了急救中心。”
“5G+远程诊断”
相比之下，“5G+远程诊断”的价值一方面要解决我国医疗资源分布不均，农村或偏远地区的居民难以获得及时、高质量的医疗服务的问题，另一方面则是帮助患者提供更为便捷的就医方式。
5G网络高速率的特性，能够支持4K/8K的远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享，并让专家能随时随地开展会诊，提升诊断准确率和指导效率，促进优质医疗资源下沉。
在本次试点之中，“5G+远程诊断”涵盖的项目包括肝胆肿瘤智能决策、远程超声机器人、颈脑血管超声、VR眼科、远程心电诊断、远程皮肤病诊断、产前诊断以及相应的远程诊断平台，将过去限制于带宽不能执行的项目变为可能。
以超声为例，4G之所以不能支持远程超声的进行，是因为其带宽不能满足实时上传高清超声影像。医院常用超声终端图像分辨率大小有640X480,800X600,1280X1024等几种，多采用256级灰阶显示，图像帧率范围每秒在15~75帧之间。
在远程超声会诊实际应用中，太高的帧率会对网络带宽资源消耗巨大，所以一般选择25帧/s，以满足远程超声会诊的流畅与清晰的双重体验。5G智慧医疗全流程服务白皮书简单做出了简单的测算，25帧下的远程超声需要750Mbps带宽，而4g带宽峰值为100Mbps。
“5G+健康管理”及其他方向
“5G+健康管理”同样是本次试点的重点方向，其应用范围包含各年龄各疾病的随访、5G智慧健康管理体系建设、社区健康等场景的实现。不过。与前两者相比，“5G+健康管理”的项目描述差异性较小，睡眠监测、慢阻肺监测等家用项目在光纤支持下便能进行。因此，具体试点情况还需时间予以证明。
5G支持下的中医诊疗、智能疾控等方向涉及的场景相对较小，5G远程治疗的难度角度较大，对于网络、医生技术都存在较高的考验。远程重症监护（ICU）、医院管理因5G的支持而存在新模式探索的空间；在多院区时，医院可借助5G手段探索新的患者、医院管理手段。
譬如，华西医院试点项目“5G+跨区域重症智慧监测预警体系建设与综合应用示范”、浙江大学医学院附属邵逸夫医院试点项目“以人为本的 5G 物联网智慧病区建设”均在这个方向上进行了尝试。
02
研发之时，谁是主要参与方？
由于5G基础重基础建设的特性，“5G+医疗”的研发方并不完全以企业为主导。对987的试点项目进行归纳，动脉网将其研发主体分为5G医疗应用的牵头单位有多种角色，分别是大型医院、基层医疗、大学、企业、研究院五个分支。
大型医院是承接5G试点项目的主体，相关项目总计647个，占比66%。其中，在中国医院排行榜2019年榜单上榜的100家医院中，有78家都参与了5G项目试点，所有方向均有涉及。
医院的5G建设离不开企业的帮助，而在本次表单之中，总计246家企业以牵头单位的角色切入医疗5G试点。这些项目或围绕医院需求打造相应信息化平台，或依靠企业研发特性开发基于5G的新应用。
值得注意的是，本应存在海量5G需求的基层医疗占比项目试点数量占比相对较少，动脉网猜测，由于医疗5G试点仍处于5G应用的初级阶段，其试点仍主要集中于大型医院，随着５G商用的不断推行，这项技术将会更多赋能与基层医疗，解决医疗资源分配不均等问题。
目前，200余家企业面临的是一个难以确定规模的市场，现阶段5G以商用为主，即通信服务商向医院提供5G基础设施搭建及通信服务。
在5G的基础下，科技企业在这个过程中充当三类角色：
一是5G应用平台搭建方，为医院提供物联网、云平台等信息化技术，并将医院－医院、医院－医生、医生—患者连接起来；
二是终端应用提供方，即为医院、患者提供支持5G通信的医疗设备，便于用户接入5G网络。
三是增量服务提供方，如在AI超声辅助诊断的基础上提供远程AI超声辅助诊断服务，将5G技术植入已有应用，以创造具备增量价值的新场景。
对246个企业主导的试点项目进行进一步细分，结果发现，有67家企业在目前尚无医疗相关业务。
电信、联通、移动借助于5G项目有效扩展了其对于医疗业务的掌控性，67家企业中有47家企业与三位巨头相关，涵盖了除“中医诊疗”外的所有方向。甚至开辟“5G+ICU”相关研究。在这个过程中，通信服务供应商更多充当了一、二两类角色。
剩下20家企业同样涉及方向颇为广泛，通信起家的企业擅长于搭建5G智慧医疗平台，有些医疗IT的味道，工业起家的企业则尝试研发机器人等物联网终端设备，尝试解决复杂指令下的终端设备精准控制，每类角色均有充当。
03
传统的医疗IT企业与新进入的AI创新企业，都在这波浪潮中干了什么？
“５G＋智慧医疗”的建设本质是医院的信息化基础建设，那么在这个过程中，自然少不了医疗IT与AI创新企业的介入。动脉网具体情况如下表所示：
就各家医疗IT企业试点而言，传统的医疗IT行业正借助5G这一机会介入辅助诊断、健康管理、远程诊断的方向，将其业务范畴由医疗IT基础层向应用层进行延伸。在医疗IT行业定制化不断增强，毛利率持续下降的趋势下，乘着5G的东风做起科室应用乃至B端的生意，或许能够给予他们惊喜。
医疗人工智能等医疗器械公司可谓各尽所能，依靠自己的优势发展5G能力。以诊断类设备起家的联影医疗为例，它本身已经拥有足够成熟的远程诊断，下一步便是将其能力进一步拓展，进入到远程治疗阶段。
手术机器人类企业的试点同样具备很大的价值，如果能将通过远程诊断的方式使用安翰科技的胶囊机器人，其应用场景有可能在未来脱离医院，进入到更广大的场景中，将诊断的覆盖人群进一步放大。
04
结论
通过对整个表格进行分析梳理，动脉网最后将结论归纳为4点：
一、正如AI、大数据、物联网等技术所经历过的，5G技术必须找到医疗之中实实在在的需求，以颠覆而非增强的方式改变场景的流程，才有可能从概念走向落地。从试点数据情况分析，急诊救治、远程诊断、远程治疗、远程重症监护（ICU）最有可能成为5G技术未来的落足点。毕竟，5G之外，4G、专网在现阶段已经能够对其余四个方向上的业务进行支持，5G并非刚需。
二、由于5G应用的商业化模式尚未明确，企业可介入研究的环节集中于应用端，较难通过5G技术盈利，在这一情况下，医疗仍是5G项目试点的主力军。但随着部分5G项目的成熟，增量价值的不断挖掘，5G技术有望在远程检查、远程治疗等环节中开辟出新的商业模式，对其已有产品进行赋能。
三、尽管存在行业以外的企业凭借5G入局，但从目前数量来看，规模仍较小，不足以影响医疗行业的从业情况。
四、区域医院的先进性决定着5G的落地速度，但就目前我国医疗形式而言，*的问题仍是医疗资源分布不均匀，农村或偏远地区的居民难以获得及时、高质量的医疗服务的问题，因此，基层医疗或许更应加速5G的建设，借助无线的网络将优质的医疗资源分配到更多需要它的角落之中。
