Блог им. mitka
Первая публикация из нового цикла посвящена Цифровому здравоохранению.
О том, что это за статьи и зачем я об этом пишу, можно прочесть здесь.
Разбираюсь по пунктам:
🔹Что это такое?
🔹Какие технологии сейчас получают свое развитие?
🔹Есть ли потенциал для дальнейшего роста в отрасли?
🔹Какие ETF лучше подходят для инвестиций в сектор?
Время чтения ~ 15 минут.
Обратная связь и обсуждение приветствуется.
Цифровое здравоохранение (Digital Health) — технологии, связанные со здоровьем, здравоохранением, жизнью и обществом, нацеленные на то, чтобы повысить эффективность оказания медицинской помощи и сделать медицину более персонализированной и точной.
Можно найти информацию нескольких исследовательских агентств, которые прогнозируют рост глобального рынка с текущих $141bn до $420-460bn к 2027 году и $770bn к 2030. Все они сходятся во мнении, что потенциальный CAGR будет в районе 17-19%.
CAGR (Compound annual growth rate) — совокупный среднегодовой темп роста.
При этом есть существенная переоценка в верхнюю сторону относительно ресерчей прошлых лет, вызванная пандемией. Для примера, в 2019 году ожидания по размеру рынка составляли $220bn к 2026 году с CAGR 14,8%.
На текущий момент самым большим рынком является Северная Америка, и ожидается, что эта позиция сохранится за ней на протяжении следующих 10 лет из-за роста распространения хронических заболеваний, присутствия ключевых игроков и достижений в области информационных технологий здравоохранения в регионе.
Однако, предполагается, что наибольший рост продемонстрирует Азиатско-Тихоокеанский регион с потенциальным CAGR 28,1%. Это звучит логично, учитывая рост престарелого населения, увеличения спроса на услуги удаленного мониторинга, увеличения населения в целом и числа пользователей Интернета соответственно.
Телемедицина, «умные» медицинские устройства, электронные карточки пациентов, система электронных рецептов, постоянный удаленный мониторинг состояния, методы предиктивной терапии — это всего лишь несколько конкретных примеров цифровой трансформации в здравоохранении, которые полностью меняют то, как мы взаимодействуем со специалистами в области здравоохранения, как наши данные хранятся и используются врачебным персоналом и как принимаются те или иные решения о методах нашего лечения.
Все эти инновации направлены на оптимизацию существующих систем, улучшение результатов лечения пациентов, уменьшение роли человеческого фактора и снижение расходов.
Инновации — это потрясающе, но здесь стоит обратить внимание на то, что некоторые сферы имеют существенную задержку в реальном внедрении появляющихся цифровых технологий. Недавно находил исследование, в котором среди прочих данных было указано, что только 7% медицинских и фармацевтических компаний заявили, что они перешли на цифровые технологии, по сравнению с 15% в среднем в других отраслях. Это можно воспринимать, с одной стороны, как минус сектора здравоохранения, но в то же время, и как некое пространство для роста.
Рассмотрим несколько крупных трендов внутри Digital Health, поддерживающих процесс цифровизации, каждый из которых является самостоятельной точкой роста:
Благодаря использованию сильно развившихся за последние 5 лет технологий Big Data индустрия здравоохранения, наравне с остальными, получила свои преимущества:
Разумеется, работа в этих направлениях осуществлялась и раньше, но современные технологии позволяют ей выйти на принципиально иной уровень.
Здесь основной упор идет на удовлетворение потребности пользователя в медицинском обслуживании по требованию. Возможность получить определенную часть медицинской помощи прямо здесь и сейчас, без необходимости посещать врача в потенциально неудобные часы — это большой шаг вперед для всей сферы. Не вдаваясь в более точечные плюсы, это способствует улучшению здоровья населения на глобальном уровне, уменьшая количество ситуаций, когда маленькие проблемы со здоровьем затягиваются до серьзного состояния.
Телемедицину я субъективно выделил в отдельную статью по причине собственного интереса к данному направлению.
VR уже сейчас активно используется в практической медицине, например, в составе обучающих и тренировочных систем для хирургов, а также для работы с пациентами при подготовке к проведению операций.
Что чуть более неожиданно, VR активно используется для работы с различными ментальными состояниями, такими как психические заболевания, депрессии, пост-травматические синдромы и фобии. В частности, есть Оксфордское исследование по результатом которого было выявлено, что подобная иммерсивная VR терапия на порядок продуктивнее традиционной.
И что еще более неожиданно, VR может использоваться в качестве отвлекающего фактора при болезненных процедурах. Находил информацию, что предположительно анальгетический эффект VR может быть существенно выше, чем у того же морфина.
И здесь сразу появляются плюсы в виде улучшения пользовательского опыта пациента, снижении костов клиники за счет экономии на наркотических препаратах и вообще факту уменьшения использования наркотических препаратов, количество которых, например, в США является реальной проблемой.
Самые распространенные — пульсометры, оксиметры, глюкометры, различные трекеры для тренировок. Это достаточно привычные уже в нашей жизни устройства, которые выполняют ряд функций:
Сейчас уже постепенно получают распространение чатботы и роботы-помощники, которые помогают мед.персоналу выполнять рутинные функции в духе «принеси-подай». Но реальное преимущество AI лежит в плоскости обработки визуальных результатов медицинский исследований, геномики и точной медицины.
Точная медицина (Precision medicine) — инновационный подход в системе здравоохранения, при котором профилактика и лечение заболеваний подбирается главным образом по генетической информации. Он появился благодаря технологиям больших данных и снижению стоимости секвенирования ДНК.
Для примера, в онкологии искусственный интеллект анализирует тысячи изображений патологии различных видов рака, чтобы поставить высокоточный диагноз и спрогнозировать наилучшие возможные комбинации противораковых препаратов. А в медицинской диагностике с помощью изображений AI помогает рентгенологам обнаруживать детали, которые могут ускользнуть от человеческого глаза.
В дополнение, крупные фармацевтические и биотехнологические компании используют машинное обучение, чтобы сократить цикл разработки лекарств. Фактически, первые результаты показывают, что данный подход может сократить сроки первичной разработки препарата на 4(!) года по сравнению со средним показателем в отрасли и обеспечить экономию порядка 60%.
И данный список можно продолжать, потому что всем последним технологическим прорывам последних 5-10 лет постепенно начинают находить применение в отрасли здравоохранения.
В данном списке я попытался выделить относительно крупные компании, основные продукты которых строятся с опорой на новые тренды Digital Health
Veeva Systems (VEEV, Mcap $47bn) — Cоздает облачные программные решения для всей медико-биологической отрасли.
Teladoc (TDOC, $20bn) — Единственная публичная компания, профильно занимающаяся телемедициной.
GoodRx (GDRX, $17bn) — Компания создала платформу цифрового здравоохранения в США. Изначально это был сервис по сравнению лекарственных препаратов, но к текущему моменту платформа выполняет широкий спектр услуг для населения, включая услуги по телемедицине. В прошлом году приложение компании было самым загружаемым медицинским приложением на площадках Apple и Google Play.
Exact Sciences (EXAS, $17bn) — Молекулярная диагностика, специализирующаяся на обнаружении рака на ранних стадиях.
Livongo (LVGO, $14bn) — Дает спектр решений для мониторинга хронических больных c использованием интеллектуальных устройств и AI технологий.
Oak Street Health (OSH, $10bn) — Cеть центров первичной медицинской помощи. Используют возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для сбора и обработки данных пациентов через свою платформу.
Omnicell (OMCL, $7bn) — Представляет программные решения для автоматизации ухода за пациентами в клиниках, а также системы бизнес-аналитики для фармацевтического рынка.
Pacific Biosciences (PACB, $5bn) — Разрабатывает системы секвенирования ДНК, а также собственную интегрированную платформу для генетического анализа.
Издание «The Medical Futurist» каждый год публикует свой топ из 100 компаний в сфере Digital Health. Их главные критерии — четкая ориентация бизнеса на цифровизацию, действительно прорывные технологии и прозрачность бизнес-модели. Подавляющее большинство проектов — непубличные маленькие стартапы, тем более в узких специализациях. Инфографику из сентябрьской публикации этого года можно увидеть на картинке выше.
Локальные гиганты вроде Johnson & Johnson, UnitedHealth, Abbott, Danaher (все >$200bn), тоже подвержены цифровизации, но мне не удалось найти конкретных примеров каких-то прорывных применений. Плюс, зачастую крупные компании нацелены на поглощения мелких игроков с интересными технологиями, чем на свои разработки с нуля.
На текущий день существует уже довольно большое число ETF, концентрирующихся на секторе здравоохранения. Но не все они содержат в себе компании, которые мы сегодня обсуждаем. Ниже я привожу данные по 7 фондам, состав которых я счел подходящим под тему сегодняшней статьи.
Для квала, на примере Открытия, я вижу все фонды, кроме EDOC, но полагаю его можно добавить по запросу, это нормальная практика. Для рядового инвестора в РФ рассмотренные ETF недоступны. Здесь единственным решением будет самостоятельно сформировать некую группу, посвященную сектору, внутри своего портфеля. Или остановиться на нескольких отдельных игроках. В этом случае рекомендую тщательно изучить бизнес интересующей компании, прежде чем точечно вкладываться в нее. На бирже СПБ присутствуют все компании, фигурировавшие выше, кроме Pacific Biosciences, GoodRx, Oak Street Health и Livongo.
В моих глазах темпы развития технологий в наши дни и рост широты их применения в секторе здравоохранения перевешивают проблемные зоны. Разумеется, в дальнейшем найдутся новые подводные камни, а средние и мелкие игроки будут торговаться очень волатильно, но это не должно помешать процессу цифровизации даже таких, казалось бы, неочевидных вещей, как фармацевтика и уход за больными, а вместе с этим и росту капитализации соответствующих компаний.
потому что средний класс стареет и тает.
вопрос только — как?
тоже нет идей, где сие искать? хоть в общих чертах даже на западе никто не пишет?
Olaf Caldmeer, Получается вы рассуждаете с позиции рядового пользователя, по сути самого последнего звена в цепочке внедрения. Конечно на то, чтобы какие-то серьезные технологические изменения достигли простого пациента, который нечасто обращается за помощью, нужно большое время.
Но зачем отрицать пользу, когда уже сейчас то же машинное обучение и VR используется внутри производственных организаций, исследовательских лабораторий и отдельных клиник?
В тот момент, когда вы обзаведетесь своей iКлизмой, инвестировать в значимый рост сектора будет поздновато.
Свин Копилкин (Дмитрий), Спасибо, посмотрю.
В целом взял ориентир на долларовые инструменты, поэтому на российский рынок в разрезе статьи даже не смотрел.