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医药

分级诊疗刺激 ICL 在不同级别医院中的渗透率 看好“类 PPP 模式”ICL 的全国推广

分级诊疗刺激 ICL 在不同级别医院中的渗透率 看好“类 PPP 模式”ICL 的全国推广

分级诊疗刺激 ICL 在不同级别医院中的渗透率 看好“类 PPP 模式”ICL 的全国推广。 分级诊疗刺激 ICL 渗透率在不同级别医院中分化,未来 3 年市场可达300 亿。

2017-03-07
筹资能力+先发优势 决定未来检验流通企业规模大小

筹资能力+先发优势 决定未来检验流通企业规模大小

筹资能力+先发优势 决定未来检验流通企业规模大校 以润达医疗为例,自 2015 年上市后,润达进入了快速扩张期,应收账款增速持续维持在 50%左右,远超收入增速(2015 年年报显示收入增速 20%),随之而来的是经营性现金流下降为负,为了实现全国范围业务扩张,2015 年 8 月开始母公司和子公司分别多次向银行申请授信贷款,合计达 12 亿元,并于 2016 年 11 月完成定向增发,筹集 11.4 亿元用以补充流动资金,同时也为 2017 年的继续扩张奠定资金基矗

2017-03-07
顺应医院盈利需求 检验科“打包”业务模式在全国大范围推广

顺应医院盈利需求 检验科“打包”业务模式在全国大范围推广

顺应医院盈利需求 检验科“打包”业务模式在全国大范围推广。。根据草根调研,“打包”模式下可以为医院检验科节省 10%左右的成本,其中大部分是通过提供高性价比的产品组合来实现。

2017-03-07
未来我国医药板块市值大  标的多样性丰富  整体板块产值提升空间大

未来我国医药板块市值大 标的多样性丰富 整体板块产值提升空间大

未来我国医药板块市值大 标的多样性丰富 整体板块产值提升空间大。医药板块市值大,标的多,已经迈入大市值板块领域。医药板块总标的共有 230 家,还有各行业几百家已经转型或拟转型医药大健康板块个股。整体市值排名 A 股板块第四,已经步入大市值板块领域。

2017-03-02
2016年我国医药行业价数小幅跑输市场约 1.2%  处于中游水平

2016年我国医药行业价数小幅跑输市场约 1.2% 处于中游水平

2016年我国医药行业价数小幅跑输市场约 1.2% 处于中游水平。2016 医药板块价数小幅跑输市场约 1.2%,处于所有申万一级行业中游水平。对 2016 年的医药板块进行分析,医药板块绝对收益率-13.5%,同期沪深 300 绝对收益率-11.3%,医药板块跑输沪深 300 约 1.2%,在所有一级行业中排行第 14 位,处于中游水平。

2017-03-02
细分领域繁杂  外延并购提升竞争力成医药行业常态

细分领域繁杂 外延并购提升竞争力成医药行业常态

细分领域繁杂 外延并购提升竞争力成医药行业常态。IVD、心血管和影像是医疗器械板块前三大子行业。医疗器械行业细分繁杂,从市场定位上可分为医疗设备、高值耗材、低值耗材、IVD、医疗信息化和其他六类,其中高值耗材又包括了介入材料、骨科植入物等。

2017-03-02
医药 CMO 市场容量进一步扩大  预计2017年全球市场容量达到约 628 亿美元

医药 CMO 市场容量进一步扩大 预计2017年全球市场容量达到约 628 亿美元

医药 CMO 市场容量进一步扩大 预计2017年全球市场容量达到约 628 亿美元。为了追求经营效率及商业利益的最大化,跨国制药企业专业化外包服务需求提升。CMO 提供从临床前研究、临床试验到商业化销售阶段的医药中间体、原料药和制剂的定制研发生产服务。

2017-03-02
我国血制品行业刚需大  行业未来 3-5 年仍将保持高速增长  看好三年向上周期

我国血制品行业刚需大 行业未来 3-5 年仍将保持高速增长 看好三年向上周期

我国血制品行业刚需大 行业未来 3-5 年仍将保持高速增长 看好三年向上周期。血制品行业刚需大,采浆量和需求之间仍有 50%的缺口。据卫生部测算,2010 年全国医疗市场对血液制品生产用原料血浆的年基本需求为 8000吨,而当年全国年采浆量仅为 4180 吨,缺口接近 50%。

2017-03-02
我国医药工业企业供给侧改革:工业企业集中度提高是大趋势

我国医药工业企业供给侧改革:工业企业集中度提高是大趋势

我国医药工业企业供给侧改革:工业企业集中度提高是大趋势。CRO 企业,一开始将面临着被撤回品种审批中断的负面影响,随着一致性评价的展开,有望受益于一致性评价及未来新药申报规范要求带来的政策福利。

2017-03-02
2015-2016 年是我国医药行业政策制定年  2017 年即将进入政执行年

2015-2016 年是我国医药行业政策制定年 2017 年即将进入政执行年

2015-2016 年是我国医药行业政策制定年 2017 年即将进入政执行年。医药行业近两年政策制定更加系统、执行力更强,从药品审批、生产、流通、支付各环节,政策直价痛点。医药行业的改革正在进入从量变到质变的过程,为真正的医药分家做最后的准备。

2017-03-02
2016 年起我国医保控费初见成效  医保基金增长稳定  未来商业保险将成为支付方强有力补充

2016 年起我国医保控费初见成效 医保基金增长稳定 未来商业保险将成为支付方强有力补充

2016 年起我国医保控费初见成效 医保基金增长稳定 未来商业保险将成为支付方强有力补充。2006-2010 年,城镇职工、城镇居民医保扩容带来行业快速增长,医药行业收入增速高于 20%,利润增速高于 25%;药品企业机会大于其他子行业,利益品种最重要。

2017-03-02
专利到期后 G-CSF 非原研药机会:短效版生物仿制药替代原研十分顺利

专利到期后 G-CSF 非原研药机会:短效版生物仿制药替代原研十分顺利

专利到期后 G-CSF 非原研药机会:短效版生物仿制药替代原研十分顺利。在欧盟地区短效G-CSF生物仿制药自2006年以来,目前已经批准了9个。2006年短效的Neupogen专利在欧美主流国家都已经到期,率先引领了生物仿制药的接连上市,欧盟在生物类似药领域比美国要开放,2008年第一个生物仿制药上市。截止2016年12月底,EMA总计批准9个G-CSF生物类似药品种(其中2种已退市),全部为短效系列,尚无长效系列CSF上市。

2017-03-01
国内G-CSF市场正面临升级换代机遇  未来长效G-CSF市场占比将显著扩大   预计F-627国内III期临床今年有望开展

国内G-CSF市场正面临升级换代机遇 未来长效G-CSF市场占比将显著扩大 预计F-627国内III期临床今年有望开展

国内G-CSF市场正面临升级换代机遇 未来长效G-CSF市场占比将显著扩大 预计F-627国内III期临床今年有望开展。从市场规模上看,短效CSF终端市场预计超过30亿元。2005到2014年,国内样本医院的短效G-CSF的销售额从2.9亿元增加到7.1亿元,年复合增速为10%,2012到2014年,国内样本医院长效G-CSF的销售额从20万增加到1257万,年复合增速达到696%。

2017-03-01
美国生物类似药市场起步较晚  FDA目前仅通过2个G-CSF仿制药品种  未来长效产品替代空间会非常大

美国生物类似药市场起步较晚 FDA目前仅通过2个G-CSF仿制药品种 未来长效产品替代空间会非常大

美国生物类似药市场起步较晚 FDA目前仅通过2个G-CSF仿制药品种 未来长效产品替代空间会非常大。FDA目前仅通过2个G-CSF仿制药品种。2012年8月,FDA批准Teva公司的G-CSF类生物类似药Granix上市,成为首个在美国上市的仿制版G-CSF。

2017-03-01
长效Neulasta未来是化疗升白领域主流用药  会不断替代Neupogen

长效Neulasta未来是化疗升白领域主流用药 会不断替代Neupogen

长效Neulasta未来是化疗升白领域主流用药 会不断替代Neupogen。2015年Neupogen和Neulasta分别实现了10亿和47亿美金的销售额,同比增长-1%和3%。

2017-03-01
2017年影响中国医药制造行业发展有利与不利因素

2017年影响中国医药制造行业发展有利与不利因素

2017年影响中国医药制造行业发展有利与不利因素。在我国经济快速增长的大背景下,人口老龄化、农村人口城镇化等人口结构性因素、居民卫生保健意识的不断增强是我国医药市场增长的重要驱动因素。

2017-02-28
2017年中国医药制造行业进入壁垒分析

2017年中国医药制造行业进入壁垒分析

2017年中国医药制造行业进入壁垒分析。医药制造行业是高技术、高风险、高投入的行业。一般情况下,药品从研究开发、临床实验、试生产、科研成果产业化到最终产品销售的整个过程要经历诸多的审批和试验,花费大量时间和资金。

2017-02-28
思创医惠:打造医疗大数据,拥抱人工智能

思创医惠:打造医疗大数据,拥抱人工智能

思创医惠:打造医疗大数据,拥抱人工智能。通过智能开放平台和物联网技术打造医疗大数据。公司全资子公司医惠科技开发的智能开放平台,以面向服务的体系架构(SOA)为基础,以 IBM Integration Bus 为核心,以医疗卫生行业标准、规范及指南为依据,根据卫计委的医院信息互联互通标准化成熟度测评项目搭建而成。

2017-02-27
我国人工智能+医疗相关公司情况分析

我国人工智能+医疗相关公司情况分析

我国人工智能+医疗相关公司情况分析。

2017-02-27
AI在医学影像主要应用图像识别与深度学习两部分    未来可能成为众多医疗细分领域率先爆发领域

AI在医学影像主要应用图像识别与深度学习两部分 未来可能成为众多医疗细分领域率先爆发领域

AI在医学影像主要应用图像识别与深度学习两部分 未来可能成为众多医疗细分领域率先爆发领域。具体而言,AI 在医学影像应用主要分为两部分:第一部分是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析,获取一些有意义的信息。第二部分是深度学习,应用于学习和分析环节,是 AI 应用的最核心环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握“诊断”的能力。

2017-02-27
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