2018 年政府工作报告提出 5 项改革要求：深化公立医院综合改革，协调推进医疗价格、人事薪酬、药品流通、医保支付改革。其中有 3 项与新组建的国家医保局有关，分别是医疗服务价格制定与调整、药品流通中的集中招标采购、医保支付方式改革。可见国家医保局责任重大。

近日，国家卫生健康委员会发布《医疗机构门急诊医院感染管理规范》(下称《管理规范》)和《医院感染预防与控制评价规范》(下称《评价规范》)两项推荐性卫生行业标准，并将于今年 11 月 1 日起施行。

个人缴纳、社会筹资、政府补贴构成医保基金，支付我国约70%的医疗费用；医保基金支出增速与医药工业收入增速趋势基本一致；从其他国家经验来看，一旦国家成为医疗的支付主体，行业会面临控费压力。

各项医改政策持续推进。2018 年初，医药行业相关监管部门进行了重新整合，尤其是医疗保障局的设立，医药、医疗、医保“三医联动”改革的监管脉络进一步理清，专业化监管更为明确。鼓励创新、仿制药一致性评价，“两票制”等政策持续推动，符合我们年初的判断，政策更倾向于鼓励优质企业，优胜劣汰，促进行业健康发展。基层医疗机构得到了更多的政策支持，有望继续成为医药行业的增量市场。

行业基本面见底，结极性行情有望延续。2018 年年刜到6 月15 日，医药板块上涨5.53%，同期沪深300 挃数下跌6.88%。根据国家统计局数据，2018Q1医药制造业收入增长16.1%,利润增长22.5%。另外，仍上市公司业绩看，2018Q1 收入增速23.7%，扣非净利增速31.1%，创近年来新高。无论是政策因素还是行业数据，都预示行业景气度仍底部回升。冴且医药行业经过2016、2017 两年调整，当前估值仅有31 倍（对应2018 年），仌处于合理偏低的位置，维持行业“强于大市”评级。建议仍产业升级角度，把握行业结极性机会。

大数据及AI技术在健康医疗领域应用场景包括，辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据*等。预计2019年，辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地，主要因为其90%的准确率，可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景，医疗机构的智能化管理，将在各省市区域信息平台及三大健康医疗数据集团推动下进行。全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等，大多处于产品研发中期。针对这三个领域，企业仍需投入大量技术人才，以缩短流程路径，提升产品准确率。