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分类: 数据与分析无需 API Key

医药终端市场潜力测算

测算医药产品或品类在特定终端的市场潜力。当用户要测算某药品/品类的市场潜力、市场空间、潜在患者数、预计销售额,或对比不同渗透率/患病率/价格假设下的市场空间、做参数敏感度分析时使用。输入覆盖人群规模、终端类型、患病率、诊断率、治疗率、渗透率、年用药频次、单次费用、疗程时长,输出潜在患者数、预计用药人数、预计年销售额与潜力等级(S/A/B/C/D),支持多场景对比与敏感度分析,并生成可交互 HTML 结果页(参数可实时调整、结果联动计算、含患者流漏斗可视化)。测算前强制联网查询最新招标价/医保支付价/电商售价并附出处;患者人群数据以国家卫健委《中国卫生健康统计年鉴》(近三年)为第一来源,年鉴缺失时按降级链联网检索诊疗指南、期刊文献、专家共识并标注来源层级。采用患者流漏斗模型(患者池→就诊→确诊→治疗→本品处方→持续用药)。触发语:帮我测算市场潜力、算市场空间、估算销售额潜力、对比渗透率假设。

person作者: u_e6b22f58hubenterprise

授权说明

本技能依赖百通 AI 服务平台的授权服务,使用前需先校验授权状态:

python scripts/auth.py --ensure
  • 返回 AUTH_OK:授权有效,进入下方业务流程。
  • 返回其他信号:需先在百通 AI 服务平台完成注册与授权,再重新执行一次 --ensure(平台入口以脚本输出的地址为准)。
  • 凭证与绑定参数见 python scripts/auth.py --help;连续两次校验失败则暂停业务并提示用户完成平台授权。

医药终端市场潜力测算器

用途

用自下而上的需求模型,测算某一药品或品类在特定终端(医院、基层医疗机构、零售药店、民营医院、线上渠道)的市场潜力,输出潜在患者数、预计用药人数、预计年销售额和潜力等级,并支持多场景对比与敏感度分析。

用于医药企业商务经理、市场规划人员、产品经理在区域市场空间评估、年度目标分解、资源规划与新品上市前的市场容量判断。

触发判断

当用户表达以下任一意图时进入测算流程:

  • 测算某个药品/品类在某个区域或终端的市场潜力、市场空间、市场容量
  • 估算潜在患者数、预计用药人数、预计销售额
  • 对比不同渗透率、患病率、价格等假设下的市场空间
  • 分析某个参数变动对销售额的影响(敏感度分析)

无需测算的场景(不进入流程):查询政策法规、解读集采、做合规判断、生成汇报文档、分析竞品策略。

测算流程(严格执行顺序)

  1. 联网查询价格(强制,不可跳过):测算开始前,按 references/pricing-sources.md 联网查询目标药品的三类价格——最新招标/挂网价、医保支付价、京东/天猫等电商当前售价。每一项都必须附明确出处(平台名称 + 日期 + 链接/原文标题)。查不到的项必须如实标注「未能获取」,不得用臆测值顶替。
  2. 确定患者人群数据(强制,采用降级检索链):按 references/patient-data-source.md,以最近三年《中国卫生健康统计年鉴》为第一数据来源。年鉴缺失时,不得停止或臆造,必须继续联网按降级链检索:① 国家级诊疗指南 → ② 权威期刊/流行病学文献 → ③ 专家共识,并在结果中标注所用数据来源的层级与出处。用户已提供的参数仍保留,但来源列须如实标注「用户提供」。
  3. 收集/补齐参数:向用户收集输入(已提供的不再重复询问);缺失参数按 references/calculation-model.md 与 references/patient-flow-model.md 默认值补齐并标注「假设值」。
  4. 计算:按患者流漏斗模型计算(见下),调用 scripts/calculate_potential.py 完成确定性计算,或按同一公式手算。
  5. 直接输出交互式 HTML 结果页(强制):调用 scripts/generate_html.py 生成交互式 HTML 报告,通过预览面板直接展示。HTML 必须满足:①「来源」列反映第 1、2 步的真实查询/引用结果;② 所有参数为可编辑输入框,用户改动任一参数后其余环节与销售额实时联动重算;③ 内嵌患者流漏斗可视化,逐级展示人数与转化率。
  6. 可选:多场景对比、敏感度分析内置于 HTML 报告,按需开启。

输入参数

| 参数 | 含义 | 单位 | 默认值 | |---|---|---|---| | 覆盖人群规模 | 目标终端可触达的人口基数 | 人 | 1,000,000 | | 终端类型 | 医院 / 基层 / 药店 / 民营 / 线上 | — | 医院 | | 适应症患病率 | 目标疾病在人群中的患病比例 | % | 8 | | 诊断率 | 患病者中被明确诊断的比例 | % | 60 | | 治疗率 | 确诊者中接受治疗的比例 | % | 70 | | 渗透率 | 本品/品类在治疗人群中的份额 | % | 15 | | 年用药频次 | 单个用药者年用药次数 | 次/年 | 12 | | 单次人均费用 | 单次用药人均费用 | 元/次 | 120 | | 平均疗程时长 | 平均用药持续时间 | 月 | 12 |

患者流漏斗模型

采用患者流(Patient Flow)漏斗模型,从人群基数逐级收敛到实际用药人数。每一级都是一个可调参数,均可在交互式 HTML 中实时调整:

覆盖人群规模
   │ × 患病率
   ▼
患者池(患病人数)
   │ × 就诊率
   ▼
就诊患者数
   │ × 诊断率
   ▼
确诊患者数
   │ × 治疗率
   ▼
接受治疗患者数
   │ × 本品渗透率
   ▼
本品用药人数
   │ × 持续用药率(依从性/留存)
   ▼
持续用药人数
   │ × 年用药频次 × 单次费用 × (疗程/12)
   ▼
预计年销售额

患者流参数与原有 9 参数模型的对应关系及默认值详见 references/patient-flow-model.md。就诊率、持续用药率等新增环节默认值,在用户未提供时按该文档补齐并标注「假设值」。

核心公式

患者池         = 覆盖人群规模 × 患病率
就诊患者数     = 患者池 × 就诊率
确诊患者数     = 就诊患者数 × 诊断率
接受治疗患者数 = 确诊患者数 × 治疗率
本品用药人数   = 接受治疗患者数 × 渗透率
持续用药人数   = 本品用药人数 × 持续用药率
人均年用药费用 = 年用药频次 × 单次人均费用 × (疗程时长 ÷ 12)
预计年销售额   = 持续用药人数 × 人均年用药费用

(简化口径下,就诊率、持续用药率可视为 100%,公式退化为原 9 参数模型。)

潜力等级

| 等级 | 预计年销售额(元) | |---|---| | S | ≥ 50,000,000 | | A | ≥ 10,000,000 | | B | ≥ 3,000,000 | | C | ≥ 1,000,000 | | D | < 1,000,000 |

敏感度分析

对渗透率、患病率、单次费用、诊断率任一参数,固定其余参数,测算该参数在基准值 ±50% 区间内对预计年销售额的影响,输出影响幅度排序,判断哪个假设最敏感,作为资源投入与风险提示依据。

多场景对比

支持将多组参数假设(如基准 / 乐观 / 保守 / 激进渗透)横向对比,输出各场景的患者数、用药人数、人均年费用、年销售额和等级。

绝不做什么

  • 不虚构或编造价格、患病率、患者数等外部数据。价格必须联网查询并附出处;患者人群数据以近三年《中国卫生健康统计年鉴》为第一来源,年鉴缺失时必须沿降级链(指南→文献→共识)继续联网检索并标注来源层级,而非臆测填补。
  • 不把测算结果当作财务承诺、投资建议或销售目标的强制依据。
  • 不读取、修改或删除用户任何文件(唯一例外:输出 HTML 报告文件)。
  • 不在用户未提供任何参数时臆造一套"看似精确"的结论;所有假设必须透明列出。
  • 查询价格时不用模糊表述(如「大约」「估计」)替代真实查询结果。

加载式引用

  • 公式推导与默认参数:references/calculation-model.md
  • 患者流漏斗模型与参数:references/patient-flow-model.md
  • 输出模板与示例:references/output-templates.md
  • 价格联网查询规范:references/pricing-sources.md
  • 患者人群数据来源规范(降级检索链):references/patient-data-source.md
  • HTML 报告生成脚本(交互式):scripts/generate_html.py