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雖然“大健康”行業(yè)發(fā)展如火如荼，但相關的高素質專業(yè)管理人才卻極其緊缺。行業(yè)專業(yè)管理人員的奇缺成為中國大健康產業(yè)迅速發(fā)展的一塊“絆腳石”，正是在大健康產業(yè)迅猛發(fā)展、對相關人才求賢若渴的大背景下，華理MBA大健康產業(yè)管理班應運而生。該項目將圍繞國內與國際大健康產業(yè)發(fā)展與管理的核心內容，整合行業(yè)知名的教授、學者、企業(yè)家以及咨詢機構等資源，為學生提供系統且全面的大健康管理領域專業(yè)知識；將國際與國內前沿理論與實踐/經驗緊密結合，從國際視野深度分析國際與國內該產業(yè)的發(fā)展，并強化本土資源、研究本土該產業(yè)的特點、產業(yè)政策與發(fā)展趨勢；多維度構建大健康產業(yè)平臺資源，積累并拓展學生在大健康產業(yè)領域具有國際視野的專業(yè)知識、人脈與實踐經驗。

“科學抗疫，健康賦能”系列線上公益講座和MBA講座誠邀各路大健康領域的專家學者、企業(yè)家、公司高管和產業(yè)咨詢機構等做客直播間，及時給同學們帶來了大健康產業(yè)最前沿的市場動向和最深刻的職業(yè)思考，更多精彩內容請關注華理MBA！

醫(yī)療器械市場與醫(yī)藥零售

醫(yī)療器械是健康產業(yè)的核心領域，它是醫(yī)療健康領域用于防病治病、除醫(yī)藥品外的最大產品系列（包括醫(yī)用電子、醫(yī)學影像設備、檢測設備、藥物篩選、病房護理及輔助設備、醫(yī)療用品、衛(wèi)生材料、體外診斷試劑、光學、急救、康復護理以及醫(yī)療信息技術等產品）。醫(yī)療器械產業(yè)鏈涉及和融合了眾多領域的先進技術。

中國市場的需求一直享有年均兩位數的高速增長，醫(yī)療器械產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展迅速，但許多高端（和中端設備等）乃需大量進口，與歐美發(fā)達國家相比差距很大。從全球醫(yī)療器械市場的規(guī)模、體量、科技創(chuàng)新和推廣等方面來看還是美歐領先。醫(yī)療器械領域跨界合作異常明顯并領引和推動新發(fā)展，例如信息科技、人工智能、互聯網、新興生物科技、新材料、臨床技術等的結合及應用。醫(yī)療器械產業(yè)也是投融資十分活躍的領域，政策支持不斷，科技創(chuàng)新層出不窮，有大量上市公司和初創(chuàng)企業(yè)。中國醫(yī)療器械市場具有眾多的創(chuàng)意與發(fā)展機遇。

醫(yī)藥零售是構建健康中國的重要基礎。隨著醫(yī)保制度完善、人口老齡化加快、慢病人口增長和健康意識的提高，我國醫(yī)藥市場消費需求也不斷增長。今年突發(fā)的新冠肺炎帶來新的發(fā)展機遇，但中國醫(yī)藥零售行業(yè)也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。在互聯網、信息技術、智能化科技創(chuàng)新和醫(yī)保體系變革發(fā)展推動了醫(yī)藥零售的巨大變化，促進了醫(yī)藥零售與醫(yī)療服務、用戶的健康管理的融合，醫(yī)藥“新零售”和醫(yī)藥零售的重新整合等正引導醫(yī)藥零售升級跨越，這些都給中國醫(yī)藥零售發(fā)展帶來了新的挑戰(zhàn)與商機。

01、田原老師講座

●《醫(yī)療器械產業(yè)發(fā)展研究與建議，強我中華醫(yī)療器械產業(yè)》：1).我國醫(yī)療器械市場現狀分析；2). 醫(yī)療器械產業(yè)發(fā)展稟賦分析；3). 我國醫(yī)療器械四大發(fā)展機遇；4). 醫(yī)療器械創(chuàng)新加速示范基地。

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02、王一中老師講座

●《國際與中國：醫(yī)療器械的發(fā)展空間》：通過對醫(yī)療器械的演變及分類和國際醫(yī)療器械的主要細分領域、法規(guī)政策分析與解讀及國際與中國市場綜述；并深入分析主要國際醫(yī)療器械巨頭在全球與中國市場的份額和中國醫(yī)療器械產業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和增長速度的對比，來闡述中國市場的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)。

03、劉湘岳老師講座

●《疫情形勢下論藥品零售企業(yè)在大環(huán)境產業(yè)中的機遇與挑戰(zhàn)》：上海益豐大藥房總經理劉湘岳做客直播間，分享我國醫(yī)藥零售企業(yè)在大健康產業(yè)中的地位和作用，以及面臨的機遇與挑戰(zhàn)。

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醫(yī)療數據的分析

如何科學地收集數據形成有效數據，如何從浩瀚的數據庫挖掘有益的數據，如何采用正確的方法對數據進行分析，如何正確地解讀所分析的結果是健康數據分析方法的重要內容。而健康數據分析方法是健康產業(yè)發(fā)展的重要基礎。

01、林燧恒老師講座

● 《醫(yī)療數據的解讀：隨機或危機》：巧合還是另有玄機？醫(yī)療數據到底該如何客觀解讀，哪些是隨機發(fā)生的？哪些又可能暗藏危機？

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