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ICU探視品牌系統(tǒng) 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的常見業(yè)務(wù)模式與規(guī)模

2023-10-18 11:20

引言

正在為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療事業(yè)盡綿薄之力的我,在進(jìn)入這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域之前,可能與眾多領(lǐng)域外的人一樣,對于這個(gè)領(lǐng)域感受一片向好。有著地球上1/5人口的中國必然有著最為廣闊的醫(yī)療需求。

雖然中國醫(yī)療在國際中未必是最為領(lǐng)先的,但是中國的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)絕對是世界第一梯隊(duì)。所以“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”就成了當(dāng)下的必然產(chǎn)物。

與其他“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域不太相同,互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療有幾個(gè)明顯的特征:

下面我將圍繞目前B2C互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的常見業(yè)務(wù)模式、規(guī)模以及初步分析目前領(lǐng)先集團(tuán)的盈利情況來預(yù)測接下來一段時(shí)間的發(fā)展趨勢和未來預(yù)期。

有關(guān)B2B、B2G、B2G2C這些業(yè)務(wù)模式另外再寫文章來討論吧。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的常見業(yè)務(wù)模式與規(guī)模

首先我先引用一張來自動(dòng)脈網(wǎng)的一張VB象限圖(從業(yè)經(jīng)歷告訴我該圖準(zhǔn)確性還有待考量,不過總體上是可參考的,因?yàn)檎麄€(gè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的涉及面太廣,本文僅以此圖為線索,嘗試進(jìn)行一些分析和討論,但是并不代表我認(rèn)同這幅圖是絕對正確的,后文涉及到的公司、排名等任何要素,均參考于本圖中,同樣也未必正確),圖中我去除了“體外診斷”這一領(lǐng)域的公司,因?yàn)槟壳斑@一領(lǐng)域在“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”體系中醫(yī)療要素占比超過了95%,更像是一種生物醫(yī)學(xué)的范疇,本文不做討論。

對于VB象限的說明如下:

VB象限是動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院對醫(yī)療健康行業(yè)歷經(jīng)數(shù)年的跟蹤、觀察、思考、沉淀得出的一套細(xì)分領(lǐng)域、企業(yè)評價(jià)模型。該模型參考了企業(yè)基本信息、核心管理團(tuán)隊(duì)、運(yùn)營數(shù)據(jù)、融資情況以及政策管制等5大類指標(biāo),由超過200個(gè)維度的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)計(jì)算得出。

人工智能

首先是近期非常熱門,資本也一片看好的人工智能領(lǐng)域,其實(shí)人工智能解決的首要問題,就是如何定義人工智能是什么,在不同領(lǐng)域里,這個(gè)答案是不同的,目前(特指在量子計(jì)算領(lǐng)域突破之前)引用一下我曾經(jīng)為某公司規(guī)劃的醫(yī)療人工智能解決方案:

其實(shí)醫(yī)療行業(yè)的人工智能就是NLP(自然語言處理)與CDSS(臨床診斷決策支持系統(tǒng))的結(jié)合,前者用戶解決與用戶之間的溝通問題,也就是能夠理解用戶所表達(dá)的內(nèi)容并提煉之,隨后將系統(tǒng)思考的結(jié)果以一種用戶能夠理解的溝通方式表達(dá)出來;后者則是解決系統(tǒng)對于信息的處理邏輯,例如當(dāng)我們收到用戶描述自己有咳嗽癥狀之后,系統(tǒng)將要如何處理下一個(gè)環(huán)節(jié)或者進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像識(shí)別,給出診斷?進(jìn)一步詢問,又該詢問什么?給出檢查建議,需要檢查什么?

同時(shí)我們可以再看一下行業(yè)翹楚對此的規(guī)劃:

可以看到,除了處理能力,還單獨(dú)強(qiáng)調(diào)了自學(xué)習(xí)能力(即其URL特性中的L部分),即便是最新的醫(yī)學(xué)論文,也能夠該瞬間“讀懂并掌握”,千萬要區(qū)別這里的“讀懂并掌握”及存儲(chǔ)之間的區(qū)別。

國內(nèi)在這一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者從象限圖中看到是“微醫(yī)”,并且在第一象限內(nèi),僅有“微醫(yī)”與“云知聲”而后幾乎所有其他公司都側(cè)重在語音交互或者影像識(shí)別,但如果把IBM的加入到途中,應(yīng)該說他將大幅領(lǐng)先于包括微醫(yī)在內(nèi)其他所有的潛在對手,但我們也依然發(fā)現(xiàn)的商用情況并不理想,這其中牽涉了太多的原因,如果要展開討論,可能需要單獨(dú)寫一篇《論2018年人工智能應(yīng)用場景突破的關(guān)鍵障礙》。

如果一個(gè)名校畢業(yè)的大學(xué)生目前就業(yè)情況還不是很好,更何況對于剛上初中這些小同學(xué)們。在醫(yī)療場景下關(guān)于醫(yī)療健康互聯(lián)網(wǎng)的理解,人們對其的不信任程度將遠(yuǎn)高于一般場景,企業(yè)也不會(huì)將人工智能草率應(yīng)用到醫(yī)療的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中。

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