亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

亿欧网  •  扫码分享
我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  
亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

纵观医疗相关行业各个场景,从虚拟助理、医学影像,到医院管理、生物技术,几乎都有人工智能技术的介入,相关创业公司在研发新产品、新服务的同时,也在进行业务模式的探索,以实现产品和服务真正落地。

本篇亿欧智库将对“AI+医疗”领域的科研平台、临床决策支持系统(CDSS)、医疗智能交互系统三个应用场景业务模式进行梳理和分析。其中主要基于亿欧智库对康夫子(北京康夫子科技有限公司)访谈整理的内容,感谢康夫子创始人张超对亿欧智库此次行业研究工作提供了知识分享层面的帮助,也欢迎各位读者与笔者进行更多讨论和交流。

一、科研平台:解决刚需与长远战略布局两种意义并存;“覆盖”与“间接”两种销售打法

“科研平台”所包含的范畴较广,其中重要的部分之一就是辅助医院完成海量非结构化数据的处理,挖掘数据深层次的利用价值,包括数据结构化、数据分析以及数据可视化等等。 从市场需求角度看, “科研平台”提供的数据服务是绝对的刚性需求。 一者,数据结构化是医院信息化需要解决的重要问题;二者,结构化数据是众多“AI+辅助诊断”相关产品进行海量机器学习的必备“养料”[1]。 从企业发展角度看, “科研平台”具有更长远的战略意义,即长期积累海量医疗数据。 这些数据不仅可以用于模型不断的训练之中,而且在未来可能孕育着更大的商业价值。所以,“科研平台”既能够基于巨大市场体量帮助公司实现盈利,也为未来公司在医疗垂直领域开发更多细分产品、占领各细分市场打下坚实的基础。目前国内提供类似服务的公司主要有康夫子、森亿智能、中科汇能等等。

“科研平台”所提供的数据服务如何进入医院?每家公司都有每家公司不同的销售打法。在这里我们先来看两种。 第一种打法,我们可以称之为“覆盖型打法”,就是指公司直接向各家医院推出“科研平台”,与几家医院建立合作,就相当于覆盖几家医院。 “覆盖型打法”有很明显的优势。首先,公司与医院之间没有第三方代理就没有分销成本,盈利空间较大;第二,能够使公司不断积累有效的客户资源,如果服务评价高,还可以在后期持续推出新产品和新服务,且成功率较高。但“覆盖型打法”的劣势也不可忽视,就是公司在保持一支技术团队的同时,还要养一批销售团队,人力成本相对较高;而且,在医院的推销难度并不低,这样会无形中使公司将产品研发的部分精力转向销售。

第二种打法,我们可以称之为“间接型打法”,就是指公司与医疗信息化公司等第三方公司进行长期战略合作,由第三方公司来负责产品的销售,双方只要规定好分成比例和方式即可。 这种“间接型打法”同样有较明显的优点,就是公司整体“较轻”,会在技术和产品研发方面投入更多的成本和精力;当然,由于和医院之间没有建立直接的合作关系,所以客户资源实际不掌握在公司手中,盈利空间也会相对受到限制(与第三方公司进行利益分割)。

亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

二、CDSS:与HIS供应商强强联合,精准捕捉医院评级需求

CDSS(Clinical Decision Support System),中文称为临床决策支持系统。开发CDSS,是康夫子的第二大产品。 开拓CDSS的应用市场,一定要符合医生原有的操作流程 ,这是张超和康夫子所坚持的产品逻辑。事实上,试图用新产品改变医生行医习惯,怎么看都是一件费力不讨好的事情。而医院正在广泛采用的HIS(Hospital Information System,即医院信息系统),是非常有利的“顺风车”。 在HIS上加入CDSS模块,相当于对HIS系统的智能化升级,HIS供应商也乐见其成。 康夫子的操作模式就是与HIS供应商强强联合,前者提供技术,后者开发产品,而后诞生的智能版HIS从技术上就已经占得了优势。

此外,医院也十分愿意接受智能版HIS,这就要提到政策的推动作用了。我们知道,HIS是极其复杂的,而电子病历系统是HIS最为核心的部分之一。国家对于各医院建设HIS虽有明确要求,但长期医院独立进行HIS建设,缺乏统一的评价标准和规范性。于是,2011年卫生部办公厅印发了《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准(试行)》,其中对电子病历系统应用水平划分了8个等级,每个等级都有相应的评审标准。经过评估,医院能够清楚知道本院电子病历系统的应用是处在什么样的水平,并且能够知道各自系统有何不足,为医院的电子病历系统和信息化建设指明方向。 而分级中的第6级,即“全流程医疗数据闭环管理,高级医疗决策支持”,给智能版HIS提供了发展机遇 ,尤其是三甲医院的采用意愿最强,采用条件也相对成熟。

亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

三、医疗智能交互系统:提高医患间沟通效率,互联网问诊服务升级突破口

所谓“智能交互系统”,就是要实现人与机器间无障碍的自然语言交流,从而在特定的应用场景下快速高效地解决问题。 智能交互系统在医疗领域的运用,就是要通过人机交互的方式,一方面实现医患沟通效率的提升,另一方面实现快速而有效的自诊过程。 目前,国内医生对患者的问诊内容重复率高,而医生与患者供需严重不平衡,使得患者在医院完成一次就医往往需要一天甚至更久的时间。为了节省时间,患者有时会使用移动问诊APP,而此时又会碰到APP交互路径冗长的问题。基于以上两个问题,医疗智能交互系统能够给出解决方案。

首先是预问诊。患者在挂号后通常需要等待一段时间,等待期间患者使用手机进入医院的APP或公众号,在其中的医疗智能交互系统上完成预问诊,预问诊内容包括患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息,系统将自动形成信息报告。而后,系统会在患者与医生见面之前,将患者信息报告推送给医生。这样,医生提问量会减少许多,大大缩短问诊时间。

然后是自诊。医疗智能交互系统可以通过人机交互,使患者在手机端或PC端快速完成自诊,生成诊断报告。随着源源不断的数据对系统算法的训练,自诊准确率将会越来越高,未来病情较轻的患者很有可能更多选择在手机端完成自诊,而较少选择与人类医生进行交流。

医疗智能交互系统是互联网问诊服务平台升级的一个突破口。目前市场上的移动端问诊APP和PC端问诊网站,也在提供所谓的“自诊”服务,而这种“自诊”服务仅仅是罗列可能的患病结果(例如选择“头痛”,会出现“偏头痛”、“慢性鼻窦炎”、“急性咽炎”、“上呼吸道感染”等一系列可能患有的疾病类型),对病情的诊断起到的帮助微乎其微。所以多数选择使用医疗APP或网站的患者,通常是通过互联网实现与医生的在线沟通。而与医生在线沟通的过程,同样如上文所述,存在沟通效率低下的问题。 而医疗智能交互系统,不仅可以完成更深入更有效的自诊,而且能够通过人机交互完成预问诊,提升医患在线沟通效率。这也将帮助医疗APP或网站的服务质量得到极大的提升。

亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

综上分析,我们可以总结以下三种业务模式:

1. 科研平台:精准把握医疗痛点,解决数据处理刚需,积累海量医疗数据,重视技术与产品的研发,灵活使用销售策略“借力打力”;

2. CDSS:与HIS形成合作,通过满足医院的评级需求,推进服务真正落地;

3. 医疗智能交互系统:把握医疗智能交互的核心技术,解决医疗资源匮乏和问诊流程冗长等问题,为未来开发更多潜在应用场景打下基础。

在“AI+医疗”领域发力的企业众多,并且各家有各家的业务模式。究竟哪一种业务模式更容易帮助企业在所属医疗细分场景的“赛道”上“跑赢”对手,只有等待时间的检验。

补充资料:

[1] 自然语言处理与数据结构化:关于该内容的解读,请阅读文章 《亿欧智库:国内8家公司发力,用AI破解“脏病历”难题》 。

-----------------------------分割线-----------------------------

 本文是对亿欧智库《2017人工智能赋能医疗行业研究报告》的部分章节解读,该报告将于2017年8月25日举办的“破壁•融合 亿欧2017中国大健康产业升级峰会”上正式发布。


2017825 亿欧将举办 破壁 · 融合 亿欧 2017 中国大健康产业升级峰会 。本次峰会将重点关注大健康产业升级、行业变革与创新。活动三大亮点 :1 、卫计委相关领导将在会上发起成立 大健康产业联盟 ”,2 、亿欧智库将发布《 AI+ 医疗行业报告》 ,3 大健康产业领军 50 专题片震撼首发 行业变革势不可挡 产业创新方兴未艾。欢迎您报名参会 峰会链接 : http://www.iyiou.com/post/ad/id/264

亿欧智库:“AI+医疗”应用场景业务模式解析(一)

本文作者,亿欧专栏作者;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

随意打赏

医疗诊断aiar应用场景亿欧创始人医疗 ai应用场景亿欧智库上海亿欧第一智库智能医疗亿欧集团
提交建议
微信扫一扫,分享给好友吧。