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医疗

关于Libre 3和DexCom,我犯的错误

在之前一篇关于Libre 3的分析文章中,我说Libre 3僵尸杀手级的产品。Dexcom的日子会不好过。

CGM 领域的杀手级创新

这篇文章分析的时候对比了Libre 3和市场上Dexcom最新的G6。

如果文章分析的正确,那么对于只有CGM一条产品线的Dexcom来说,将会有灾难性的后果。因此Dexcom的股票将会大跌。

但实际情况是,DexCom有下跌,但跌幅并不是很大。这要么是有一个巨大的发财机会大家都没发现,要么是我的分析出错了。

因此我反思了自己的分析过程,发现了一个致命的事实错误,导致结论出错。

这个事实错误就是,G6虽然是Dexcom的最新产品,但他的下一代产品G7也即将于2021年上市。从产品上看,G7也比上一代有了巨大的飞跃,拥有所有Libre 3的优点。因此,虽然Libre 3的推出是一款杀手级应用不假,但不能够导致CGM市场的洗牌。因为竞争对手的G7也是杀手级的。

题外话,同时有两款杀手级产品推出,从一型糖尿病患者的角度来讲,这无疑是福音。

特此更正。

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互联网 医疗 商业模式

给平安好医生的建议:并购好大夫在线,改名“平安好大夫”

平安好医生目前面临三大困难:

1.1

医生资源畸形

具体来说,平安好医生的医生供给还是靠自建的医生团队,社会化医生资源拓展方面进展缓慢且不得其法。自建医生团队的问题是,医生一旦成为全职的网上问诊医生,其技能进步的能力基本被锁死,也导致平台医疗能力被锁死。而在医院工作的医生,其技能会逐步提升的。随着时间推移,其接诊的水平会停止不前。

1.2

创业时期的战略已被竞争对手复制

平安好医生上市之后,其创业时期的战略(马后炮,复盘平安好医生成功创业的战略)已完全被竞争对手掌握并借鉴,即将上市的京东健康,和一医药电商起家的壹药网。商业模式上和平安好医生很像,这势必瓜分平安好医生的市场。好医生却无法阻止类似的瓜分。

1.3

名称侵权危机

据司法文书网显示,好医生药业诉平安好医生的两个官司早就打赢并终审判决了,平安好医生失去了“平安好医生”的商标,也被好医生药业要求改名。之所以迟迟未改,因为侵权而改名必然带来大的品牌价值损失。

2

平安好医生目前最大的优势:

2.1

资本优势依然存在

在同行业中市值规模和现金流都遥遥领先。

2.2

需求端规模优势

平安好医生是最早做大百万日活的医疗类公司,也是目前活跃度最高的医疗互联网公司,用户端的规模遥遥领先。

本着“把自己优势用足,去克服劣势”的方针。建议立即实施以下战略。

3

通过并购补足医生资源,释放消费端的潜力,并化解名称危机

第一、合并好大夫在线,以获得补足社会化医疗资源。

第二、改名为“平安好大夫”,挽救品牌危机。因为合并而改名是一个不错的理由。

第三、通过产品整合将好医生的需求对接上好大夫的供给。

这么做对好大夫也是双赢,可以帮助好大夫上的社会化医生获得更多的消费者需求。从而提升医生收益和粘性。

目前来说,是并购好大夫的最佳时机。平安好医生市值一百多亿美金,好大夫估值几十亿美金,目前并购的实力是充足的。好大夫目前的财务规模还没有做大,但未来不排除好大夫商业化成功,在营收规模上给平安好医生以压力。

最大的困难可能在于好大夫的股权结构太集中,天眼查的数据显示,王航个人持股高达百分之八十多。能否并购成功,取决于能否说服王航。

对见惯了优酷土豆合并,美团吞并点评,滴滴吃了快的的我们来说,这并非不可发生。

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医疗 商业模式

复盘平安好医生成功创业的战略

最近,原美团创始人在清华的产品课文字实录刷屏了。我阅读后感觉也很有收获,它不仅是站在产品经理定义产品规划产品的角度来讲,而是有很多战略高度的分析。很有大局观。

收录中推荐了两本书,一本是《好战略,坏战略》,一本是《营销管理》。我抽空读了《好战略,坏战略》一书。如获至宝,很有启发。

本着读完书练习一下的原则,结合自己平安好医生初创时工作的两年经历,做了一下平安好医生创业战略的复盘。

战略的核心内容是分析当前形势、制定指导方针来应对重大困难,并采取一系列连贯性的行动。

《好战略,坏战略》

最大阻碍:后发创业,规模小于竞争对手;

最大优势:有资源,有钱,有寿险的代理人队伍。

战略:

1、 利用资金优势,自建医生团队,主推实时问诊的差异化服务(对比春雨和好大夫的非实时);

2、利用资金优势,推出步步夺金项目,快速做大流量规模(成为第一个日活过百万的互联网医疗企业);

3、利用代理人团队优势,卖体检卡,快速做大收入规模;

4、利用差异化定位和数据上的领先优势,快速上市融资,进一步夯实资源优势,再利用资源优势解决快速发展过程中遗留的各种问题!

因为这些优势的独特性,就算竞争对手看到了平安好医生的计划,也不敢跟或不愿意跟,直到眼看着他上市。

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医疗

CGM 领域的杀手级创新

对于糖尿病人来说,测量血糖是一件很频繁的事情。特别是一型糖尿病患者,需要 24 小时持续测量。目前,雅培的 FreeStyle Libre 和德康(DexCom) 的 G5/G6 等产品,都是专门为一型糖尿病人设计的血糖测量装置。

像雅培 Freestyle Libre 和 DexCom G5/G6 这样 24 小时持续监控血糖,称之为动态血糖监控,英文简称是 CGM。

雅培的 FreeStyle Libre 是常用的 CGM 设备。德国总理默克尔被拍到手臂上佩戴了白色的传感器,就是这款产品,默克尔也承认自己是一型糖尿病患者。去年有段时间上了热门新闻的“YY CEO 李学凌自曝在身体植入芯片”事件中,植入的芯片,也是这款 FreeStyle Libre,或者更准确的说,是他们的一代产品。我们称之为 Libre 1。

雅培的 Libre 1

FreeStyle Libre 由两部分组成,一部分是传感器,另一部分是扫描器。

传感器有一个软针头埋入人体内的,剩下的部分则贴在皮肤上。软针头将细胞间液运输到传感器并与其中的化学物质发生电化学反应,将产生的数据记录在传感器上。因为针头传输的并不是血液,而是细胞间液,所以他测量的其实是细胞间液的葡萄糖含量,而不是血糖中的葡萄糖含量。当然,在日常控糖场景要求的精确度下,两者可以相等。

扫描器的部分,则负责读取和显示数据。需要看数据的时候,需要拿出扫描器,扫一下胳膊上的传感器,利用扫描器中的 NFC 读取模块,将数据读取到扫描器中,并显示在扫描器的屏幕上。

这里有一个明显的缺陷。虽然传感器持续产生了数据(每分钟一条),但是因为每次看数据都要用扫描器来扫,不扫就没有数据,所以你只有非常频繁的去扫,才能有真正的“持续监控”。无法得到持续的数据,就无法做到实时的高低血糖报警。这极大地降低了“动态血糖监控”的价值。

DexCom G6

Libre 1 的传感器产生了持续的血糖数据,但是需要主动去扫,这就像是一个“做了一半”的产品。在移动互联网时代的今天,聪明的你很容易想到,如果能让血糖数据实时的传到手机,病人就可以在手机上查看 ,血糖高了低了也都有手机上的报警消息,是不是更方便一型糖尿病患者控糖?

很多人都想到了这一点,因此市面上也有了很多补丁式的方案或竞品,将数据实时发送在手机上,补上了雅培没做完的另一半。DexCom 德康就是这样一款竞品。

DexCom 由传感器和发射器组成,传感器的原理和 Libre 1 类似。发射器则替代 LIbre 的扫描器,而是将数据直接通过蓝牙发送到了手机上。这样用户就能够在手机上实现真正的动态血糖监控了。

但是,DexCom 也有缺点。首先就是价格太贵,Libre 在欧洲价格一年需要 600 欧元,而 DexCom 可能需要 2000 欧元。三到四倍的差距还是不小。

另外的缺点就是,传感器加上发射器,体积虽然也能够接受,但如果能做到更小的话,还是能吸引不少用户。

用户最希望的既能真正的动态,价格也不能太贵,体积最好也小一点。但实际情况是,便宜的体积小,但是不够动态;能够动态的价格高,且体积大。这就是生活。

Libre 3 来了

用户的期望像是一个不可能三角。直到 Libre 3 的到来。

9 月 28 日,雅培官方发布了新闻稿,介绍了即将到来的 Libre 3。

据雅培介绍,像用户期待的一样,Libre 3 无需扫描,将直接通过蓝牙连接到手机,实现真正的动态。而超出预期的是,血糖数据将每分钟更新一次。而之前,虽然传感器每分钟能产生一次数据,但扫描器除非每分钟都去扫描,否则只能获得每五分钟一次的历史数据。

在体积上,Libre 3 符合用户的期待,比 DexCom G6 更小。超出预期的是,他比他自己上一代的产品也还要小。两枚 20 美分的硬币合在一起的大小,与 G6 对比,是绝对比效果明显,而据他官方所说,他的体积比上一代产品减少了 70%。

而在价格方面,有消息说,其在欧洲的价格将和上一代产品保持一致。在动态性和体积上都碾压对手后,价格上的优势,可能会给 DexCom 摧枯拉朽的打击。

而 DexCom 唯一能够庆幸的是,Libre 3 在欧洲首发,而 DexCom 最大的市场还是美国。正面的交锋不会来的那么快,但留给 DexCom 的时间不多了,尤其是 CGM 几乎是 DexCom 的全部业务的情况下。

因此,Libre 3 完全称得上是 CGM 领域的杀手级产品。

对中国用户来说,还有一个遗憾,就是还需要等待一大段时间才能才能在中国上市。毕竟,去年在欧洲上市的Libre 2 都尚未在中国上市;而DexCom 还没进入中国市场。因此,中国用户在很长一段时间内,唯一的选择还是Libre 1

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AI 医疗

经历了一阵难忍的恶心后,我发现了AI医疗商业化的一个成功案例

上个周五,我体会到了恶心。

护士一阵揉搓,将一大坨橡皮泥放到了塑料托槽中,然后把整个托槽送到我的嘴里。护士再用力按压着托槽,让里面的橡皮泥和我的牙齿尽量接触,只到我的牙齿轮廓完全印在了橡皮泥上,橡皮泥凹出一个沟壑。然后取出托槽和橡皮泥,在刚才的沟壑上面,再注入一层黄色的「泥浆」。再把整个托槽连同橡皮泥和「泥浆」送到我的嘴里,牙齿再咬向它们。咬上去后,保持不动。等待黄色的「泥浆」随着时间而逐渐凝固。

如果顺利,再过几分钟之后,等黄色「泥浆」完全凝固,取出托槽,将会得到我的牙齿的立体模型。通过这个立体模型,牙医就可以了解我的牙齿的结构,并且基于此给我设计牙齿的治疗方案,制作牙套。我听牙医给护士的交代,上文所说的过程,称之为「取模」。

如果不顺利,你可能就必须像我一样。一次又一次的重复取模的过程。前前后后,我总共「取模」了 5 轮。每一轮包括上牙和下牙,我总共尝了 10 次。尝,不得不尝。我的舌头不得不和橡皮泥、「泥浆」接触,我不得不尝到了橡皮泥和「泥浆」的味道。

这是一种什么样的味道?恶心。另一方面,在咬向「泥浆」的时候,需要保持张着嘴巴不动,用鼻子呼吸。对我而言,闭着嘴用鼻子呼吸,张开嘴用嘴巴呼吸,都很正常,可要张着嘴却用鼻子呼吸有些难度,这也加剧了恶心的感觉。

虽然这个过程不是很舒服,也很可能失败重做,一旦失败重做,将要花费很长时间。但它却是牙医做牙齿矫正中至关重要的一个环节。

有没有一个更加舒服,速度快,成功率高的方案呢?就在同一天下午的稍早时候,我体验了另一种方案。

我张开嘴巴躺着,护士拿着设备在我的口腔中游走,不同角度进行扫描。这个设备不复杂。大概可以理解为一个摄像头加上一个闪光灯。摄像头会连续拍摄一张张照片。因为里面光线不好,闪光灯的作用是保证拍照所需的光线。算法最后会基于拍摄的照片,生成一个立体模型。

回家之后我查了一下,这个仪器叫做「ITERO数码3D牙模扫描仪」。来自于一家叫做Align的企业。Align的中文名叫爱齐科技,中国的办事处在上海的徐家汇。隐型牙套「隐适美」是Align最知名的产品。

听护士大概介绍了原理,我第一个直觉就是,这个产品,是AI商业化的经典案例。为了验证我的直觉,我需要知道两件事。一是确定这个模式是不是用到了AI,二是他的商业化有没有成功。

我去官网搜索了一下,发现他们正在招聘的岗位中,至少有4个都是机器学习相关的。分别是 Machine Learning Scientist、

Sr. Machine Learning Scientist 、Senior Manager, Machine Learning、Director of Machine Learning and Artificial Intelligence。

而从AI的进展来看,利用深度学习技术,通过多张二维图片来进行3D建模,已经是现成的技术。36Kr就报道了一家叫作Bifrost的创业公司在做这样的事情,不过,他们的选择从家居建材和电商两个垂直领域切入。

Align在招AI的人才,AI现阶段可以做到通过大量2D照片进行3D建模。很大概率上,Align的ITero就是用了AI的解决方案。

而从商业化的角度评价,iTero也已经走了很远。iTero进化历史:

① 2006年Cadent发布iTero数字印模系统

② 2011年爱齐公司收购Cadent

③ 2013年发布Invisalign隐适美效果模拟器

④ 2015年发布新一代iTero Element口内扫描仪

⑤ 2017年已进行120万余次修复扫描及270万余次正畸扫描。

而搜索最近的新闻,你发现最多的是,iTero从2018年开始被大规模的引入到了中国的牙科医院。据我在医院的观察,iTero也取代了绝大多数的传统取模方法。

iTero的商业模式,符合我之前说的「AI+ 硬件」的商业化路径。这也给想从事医疗AI创业的人一个提醒,要想找到行的通的商业模式,不能只专注在模型和算法上面。对应用场景的研究和了解 ,也很重要。有一些人认为AI创业,懂行业的产品经理不再重要了,我不这么认为。

吹了一番iTero,那么他有没有缺点呢?也是有的。缺点主要体现在,当遇到特殊情况的时候,精度  就会不足。什么是特殊情况呢?比如,像我一样,咬肌太发达,就会导致你没办法拍到最里面一颗大牙的全部角度。最后的模型中,大牙就有一部分缺失了。

这也就是为什么我在做完iTero口扫之后,又去做了传统取模的原因。

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医疗 商业模式 杂谈

「三明模式」、新成立的医保局、高了一届又一届的药价之间有啥关系?

一直以来,看病难,看病贵的问题是老百姓吐槽最多的问题。在看病难的部分,主要是医疗资源的供给侧不充足;而在看病贵层面,却比较有意思。之所以说他有意思,是因为如果看病难是因为医疗资源缺乏,按照市场供需的关系,那么医疗服务的价格应该也会比较贵。但实际上,看病贵,并没有贵在医疗服务费用上,而是贵在了非医疗服务本身的收费上。看病贵,更多的体现在了买药贵。

生命力顽强的以药养医

买药贵之所以出现,和一个叫做「以药养医」的政策有关系。

「以药养医」,在黑色和白色的层面都有体现。

在白色层面,就是公开的政策。政府为了减少对公立医院的经费投入,允许医院院内的药房在药品价格上有一定比例的加成。加成的利润,用来弥补经费投入的不足,从而保证了在医疗服务价格的不提高。这是明面上的「以药养医」,是用药房获得的额外利润来补贴医院。

在黑色层面,就是心照不宣的潜规则,严格来讲是违法的。近年来也一直都有医生院长等等因为这类问题被逮捕,前几年沸沸扬扬的GSK事件也是这一现象的体现。这一类的「以药养医」,是医药代表、医生之间形成的利益共同体。某种程度上,这是医生处方权的一种寻租变现,也是市场对于医生劳动价值的一种畸形补偿。

大家都知道,药品是一种特殊的商品。特殊性的一个重要体现就是,用药的决策方和买单房不一致。在这里拥有友处方权的医生是决策方,患者和医保基金是买单方。

一方面,药企作为商业机构,追求更多的营收是毫无疑问的诉求。

另一方面,医生有中国因为医疗资源总体匮乏,导致医生们工作量很大,医生成为最辛苦的职业。而处在公立医院这一管制江湖的医生们,医疗服务的价格收到物价部门的调控。从而阳光的收入相比市场环境下的其他职业,相对偏少。这就导致了医生也有提高收入的诉求。

为了提高医生开药的积极性,也看到了医生的诉求。药代们想到了一个非常有效的办法,叫做「带金销售」。

所谓「带金销售」,就是医生在开药后,药代按照药品的销售额,给医生一定比例的回扣。这样,让医生提高收入的诉求和药厂销售更多的诉求达到了高度统一。「带金销售」的模式势如干茶烈火,很快成为药企销售的主要模式。除了直接给回扣外,药企还会赞助医生去旅游、开会、学习。丰富了以药养医的多变的形式。

为什么说「以药养医」推高了药价?

在白色「以药养医」的层面,很清楚,药品价格加成就是多出来的价格。但黑色的「以药养医」才是真正高药价的罪魁祸首。

按照上面所述,药代为了提高销售额,就需要医生多开药,从而给医生回扣。作为医生,为了提高收入,在有同样的药物可以选择的时候,则会优先的选择有回扣,不选择没回扣的;这就会导致药品为了销售出去,都会选择给医生回扣;当所有药品都有回扣时,医生又会选择回扣高的,而不选择回扣低的。而回扣的部分,而最终是转嫁到了药品的价格上。最终表现出来,就是越是价格高的药品越受医生的推荐。在一个利益共同体裹挟下,药价越来越高。

这样的模式,排道德及法律层面来看。真的是一个很好的商业模式。医生和药厂都得到了自己想要的,对患者虽然不好,但因为信息不对称,患者也是无可奈何。另外,因为医保才是实际上是最大的支付方,患者的实际感受有所减缓。

但即便这样,当医保基金的压力逐渐增大,当老百姓的感受越来越强的时候,当政府重新提出要以人为中心的时候。这个问题被放在了台面上来讨论。

政府出台了一些措施。比如,增加财政投入,取消药品加成。这个方法有效,但只解决了白色「以药养医」的那一小部分。

比如,加强药占比的控制,增强医保控费。也有一定效果,但收效甚微。

比如,加大执法力度,打击药品贿赂。有效果,但仍然与人铤而走险。

一大堆政策的出台,看来都是有效果的,但并没有解决真正的问题。医保基金照样亏空,民众感受也不明显。黑色的以药养医仍然展现出了强大的生命力。

直到,一个叫「三明模式」的医改方案的出现,大家眼前一亮 。

了不起的「三明模式」

以药养医的生命力之所以很顽强,其核心是医生和药代形成的利益共同体非常牢固。当其他政策都是从现象的层面去破处、禁止、打击的时候。并没有真的削弱这个利益共同体的牢固关系。

而三明模式,在我看来,是第一次真正的在想办法来瓦解和分化这种利益共同体。

首先,简单介绍一下什么是「三明模式」。FT对三明模式的概括是:从品牌药转向比较便宜的仿制药,并禁止医生从经销商获得回扣。他不是一个孤立的政策,是一套组合拳。他的好处是既有单个政策上的创新,也有体制上的改革来保障。

在政策层面,起到了分化瓦解「药代-医生」利益共同体来减少回扣贿赂。而分化作用又分了几个步骤。

第一步,从医生、院长的薪酬出发。改变原来医院自己来发薪酬的状况,改为财政支付院长的薪酬。但在发薪酬之前,要对院长、医生进行考核,考核条款中,有很大部分是和控费相关的。这样,院长和医生们就有了控费的动力。这一次,一个新的利益共同体在形成。对医保基金来讲,控费达到了减轻基金压力的效果;而医生和医院也主动控费,医保基金和医生/医院看着正在形成新的利益共同体。当然,同属这个利益共同体的还有 广大人民群众。

至此,对医生来讲,至少有了两种选择。一种是原来和药代的利益共同体,一种是现在新的共同体。事情正在新的变化。

怎么样促成医生更多的人选择新的利益共同体呢?第二步,大棒上来了。这就是政府对违规行为的打击加大,增加医药贿赂的违规代价。新旧两个利益共同体,就好比两个胡萝卜。两个胡萝卜,一个是黑色的,吃了可能中毒;另一个是白色的,虽然没有黑色那个大,但是没毒。你选择吃哪个?

上面的措施,却弱了回扣在药价中的比例。接下来,就是直接打压药品价格了。这个时候,GPO的联合采购,把更多医院作为一个整体联盟去和厂商谈判,增加议价能力。同一种药品,优先采购仿制药品。诸多措施,都显示了对低价药品的青睐。

这些政策的实行,并不完全都是新的 。可为什么三明模式下,这些政策的效果更加明显呢。这就是三明模式在体制上的改革对政策的执行带来了保障。

采购、支付和医院的管理,分属不同的部门。有的是医政,有的是药监,有的是财政,有的是社保下的医保基金。九龙治水是难有效果的。三明模式的怎样统一这一局面呢?很简单,让一个副市长把上面的这几个部门都管起来。这是在体制没有突破前,最有效的解决问题的方法。而这个方案,也给后来的国务院机构改革提供了启发。现在新成立的国家医保局,可以看做是三明模式的某种形式的体制化机构。

后续可能产生的影响

据中国社会科学院经济研究所公共政策研究中心显示,三明医改前的2011年,22家医院药品收入占比为47.29%。经过两年改革,2013年,三明22家医院医药收入才20.09亿,占比28.21%。而医务性收入却增加到14.42亿,占比为71.79%。这是几年前的数据,但也能看出,三明医改产生的巨大成效。

三明模式不是完全一边倒的叫好,也有很多批评。最重要的就是,适用房只要把药价降下去了,但是药的质量也降下去了。

国家医保局的成立,某种程度可以看做三明模式被高层认可,可能在全国推行的一个信号。如果全国都是三明模式,影响将非常深远。在全国推行前,这些反对者提出的问题,也在被解决。

仿制药的一致性评价在去年开始,推进开始加速。这应该也是一个积极信号。创新药的审批也在加速。

基于此,后续的医药市场,可能存在的一些可能:

药品在营销上的作用越来越小。无论是创新药还是仿制药,性价比都是更被看重的方面。对于药企后续的影响是,研发方面的投入可能会增加,营销费用可能会缩减,这是增加药品性价比的最直接的方式。内外资药企的格局的市场格局可能会面临新的分工,跨国药企将主要吃下创新药的市场,内资药企主要吃下仿制药市场。创新药审批加速,这是对研发型外资药企的重大利好;仿制药一致性评价后优先采购,则是对研发型内资药企的重大利好。只注重营销,不注重研发的仿制药企业,可能因为通不过一致性评价,导致市场份额快速萎缩,最终导致只能被仿制药巨头收购。客观上,仿制药的玩家集中度会提高。

器械领域也是同样的道理,失去专利的器械会更多的被国产替代。

这也是我之前的文章中写《预测:未来3年医药经济成长最快的5个方向》(见次条推送)的主要逻辑。

这个话题,是一个很大的话题,前后几次想写,都因为懒和怕而放弃。懒是知道这个文章要说清楚一定会很长,需要花费不少时间;怕则是既担心自己有说错的地方,又担心自己说得不够通俗。大家看不懂。之所以现在突击写了这篇,是因为早上看到新的国家医保局已经挂牌成立,胡静林任局长,施子海、陈金甫、李滔任副局长的消息。如果再不写,这篇文章也就没有存在的意义了。

有不妥之处,还请大家留言指出。我改!

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AI 医疗

AI+医疗类项目的几种产品化模式?

这本是回答一个问题的答案。
如何看待AI+医疗类项目的商业化前景?
我的回答如下:
在谈商业化之前,首先要做的是「产品化」。
这也是目前遇到的最大的问题。
就目前而言,在算法层面有用这件事已经不是问题,至少不是大问题。
而在产品化方面,则遇到的问题就比较多。我们拿影像AI为例,在产品化落地方面,目前有几种方式:
  • 依图、阿里云模式,需要对接现有的pics/His 系统,打通底层数据。这里有两个难点:
  • 需要向系统厂商缴纳接口费,很贵
  • 对接的劳动成本很高
  • 还是上述模式,但是是系统厂商来做。比如杭州“健培”。
  • 腾讯觅影的模式,通过硬件重新扫描影像,相当于做一次数据的重新录入,之后再进行AI识别。好处的非常灵活,不依赖于系统对接的问题。但也有其局限性,比如:
  • 只有电子版的咋办,要先打印出来?
  • 你还得有个人扶着啊,算是劳动力的降阶,但没有一步到位。
  • 联影、乐普的模式,设备 + AI 的软硬一体化方案,硬件录数据,AI直接出结果:
其中,心电图厂商乐普的心电图人工智能自动分析系统注册获FDA受理,这是我非常看好的模式。
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互联网 医疗

10句话解读平安好医生招股书

520页的招股书,内容太多,我用十句话总结了我最关注的一些信息,分享给大家。

1、收入10亿,来自4大业务:家庭医生业务1.6亿、消费医疗业务4.5亿、电商业务3.5亿、健康管理四千多万;

2、家庭是医生业务主要由平安人寿买单 ,给寿险的投保用户使用,在平安金管家App中的医疗模块可以看到;

3、消费医疗业务指的是:基因检测、体检、洁牙、眼镜等服务的销售业务,在平安好医生App中可以看到相关的卡,但是这部分收入不全是线上销售获得的,很多销售额来自传统销售渠道;

4、电商业务指的是:平安好医生内的医药商城和健康商城。这是最大的一块纯线上业务,并且目前发展势头迅猛;

5、健康管理业务指的是:剩下的业务都被归类在健康管理业务中。其中主要的占比是来自与广告,这些广告投放在健康管理相关的功能页面中;

6、成立几年来一直都在亏损,17年平均每获得1块钱的营收就亏损5毛钱。整体亏损幅度在17年开始缩小,最近3年亏损金额分别为:3.2亿、7.4亿、4.8亿(截止9月);

7、月活在增加,付费率也在增加:

8、风险也不少:收入主要有大客户贡献,大客户流失、监管、牌照、政策法规等方面的因素都可能给现有业务带来较大影响;

9、根据第三方的调研数据,平安好医生在竞争格局上有绝对领先优势,其中活跃用户数的数据如下:

10、自有医生资源部分,医师数量172,医务助理为716,总人数为888人。

最后,赞赏是某种形式的认可!

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AI 互联网 医疗

百度「医疗事业部」被裁,百度是不打算做医疗广告了吗?

问:您好,我是*网的记者*,关注医疗科技模块,在知乎上看了您关于移动医疗的回答,对您的见识很佩服。昨天,百度裁撤医疗事业部,O2O挂号技术含量不高,未来的重点在人工智能上,请问您对此怎样看?

——————–

答:在之前的工作中,我也的确和百度医生有过一些接触和合作洽谈,但最后没有合作成功。

裁撤医疗事业部,原因不是「技术含量不高」,百度外卖技术含量也不高啊,为啥还要坚持做?我觉得被裁的主要原因还是业绩没做好。在整个移动医疗行业里,百度医生和我待过的平安好医生几乎是同时成立,但现在差距是天壤之别。而当初为了获得挂号资源,重金投资了健康之路和趣医网,获得了足够和微医抗衡的挂号资源,但在拿到这些资源后,百度医生的发展和微医相比也相形见绌。高投入低业绩可能才是被裁掉的主要原因。
另外一个原因是,医疗行业目前最成熟的商业模式是「以药养医」,因为大众对于医疗服务付费的意愿和习惯不强,现在医院的医生的收入都不是靠医疗服务,而是靠药品收入。在这种背景下,O2O把线下的医疗服务资源买过来,通过线上卖给患者,并不能直接转到钱。通俗的将,就是你就算做到非常多的挂号量,钱也是给医院和医生的,你并没有加价做利差的空间。因此从战略分的角度,医疗O2O并非一门好生意。
补充一点题外话,并非百度所有和医疗健康相关的项目都是「百度医疗事业部」的范畴。拇指医生是百度问答的,百度健康是百度营销中心的,医疗大脑应该是人工智能团队的。不是说「百度医疗事业部」没了,这些业务都没了,更不是百度以后不做医疗广告了。这次裁撤最受影响是「百度医生」App 团队。
这个道理就好像,大家听到「平安万家诊所」,就想当然的以为他是平安好医生下面的,实际上他们是两家的公司,有内部竞争关系。望文生义害死人。
关于未来的重点是在人工智能这块,我倒是很认同。
从我的七年的从业经历来看,医疗行业的很多问题都可以归因到「医生资源稀缺」。比如,看病难的问题,为什么看病难?因为想要看好医生的人(需求)太多,真正的好医生有限(资源稀缺),需求远大于供给,自然会看病难看病贵。再比如,医患矛盾突出,为什么?深究之后发现很多都是源于沟通不到位,为什么会沟通不到位?因为医生每天要看很多病人,长期过劳,缺乏耐心。为什么会过劳?因为病人太多,医生看不过来。
如果是一个完全开放的自由市场,这时候供给(医生资源)应该会增加,市场会调节出一个合理的供需关系。但医疗行业有其特殊性,政府管控价格,很难市场化。另外考虑医疗的专业性,新的医疗资源供给增加需要较强的周期,也不会立刻增加。
所以,这个时候,医生效率提高就是化解很多医疗问题的有效手段。在提升医疗效率方面,人工智能是非常有效的工具。比如,输入检查数据,输出诊断结果,AI大有可为;输入诊断结果,输出治疗方案,AI大有可为;甚至输入问诊基本资料,输出规范化病案文本,减少医生机械劳动,AI大有可为;输入病例资料,输出结构化的数据方便医生做科研,AI大有可为。
从时间窗口上,虽然有很多人都在说AI+ 人工智能,但真正做起来的并不多;做竞争优势的角度,百度既然已人工智能为核心了,这一块还是具有一定的优势。
总之,新方向是对的,但能不能做的好,还得看团队的执行和领悟了。

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互联网 医疗 杂谈

答知乎网友:对O2O式的互联网医疗,你怎么看?

对O2O式的互联网医疗,你怎么看?

丁香园董事长李天天表示,医患间的线上问诊不具有可持续性,面对面的问诊不可以被网络所取代,用互联网思维去线下办实体性的医疗机构,成为丁香园执行董事李天天心目中最核心的医疗服务模式。

回答:

这段时间在从事线上移动医疗相关的事情。
但是通过一些观察,发现一件比较悲观的事实:移动医疗最大的难度不在于准入门槛高,也不在于医生没动力,最大的问题是:

  • 线上问诊的效率并不比线下问诊的效率高,甚至会低

这着实是很让人悲伤的事情。

医疗行业的所有问题,归根到底,有两点是最关键的:

  • 医疗资源稀缺
  • 医疗资源配置不合理(过于集中在大城市)

如果在线医疗的或者问诊只是凭借概念的火热吸引了注意力和资本,然后用资本砸钱买用户带活跃,但给用户创造的价值并不比传统的医疗手段更高,甚至浪费了医疗资源的话,只能是虚假繁荣。

我在想,是否有另外一种可能性:通过线上的手段,来提高问诊的效率(不论是线上还是线下),节省医疗资源,解决医疗资源稀缺的问题?

下面是一些粗浅的想法,抛砖引玉:

  1. 数据是提高医疗效率的核心。
  • 数据的定义包括三部分:各种穿戴设备产生的量化自我的数据、线下医疗行为产生的检查数据和病历数据、线上的诊疗记录和行为数据。
  • 数据的用途主要有两方面:一是让数据集中,跟着人走。这本身就是一件很有价值的事情,即便是纯线下的医疗行为,当你在就诊的时候向医生提供了你所有的历史检查资料和病历详情,还有最近一个月的量化自我的数据(运动的、睡眠的、身高体重的、温度的、血压心率的),对医生问诊也是极大帮助的。(这一点聊过少数医生,他们认同,欢迎知乎上的医生说说你们的看法)。第二方面,就是多维的大数据放在一起,大数据可以好好的发挥威力。这件事肯定有戏,但现在已经被媒体炒成buzzword了,多说就显得low了。就不详述了。
  • 线上的参与可以让诊疗行为「异步化」

胡乱发明了个词,我举个场景来描述比较清楚。

现在,我们的就医场景是:去医院挂号——>问两句,开检查——>做检查——> 继续问–>后续流程。
有没有可能将来是这样的场景呢?

线上挂号,同时传入主诉+个人电子健康档案 ——>医生及助手预习,资料,开检查 ——>做检查——> 问诊–>后续流程。

这两个流程的核心区别就是,场景一有两个医患需要同步在场的环节,而第二个场景中,需要医生和患者同步做事情的环节节省到了一个。理论上讲,这样是会节省资源和时间的。

以上就是我的一些思考,概括起来就是「用线上技术擅长的地方去优化线下诊疗」,实现起来肯定也是困难重重,光是在挂号的时候向医生工作站提交主诉这件事,在医院和HIS厂商这边就如同移山工程,更何况数据统一管理。不知道符不符合题主 「O2O」的定义。至于题主提到的天天的提法,我想应该不是大家理解的「O2O」。天天的提法大家可以关注一下福州的「丁香云儿科诊所」这个小型试点。接下来的杭州全科诊所应该和福州这个丁香云有很多相似之处。

最后,谢邀!