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互聯網醫療進入下半場 AI將接棒?
Internet medical care enters second phase & will AI be the successor?
韓放 [第3411期 2018-01-29發表]

▲2017年12月21日,在上海交通大學醫療機器人研究院,研究人員展示腹腔微創手術機器人。據介紹,該研究院由上海交大生物醫學工程學院主導,與醫學、機械、電子、材料、物理和數學等多個學科聯合打造,發展個性化、智能化、微創化的醫療機器人前沿技術,目標是建設國際一流的醫療機器人核心技術研發平台。(新華社圖片) 
 
對於互聯網醫療行業而言,剛剛過去的2017年是一道分水嶺,也如涅槃重生。
 
經歷2014年資本推動下的行業爆發,2015年政策、技術、資本與市場多方驅動帶來的野蠻生長和燒錢大戰,2016年過後,由於深陷盈利困境,單純的“連接醫生與患者”難以解決醫療行業痛點,眾多互聯網醫療企業陷入裁員甚至倒閉風波,整個行業進入寒冬。在一連串的市場選擇之後,僅有微醫、平安、阿里健康等幾家頭部公司成為資本眼中的“獨角獸”。而AI(Artificial Intelligence)技術越來越廣泛的應用場景,對於渴望突破的巨頭以及急於立住腳跟的初創企業而言,似乎是一個新的風口。
 

如何破解盈利難題?

 
近年來,互聯網醫療蓬勃發展,線上問診、遠端醫療等診療服務促進了醫療資源的有效配置。從過去以大醫院為中心、病人等待服務,轉變為以病人為中心、協同網路服務,互聯網醫療正加快實現優質醫療資源共建共用,滿足不同群體的個性化醫療需求。公開數據顯示,中國有1134家互聯網醫療企業成立於2011年之後,其中533家創業公司總計獲得了33.21億美金的投資,平均每家企業的融資額約為623萬美金,似乎仍是一片創業“藍海”。然而在“互聯網+”所涉及的行業中,醫療是最“難啃”的領域,究其原因,一是線下醫療體系錯綜複雜的利益關係,二是信息不對稱、使用者信任和就醫習慣等先天瓶頸。正如很多人所說的,互聯網醫療是一個大的趨勢,但互聯網醫療企業卻在不斷經歷着試錯重生和被迫革新。
 
就目前來看,在互聯網醫療陣營中能夠稱得上巨頭的幾家公司無不形成了自身的差異化優勢。
 
擁有平安好醫生和平安醫療科技的平安集團走向了保險+健康管理的模式,更偏向於泛醫療市場;微醫在近幾年通過互聯網醫院、醫聯體建設與優質醫療資源實現了深度捆綁,偏向於開展技術系統盈利;幾經徘徊周折的阿里健康最終的定位仍然是承接阿里巴巴的醫療健康戰略,借助阿里雲、AI技術等服務傳統醫療機構,最為公眾熟知的是“天貓醫藥館”等藥品電商業務和智慧醫院。
 
而在其他陣營中,好大夫線上、春雨醫生、快速問醫生等幾家互聯網醫療先驅,要麼選擇低調發展,要麼開始調整商業模式以尋求變現。
 

線上與實體之爭

 
2017年4月,國家衛計委內部下發《互聯網診療管理辦法(試行)(徵求意見稿)》和《關於推進互聯網醫療服務發展的意見(徵求意見稿)》(以下合稱“徵求意見稿”),在業內引起不小的震動。按照徵求意見稿,允許開展的互聯網診療活動限於醫療機構間的遠端醫療服務和基層醫療衛生機構提供的慢病簽約服務。這一規定將互聯網醫療的可行邊界圈定在醫療機構之間。
 
有業內人士分析,主管部門之所以堅持線上線下結合,是要借此明確責任主體,保障醫療服務品質和安全。傳統醫療機構一旦發生醫療事故,一般由院長作為法人主體承擔相應責任,但線上醫生個個都是主體,不便監管。
 
據了解,徵求意見稿為業內所知後,不少線上平台紛紛佈局線下,完善實體醫院、診所的建設或合作。丁香園、平安萬家、杏仁醫生、微醫集團等互聯網醫療平台都開出了線下實體醫療機構。例如,在微醫集團的鏈條中,烏鎮互聯網醫院是線下實體,所有的醫療資源由此進駐並發散到全國各地。
 
春雨醫生CMO、合夥人萬靜波認為,互聯網醫療和實體醫院應該是優勢互補的關係,在此基礎上再進行合理的分工。以春雨醫生為例,平台通過問診和分診體系,幫助醫院做前置“篩選器”,把醫院最想要的患者篩選出來;同時,通過對院內信息化系統的改造,實現患者到院內的全流程線上化以及醫患交流常態化。
 
好大夫線上創始人王航持不同看法。“捆綁互聯網醫院和實體醫院,套用實體醫院監管辦法,對線上診療行為可能反倒是一種放任。”王航表示,所謂協力廠商平台不必要做線下醫療機構,而應與線下實體形成雙贏合作關係,同時對平台的責任、權利做好界定。
 
“對於互聯網醫療的監管,不能落入傳統窠臼。”清華大學醫院管理研究院研究員曹健認為,對目前一些做法合理且取得一定社會效益的互聯網醫療企業,要通過限定線上疾病診斷範圍、規範標準流程路徑等監管舉措,支援其通過互聯網為患者進行部分疾病的診斷。
 

互聯網+AI是最好出路

 
圖像識別、深度學習、神經網絡等前沿技術正在驅動人工智慧不斷向前發展,而醫療行業由於其經驗密集、數據密集、知識密集乃至人類腦力勞動密集等特徵,正在成為最需要對接人工智慧技術的領域之一。據業內人士透露,在醫學人工智慧應用場景下,圖像數據、病例首先通過機器進行初審,再由專家進行覆核,效率將提升70%以上。
 
互聯網醫療的探索者們顯然意識到了這一點。2017年3月,微醫向浙江大學捐贈一億元成立睿醫人工智慧研究中心,致力於通過“產學研”一體化的模式,構建中國首個開放式醫學人工智慧平台。2017年7月,阿里健康推出了醫療AI“doctor you”。目前已與浙江大學醫學院附屬第一醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院和上海交大醫學院附屬新華醫院達成合作,推進智慧醫療落地。
 
然而醫療的智能化不是AI、軟件亦或是硬件的各自為戰,而是缺一不可。“在經歷了幾年的發展後,很多互聯網醫療企業都完成了基礎數據的積累,每天有大量的數據上傳到雲平台,使得結構化的深度學習成為可能,也能形成智慧診斷。促使企業逐步走向互聯網+AI,這也有助於企業實現盈利。”唯醫創始人劉崢嶸分析稱。
 
可以看到,“互聯網+AI”將是互聯網醫療下半場爭奪的焦點,誰能搶佔這一機會,無疑會形成巨大的市場優勢。從人工智能的發展趨勢來看,這也將成為業內競賽的新賽點。



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