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引言

正在為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療事業(yè)盡綿薄之力的我，在進入這個細分領(lǐng)域之前，可能與眾多領(lǐng)域外的人一樣，對于這個領(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。所以“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”就成了當下的必然產(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)先集團的盈利情況來預測接下來一段時間的發(fā)展趨勢和未來預期。

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脈網(wǎng)的一張VB象限圖（從業(yè)經(jīng)歷告訴我該圖準確性還有待考量，不過總體上是可參考的，因為整個互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的涉及面太廣，本文僅以此圖為線索，嘗試進行一些分析和討論，但是并不代表我認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，因為目前這一領(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)學的范疇，本文不做討論。

對于VB象限的說明如下：

VB象限是動脈網(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、沉淀得出的一套細分領(lǐng)域、企業(yè)評價模型。該模型參考了企業(yè)基本信息、核心管理團隊、運營數(shù)據(jù)、融資情況以及政策管制等5大類指標，由超過200個維度的數(shù)據(jù)實時動態(tài)計算得出。

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，這個答案是不同的，目前（特指在量子計算領(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出來；后者則是解決系統(tǒng)對于信息的處理邏輯，例如當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環(huán)節(jié)或者進行醫(yī)學影像識別，給出診斷？進一步詢問，又該詢問什么？給出檢查建議，需要檢查什么？

同時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，還單獨強調(diào)了自學習能力（即其URL特性中的L部分），即便是最新的醫(yī)學論文，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”及存儲之間的區(qū)別。

國內(nèi)在這一領(lǐng)域的領(lǐng)導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別，但如果把IBM的加入到途中，應該說他將大幅領(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，可能需要單獨寫一篇《論2018年人工智能應用場景突破的關(guān)鍵障礙》。

如果一個名校畢業(yè)的大學生目前就業(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高于一般場景，企業(yè)也不會將人工智能草率應用到醫(yī)療的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中。