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数聚论干货 | 移动医疗下半场 深水区的机会与挑战

数聚论干货 | 移动医疗下半场 深水区的机会与挑战

2017-05-27 来源:易观

移动医疗自2015年开始迅猛发展,目前市场规模已达到42.7亿元,用户规模上亿。BAT巨头也纷纷入局,行业融资规模越来越,大量的创业公司雨后春笋般出现。看似热闹业的兴盛表象,也掩盖不了下半场行业发展深水区的现实。这个阶段,只有具有盈利能力,有创新变革精神并能将线上资源变成线下流量的公司,才能在变革期屹立不倒。

移动医疗自2015年开始迅猛发展,目前市场规模已达到42.7亿元,用户规模上亿。BAT巨头也纷纷入局,行业融资规模越来越,大量的创业公司雨后春笋般出现。看似热闹业的兴盛表象,也掩盖不了下半场行业发展深水区的现实。这个阶段,只有具有盈利能力,有创新变革精神并能将线上资源变成线下流量的公司,才能在变革期屹立不倒。

为此我们邀请了易观高级分析师张怡丹、春雨医生联合创始人曾柏毅、妙健康CTO赵进、和康夫子创始人张超等四位行业资深从业者,分享对移动医疗下半场的发展与创新机遇的看法。

易观张怡丹:移动医疗的未来,机会大于挑战

 

张怡丹首先认为,移动医疗和线下的医疗行业息息相关。我们不能脱离开线下行业的痛点和特点去单纯评价移动医疗的成败。

移动医疗上半场的时候本质上是增量的市场,有三个关键词:价格、速度和模式创新。但了下半场,当增量市场趋于饱和的时候就到了存量市场竞争的阶段。开始从价格转变为品质的竞争

张怡丹总结了移动医疗目前发展的状况:首先是政策放宽,推动移动医疗业态创新和产业链延展,AI技术能力快速提升,推动供给端生产力改革。政策是移动医疗模式创新核心推动力,资源下沉与市场化定价趋势为互联网盘活传统医疗创造空间。其次移动医疗在产业链供给端与技术端深入拓展;中国移动医疗市场目前还处于启动期,正渐渐成为传统医疗服务的有效补充部分。

中国移动医疗解决方案的盘点:移动医疗APP使用粘性普遍上升,入口级前台产品还是主力;年龄和地域分布是移动医疗用户最显著的两个标签;从用户资产价值而言,具有较高的广告价值与媒体价值。

对中国移动医疗未来发展趋势展望,张怡丹认为移动医疗配合医疗改革进程,机会大于挑战。互联网医疗2.0,就是与传统医疗进一步深度结合,互联网医院与远程医疗推进分级诊疗,逐步重构医疗价值体系。此外,人工智能广泛应用于移动医疗领域,能够助力企业降低运营成本,提高运营效率。

春雨医生曾柏毅:增值服务才是移动医疗的未来

 

基于春雨医生的核心优势业务,曾柏毅发表了自己几个关于移动医疗、在线问诊的判断:1/移动医疗不是寒冬来了,而是春天刚刚开始;2/流量变现模式已经过时,服务增值才是未来;3/核心能力是医生动员力供给能力决定估值;4/核心价值是效率和质量连接能力决定上限。

移动医疗并未遭遇资本寒冬,三个因素决定移动医疗的春天才刚刚开始:1/互联网医疗仍旧是资本避险增值的可靠渠道之一;2/医疗行业预期市场规模大,创新创业痛点多,技术赋能长尾效应刚出现;3/资本对于互联网医疗的入口之争(搜索、挂号、咨询、电商) ,才刚刚开始。

此外,流量思维不适用于互联网医疗,移动医疗的核心竞争力在于医生动员能力,质量、安全和效率更是互联网医疗的生命线。连接能力决定了互联网医疗的价值上限,通过技术赋能,促进互联网与传统医疗融合

妙健康赵进:健康管理2.0战略,平台化整合资源

 

赵进以自己公司妙健康为例,认为移动健康行为管理平台应该至少包含三大内容,即健康数据的收集、健康行为干预以及整合的健康增值服务。

妙健康所属的三胞集团,已经建立起生物医疗、健康养老和医院管理的大健康产业链。而妙健康目前的产品服务,也开发了包括起妙APP、妙+(接入&输出)、妙云(云储存&云计算)的产品矩阵,形成了涵盖信息采集、数据分析、解决方案、健康干预和增值服务在内的健康管理闭环。

平台化战略,特别注重对资源的整合,提供准入接口和对接方式,比如以统一标准或方案去对接智能穿戴设备的接入。妙健康与保险、零售、通讯和员工福利平台合作,充分利用合作伙伴的线上线下门店及渠道资源,正在形成完善的健康生活服务圈。 

康夫子张超:打造机机器人全科医生 ,提升效率缩短就医路径

 

对于机器人医生的市场及价值,张超介绍到:机器人医生能够缩短求医路径,提升家庭医生专业能力,提高专科医生工作效率,替代相关从业人员实现垂直场景自动化服务。

如何打造全科机器人医生?整体分为四大方面。

第一要学习基础知识,疾病症状体征指标诱因等形成一张巨细无疑的在知识图谱。第二是学会想医生那样去思考,叫智能诊断模型,就是把基础知识和临床经验相结合,就是在学习不同先验下的分布概率。通过这两方面形成临床/科研辅助类产品(2B2医生) ,实现临床职能辅助,病历结构化及数据可视化。此外通过部署进医院,还能不断学习医生行为。 

第三就是语义理解,将患者通俗语言与医学专业语言建立联系;四是对话交互,模仿专家去问诊从患者那获取的信息越 多越有助于诊断。通过这两方面,则是形成医患智能交互SDK(2B2患者),实现分诊导诊、用药指导、预问诊、答疑解惑等,部署进B端产品,并能够学习医患交互行为。

 

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