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可穿戴醫療設備推動智慧醫療和個性化醫療的發展

2020/09/23417

近幾年來,“互聯網+”似乎已經成了傳統行業與互聯網交匯融合,并實現結構、技術再升級的一種手段。不過,要想在行業中尚存下來,還是要找到商業化道路,實現盈利,方能長久。那么對“互聯網+醫療”來說,它又有哪些商業化落地模式呢?

互聯網與醫療行業的融合產生了互聯網醫療,互聯網醫療就是把互聯網作為技術手段和平臺,為客戶提供醫療咨詢、疾病風險評估、在線疾病咨詢、健康指標監測、健康教育、電子健康檔案、遠程診斷治療、電子處方和遠程康復指導等形式多樣的健康管理服務。

可穿戴設備、移動互聯網和大數據等技術的發展和普及也正在改變著人們對于醫療傳統認知。

以前傳統醫療過程中的健康數據監測、采集、咨詢和診斷、治療等環節,如今都可以使用智能可穿戴醫療設備、大數據技術與移動互聯網進行連接;患者的相關病情信息不再停留在醫療機構和紙面上,而是可以隨時隨地流動、上傳和分享,患者就診也不再限于與醫生面對面這一種方式。

從國內外互聯網醫療的發展狀況看,互聯網醫療領域采用的商業模式可以分為以下幾點:

一、“醫療數據+社區”的商業模式

可穿戴醫療設備推動智慧醫療和個性化醫療的發展

傳統醫療模式與互聯網醫療模式最重要的區別之一就在于是否具備高效的數據搜集和分析能力,在傳統醫療模式中,醫療數據主要來源于醫院的信息化系統,但是這種信息化系統封閉不開放,數據的利用率比較低。

此外,這種傳統的數據積累方式主要集中在醫院內部,而對于醫院以外患者的相關數據、治療效果數據、評價數據以及新病情的數據等都無法獲得和跟蹤。

互聯網醫療可以對醫院之外患者的體征數據進行跟蹤,從而獲得連續性、跨區域性的醫療數據,拓展了數據的維度和廣度,使醫療數據在醫療行業發揮更大的價值。

而做一個成功的互聯網醫療產品,還需要一個關系密切的社區的支持,社區商業模式可以讓人們找到更多的同類,一起交流與分享,為患者挑選醫院、科室以及醫生,從而讓患者對社群產生較強的粘性。

這樣,互聯網醫療企業就可以擁有更多的變現方法,比如可以做垂直電商,向患者推薦藥品或者家用醫療器械。

價值舉例

如果能對患者服用藥物前后的體征數據進行收集和積累,那么就可以對藥物的效果進行詳細的了解,可以為新藥的開發提供有價值的參考;持續的數據跟蹤還能夠預測新藥的市場規模,進而有效調整新藥的發展速度。

運用智能算法對積累的病例數據進行加工,可以為醫生在臨床的實際用藥和治療方案的制定方面提供更高的價值。

對患者的院內就診以及用藥數據進行跟蹤調查,可以避免患者騙保、醫生過度治療等現象的發生,從而節省醫療資源,為更多的人造福。

患者在社群中留下的評論內容、UGC 內容可以為其他患者的診治提供參考,同時可以使醫生降低對醫院的依賴程度,從而發展出一種新的服務模式。

多維度和寬廣度的醫療數據還可以推動智慧醫療和個性化醫療的發展。

二、整合線下服務鏈是競爭壁壘的關鍵

對互聯網醫療行業而言,創建競爭壁壘的關鍵并不在于核心技術的把握,而是在于企業整合線下資源的能力。從表面上看,互聯網醫療的核心競爭力在于是否能夠贏得更多患者的青睞,然而事實上還要考慮醫生在其中扮演的重要角色。

整合線下醫療資源不近包括醫院,還包括整個醫療服務鏈,從而能夠形成一個完整的閉環,充分利用病人流、醫生流和數據流,為用戶提供更好的體驗。

舉例:“1 個醫院線上保健中心”+“N 個線下健康小屋”模式

“線上保健中心”的主要功能是根據收集的用戶監測數據為用戶建立電子健康檔案。當發現用戶某項健康指標異常時,“線上保健中心”會向醫生發送報告,后臺醫生就會根據報告的信息為患者提供就診建議。

同時,“線上保健中心”還能夠結合醫生的建議進行統籌計算,挑選出需要優先進行治療的患者,進而實現患者的自動分診。

“健康小屋”配備了各種健康數據信息采集設備,用戶可隨時進行血糖、血壓、體重、體脂率、心率和精神壓力等健康指標的監測。

三、可穿戴醫療設備的商業模式

可穿戴移動醫療領域最大的盈利機會不在于硬件產品的銷售,而在于通過硬件提高用戶黏性,在于深入挖掘通過硬件積累到的“大數據”進行商業模式的創新。其未來可以探索的商業模式包括:

設備銷售——向用戶收費

軟件銷售——向用戶收費

個性化服務——向用戶收費(遠程服務)

精準的廣告投放——向企業收費

研發服務——向科研機構收費(數據支持服務)

幫助醫院建立數據中心——向醫院收費

醫生再教育——向醫生收費

與保險公司合作 VS 率潤分成

四、“互聯網醫療+保險”的商業模式

在互聯網醫療創業團隊開創的盈利模式中,有一種途徑就有支付方保險公司的參與——

要么與健康保險公司合作,成為其中的一項增值服務,從而為保險公司減少保費開支;

要么被納入保險報銷的行列,成為保險公司進行用戶數據采集的終端入口。

五、在線問診:遠程醫療模式

面向患者收費

B2B 雇主收費

挖掘數據價值

關鍵詞:




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