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可穿戴医疗设备推动智慧医疗和个性化医疗的发展

2020/09/23287

近几年来,“互联网+”似乎已经成了传统行业与互联网交汇融合,并实现结构、技术再升级的一种手段。不过,要想在行业中尚存下来,还是要找到商业化道路,实现盈利,方能长久。那么对“互联网+医疗”来说,它又有哪些商业化落地模式呢?

互联网与医疗行业的融合产生了互联网医疗,互联网医疗就是把互联网作为技术手段和平台,为客户提供医疗咨询、疾病风险评估、在线疾病咨询、健康指标监测、健康教育、电子健康档案、远程诊断治疗、电子处方和远程康复指导等形式多样的健康管理服务。

可穿戴设备、移动互联网和大数据等技术的发展和普及也正在改变着人们对于医疗传统认知。

以前传统医疗过程中的健康数据监测、采集、咨询和诊断、治疗等环节,如今都可以使用智能可穿戴医疗设备、大数据技术与移动互联网进行连接;患者的相关病情信息不再停留在医疗机构和纸面上,而是可以随时随地流动、上传和分享,患者就诊也不再限于与医生面对面这一种方式。

从国内外互联网医疗的发展状况看,互联网医疗领域采用的商业模式可以分为以下几点:

一、“医疗数据+社区”的商业模式

可穿戴医疗设备推动智慧医疗和个性化医疗的发展

传统医疗模式与互联网医疗模式最重要的区别之一就在于是否具备高效的数据搜集和分析能力,在传统医疗模式中,医疗数据主要来源于医院的信息化系统,但是这种信息化系统封闭不开放,数据的利用率比较低。

此外,这种传统的数据积累方式主要集中在医院内部,而对于医院以外患者的相关数据、治疗效果数据、评价数据以及新病情的数据等都无法获得和跟踪。

互联网医疗可以对医院之外患者的体征数据进行跟踪,从而获得连续性、跨区域性的医疗数据,拓展了数据的维度和广度,使医疗数据在医疗行业发挥更大的价值。

而做一个成功的互联网医疗产品,还需要一个关系密切的社区的支持,社区商业模式可以让人们找到更多的同类,一起交流与分享,为患者挑选医院、科室以及医生,从而让患者对社群产生较强的粘性。

这样,互联网医疗企业就可以拥有更多的变现方法,比如可以做垂直电商,向患者推荐药品或者家用医疗器械。

价值举例

如果能对患者服用药物前后的体征数据进行收集和积累,那么就可以对药物的效果进行详细的了解,可以为新药的开发提供有价值的参考;持续的数据跟踪还能够预测新药的市场规模,进而有效调整新药的发展速度。

运用智能算法对积累的病例数据进行加工,可以为医生在临床的实际用药和治疗方案的制定方面提供更高的价值。

对患者的院内就诊以及用药数据进行跟踪调查,可以避免患者骗保、医生过度治疗等现象的发生,从而节省医疗资源,为更多的人造福。

患者在社群中留下的评论内容、UGC 内容可以为其他患者的诊治提供参考,同时可以使医生降低对医院的依赖程度,从而发展出一种新的服务模式。

多维度和宽广度的医疗数据还可以推动智慧医疗和个性化医疗的发展。

二、整合线下服务链是竞争壁垒的关键

对互联网医疗行业而言,创建竞争壁垒的关键并不在于核心技术的把握,而是在于企业整合线下资源的能力。从表面上看,互联网医疗的核心竞争力在于是否能够赢得更多患者的青睐,然而事实上还要考虑医生在其中扮演的重要角色。

整合线下医疗资源不近包括医院,还包括整个医疗服务链,从而能够形成一个完整的闭环,充分利用病人流、医生流和数据流,为用户提供更好的体验。

举例:“1 个医院线上保健中心”+“N 个线下健康小屋”模式

“线上保健中心”的主要功能是根据收集的用户监测数据为用户建立电子健康档案。当发现用户某项健康指标异常时,“线上保健中心”会向医生发送报告,后台医生就会根据报告的信息为患者提供就诊建议。

同时,“线上保健中心”还能够结合医生的建议进行统筹计算,挑选出需要优先进行治疗的患者,进而实现患者的自动分诊。

“健康小屋”配备了各种健康数据信息采集设备,用户可随时进行血糖、血压、体重、体脂率、心率和精神压力等健康指标的监测。

三、可穿戴医疗设备的商业模式

可穿戴移动医疗领域最大的盈利机会不在于硬件产品的销售,而在于通过硬件提高用户黏性,在于深入挖掘通过硬件积累到的“大数据”进行商业模式的创新。其未来可以探索的商业模式包括:

设备销售——向用户收费

软件销售——向用户收费

个性化服务——向用户收费(远程服务)

精准的广告投放——向企业收费

研发服务——向科研机构收费(数据支持服务)

帮助医院建立数据中心——向医院收费

医生再教育——向医生收费

与保险公司合作 VS 率润分成

四、“互联网医疗+保险”的商业模式

在互联网医疗创业团队开创的盈利模式中,有一种途径就有支付方保险公司的参与——

要么与健康保险公司合作,成为其中的一项增值服务,从而为保险公司减少保费开支;

要么被纳入保险报销的行列,成为保险公司进行用户数据采集的终端入口。

五、在线问诊:远程医疗模式

面向患者收费

B2B 雇主收费

挖掘数据价值

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