互联网医疗产品MRD

市场概述

市场背景

1956年人工智能（AI）开始成为独立的研究领域，20世纪前，中外对AI在医疗领域的研究集中在临床知识库上，但由于大多数临床知识库必须运行在LISP设备上。而由于当时LISP设备尚不能联网且价格昂贵等原因，临床知识库并没有广泛地应用于临床中。2000年-2015年期间，国外的研究重点为AI在临床知识库外的应用，如手术机器人应用落地、鼓励发展电子病历等。而中国仍以研究更多类疾病的临床知识库为主，发展相对缓慢。2015年-2017年，由于AI在图像识别方面的准确率有大幅度提升，AI+影像得以快速发展。得益于在临床知识库长期研究，CDSS产品走向成熟。2018年后，中国AI+医疗进入稳定发展阶段，智慧病案等新产品相继面世，目前国产手术机器人尚在研究阶段。

市场规模

2019年由于智慧病案的兴起，使得整体AI+核心医疗软件服务市场规模超过20亿，同比增速高达93.9%，其中CDSS占比最多，达到55.2%。2019年之前，由于大部分细分领域的盈利模式尚未明朗，导致AI+医疗市场一度陷入低谷。但如前所述，国家、社会各界及居民对于AI+医疗的需求一直很旺盛。再加上疫情影响，AI+医疗的优势更加凸显，因此，国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证，并进一步出台鼓励AI+医疗发展的政策，这些将会使各细分领域的盈利模式逐渐明晰，市场也将会进入快速成长期。艾瑞推算，2020-2022年的CAGR将达到51.9%，2022年预计市场规模将超过70亿元。

市场分析

智能医疗产业链基础层技术层布局完备，应用层可触达全医疗服务场景。AI+核心医疗产业链可以分为AI基础层，AI医疗技术层与应用层：

• 基础层，除数据服务外，芯片与通信等基础核心领域已形成牢固的技术壁垒，市场呈寡头局面，艾瑞认为，中、短期内市场格局不会改变；

• 技术层，算法、框架以及通用技术则需要长期的投入与研发来攻克，目前各大科技企业与互联网巨头企业基本已完成布局，中小企业生存空间较少；

• 应用层，应用层可触达全医疗服务场景，如院内临床决策系统、手术机器人、智慧病案系统、医疗影像、药企新药研发与基因检测，已有大量的互联网医疗公司和传统医疗公司涌入。

市场特征

• 互联网+医疗软件较少，还没有出现能够占据市场大部分额度的产品，可以有竞争上线的机会。

• 在现今的软件众多市场下，人们不愿意下载累赘的软件以免占据手机的内存，所以迎合最新用户需求已经是一种趋势了。

• 绝大部分用户都对目前互联网医疗产品持正面态度，几乎所有参与调研的用户都愿意在未来尝试购买互联网+医疗产品。

发展优势

• 同类型产品少，竞争对手数量少，竞争力度小。
• 适应了国家政策的发展和实时的发展，减少人力资源和环境破坏
• 减轻患者经济负担的同时还可以减少医疗资源负担
• 节约用户看病问诊时间，达到高速问诊。
• 产品开发成本较低。

互联网医疗产品BRD

产品介绍

收集用户身体数据，与国内外医院的数据库进行匹配，监测用户每天身体状况，在身体信息出现问题时，进行网上问诊，根据体质和医生建议推荐药品或建议及时就医，开设网上预约挂号服务。另外开设亲情账号，同步家人身体状况。在帮助用户的同时，实现社会医疗资源合理利用最大化。

产品价值

• 从用户痛点来看：本项目产品可为苦恼于“看病难，看病贵”的患者提供方便快捷，且能利用大数据更精确地为用户提供适合的医疗服务，注重用户交互。本项目打算与政府、医院、保险公司、医药公司多方合作，挖掘大数据的价值，将大数据取之于民，用之于民，缓解医疗资源问题。

• 从战略角度来看：我国医师供给紧张，特别在一些偏远贫困地区,医疗设备设施落后,医生水平参差不齐,也使得当地居民在需要看病就医时困难重重。本项目能缓解当前医疗资源紧张的现状、解决医疗资源分配不均的问题，实现社会医疗资源最大化，推动社会健康发展。让企业知名度得到提高、增加市场价值、提高竞争力。

产品解决方案

• （1）产品形态
  这个产品架构大概是一个在线心理医疗服务平台，整合优质医疗资源，为用户提供了在线、远程的心理医生咨询和精神医疗服务，主要以是资讯形态的为主。

• （2）业务模式
  主要是面向c端，参与者都有前来问诊拿药的患者、咨询健康问题的客户、平台入驻的医生还有医药供应商。我们主要采用的“互联网＋医疗”的模式，将线上诊疗服务与用户问诊需求的一个有效的结合。同时还兼顾医药、医疗等服务。

• （3）运营模式
  我们将与省三甲、省二甲医院的携手，将结合我们的产品优势、运营优势、资源整合能力优势，进一步提升互联网医院的专业服务水平。从患者角度而言，该产品的7x24小时在线问诊服务，可以很好的与医院优质的专家、专科资源结合，患者通过互联网医院平台可以随时随地享受便捷的优质医疗服务；通过线上线下网络的紧密融合，市民今后足不出户即可实现在线问诊、复诊开药、送药到家等服务。

• （4）盈利模式
  我们不仅重视诊前，诊中同时还兼顾了诊后阶段，在诊前我们有穿戴式检测设备，帮助用户实时了解自己的身体情况。在诊中，有专家网络看诊、复诊开药、送药到家等医疗服务。最后我们还不忘诊后的病人的修养。提供专业的护理护工服务。

市场分析

• 政策导向：政府不断鼓励以线下医疗或非医疗机构为依托， 做好院内院外的医养结合工作。随着近年来互联网、云计算等技术的兴起，政府也越来越重视依托互联网平台去辅助诊后相关工作。
• 投融资情况： 投资数量及金额整体呈增加趋势，行业受重视程度不断增高。互联网医疗诊后行业自从2015年以来，投资金额不断増加。从笔均融资的角度讲，2015年笔均融资仅0.7亿元，至2019年笔均融资就已高达1.5亿元，2015至2019年笔均融资CAGR高达21.0%,说明投资人对于互联网医疗诊后行业的重视程度不断增加。
• 需求端规模： 随着我国医疗卫生水平不断提高，越来越多的慢性病人群开始知晓并重视自身所得疾病，并因此使线上医疗诊后需求不断增加。 目前行业存在的痛点主要包括行业标准缺失、医护缺乏服务动力以及患者要求不断増高。
• 供给端规模： 互联网医疗服务及技术支撑平台长期以来是互联网医疗诊后的重点内容，其包括诊后慢病管理、医药服务、诊后平台搭建诊后平台外包等。 供给端的痛点包括同质化医护服务的缺乏、盈利模式的缺乏以及医护专家资源的缺乏等。

风险及应对方案

项目可能面临的风险

• 医院、政府和患者因为担心隐私泄露的问题可能难以同意贡献数据。
• 在信息爆炸时代，一款产品的推广存在一定的困难。
• 产品进行数据分析的结果可能不够准确，从而影响用户的使用效果，降低用户数量。
• 用户在使用过程中可能担心数字面包屑泄露。
• 用户的体验感和产品的交互性。

风险应对方案

人员能力及合作关系

• 邀请一些数据分析方面的专家加入此项目的研究。
• 跟一些相关的医药公司谈判合作，吸引其对该项目的投资，达到互惠互利。
• 确定清楚数据的隐私问题保障数据安全。
• 多平台渠道进行产品宣传推广，优先选择在医疗资源严重紧张而对新产品接受度大的一二线城市先试点推广，再普及到全国范围。

项目技术工具和能力

• 尝试利用区块链加强数据分析以及数据加密方面的技术能力。
• 在产品进行设计时注重与用户的交互性及体验感，并且加强账号与其亲情账号之间的互动。

项目数据政策、法律、伦理

• 制定清晰合理的用户法律协议。
• 加强数据加密技术。
• 在需要用到一些敏感数据如地理位置时，会给予用户一个特别提醒。
• 我们只收集患者的病历数据，而不需要个人身份信息。