關于《如何洞察行業中的應用場景》，昨天我們以醫療行業為例，講述了AI等新技術應用到行業中的方法論。通過上篇基礎知識的講解，想必同學們受益匪淺，本篇將繼續帶領大家深入學習，探索新技術在醫療行業中的應用。

四項技術在醫療行業的應用分析

在知道了醫療行業各個參與方的利益關系之后，我們才有可能知道新技術的應用方向。

圖1 | 技術契合行業的深層邏輯

互聯網+醫療
同時覆蓋信息和服務的業務，呈一超多強格局

掛號問診類APP（深耕服務），平安好醫生依托集團優勢以445萬DAU處于壟斷地位，春雨醫生、華醫通、微醫等DAU占比13.5%，處于第二梯隊，其他患者端應用發展較弱，DAU占比僅8.1%，患者端應用呈一超多強發展格局。

圖2 | 互聯網+醫療

互聯網+醫療的業務模式總結：
HMO模式和傳統模式參半

沒有哪個模式是最優的，純線上模式輕、來錢快，但發展不夠穩固；鏈接線下發展競爭力更強，但投入成本高，不確定性更強。鏈接線下服務：可選擇導醫導藥導險的模式，或HMO模式，兩者的打法和利潤來源截然不同。

圖3 | 互聯網+醫療的業務模式

在線問診的發展

患者對普通醫生在線問診的付費意愿弱，而名醫在線診療的市場規模又相對有限，所以“輕問診”可吸引用戶，但無“錢”途。深層次原因：中國醫院的問診費太低（長期的非市場定價慣性），很難維持生存。

在線問診的用戶需求量大，容易聚集流量沉淀用戶。

圖4 |在線問診的發展

在線問診的前途在何方

在線問診除了輕問診外，也適應于養老、慢病、小病、農村等場景，這些場景在未來會更牢固地支撐在線問診的發展。醫保支付、電子病歷和利益分配是阻礙在線問診大規模推廣的主要問題。

圖5 | 在線問診前途

區塊鏈在醫療行業的應用場景

我們不難看到，在醫療行業中存在著以下明顯的弊端：

●患者無法控制醫療信息，醫療數據的流通十分受限。

●患者隱私數據缺乏保護。

●多醫療機構數據互為孤島無法互通。

●藥品制造，假藥流通問題。

●患者醫藥報銷環節繁瑣，流程復雜。

●處方藥的買賣監管繁瑣。

而這些弊端的存在則給了區塊鏈應用的機會。

圖6 | 區塊鏈在醫療行業的應用場景

圖7 | 區塊鏈技術可充分發揮電子病歷的價值

新技術協同：AI的解決方案

醫療數據的應用貫穿整個醫療流程，是AI技術對醫療賦能的基石。AI技術對醫療賦能過程中，大數據的應用主要有3個大的場景：大數據收集和分析、輔助診療、智能導診。

對于AI醫療的推廣，政策審批、渠道關系和軟硬一體是關鍵點，算法技術的重要性一般醫療AI的創業企業，普遍盈利艱難，最好的結局是“醫療信息軟件供應商的商業模式”。

圖8 | AI的解決方案及點評結論

研究技術產業化應用的方法論總結

深刻理解行業是一切應用的基礎

●錢的邏輯：反映了真實的世界

●各方真實的利益和情感訴求

●技術應用對各方的價值以

技術應用與行業邏輯相契合，將技術創新變成商業生意

●技術+創意驅動創新應用

●合理的商業設計、維持、長久生存和盈利

●案例：AI技術強->時間窗口內建立其他壁壘

圖9 | 技術與行業相契合

ps.成功的業務不僅是模型本身，需要全局思考業務，只有跳出技術才能真正做好技術。 生活也從不辜負善于學習和思考的人。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何洞察行业中的应用场景？（下篇）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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