2018-01-05-醫藥行業的IT革命探討

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title: 2018-01-05-醫藥行業的IT革命探討
key: 20180105
tags: IT AI 醫療
modify_date: 2018-01-05
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醫藥行業的IT革命探討

說明：

• 本文發佈於: gitee,github,博客園
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摘要：

• 本文簡略的討論了醫療行業和IT的關係，純屬我的見解，僅供參考。

正文：

三個產業概況

• 第一產業，農業，智慧農業。較難，相關人知識層次低，覆蓋面廣，科技含量不高，信息化程度低。

• 第二產業，工業，工業4.0。中等，產業工人水平較高，標準規範林立，科技含量高，信息化程度高。

• 第三產業，服務業（貿易，法律，諮詢，醫療，運輸，金融，信息服務等，圍繞：人和服務）。最普遍，涉及領域多樣化，格局複雜，產業政策casebycase，timebytime，相關人員知識層次差異大，變化快，多樣化，機會多。

BATJ四家狀況

• 阿里，c2c私人貿易起家於淘寶，成功於電子商務阿里巴巴；

• 擺渡，搜索信息服務起家，成功爲我的，機構，企業和社會服務，如今圍繞AI，但不管核心搜索業務和AI，都作不過谷歌，最多排老二，沒有zf支持很難活，最近市值和營收給京東追上，被阿里騰訊遠遠甩開。

• 騰訊，信息交互的我的需求起家，成功於社交領域，微信抓準了手機普及後人人交互交流窺探的慾望，如今藉助微信平臺，作好了整個生態圈。

• 京東， 在阿里的b2b和c2c成功後，抓到了淘寶假貨的痛點，也看透了國美等大賣場日落西山只能騙騙老人的慘淡將來，作好了b2c。如今往大數據，AI，綜合服務走，有金融的京東白條，創業投資，等等。

爲何四家都在第三產業的IT革命中勝出？IT技術崛起，手機提高，硬件升級，倒逼IT革命。
IT革誰的命？革低附加值的命。
還有機會超過batj四家嗎？難，由於它們與zf有關係，若是和batj有機補充，應有機會。
AI產業大爆發，會用機會，醫藥生物也有，其餘產業難於超越IT。只有高難的領域產業牽頭，
將IT踩在工具價值的低地才行。

IT革命的程度和尺度

• 1.低級革命

  • 舉例1：法律APP，大部分目前單位法律APP，除了能參考‘到位’將法務資源分到法務需求，作個智能分配外，其餘最多的是作廣告。（記得最近半年有據說法務APP，帶着AI或流程自動化，這個東西之前我也思考過，屬於高級革命）
    • 評論，不可原諒，法律服務是高級服務產業，IT應該將其低附加值的部分全盤接手，留下高級法務資源，最優化高效服務。
    • 策略，IT替代低附加值服務，突出高附加值服務，行業洗牌，結合zf改革政策，和高端法務資源強強合做，共贏。完成產業IT化。

與BAT三家比對分析
  信息行業原本就是IT化的，只不過搜索等部分擺渡作得好，還有不少其餘部分。
  社交信息原本基本上被國企運營商落後的統治，
如今騰訊等吃掉兩頭=A用戶低級社交需求發微信分享信息等+B涉及衍生高級需求，
將三大運營商淪爲物理基礎IT骨幹網和無線網硬件商，可見IT對產業的壓榨。
  怪誰？運營商沒作好A,更作不來B,因此機會給了騰訊，而騰訊B也在摸索，將來可能被超越。
  商貿信息化，附加值低，主要是阿里先入優點。     
  BAT三家成敗各不相同，但天時地利人和，每一個都是優點，有啥用啥。

• 舉例2：嘀嘀打車，資源的IT化高效分配，無技術含量（除了路徑規劃的純數據問題的研究外）.
  • 評論，這個情有可原，由於原本是低附加值的簡單的產業。
• 舉例3.醫療行業的IT革命。
  • 痛點1-醫療資源分配低效率。

  簡單的毛病也要消耗大量醫療資源。zf着急，體制難於解決，IT擅長這點。
  （主要是由於病人不瞭解本身（這點要超越歐美），中醫養身治未病的核心思惟是瞭解本身的身體狀況，
  藥食同源的去頤養身體，結合適合的動靜養身方法等等。這點只有靠IT才能科學的解決。
  （病史跟蹤，大數據分析，體質AI分析，自我診斷，參考信息，
  廉價或低價的基於平臺的留檔有證可查的問答記錄。
  利用長尾效應，積少成多，小費用，小治療，患病以前先調研和了解，
  節約國家醫療資源）

  • 痛點2-醫療行爲無客觀度量。

  醫生業績無量化。沒量化就拉不開差距，沒差距就無競爭和高效率和服務提高，
  就只能靠歪門邪道過日子，醫患矛盾日盛。體制內難於解決（搞搞好評不解決問題，
  但目前百姓只能靠好評來判斷醫生，可悲）。IT能夠搞定。（病患數據跟蹤，
  大數據分析患病醫治全過程，數聽說話，提高核心醫師人羣（除了少數超人某一刀等等）的價值，
  醫生重視本身的就診履歷，提高服務，提供可比較的評價體系，
  爲醫藥分離和醫師地位提高提供客觀可操做的框架建設）

  • 痛點3. 醫療系統缺少管理工具。

  體制內難於管理，藉助IT平臺，zf就有了一個可控的手段和工具來管理和評價醫療資源，
  透明化運做細節，容易實施控制，推廣規則。
    有的時候不是zf不想管，而是由於沒tool而無法管（固然也有不能管的狀況，
  這個要摸清政策），IT提供了手段。

與BAT三家比對分析
  就如同阿里給zf提供比央行的銀聯更好更可控，一鍵可停，更高級高效精彩的支付工具，
以及更可控的電子貿易平臺。
  而騰訊的可控社交行爲更是如此，國家經過騰訊收攏社交管道，而後對接網安平臺等等，更方便，
一鍵可控。
  擺渡也是如此。百姓的搜索領域和手段。
  zf利用IT管理社會，IT接着這點抓住機遇，無中生有的創造科技生產力。

• IT怎麼改造醫療體系和產業
  • 1.大數據（醫療數據，病患歷史，醫療行爲，診斷數據，西醫中醫數據的互相映射概括和分析，等等）是AI進一步分析的基礎。
  • 2.人工智能AI（多維數據分析，病患畫像，病種畫像，醫師畫像，醫院畫像，自動診斷建議，危險自動提醒等等）
  • 注意，並不是深度學習或神經網絡就是人工智能了。是這樣的，首先都是機器學習，指按照某種規律或算法從數據中找到新的有用信息。神經網絡是方法之一，深度是增強版神經網絡。而人工智能是指利用機器學習，領域知識（好比認知科學，神經科學，哲學）等多方面學科結合來讓機器或程序實現類人行爲，以便幫助決策等做用。
    若是特指IT改革醫療的話，領域知識顯然要包括，中醫，西醫，醫學等內容。

宏觀分析

• 天時-政府醫背景，看準
• 地利-資本助推AI，手狠
• 人和-AI核心團隊，執着