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设计驱动“智慧医疗”

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发表于 2020-10-9 19:04:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

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设计驱动“智慧医疗”

1.
“智慧医疗”的科技创新与设计创新

在2010年左右,有公司把多种专业医疗的技术移植到了C端产品,大健康领域产品蓬勃而生。在2014年左右智能硬件的普及,加上专业医疗的民用化发展,我们所说的“智慧健康”概念迎来了快速发展。

说到行业创新,每次我在跟合作伙伴交流,都会谈到一个话题,就是“设计创新和科技创新的关系”。

在我看来,当我们谈“智慧”的时候,其实底层上是一种科技创新。但科技创新要赋能行业并且实现垂直商业化应用,离不开设计创新。

设计创新是一个广义的概念,不只是颜值、体验,更多的是洞察到用户在科技浪潮中的需求,设计为谁而做,以及创造的价值是什么。

拿iPhone来说,第一代iPhone的出现是典型的“科技创新+设计创新”的组合创新。这给我的启发就是,科技发展快慢,和科技能否落地是两回事儿。

iPhone的触摸屏并不是苹果发明的,但为什么苹果可以出现iPhone这样的创新,就是因为之前的人没有把科技创新与用户需求、体验场景真正结合起来。而恰恰是在科技与设计的交叉点,出现了大量的创新机会。


做智慧医疗,想要有数据,先要有传感器;想得到病人的信息,就要先有用户信息的输入端;传感器、数据网络、AI算法都可以帮助我们构建这样的基础设施。比如通过医疗影像做远程手术时,我们可以在远程场景用数字化模拟一个真实的手术。

2018年一个叫“战地医疗”的军工项目,即战地的临时手术室,大概有五六个集装箱,由于车上加了服务器,有了数据,就可以在3秒内调出一个处理战地伤病的成功案例或者手术的方法,这种“边缘计算”的能力就是基础设施,而这些基础设施也构成了设计创新的基础能力。

所以我们说智慧医疗,其实不是单纯的AI或者IoT,AI和IoT只是工具,如何能应用到医疗领域,才是行业最重要的事情。


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 楼主| 发表于 2020-10-9 19:22:19 | 显示全部楼层
2.
“智慧医疗”的基础增长,从“端”出发

前些年,很多智慧医疗、智慧医院都在做一件事情,就是信息化系统。但因为缺少很多在医院落地化的支撑,类似的项目都很难推进。毕竟在医院是不能出任何问题的。

但最近几年,智能化系统出现了。智能化系统解决的不是信息的问题,而是端的问题,从一个手术台开始,从一个病床开始,从一个运送药品的物流车开始。


此外,智慧医疗还需要解决了一个问题——供需关系。

以前我们想知道医院需要什么,一般都是靠地推或者实地调研。但当我们将AI和IoT的技术部署到一些机构,或者把一些大健康的硬件部署到人的生活中去,我们就会对用户的需求了解得更加充分,继而我们对医院的需求也会更加了解。

让企业可以更高效地了解医院的需求,甚至提前预判需求,这是智慧医疗的另一层价值。


3.
“智慧医疗”创新金字塔


拿挂号问题来说,现在似乎最快的挂号方式,是你的保险顾问凭借关系给你挂上的,没关系的人挂号依然很难。所以说效率非常重要,而且降本也是我们在创新里最重要的一个底层逻辑。

而再上一层的创新,体验就会变成最重要的逻辑。比yu和客户在做互联网医院的探索时,始终都在强调提升患者的体验。让不同的病种,不同的症状都能有一个超预期的治疗体验,这也是设计要解决的问题。

在更细分的场景里,还有更多的机会。未来的医疗将不再是单纯的看病,而是一种服务。我认为医疗的本质是就是一种健康服务,即使没有病,医疗也可以帮你做很多事情。

所以我们在思考智慧医疗的时候,服务逻辑很重要。当我们上升到这一维度去看,未来一定会形成越来越智能化的商业形态。
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 楼主| 发表于 2020-10-9 19:23:05 | 显示全部楼层
4.
智慧医疗”新增长的3个机会

根据以上的内容,接下来我想说一说在智慧医疗领域,我近期思考的创新机会:智能新物种打造、智能化体验创新、智能服务设计。

· 站在医疗设备端,如何构建一个新物种逻辑?

在有关智能医疗的消费判断上,刚才我说过,在医院,院方、医护人员、患者都有自己的思考逻辑。

举个例子,很多产品院方认可了,但是医护人员不用。有些企业在布局方案以及梳理产品架构的时候,根本没有考虑医护人员如何使用。这种问题太多了。

所以我们在考虑创新的过程中,就需要在医疗领域有一种探索新物种的逻辑,要兼顾三者的关系来创新。不管是材料、人机、工程,这都是最基础的新物种逻辑。

拿一个手术机器人来说,相比于像达芬奇那样系统的机器人,国内的创新相对有些粗暴。

台手术机器人有两辆台车、一个医用机械臂加上一个可视化系统,就能解决智能手术问题。初期,让机械臂的每个动作和医生同频,然后反复学习,采集大概一年的数据,手术做得越多,这台机器就越精准。

我们会看到,未来很多医疗设备不像医疗设备,而是像一个黑科技和武器。有时候医生做不了的,设备可以做。不管是视觉系统还是体验系统,都将有充分的理解工程的能力,包括对精度的控制,以及对三方关系(医院、患者、医生)的考虑。

这类产品也在今年的疫情期间非常受欢迎。疫情期间洛可可和赛特智能、新松医疗共同打造的医疗运输机器人,销量都非常好。


其实不难分析,由于环境非常复杂,加上道路系统方面很难做到位,所以对于传统的C端用户很难去开展。但是在一个封闭区域比如说在医院、上下楼道等等,就可以解决一些问题。

因此在垂直领域,AI、IoT包括机器人的应用前景,是比大家想象中更加蓬勃的。医疗机器人就是一个非常好的应用市场。

在C端市场,一个智能听诊器,可以让一个不懂病理的人,清楚地知道心脏的问题,这也是专业医疗走进普通家庭的典型例子。



萝卜医生智能听诊器

当一个智能听诊器处理数据的能力超过了人,它就会比医生听得更加精准。

如果每个家庭都能有这样的一个智能硬件,每一个家庭成员的生命体征都会被记录成数据,并上传到云端,那么每个家庭也会成为一个智慧医疗的数据采集端。

当这些数据量足够大时,无数家庭的健康数据就可以被专业化地用到医院里。这在未来是可以想象的。


· 在AI飞速发展的时代,如何做好服务设计?

服务设计是医疗领域另一个比较大的增长点,同时医疗领域空间类解决方案的需求越来越多。 洛可可之前做的一个质子分析仪,人进去后就不需要再管,全部自动化。这里面就涉及到整套的空间型医疗服务,包括布局、动线、设备如何摆放以及架构、工程、内饰外饰等等,涉及到治疗的前中后期,是一个系统的解决方案。

再进一步说,当数据的获取越来越容易,智能硬件的数量越来越多,许多服务体不再停留在医院里面,而是到了日常生活中。


那用我的话来说,当健康成为一种信号的时候,它就变成一个服务体系了。我们做端,解决的是局部的场景问题,但如果我们把健康变成一种信号,那就有可能变成一个更大的服务市场。

越基础的解决方案往往越代表着规模,你在任何一个地点的信号,都可以生成一个健康信号,最终就会有一整套基于健康信号的体系建成。

如果健康可以成为一个无处不在的信号,再通过这个健康信号来打通商业链路,同时当未来的穿戴变成皮肤式穿戴的时候,无处不在的健康服务就变得简单了。

还有我们和一家车企讨论过的定制车型,有了专属的定制车型,就可以增加一些基于健康的逻辑,未来可能还涉及到一些人脸识别、健康数据监测等等,在不侵犯隐私的情况下,通过健康信息撬动更多的商业价值。

在智慧医疗行业创新上,“善用科技,以人为本”才能不断创造商业价值。
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 楼主| 发表于 2020-10-9 19:24:54 | 显示全部楼层
民以食为天!2020,10,09据诺贝尔奖官网最新消息,2020年诺贝尔和平奖被授予世界粮食计划署。
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