互聯網+醫療有多大想像空間？

12-17

純吐槽！慎入！
純吐槽！慎入！
純吐槽！慎入！

重要的事情說3遍；

「互聯網+醫療」泡沫劇多，且很少有成型，且有明確商業模式的案例出現，絕大部分都是借著概念忽悠；

人類對健康的需求是無止境的，從技術、服務、便捷性、科技型、公平性等等到處都是「未被滿足的需求」，在可預見的時期內居民收入中用於醫療相關的錢也會越來越多，市場肯定無比巨大。但問題在於，既然是商業實體，必然要有可持續發展的商業模式，一上來就談市場規模和生態系統的全都是耍流氓。

目前比較流行的忽悠包括但不限於以下幾種：
1、輕問診、轉診。這個對技術、資金實力要求相對較小，容易小馬快跑，也是最泛濫的領域之一；建個小網站，來個app，找幾家合作意願，拉一批醫生就能做起來，不管是免費也好，還是付費也好，本質都是通過提供優質、免費的在線醫生資源為患者提供諮詢服務；
硬傷在於：第一，流量，各家網站虛報流量嚴重，且後來者獲取流量的代價越來越高；第二，前景，知名專家不屑於網上回答問題，但患者又渴望隨時看到最好的專家，這個是有本質矛盾的，許多網站都養著一批不知名的小醫生來海量回答問題，拼專家數量，拼回答速度，卻很少有人拼真正能夠提供多少有價值的服務；第三，盈利模式，醫生在醫療機構外做出診斷結果是違法，這一點無法突破，且向誰收費？醫生不可能，患者？向患者收的那點錢根本養不活團隊，也不要想著能給哪家醫療機構介紹病人收中介費，真正牛逼的大醫院每天排隊求著醫生的人海了去了，差你那點病人？向葯企？一家網站看起來幾百上千萬的問題儲備量真正能揪出來用的忠實用戶少的可憐好嘛；

2、智能醫療器械，這個幾乎被說爛了，無論北京上海廣州深圳，分分鐘都能殺出來一個團隊號稱要顛覆現有醫療體系，搭建智能健康雲平台，產品覆蓋醫院到家庭，實現健康雲管理，但實際上產品基本都是代工，粗製濫造，最基本的檢測數據準確性都難以保證，幾十個人就敢號稱要「覆蓋硬體研發、健康數據檢測搜集、雲健康管理、在線問診、慢病管理的生態系統」，人人都能背誦國務院40好文件和8萬億，泡沫大的都能洗泡泡浴；
這一領域目前太過混亂，良莠不齊，
甚至曾有一家企業試圖以「家用健康平板」的名義繞過CFDA的醫療器械註冊，被無情處罰；

3、醫藥電商。自古醫藥不分家，有了病就要去看，看完了就要買葯，這個是目前最實際也是最靠譜的，在可預見的時期內也必然會很大程度上方便我們的，與實際生活最相關的服務，短期在送貨速度、品類上還有不足；把利潤最大的處方從醫院拿出來也不是一年兩年就能搞定的事情；但直接和錢相關，與利潤最近，醫藥生產企業、醫藥流通及患者都會非常有動力去推動；

至於互聯網+醫療，想像空間非常大，無數商業模式可以供你開發，但一定要謹慎、謹慎、謹慎！
醫藥研發、生產、流通、推廣、監管、銷售……各個環節的社會分工都是經歷過多年考驗的，不是那麼容易顛覆的；當前「醫院+患者」的診療模式也是經過無數次失敗後留存下來最符合現狀和各方利益的，極度壓榨醫生勞動力，患者去醫院排長隊、醫藥不分家、優質醫療資源（專家）稀缺等等都是多方博弈後得到的目前環境下的最優解；

不是那麼容易改變的，更不是隨便一個公司就能「顛覆」的，更不是一個所謂的「互聯網+醫療」所能改變；而且醫療涉及的方面實在太多：居民戶籍管理、醫保體系、醫藥產業、保險業、銀行業……根本不是一個「互聯網+」能改變的；「互聯網+」只是一個概念而已，不是一個罐子，什麼都能拿來塞進去

個人以為，互聯網是工具，而不是終極，不管多麼強大，都是工具，而工具最終是為了實現資源的最優化配置，為人類更加健康為目的的。互聯網可以為我們提供最為便捷的挂號服務，可以為個人健康檔案的無阻礙流通提供渠道，可以為家庭健康監測、慢病管理提供強大的雲平台，可以為偏遠地區帶來頂尖醫生的遠程醫療，還可以為專家和醫學生提供在線繼續醫學教育……這些都是實實在在的好處，在每一個細分領域做出改進，從量變，緩慢的過度到質變，漫長的時間和試錯；

「信息無界，連接一切」；

這才是互聯網能夠為醫療帶來的便捷。

最後，預測阿里健康的宏願已基本破滅！

謝邀。身邊朋友基本上不是法律從業者，就是醫生。自己也是律所里醫藥法律專委會的成員，所以真是問對人了哈~~~：）

幾點淺見：

目前看來，互聯網+醫療雖然很熱，但短時間無法改變目前醫療資源壟斷（即資源過度集中在發達城市，「看病難、看病貴」）的大格局。

醫療機構執業是行政許可資源，互聯網醫院，讓互聯網與醫院協作，便繞開了行醫資質這個坎。

但現在所謂的互聯網醫院，實際上在傍大款，榜的還是大型綜合醫院這個款爺。已經處於壟斷地位的大型醫院，將觸角伸向互聯網，將進一步增加其吸附能力，進一步加重壟斷。

現在雖有醫師多點執業政策，但在實踐中難以推行。薄弱的民營醫療有多少資源可以吸引專家長期多點執業？如果是稍微靈活的會診指導模式，專家又一定會受到公立醫院的鉗制。

雖然醫改一直強調「讓社會資本進入醫療行業」，但至今仍然缺少落地政策。此外，目前已然形成的被醫保費用壟斷的支付體系，也在削弱民營醫療的吸附能力。

以上????

為什麼互聯網醫療會現在興起？這是一個非常好的案例，因為它解決了兩大問題：
1、單一醫院水平目前不足以保證用戶能得到全面的治療方案，如果將全國醫院中優質的核心資源進行歸類，對一些極端的疑難病症進行全方位尋求診斷和治療，這將是一個極大的變革。當然，醫學上的很多問題需要解決，不同醫院之間各方面的問題也是不同的，所以未來如何整合好醫療資源提供全球化的醫療資源服務，將是未來發展的一個巨大動力和方向。

2、新型醫療資源的推廣，移動化醫療帶來的醫療資源的便捷能夠多方位多角度的幫助醫療服務方面的推廣。從這個故事可以發現，用戶在對醫療方法上還是有很多信息不對稱因素在裡面的。
所以，醫療未來連接的包括醫院、病人這兩部分，通過病人和醫院這兩頭進行全力發展。

我是來歪樓的，不過既然題主問是互聯網+醫療的想想空間，那也不算太跑題吧!

未來互聯網醫療不應該是獨立的系統，也不是單個互聯網公司可以完成的，需要國家行政部門的介入。將醫院內網、診療數據、患者個人數據、銀行支付系統進行全面打通，應用大數據支持、健康監測設備支持等，全面改善就醫體驗。可以胡亂暢想一下：

有一款APP，這款APP接入了個人健康設備，接入了醫院系統，接入藥房系統；醫院的系統從挂號、候診、叫號、診斷大數據、醫院檢驗科、醫院藥房、醫院手術室等。那麼，未來的就診可能就是這樣的：

APP與個人健康設備連接，獲取到每日身體健康數據及生活作息習慣、飲食習慣、運動習慣等信息。

根據檢測數據，判斷身體健康狀況。出現健康預警之後，提醒用戶運動、改善飲食、改善作息等，從源頭減少患者數量，減輕醫療負擔。

數據監測顯示，可能存在疾病時，根據健康數據預估疾病嚴重程度，給出就診建議，系統自動篩選就診醫院及科室。

你選擇了自己希望的就診時間，系統給出合理的挂號推薦，你在家完成挂號，並在線支付了挂號費和診費。

支付完成後，個人健康數據上傳到預約的該醫生對應系統中。醫生收到提醒，提前一天對第二天接診患者的情況有了大概的了解。

挂號完成後，系統自動完成分診，預估候診就診時間。

根據就診時間及出行方式，系統完成到醫院路線規劃，規划出發時間，自動進行就醫提醒。

你提前10分鐘到達醫院門口，根據APP地圖提示，到醫院3樓胃腸科候診。（你不需要再拖著病軀去挂號，不用再去問別人某某科在哪兒，不用再等護士分診。）

前一個病人就診結束，醫生一鍵叫號。

你的APP收到叫號信息，「到3診室王醫生處就診」，你起身前往診室。

你進來前的2分鐘內，醫生通過系統再看一遍你的病例及平時的身體監測數據，有了大致了解。

你進來後，醫生進行進行了面診。雖然還是3分鐘，但是因為有之前的病例和平時身體檢測數據，這3分鐘可以做出更準確的判斷。（你不會再因為等了3小時，看了3分鐘而生氣）

醫生根據面診結果，診斷出你只是簡單的感冒，於是給你開了處方，你只需要1盒感冒藥。

醫生再電腦上開具出診斷說明與處方後，大數據進行快速的運算與匹配確認了醫生的診斷結果無異議。

於是，系統自動往你的APP上發送了診斷結果與藥物處方。

你離開診室，前往藥房取葯的路上，一鍵完成了藥費的支付。

隨著你的支付的完成，藥房收到藥品清單，藥品進行出庫打包。藥品出庫的時候，自動與處方核對，所以絕對不會出現拿錯葯的情況了。

你並沒有來到取葯窗口，而來到到自助取葯機前，掃描APP上的二維碼，取出已經打包好的藥品。

同時，你的APP收到了根據你的身體狀況，由大數據量身定製的藥品服用禁忌，及日常生活習慣。

當然，醫生給你開了葯以後，系統發現有家藥店正在做活動，這個葯要比醫院要便宜好多，於是給了你提示，你打算從藥房買葯。於是，一鍵將藥費支付給了藥房，然後直接回家坐等藥品送上門。

我們再回到醫生的診室，醫生認為你只是簡單的感冒發燒。但是開具診斷結果後，大數據匹配出現異常，提示有可能是某臟器發炎引發的發燒。於是醫生又進行了詳細的診斷，開具了相關的檢查單。

該檢查一共有3項，有2項有人排隊，一項沒有人排隊。於是你前往沒人排隊的那一項檢查室。並在前去的路上完成了支付。

檢驗科收到檢驗請求，將相關檢驗器具準備好，你來了以後直接進行了檢查。

然後你根據提示，把另外兩項檢查也進行完了。

這時候，系統提示你，檢查報告需要5個小時以後才能出來。

於是，你打算直接回家和女朋友吃飯，邊吃飯邊等待檢查結果。

5個小時後，你和醫生同時收到了報告單。1個小時以後，醫生查看了你的報到單，並做出了診斷——心臟病。大數據通過核驗後，診斷無誤。

於是嗎，你的APP收到了診斷信息，同時為你推薦了本市的33位心臟病學專家。

你現在也沒心情和女朋友沒羞沒臊了，趕快輸入希望自己馬上就診的信息。

於是系統篩選出只有1個專家明天有號。

於是你再次掛好了號，資料自動傳輸到了該專家的個人電腦。

第二天就診後，醫生根據檢查結果，確定了你需要進行手術。病根據你的情況制定了手術方案，手術方案經大數據檢測無誤後，為你發布了多個手術時間和手術費用。

你根據自己的安排，選定了手術時間，並一鍵支付了手術費用。

你通過APP一鍵支付後，手術室和手術醫生同時收到了你的手術請求，手術方案和需要的器械信息都發布到了手術室。

同時，你收到了手術前的注意事項。

你根據預約時間來到手術室，醫生也完成相關的準備。但是，讓你難過的是，你的家屬去簽字以後還沒有回來，你的女朋友昨天晚上就不見了蹤影。

你被推出手術室的那一刻，你發現家屬和女朋友都在門外等著你，臉上寫滿是擔心。

你不知道，在你確定要手術的那一刻，他們的APP同時收到了消息，告知了各項術後的準備事項，以及將來的複診時間，他們都在為你康復做足了準備。

而你，從發現問題到手術，在醫院花費的時間不超過1個小時。

也許，這這就是未來互聯網的力量。

剛剛玩了半年的互聯網醫療，技術層面無非那樣。
醫療這個事，可以操作的空間確實很大。但是看不到盈利模式。當然因為我是技術人員，看不了太遠。
具體說起來比較複雜。我知道肯定很多人衝出來打我臉說怎麼可能沒有盈利模式。
求別打臉，自己去賺錢好了。
補充2
盈利模式我想不出來，但是基礎服務大有可為，這也是我這邊住要做的事情。
其餘答案里很多觀點不敢贊同。
互聯網醫療不應該去解決醫生做的事情，不是非要脫離三甲來運作，
但是在預約挂號，電子病歷，社區保健
等很多方面絕對是可以讓大眾獲益的。問題是，不容易盈利。
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補充說明一下，12306的技術如何？能解決的了春運的問題嗎？
有些基礎建設，不能指望新型生產力在其表層開花。

　　驚聞春雨醫生創始人張銳英年早逝，在此表示深切地哀悼，謹以此文紀念之。本文是我很早就規劃要寫的，但總感覺想說的太多，能下結論的太少，一直拖到現在。本文感知主要來自於我為多家互聯網醫療公司做賬務顧問（FA）的經歷，不足之處請多多包涵。

1、市場在哪裡？慢性病是超級市場，醫美是突破口

　　　據國家衛計委2015年統計數據顯示，中國現有慢性病患者已經超過2.6億，由慢性病導致的疾病負擔佔到總疾病負擔的近70%，而造成的死亡佔到了所有人口死亡的85%左右。慢病整逐漸威脅著中國人的健康：35歲至65歲的人群逐步進入慢病；超重和肥胖、血脂異常和脂肪肝、高血壓發病率持續上升；發病年齡日趨年輕化。

　　　慢性病的一個特點是通過長期干預可以控制病情、減少併發症的出現，但數據記錄難、醫患粘性差是一大問題。互聯網發展下，通過硬體入口接入移動醫療數據平台，可以方便病人進行自我管理和醫學人士的遠程干預。很多創業者也看好這個市場，紛紛切入，目前市場產品同質化高，因為沒有相關的付費方，平台目前主要變現方式是廣告。

中國整形美容協會統計，2014年中國剛剛起步的整容手術業價值大約4000億元，700多萬人（主要是年輕女性）進行了整容手術。分析人士認為，到2019年中國將成為世界第3大整形美容手術市場，屆時整容手術的市場規模將比現在擴大一倍，達8000億元。

為什麼說醫美是最大的突破口呢？除了巨大的市場規模以外，醫美行業最大的特徵是它既有醫療屬性，又是消費品，是我國醫療領域市場化程度最高的。

2、模式之爭

中國醫療資源分配嚴重不均，挂號難、看病難、醫患溝通不暢沉痾多年求變，很多人寄期望於互聯網，以期更好地再分配醫療資源、提升效率。國內醫療服務生態核心需求方是患者和核心供給方是醫院和醫生，而目前國內也在以這三方為核心構建互聯網醫療體系，其中以患者，醫生核心更偏向於「互聯網+醫療」，而以醫院為核心則側重於「醫療+互聯網」。

２.１以患者核心的互聯網醫療

以滿足患者剛需為前提，切入市場。目前創業的具體方式大致可分為：硬體銷售模式和患者社群模式。

硬體模式：以健康管理或運動管理為主要功能的小米手環等，以慢病監測管理為主要功能的電子血壓計，血糖監測儀，心衛士等都具備硬體銷售的盈利模式。但硬體模式在長期發展中面臨挑戰：一是數據的精確性存疑，二是從長期來看，由於存在其它盈利模式，硬體價格會存在長期下降趨勢。三是難以脫離醫院獨立服務用戶

患者社區：一種類似免費社區：免費提供醫療相關知識或專人問答模式，以導醫導葯服務來盈利模式。但由於競價排名引致不良後果，本質一樣的導醫導葯服務收費模式的發展前景堪憂，加上社區醫生大力推廣，導醫導葯功能將逐步轉移到社區醫生。二是增值服務收費模式，在醫生非自由執業的前提下，在線問診提供的服務價值有限，難以真正形成市場；

２.２以醫生為核心互聯網醫療

以醫生為主體互聯醫療，一種是醫生交流，擴大醫生知名度，增加醫生交際圈，二是提供患者預約，擴大醫生合法收入。

醫生社區模式：醫生交流平台，一種是專業學習社區：醫學V直播。一種交流社區，愛醫生網，專門幫醫生考證，評級，求職類，當然也有學習內容。

患者數據與預約平台：一種是硬體數據平台，很多硬體公司可以協助醫生查看患者平時的數據。另外一種是患者預約平台，如家庭服務這種。

２.３以服務醫院為核心的互聯網醫療

向醫院收費的切入點包括提高醫院管理效率以及提高收入。在這兩個層面，醫院的需求較強，針對此產生的盈利模式有較大空間，但基本上與醫療信息化更相關，而非純互聯網模式，所以不作為本文重點

3、盈利之惑

　　受益於中國老齡化，社保覆蓋擴大等有利因素，互聯網醫療備受投資機構青睞。2011年中國互聯網醫療行業獲得融資總額0.26億美元，此後融資額度連年增長，到2014年披露的互聯網醫療融資金額為6.91億美元。2015年１到10月份，披露融資金額１１億美元以上。2016年平安好醫生融資５億美元。

一方面是巨額投資進來，另外一方面是盈利看不到希望，至今國內沒有一家互聯網醫療公司宣布自己全面盈利。下面介紹幾種盈利模式在中國的現狀：

一.導醫服務

如丁香園、好大夫網站等開通的專家推薦及預約服務。有些APP也已開始轉變商業模式，如春雨醫生」已宣布實行會員制，即購買8元/月的會員後，可享受不限次數的免費諮詢，非會員用戶的提問次數則被限制為每10天一次。目前「春雨醫生」已擁有1500萬註冊用戶，彙集了超過5000名經過認證的三甲醫院醫生;「快速問醫生」已贏得超過220萬用戶，提問量突破3萬。不過，隨著魏則西事件的爆發和百度更加嚴格的醫療廣告審查，互聯網醫療平台為民營醫療機構做推廣導流的盈利模式正遭受重創。

二，利用手機客戶端管理慢病

中國的慢性病人超過三億，互聯網醫療的產品可以讓用戶自己管理疾病。當用戶規模上升後，社會和商業價值就將體現出來。互聯網醫療APP將可能遇到患者隱私保護、醫囑合法性等問題，如不解決這些問題則很難全面推廣。互聯網醫療APP目前還不能「壟斷」慢性病管理領域，畢竟還有相當一部分老年患者不習慣用移動醫療。目前調研顯示只有28%的用戶願意為慢病管理付費，且67%的用戶的付費意願低於500元一年。由此看來，慢病管理成為單獨行業，自負盈虧的能力會比較困難

三.可穿戴醫療，實現監測和數據採集

目前市場上的可穿戴醫療設備有兩大類：一是體外數據採集，比如血糖監測系統。二是通過體征數據(如心率、脈率、呼吸頻率、體溫、熱消耗量等)監測來幫助用戶管理重要的生理活動。可穿戴醫療設備為個性化醫療時代的到來提供了商業機遇。在理想情況下，它能收集一套患者的長期數據，通過與人群的基準數據對比，來發現用戶中長期的慢病風險。醫生、也能獲得患者疾病變化、康復進展等重要信息，並有針對性地提供個性化醫療方案。可穿戴醫療應解決數據的可靠性問題。另外，技術支撐及普及健康管理概念也是當務之急，可穿戴醫療設備真正有價值的是收集的數據，但目前缺乏系統管理和專業指導。目前，可穿戴醫療行業存在三大亂象：門檻低，價格亂，功能差，山寨產品眾多，短期盈利幾乎無望。

四.健康大數據挖掘

隨著可穿戴設備市場的發展，也積累了大量與消費者健康相關的數據，大量信息通過深度挖掘可以產生無限的商業價值。但目前市面上的多數移動醫療企業均未解決一個最為核心的問題：不論是慢性病的管理還是為客戶提供遠程醫療，所有數據的最終接收端應為醫生。但由於我國公立醫院醫生尚未得到根本性的解放，醫生很難通過這些移動醫療為客戶提供詳細充足的專業建議。此外，移動技術在應用中還存在許多挑戰，比如移動應用少、技術限制、安全性、預算等。就目前來看，一方面互聯醫療企業生態還不成熟，還沒有辦法積累到足夠的數據。另外一方面與數據變現相關的健康險產業還沒有建立起來，所以短期內健康大數據變現還沒有太多的希望。

未來之翼

　　互聯網醫療發展多年，從解決醫療行業信息不對稱的角度看，互聯網已經充分發揮了其連接的職能。從就診的環節分，分為院內和院外兩塊。院內主要是通過信息化建設，解決院內的信息不對稱；院外主要通過廣告、論壇等形式解決患者和醫療機構、醫生之間的信息不對稱。

　　從長期來看，燒錢終究不可持續，真正能讓互聯網醫療起飛還是盈利。

　　拙見認為要解決互聯網醫療盈利之路，有三條：一是從現有導醫模式，發展為產業鏈，雖然是個重資產的活，但民營醫療利潤豐厚，或許能長期養活企業。二是從數據入手，聯手保險公司切健康險市場，但這也是漫長的路。三是強化精準醫療，推動剛需付費。　　　　　　　　　

寄語

在過去幾年中，互聯醫療的外部環境也在發生著一些積極的變化。醫生集團如雨後春筍般崛起，長期來看，公立醫院的低收入壓力及醫生集團的收入優勢將導致醫生更多走出體制。社保基金的支付缺口越來越大，迫使國家更借重商業健康險的力量。精準醫療在全球範圍興趣。

所有這一切，都在預示不遠的將來，互聯網醫療會有個燦爛的故事。

謝邀。。
人們往往想像很豐滿，現實很骨感。
有資源並不能代表成功，有痛點也一樣
要是真有顆改變世界的心，那就去做唄，想賺點錢的話，選個更輕鬆點的吧

市場大到超出絕大部分人的想像。
我之前的回答說過，中國的互聯網革命的本質就是取代政府職責，而醫療是政府最核心的職能之一。
如果說互聯網+租車是政府出讓「特許經營權」，那麼互聯網+醫療就是政府出讓股權了。
所以馬雲這種骨子裡想當官的人拼了命亦要往裡擠，恩，這也許是中國未來為數不多的成為Red的機會了。

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昨晚某位知友問了我相關問題，我找不到是誰了，碰巧我關注的一位知友關注了這個問題，於是在此回答：

未來的網路醫療大機會就是建平台，這是馬雲所擅長的，誠不可爭鋒，但是如果擁有了被馬雲等人收購的資本，自可待價而沽。

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昨天還有朋友問我未來的機遇在哪裡，也在此順便作答，近期還有倆：
1、綠城的PPP和萬達的中央廣場策略，實際上是取代政府的基建職能。
2、BAT的布局網路教育，則是取代政府的教育職能。
至於其他的我在回答互聯網創新那個問題的時候已經說了，這裡也就不啰嗦了。學會思路，其實有些事情也不難。

本文基於Xtecher研究院對數十家智能醫療公司的訪問形成。

無論寒暑秋冬，如果有哪個地方終日人滿為患，那可能是各地區的大醫院。目前國內看病難、看病貴、醫患關係緊張早已不是一朝一夕的難題。問題背後，巨大的利益鏈關係與緊張的醫療資源都是亟待解決的問題。

「醫改」年年是熱點詞，卻年年令人無奈，「互聯網+醫療」推行至今，醫改收效微乎其微。如今，能否通過人工智慧+醫療助力變革，成了群雄逐鹿的新浪潮。

2014年，陳寬在芝加哥大學攻讀博士學位，此前他接觸到醫療影像領域並發現國內醫療資源嚴重不足的問題，尤其體現在放射科醫生超負荷工作方面。涉足機器學習領域的陳寬意識到，若將深度學習與醫療影像結合，做出一個影像識別系統，或將降低醫生工作強度。同年陳寬休學回國，創辦推想科技，專註醫療影像診斷。

兩年後，另一位創業者彭志勇從GE Healthcare（通用醫療）離職，創辦了微至雲動，致力於醫學影像在互聯網時代的應用。

彭志勇有10年以上PACS（影像歸檔和通信系統）研發經驗，在業界深耕十多年後，他感到外部時機成熟，並判斷醫療影像會在應用方向有新的突破。

不僅上述兩位，越來越多的創業者湧入智能醫療領域，希望通過人工智慧對醫療數據的解讀、處理，幫助病人進行自我管理，輔助醫生進行決策，緩解醫療資源的緊張。

根據方正證券今年發布的互聯網醫療報告顯示：儘管目前安防和智能投顧是人工智慧最火熱的應用領域，但人工智慧或將在醫療領域率先落地。O"REILLY最新報告顯示：人工智慧將在決策支持、醫療系統設計、患者自我管理、人口管理等領域帶來革新。

應用場景：四大方向或將最先落地

人工智慧將如何改變傳統醫療？

Xtecher研究院認為，四大方向或將最具商業落地前景：

方向一：決策支持——醫學影像識別系統，是目前最有可能率先落地的應用。

微至雲動CEO彭志勇：影像的數據化是所有醫療數據標準化做的最好的一個子類別，這也許會是人工智慧在醫療領域最早技術落地的垂類。

目前，國內醫院多數仍使用影像膠片，且醫院間系統不通，病人轉診須重新拍片，不僅對患者不便，且極大浪費了醫療資源。若能把患者影像資料整合，讓醫生隨時查閱，將會給醫生和病人帶來極大便利。

行業存在痛點，而技術可能帶來革新。

彭志勇團隊推出的微雲影像，通過DICOM HTML5 Viewer v2.0技術，提供包括醫學影像的接入、存儲、調閱的公有雲SaaS服務，讓醫生可隨時通過電腦在線訪問患者的影像資料。

初期，醫生並不相信WEB產品可以做到和膠片一樣的體驗，但隨著應用的深入，醫生不僅對產品表示滿意，更對產品功能提出了新的需求，例如：希望多幀文件可以導出成視頻等偏門需求。目前，微雲正投入大量時間完成醫生提出的新需求。

與醫療影像在線閱覽形成互補的是諸如推想科技所做的智能醫療診斷系統——通過大量學習過去的影像數據，對醫療影像進行分析並協助醫生診斷。

推想科技創始人陳寬告訴Xtecher：醫學影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一。最近一輪人工智慧技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。基於此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。

推想科技還表示，此前一家醫院心胸組使用了他們的輔助診斷系統，不久後醫院骨肌組也提出了安裝診斷系統的意向。

方向二：醫療系統設計——從治療過程到醫療保險的全過程，通過人工智慧對數據的分析，實現分級診療，提高護理成果降低成本，發現騙保等不良行為。

一旦能夠建立起個人電子檔案，就可通過深度學習構建相關的健康診療模型，對病人過往數據進行分析，從而診斷與合理用藥。例如：治療同一個患者可使用多種品牌藥物，但哪種最有效？醫生往往無法確定。一旦通過智能系統，就可通過歷史數據判斷個體從第一次患病到如今服用哪種藥物更為適合，避免了多次就醫的可能，降低看病費用，提高就醫效率。

目前國內多數患者相信大醫院權威，即使小病也湧入大醫院，造成醫療資源的浪費。建立個人檔案後，能夠通過健康診療模型對病人數據的分析，配合社區全科醫生，形成分級診療，讓患者養成小病在社區醫院解決的習慣。

同時，通過智能系統的預測，可獲知各時段病人峰值情況，及時作出部署，建議病人分時段診療。

此外，不少醫療機構存在通過和參保人「合作」採取「掛床」住院、「借證」住院、「開大處方」等違規操作，大量醫療資金被套取，而部分民眾卻仍看不起病。

對此，負責智慧醫療化的軟通動力副總裁、醫療信息化評審專家李宇塵告訴Xtecher：通過人工智慧對大數據分析，可以優化醫療流程，對醫保進行監控。

通過對醫保卡及醫院床位掛鉤、用藥監控、大數據比對等手段，可及時發現不良數據，對違背邏輯行為進行預警，對業務相關的費用進行監控管理，使資金流向與參保人員緊密結合。舉例來說，正常情況下，大部分患者一年生病次數應該會趨於穩定水平。通過人工智慧對醫療系統的監控，一旦發現某個患者就醫次數、用藥量異常，便可及時提出預警。再由人工介入調查，可極大降低人工成本，減少醫療資源損失。

方向三：患者與人口管理——通過風險識別，患者可進行自我管理；相關部門可及時對地區疫情作出響應。

隨著人工智慧技術的發展，醫療可穿戴設備也將助力患者的自我管理。

藍色感測CEO黃涌：設備的小型化、智能化，有助於患者低成本地監測自己的健康。患者無需住院，不必耗費時間排隊等候，即可了解自身疾病情況。

例如，血糖情況需在長期連續的時間內進行監測，若中間斷掉，則數據將不利於醫生的診斷。而此類患者，通過醫療穿戴設備即可持續積累血糖、血壓等數據。但目前來看，可穿戴設備能否做到醫用級的精度，以及能否通過醫療審查取得資質，還是一個巨大的挑戰。

人口管理方面，通過對醫療數據的收集與充分利用，能夠整合患者如血液檢查、組織樣本、每年度治療等信息。一旦數據達到一個足夠的臨界值，可由演算法得出模型，對各地區人口患病情況進行監測，對某些具有傳染性疾病的地區提前干預，進行隔離、消毒等。

四、精準醫療：通過數據的標準化，有可能實現個性化醫療，但行業仍處於萌芽期。

若醫療數據標準化，電子病歷填寫的都是機器可識別的術語標籤，通過數據調用，即可了解個體出生到當下的健康狀況。

個性化精準醫療的概念提出超過二十年，人工智慧和機器學習的出現，雖然有可能加速將其帶入現實，但並不容易。

前香港醫管局大數據顧問、現微基因CTO陳鋼告訴Xtecher：如果未來醫療數據標準化、共享化，可通過智能演算法對一定基數人群長期追蹤，了解各階段人員生理情況。繼而基於大數據基礎，通過機器學習模型，對個體生理走向進行對比預測，提前發出疾病信號，為個體提供精準醫療。

但就目前來看，醫院之間的系統封閉只能獨家使用。因此在短時間內有可能實現的是患者在某家醫院獲得個性化診斷——只要患者長期在一家醫院問診，那該醫院就可以擁有患者長期的信息，繼而提供個性化精準醫療。

雖然人工智慧將在不少領域為醫療帶來變革，但情況也不足夠樂觀——由於醫院系統的封閉性、數據的敏感性，醫院之間並不互相承認結果，導致了大數據的不足。加上醫療信息標準化的缺失，可以說在很長的一段時間內，若沒有解決大數據共享和醫療信息標準化這兩個難題，醫療智能化之路依然崎嶇。

前提與難點：大數據與標準化

隨著IBM、谷歌、騰訊等巨頭及創業公司的湧入，智能醫療日益火爆，但若沒有大數據與信息標準化為依託，一切都是零。正如李開復所言，大數據是人工智慧的前提。同樣，沒有大數據也就無從談及醫療智能化。

從創業者角度來看：

以微雲影像和推想科技為例，前者需要擁有足夠多的影像資料，才能夠建立起一套足夠強大的影像在線閱讀系統；後者也只有基於足夠的影像資料才能做出一套高精度的影像識別系統。

推想科技CEO陳寬告訴Xtecher，從與醫生的雙盲測試結果來看，他們推出的產品已經達到一般主治醫生的水平，早前他們曾在一家醫院檢測出了兩例連醫生都沒看出的肺癌患者，家屬對此甚為感動。

當然，模型也有不足，穩定性仍需提高。

「畢竟模型學習的數據量還是有限的」，陳寬說，所以當遇到與訓練數據差異比較大的罕見病例時，模型的表現可能會有波動。而不同醫院都有各自獨立的診斷標準，現階段很難做到一套標準模型滿足所有醫院。

而目前，醫療數據被各大醫療機構封閉，無法共享，數據不足嚴重阻礙了醫療智能化。

從醫院與患者維度來看：

醫院和藥廠或者醫療器械廠商之間都存在著巨大的利益關係，不同醫院對於廠商的選擇各不相同。如果影像或是其他數據互通了，那就意味著背後的利益將會被削減甚至消失——患者省錢了，但是醫院和供應商則利益減少。因此，既得利益者會成為改革的阻礙，這也是數據共享難以實現的重要原因之一。

另外，即便數據打通了，數據安全性的保障又是另外一個難題。沒有患者希望自己的數據被人泄露，你能想像有一天坐在你旁邊的同事知道你得了某種性病的場景嗎？現在，即使是大型企業雲端儲存也不斷發生數據泄露事件，誰能保證以後我們存在雲端的疾病信息不被泄露。

而作為醫生來講，更不會願意將自己的診斷結果共享到雲端，萬一他的診斷失誤在雲端被人察覺，醫生的自身利益將受到損失。

因此，無論是醫生還是患者，在信息沒有保障的情況下，誰也不願意將自己的醫療信息拿出來共享。

此外，還有一些醫生對此非常矛盾，一位主任醫生告訴Xtecher：他既希望可以有更多的數據用於醫療研究，但又擔心自己醫院的數據被泄露出去。

綜上所述：創業者需要大量數據，而醫院和患者需要守住數據；創業者需要共享數據，而醫院和供應商為了利益更需要堅守壁壘，阻止共享。多年來龐大的利益鏈，使得數據共享化面臨難以打破的僵局。如何打破各方利益，保障數據安全性，將是醫療智能化的一個重要前提。

而與數據同樣重要的，當屬數據標準化。

目前，醫院的數據大部分沒有形成標準化，即便有電子病歷，內容上也是醫生主觀輸入，而非系統化標準語言。微基因CTO陳鋼認為，如果在醫療領域無法形成各類信息的標準化，精準醫療等無異於紙上談兵。

SNOMED CT（醫學系統命名法——臨床術語）是當前國際上廣為使用的一種臨床醫學術語標準。其應用包括了如電子病歷、醫囑錄入、葯事管理等，如此方能便於計算機進行統計分析與數據挖掘，為醫療數據標準化提供術語支持。

雖然SNOMED CT被很多英語國家廣泛引進，但由於其幾十萬條的海量術語及與非英語國家的語言理解障礙，要使其真正在中國推行起來還有很長的路要走。

大數據與標準化是人工智慧進軍醫療領域的一個基礎環節，其根本問題還是在於如何打破固有利益鏈。

正如支付寶的出現衝擊了傳統的金融領域，如果人工智慧在醫療領域也出現一個巨頭，打破傳統醫院地位，實現去中心化，或許將會助力醫療改革。

踏入一片荒地，總是困難重重，但這並沒有阻擋巨頭和開拓者們的野心。

大軍湧入：目標壯麗，道阻且躋

國內外的巨頭與創業公司們正進一步進軍智能醫療，DeepMind正和英國NHS（National Health Service，英國國家醫療服務體系）旗下的兩家醫院合作，開發用於腎臟疾病的監控軟體Streams。DeepMind借鑒區塊鏈技術，推出了「verifiable data audit」，幫助NHS、醫院、醫生以及患者，實時監控醫療數據變化，並記錄下每一次對這些數據的應用、修改等。

去年IBM Watson首次來華，在天津市第三中心醫院為21名罹患胃癌、直腸癌和乳腺癌等的患者進行了義診，不僅可以提供可選擇的診療意見，更幫助醫生總體評估該方案的療效及風險。近日，IBM又和萬達簽訂戰略合作協議，助推Watson在華落地，此舉將進一步推進腫瘤治療、臨床試驗匹配等方面的進展。

今年2月份，百度撤銷了醫療事業部，但並不意味著李彥宏放棄了醫療業務，而是調整了著力點。原百度醫療事業部總經理李政將轉至AI團隊，充分利用人工智慧技術，結合智能小e和拇指醫生的業務方向，推進探索人工智慧在醫療領域的解決方案。

而不缺錢的騰訊在2016年永洪科技C輪融資時領投3千萬美元，隨後又在思派科技B輪融資時參與投資數千萬美元。前者是一家大數據分析平台，通過智能演算法，為醫院管理層提供全院運行狀況輔助決策。後者是一家專註腫瘤領域的數據平台，並以此為基礎進行智能診療系統的研發。

年初，推想科技宣布完成由紅杉資本中國基金領投的5000萬人民幣A輪融資。而在這之前，他們已經獲得了1250萬人民幣的天使輪融資。目前推想科技覆蓋的病種包括了腦部、腹部等。應用場景覆蓋X光、CT等超聲病理影像。

陳寬告訴Xtecher：「目前產品已經完成了商業化的突破，在數百家基層醫院上線，更涵蓋了北京、廣州等全國各地的三甲醫院。」

而就在月初，NVIDIA助力推想科技進一步布局智能醫療。陳寬表示，推想解決方案目前應用了NVIDIA的TITAN X和Tesla P100，依靠GPU的助力讓硬體和軟體速度達到了幾十倍的提升，這對於海量數據的處理、高清圖像的數據分析來說尤為重要。

總之，在進軍智能醫療的道路上，註定充滿坎坷：醫療信息化難以切實推進、醫療數據缺失標準化、數據共享化遙遙無期、人工智慧存在黑箱問題以及政策因素的影響都極大的限制了智能醫療的發展。

但無論是巨頭還是創業者都沒有放棄努力。

今年兩會，科大訊飛董事長劉慶峰建議發展人工智慧，助力醫療改革。隨著人工智慧在兩會上被寫入全國政府工作報告，未來醫療領域人工智慧發展或將減少一定阻力。

可以看到，在醫療數據標準化、共享化未成熟的情況下，諸如個性化精準醫療等領域必定在相當長的一段時期內無法實現；而影像識別等輔助性診療工具由於演算法及影像數據標準化等客觀條件的支持，或將成為最早一批落地的技術。當然最終一切暫未有定數。

隨著IBM、谷歌、騰訊等巨頭以及創業公司的湧入，智能醫療日益火爆，如何打破各方利益，實現數據共享，同時保障數據的安全性，這只是實現智能醫療，推動醫改的一小步。但若沒有大數據與信息標準化為依託，醫療智能化的實現，道阻且躋。

首發：Xtecher

作者：小生生

想像空間很大。
從行業從業者的角度大致分三類：
1. 傳統醫療行業的土豪。對互聯網無論是恐慌是投機還是熱愛，積極布局，業務發展模式大都資源導向型，通過互聯網的方式對現有業務進行延伸，但新業務模式總是和舊習慣在較著勁著，甚至是新團隊和老團隊在打著架吼吼吼，所以看到的也大都淺嘗輒止；
2. BAT或BAT背景的移動醫療公司。心懷互聯網思維顛覆一切的情懷，去中心化、信息透明、用戶第一是常常念念有詞的金句，但一頭猛紮下去發現互聯網思維連醫院主任的門都敲不開，最諷刺的是醫院主任講互聯網思維講的更口溜，漂在線上的流量如何落地是一個永遠在思考的問題；
3. 創業新貴。沒太大太深背景的，魚龍混雜，當醫生撂挑子不幹的，當醫藥醫療器械中想自立門戶當大老闆，互聯網思維中毒很深的年輕朋友們。可能是包袱輕的原因，這類公司成立快、大都以細分領域切入如垂直單病種的管理，醫生工具，醫生社區，患者社區，硬體，媒體等等。所看到的，無論融到還是為融到資，都是在為不很快死掉而活著；

從業務形態上來講，也是分四類：
1. 大眾入口，營運模式大都是現以積累人氣，然後進入相關特定領域來賺錢（如走電商模式），靠賣產品賺錢。存在問題，大都只是打著健康的概念，核心競爭力非常弱，通過產品直接盈利困難。典型的如big姨媽這種。
2. 患者入口，產品提供健康數據的記錄、分析、管理等功能。靠譜一點的案例比如有與硬體結合的產品，如糖護士，但此類產品功能差異化弱，缺乏經營社區和長期健康管理的能力，維繫、培養用戶的時間成本與硬體銷售導向的盈利模式相衝突。同時也面臨醫療器械廠商的競爭；
3. 醫患入口，典型代表當然像春雨這種輕問診類，用戶可通過手機查詢可能罹患的疾病，並向醫生諮詢提問，此類產品相比之下，與用戶的互動性較強，產品提供一個平台，把醫患兩類人連接到一起。但問題在於醫生缺乏對患者整體、長期的了解，加之離散型的關係鏈給落地服務造成很大困難；
4. 醫生入口，大都以醫生工具作為切入點，針對患者管理，隨訪，隨診等醫療場景下來提供辦公工具，以此來提供醫生辦公效率，降低醫生工作的時間、物理成本。工具型產品最大問題在於醫生使用積極性方面，需要對不同角色的醫療場景進行深入了解（不同專科醫生有不同使用場景，相同專科醫生又有不同科室劃分），從業務發展的角度，以工具起步走商業化也存在轉型的問題，傳統互聯網失敗案例甚多。

從兩個產業區別的角度：
互聯網，講究天下武功，唯快不破。快速迭代，快速積累用戶，快速挖掘用戶需求，自由和創意、浮躁與泡沫永遠充斥著這個行業。
醫療行業，幾乎每個環節都在講究時間的累積，一個醫生的培養，一個藥品的研製，一個產品的上市和推廣。經驗和規則、壟斷和笨重是這個行業自始運行都遵守的原則。

互聯網+醫療，這樣兩個行業融合到一塊
想像空間大嗎
當然大
但
再大
和你
又有什麼關係
。。

看見現有的答案基本能讓人哭笑不得，先不說混亂是出英雄的基本要素，你見過太平盛世出過什麼英雄？統治者就有。如果我說馬雲屬於統治者，你能聯想到什麼？

回到主題，這個問題問得太大，能回答你的，一定是泛泛之輩，一般事情我都不敢斷言，但這個我敢。

這個跟你問互聯網+餐飲。你能想到的現有參照有哪些在本質上幾乎一致，你絕對覺得數不完。

我只能告訴你現在在乾的人多數失敗原因的五字是什麼：科技未就位。
不斷進化變異的疾病，不斷更新的儀器，不斷改變的身體狀況。你問問醫生，你帶病例對現在新發疾病有意義嗎？他只會問你有無過敏藥物。互聯網記錄的歷史狀況沒有太大殘酷價值，實時診斷技術又未到位，於是我問你，你敢相信互聯網在線治療嗎？否則暫時除了排隊、查看醫生醫歷，你不要期待太多。

如果只是想像，
應該是，你生病了，通過智能可穿戴醫療設備監測信息，通過點擊選擇/輸入癥狀、感受double check，通過個人身體情況的資料庫調出病史，進行分析診斷，給出藥物解決方案，直接選擇線上購買 / 家庭醫生上門 / 醫院科室醫生的預約 / 上門急救，甚至可穿戴設備的診治（比如直接給身體注入藥物 / 直接物理治療等）
但是這只是想像，不覺得目前的科技發展能趕得上真正的互聯網醫療，智能化如此高，不過很看好醫療的互聯網化（醫療的「互聯網化」和互聯網醫療，誰會勝出？ - 移動醫療很喜歡這個問題）

1、研究生的時候特別看好移動醫療，因為真的需求太大了，不過當時不太懂得中國醫療領域中國特色國情，很傻很天真的看好，並認為移動醫療短時間可實現；
2、工作後先入職投資經理看了一年多移動醫療項目，看的移動醫療項目往往具備以下特點：政策文件當頭！政府合作推動！政府補助獲利！大數據醫療！要不就是二級市場概念，本來移動醫療這事就是替政府幹活，且費力不討好，依靠VC支持發展，看得自己心灰意冷了。認為短期較難實現大發展，需打持久戰，深度研究中國特色醫療產業才是王道。但總結了它的兩個驅動力，提高效率，降低成本。
3、現在在一家有醫藥市場數據的公司做諮詢分析（偏數據驅動），運用市場數據幫大健康/醫藥上市公司做醫藥營銷諮詢項目（基於數據），比如品類管理啊，媒體投資優化啊，產品創新管理啊，競爭對手產品監測啊，非處方葯消費者研究啊，消費者畫像啊，等等，項目經驗多了後，更覺移動醫療發展不易啊。
4、在市場較為成熟的保健品領域，基於數據驅動的市場營銷策略就比較難做出成績，還不如有經驗的營銷大佬拍腦袋做決策～現在與以前不同。消費者更難教育，市場競爭更為激烈，市場監管更趨嚴格。而且醫療行業不像其他互聯網＋產業的有易用的格式化的標準數據，有可用的標準數據，有標準數據。所以光數據這塊就需要等啊等～
5、更何況監管嚴格，專業要求程度高，與民眾健康安全相關度高的其他醫療領域，醫藥，醫療器械，醫保，醫療服務，醫院，疾控，養老個個都是難啃的骨頭。但需求真的很大很大，所以長期看好，短期看空，深練內功，慢慢長大～

http://www.zhihu.com/question/24026559/answer/45893504
這是我之前對一個問題的回答
看病的那些痛點：排隊，信息不對稱，葯價，醫保，政策限制等光靠互聯網，難以改變。但我個人看好優秀私立醫療機構的崛起及佔領市場。在此基礎上可以衍生出高端個人醫療，家庭醫生等模式，可以與互聯網進行更深度的結合

現在大醫院治病的流程是怎樣的？

1.挂號，2.做檢查。3.流程式的開藥

老百姓面臨的問題是：

a.挂號難。

b.有的病要長途跋涉，從外地到大醫院。

c.各種票販子，號販子。

2.做檢查複雜

a.有的醫院有住院部，門診部，各種高科技設備和各種樓，對於農村人來說，理解這些非常困難

b.醫護素質有待提高，醫生和護士工作繁重，導致情緒差，素質低。

c.拿檢查報告複雜

3.醫生基本不看病人，只看檢查結果，對著檢查結果流程式的開藥。

4.所以現在百姓對醫院醫療的情緒非常高。

有些高端科技的設備只有大醫院有，但大多數基礎檢查設備大小醫院都一樣：

例如各種體溫／B超／CT／磁共振／血壓血糖等

如果移動互聯網＋進入之後，可能帶來的改變是：

1.和當地一兩家醫院（體檢中心）合作，將醫院變成檢查中心。（同時亮出百度計算／阿里雲計算等）

2.檢查的數據直接提交到雲計算平台，立即會出現一份結果。同時投遞給平台專業的醫生查看。

可以根據檢查結果對結果進行預測，可能是:

a.高血壓投遞到高血壓專業醫生

b.頸椎引起的大腦供血不足投遞到頸椎病醫生

c.營養失衡等投遞到營養師

以上可以比現在的醫療給出更加全面的判斷和建議。

1.以上緩解挂號（只需要在當地醫院，例如縣醫院，鎮醫院挂號即可）

2.更快的出具檢查結果，根據檢查結果，雲計算，立馬就可以出可能性的建議情況報告，然後專業醫生的報告也隨後可以出具，所有的這些結果，在手機上看就可以了。

3.緩解面對人的情緒，農村人去醫院看病的成本太高，交通，住宿，床位等等。

有些問題可能是小病，但是因為不知道，跑很遠。

有的問題可能是重病，但是因為別人小病已經佔據了挂號和床位，讓病情耽擱。

這樣的話，以後一些小病就可以直接在平台上看診。

政府醫院只負責一些大病治療。

一些智能醫療硬體，隨時將數據傳遞到雲平台，會比現在很多一個星期去一次醫院，半個月去一次更加準確和具有參考意義。

互聯網醫療我沒用過，但我想，互聯網醫療難道不可以線上和線下結合起來用嗎？將在實體醫院做的檢查結果上傳到網上，然後專業的醫生給出診斷建議，其他醫生或者感興趣的人也能看到結果並給出評價（如果病人願意的話），像在淘寶上買東西一樣的，這樣其他人也能貨比三家，對於醫生的專業技術水平也有比較客觀評價，如果感覺好，可能其他看到的人也會去找那個醫生看病，那麼那個醫生不就盈利了嗎？一個開放的醫療系統。

個人感覺可能是互聯網行業的慣性思維，動不動就談生態、平台，都想在醫療行業再造一個阿里或騰訊，感覺在這種體制下可能性不大。原因大概有幾個方面：
1、醫療和教育是國家的根本，國家在這兩大領域的政策監管力度最大且最為強硬，短期內很難有大的政策調整；
2、與簡單的買賣關係、借貸關係不同，醫療領域的醫患關係極度複雜，且場景太多，短時間內打造一個處理好醫患關係的大平台的可能性極低。
3、人們看病的需求比較複雜（就目前中國的情況來說），與衣食住行需求存在5個層面的不同，一是幾率不同，除了慢性病患者以外，人不需要天天看病；二是需求強度不同，這種需求幾乎沒有什麼彈性，而且這種需求隨著疾病嚴重程度而遞增，需求過於剛性就會導致對優質資源的無限度、非理性追逐；三是需求的差異性太大，簡單的一個感冒可能是多種因素造成的；四是需求主體對其認識程度較低，存在嚴重的信息不對稱，對正確引導的依賴性極強，反之也是最容易被誤導的；五是試錯成本高昂，負擔不起。以上5個方面的差異，均或多或少與互聯網思維背道而馳，也是互聯網+醫療的痛點所在。
那麼是不是互聯網+醫療在當前這種情況下就毫無建樹了呢？也不盡然，個人感覺在個別慢性病治療的垂直領域可以一試，原因如下：
1、類似高血壓、糖尿病、慢性乙肝等疾病領域由於病種單一且治療方法、檢測指標相對固定，用藥風險性較低，且患者對病情的認識程度相對較高；
2、慢性病的用藥頻率高，且難以治癒；
3、慢性疾病人群龐大，保守估計中國乙肝患者在3000萬左右，每人每年平均花費5萬左右，市場足夠大；
4、大部分慢性病患者無需住院治療。
5、醫生與患者之間相對比較固定或者說趨於固定。
當然慢性病垂直領域的賣點主要在於藥品電商和健康管理領域，最大的障礙是處方葯的在線銷售。如果誰能克服這個障礙，或者找到打擦邊球的方式，還是大有可為的。

感覺現在的「互聯網+醫療」發展動作以提升行業效率為主，不會改變醫療行業核心業務形態（面診、手術）。
舉例說明，阿里2014年從收購中信21世紀成立阿里健康以來，這兩年的成果集中在：
1. 周邊服務。支付寶的智慧城市模塊裡面可以輕鬆實現預約挂號，之後也有意向發展圍繞著醫院的停車啊健康餐啊護工啊等等周邊服務。基本上和醫療沒啥關係。
2. 醫藥費支付方式。結合阿里的芝麻信用，患者在合作醫院可以享受先治療後付費的方式，這個也只能解決治療費不是特別高的情況。真得了白血病啊之類治療代價及其高的病，支付方式的改變也沒啥用。
3. 數據服務。阿里雲和醫院的合作倒是有點意思。目前是阿里雲可以提供雲伺服器來降低醫院的基礎設施成本，並且提升醫院數據分析的計算能力。未來智能醫療設備這塊兒有突破之後，患者在家裡可以通過這些設備把身體指標每天上傳到醫院伺服器，醫院每天記錄患者情況，有問題立即反饋給負責醫生和患者。這點才和醫療真正的沾上邊。
4. 通信解決方案。釘釘上個月宣布會發布釘釘醫療版本，估計是解決醫生和患者的溝通問題，吞一塊兒線上問診的份額。
5. 信息服務。阿里的移動搜索引擎也有醫療卡，整合多家醫療網站的資料，讓用戶能搜索疾病或癥狀之後得到相對正確的信息。

於剛出走一號店創辦壹葯網，千億的互聯網醫療市場在前方，這讓我想起現在我們看病喜歡擠大醫院好醫生，為什麼我們願意選擇年紀更大的老醫生，而不是剛畢業的博士醫生？因為醫療是一個極度需要臨床經驗的領域，越老的醫生越懂得怎麼用藥，藥性的對症，預期的效果，這些都是經驗的沉澱。而這種沉澱更多的集中在醫生個體，如果互聯網+醫療會發生什麼呢？我忽然想像，我們看病在網上預約，我們在線診療求醫，在線做體外診斷，如果在線開藥買葯，在定期上來複診，調整治療方案。。。便利性不必說，我想最有價值的應該是這些海量的診療信息，想像一下，通過後台大數據的挖掘，我們可以知道哪種葯對哪種病症的哪個年齡段哪種性別的人更有效果，是的，所有這些原來分散孤立在各個醫生各個醫院手中的治療經驗將被聚攏，甚至量化分析總結成一個個非常寶貴並被充分臨床驗證的治療方案，我想這是不是會改變醫療行業的形態，未來的互聯網+醫療，期待！

所謂的未來，未來的互聯網+醫療是一定的，但這個話也是放X，任何人都想得出來。
但是平時說的未來，實際上只是十年以內的未來。
十年以內能有多少想像空間的呢？藥物價格可能被改變，不需要通宵挂號（已經實現），檢查，治療，藥物分離。。。也許是有可能的。
但這個應該不會首先發生在中國，中國醫療不夠市場化，很多行為都有政策限制，而且現實情況也確實是不能一下子的市場化，不然三甲一下變莆田