大家好，我是來自立達融醫(yī)的許鈞杰，我們公司成立四年半，主要是做心內科與婦產科臨床路徑數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)服務的醫(yī)療科技服務公司，今天與大家分享的主要是我個人對行業(yè)的一些理解，后續(xù)也希望可以跟大家互相交流。

我早期在馬里蘭大學，學生物力學(本科和碩士)，同時也修了財務方面的一些課，我在美國主要是做手這方面的科研，看手是怎么動的，當時我們需要自己去設計軟硬件，進行數(shù)據(jù)處理，做統(tǒng)計、做科研。期間曾擔任霍華德·休斯醫(yī)學研究所(HHMI)UG Research Fellow，另外，被推薦到約翰霍普金斯大學醫(yī)院進行神經學學術交流等。2009年，我回國進入北醫(yī)學習臨床，那時候國內整個醫(yī)療發(fā)展比當時英國、美國發(fā)展速度快，期間，我進行了兩次創(chuàng)業(yè)：

第一次創(chuàng)業(yè)是與英國一家個人健康檔案公司合作，基于英國的國家醫(yī)療服務體系(NHS)做了一個個人健康檔案，當時主要是做這個產品在國內的落地。

第二次創(chuàng)業(yè)是在2014年和現(xiàn)在的一位聯(lián)合創(chuàng)始人一起做了一個運動健康APP，基于 PPG血液容積圖(Photoplethsmography)，可以實現(xiàn)心率、呼吸率、卡路里消耗量等數(shù)據(jù)的評測。

北醫(yī)畢業(yè)之后，我又到協(xié)和醫(yī)院心內科學習，后來創(chuàng)辦了現(xiàn)在的立達融醫(yī)。

2014年我和我們創(chuàng)始人做了運動健康APP的項目后，對數(shù)據(jù)處理產生了興趣，開始分析可以繼續(xù)做數(shù)據(jù)處理或服務的項目，后來評估認為醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)應用價值和社會意義更大。

我在醫(yī)院做臨床工作時，發(fā)現(xiàn)了一些機會，一線的醫(yī)護人員除了給患者開化驗、開醫(yī)囑，還要做科研、管理、統(tǒng)計等。舉個例子，門診看完了，病房查完了，領導說你把6個月內高血壓患者的數(shù)據(jù)整理下，這些工作大部分是人工完成，但實際上有效率提升和節(jié)省人工的空間。

那時市場上大多圍繞科研的應用場景設計，可做科研的數(shù)據(jù)維度，跟做管理、做質控、做財務方面分析的數(shù)據(jù)維度并不一樣。所以，我就想到在投行都用的彭博系統(tǒng)(Bloomberg Terminal)，國內叫萬得，我當時的目標就是做醫(yī)療行業(yè)的彭博系統(tǒng)。

進入這個行業(yè)，需要了解醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能。首先，醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能行業(yè)是一個多學科的交叉，包括臨床、醫(yī)療、醫(yī)學、科研、大數(shù)據(jù)、人工智能等，但最主要的是哪個在先，哪個在后，我們的看法是在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中醫(yī)療在先，應用是最重要的。所以，我們一定要考慮應用場景是什么，應用的場景是誰?今天我不會分享任何關于技術的東西，可我們做AI的，如NLP等都是我們的工具，但最終我們的客戶更關心的是這些技術能幫他們實現(xiàn)哪些應用需求，解決哪些實際問題。

我們團隊里也有一些純技術的人，醫(yī)生說做質控，大家都能聽懂這兩個字，可具體數(shù)據(jù)應該長什么樣?做AI的專家、做后臺數(shù)據(jù)庫的專家，他們是不知道的，這就需要我們有臨床應用的人把這條路鋪開。

另一方面，我們行業(yè)的Stakeholder，做醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源是最重要的，它來自于哪?是誰能夠產生這些數(shù)據(jù)?患者是數(shù)據(jù)源，可產生數(shù)據(jù)的都是醫(yī)生，可他們也是主要做決策的，數(shù)據(jù)該怎么采集，該不該采集，這是很重要的。

醫(yī)生在這個角色里，我們可以把它再擴大，就包括護士、技師了，只要跟患者接觸的人都很重要，這些人也都是我們在提供服務的人群。

最終產生了數(shù)據(jù)，采集了數(shù)據(jù)，我們會跟一些數(shù)據(jù)應用者合作，我們定義的數(shù)據(jù)應用者包括衛(wèi)健委、醫(yī)院管理研究所、科研等方面的人，他們都需要這些原始的數(shù)據(jù)去做轉換，應用之后再反饋給醫(yī)療與醫(yī)學建設。

我們服務的人群，一定要確保我們提供的服務就是他們最花時間的環(huán)節(jié)。再者，也要了解一下他們的痛點，我用一個案例來說明，國內一家心血管病的醫(yī)院，在跟國外克利夫蘭醫(yī)院交流時發(fā)現(xiàn)，兩家醫(yī)院都有4000個醫(yī)護人員，可克利夫蘭醫(yī)院有6000個其他支持類的人員，國內這家醫(yī)院只有200個人做那6000個人在做的工作，大量非臨床工作被分配給一線的住院醫(yī)師、主治，以及研究生、技師等。

我們都知道時間是很寶貴的，但我們大部分的時間分配在哪?用的場景我們也都需要去了解清楚。我們的醫(yī)護人員(橋梁的人員)最關鍵的包括技師、醫(yī)生、護士、研究人員、管理者，這些是我們來服務的。我們做的應用場景，如臨床、科研、管理、財務、質控。這些相乘有25個應用場景，針對不同的人群去做，意味著我們做大數(shù)據(jù)服務、做AI的時候，最初的數(shù)據(jù)顆粒度必須要對。我們知道行業(yè)的情況，再往后是看整個產品、及市場化怎么去做，我們目前的市場邏輯跟國外A16Z的Marc Andreesen說的一個概念有關，他曾提出任何創(chuàng)業(yè)公司在考慮產品及市場化時要經歷四個階段：

第一個階段，從沒產品到有產品。我們公司從沒產品到有產品，在第一家醫(yī)院投入使用花了兩年半的時間，產品在不斷的打磨迭代。

第二個階段，要做一個Product Market Fit，看客戶是不是能夠接受你的產品并使用，我們在第二家較大規(guī)模醫(yī)院去做PMF測試花了八個月，我們確保說第一家醫(yī)院做的，第二家醫(yī)院能夠去接受。

第三個階段，要有市場模型。因為我們是做醫(yī)療大數(shù)據(jù)的，而不是做健康大數(shù)據(jù)的。醫(yī)療大數(shù)據(jù)我們面臨2B、2H的行業(yè)，對于服務H端的企業(yè)來說，了解行業(yè)的采購周期、服務實施周期等非常重要，因為對于創(chuàng)業(yè)公司，了解實施時間可以幫助我們進行更好的成本控制。在第三個階段(市場模型)，也磨合了6、7個月，目前公司在標準實施的周期不到6周，包括全院的信息互通。

第四個階段，快速復制，快速鋪開市場。只要達到前面這三個，那我們快速復制就是比較合理的，因為我們本身不是傳統(tǒng)的TMT，不是傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，我們服務的對象是專業(yè)性非常強的醫(yī)院，所以我們一定要去驗證我們的產品以及我們的商業(yè)模式，才會考慮去復制。

另外，從一個患者就診流程來說，是一個線性服務流程，從篩查到確診，而我們是圍繞手術提供服務，還會包括術前檢查、手術、術后管理，以及隨訪患者疾病治愈情況，所以需要我們知道是針對哪一個階段去做，哪一個環(huán)節(jié)是最需要數(shù)據(jù)的，是最有信息不對稱或者效率是最不好的。我們拿冠心病治療為例，手術環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)量最大的，最核心數(shù)據(jù)所在，適合我們疾病切入。選中了切入點我們再圍繞著剛剛說的就診流程，按照手術上游和下游去提供更完整的信息化服務。

然后我們再研究怎么圍繞著剛剛說的手術上游和下游去提供整體的信息化服務?另外我們按照單病種去做醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務，我們圍繞著DRGs去做，原因有幾方面：

第一，最近醫(yī)療行業(yè)有幾個大政策，如 4+7、精細化管理、DRGs、兩票制、集采等，這些都會影響很多?？葡嚓P產業(yè)的運行。DRGs是國家大政策的引導方向之一，其中跟我們比較有關的是我們要知道患者應該花多少錢，醫(yī)保應該支付多少錢，我們的依據(jù)是什么，本身就需要臨床數(shù)據(jù)，你是輕度的還是重度的，你的花費是高還是低，政府需要用這些信息去支持DRGs的體系銷。

第二，按照單病種垂直去做可以把整個生態(tài)服務做的更完整。一旦單病種信息化做的比較全，可以復制到其它病種，疾病之間的一些共性就可以被總結，比如心內科和婦科他們之間的信息化服務邏輯有比較多的共性，只要把一條線做的足夠精細，轉到另外一個行業(yè)，另外一個?？疲恼w邏輯就會更清晰。

我們在做產品的時候，主要目的是確保用戶在使用時能更有價值，衡量的標準是有沒有省時間。我們現(xiàn)在的目標不是幫醫(yī)生去診斷病，而是把海量的數(shù)據(jù)整理到醫(yī)生的面前，讓醫(yī)生去判定是不是得病，到了怎么樣的程度，最終的診斷還是在醫(yī)生那兒。

在這部分我們更關注疾病診斷以外的一些問題，假設用技術手段輔助或代替做診斷，把大量的數(shù)據(jù)算法放在里面，如何考慮到部分患者的經濟狀況、患者心情心態(tài)等相關因素，因為算法本身是沒辦法理解這些的，所以我們目前主要圍繞著省時間來提供服務。

在科研和質控兩部分，質控方面省的時間大概50倍左以上，原本要30多分鐘完成的事情，可以大量降低時間，比如手術做完了寫一個手術記錄，手術記錄以后要把數(shù)據(jù)轉化為衛(wèi)健委所要的一些要求，我們把這一塊的工作全部都智能、自動化，通過算法去做?？蒲蟹矫?，我們把原始臨床數(shù)據(jù)轉化，做一些科研所需的維度，在這一塊大概可以節(jié)省30倍以上的時間。

我們公司有幾個基本原則，我跟大家稍微分享一下。

如果我們做，就必須做醫(yī)生最需要的，醫(yī)生當前最需要的就是圍繞著“花多少時間和多少精力做哪些事情”的這些點。因此我們就要做醫(yī)療行業(yè)最專業(yè)的服務，最專業(yè)服務的定義不是說學習學的最好，而是產品能用，而且用的過程中沒有大的問題，這就表示我們的大數(shù)據(jù)應用、AI應用是符合用戶需求的。

其次，如果要做就必須讓權威專家使用滿意。專科的一些指南、指導意見都是由比較權威的醫(yī)生去向全國發(fā)的，國家的一些大政策、計費方面也會請專家去點評，所以我們在提供服務的時候，一定是找國內北上廣深這些地區(qū)的頂級專家?guī)忘c評，看這個是否符合國內醫(yī)療行業(yè)大趨勢。

如果做，就必須有產品的階段目標和長遠規(guī)劃，就像我剛剛說的一個患者從篩查到治愈，整條鏈會被不同的人群服務，比如技師、醫(yī)師、護士，以及不同的應用場景，我們先做哪個，后做哪個，都需要去思考，因為沒有無限的資本可以燒，必須精準評估之后才能去做。

未來幾年，立達融醫(yī)仍然會圍繞剛提及的那幾個維度來做。從病種來說，我們現(xiàn)在是圍繞著慢性、非傳染性疾病這方面去延伸。病種以外我們考慮的是我們要去做垂直，每個疾病從篩查到治療，整個鏈條都需要提供服務，所以整個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都可以采集分析，去訓練算法。同時在做商業(yè)化的時候，我們也在考慮多種模式，比如2B模式、2H模式、2B2C模式以及2C模式等，前提是所有都是基于已有的數(shù)據(jù)維度與數(shù)據(jù)應用場景來展開。

最后與在座各位分享一句話，一位著名作家曾說過，你永遠做不出最好或者最完美的決策，只要在有效的時間內做到你認為的最好就可以了。我們在創(chuàng)業(yè)初期決策要果斷，思想要完整并迅速，如我們決定融不融資，我們決定融不融資，我們決定進不進這個市場，研不研發(fā)這個產品，我們怎么去定價，這些都是我們在有限的時間內必須做的事，做我們覺得當下正確的決定，然后向前去拼命。

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