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文:董指導
前段時間,螞蟻阿福大規模宣傳的時候,我其實有點不理解。
不是這個業務不行,而是國內也沒有對手,如此規模的宣傳,是否有必要。都沒有假想敵,演練什么呢。
結果,沒幾天,OpenAI也在ChatGPT里增加了健康模式(Health),谷歌也要再次發力健康(谷歌對于健康一直念念不忘)。
那么,AI+健康,是不是好方向?有哪些機遇和難點?
1、AI健康的to B
AI在to B領域的應用,已經相對成熟了。用AI看影像,效率高、準確率高;用AI做藥物研發、發現新藥物,也已經是熱門應用。谷歌AlphaFold也越來越出色。
所以,to B的應用是毋庸置疑的。接下來主要聊聊to C。
2、AI健康to C的機遇
傳統醫療面臨著“不可能三角”:低成本、高質量(專家水平)、高可及性(隨時隨地)。
AI 健康會帶來一些改變。
A、專家預診
比如之前我治療幽門螺桿菌,第一次沒經驗,花了兩百多掛了專家號,排隊了兩個小時,結果進去一分多鐘就結束了。出了診室才想起來,為什么不多問問專家。
而如果有了AI健康,那么就可以在就診之前,先多了解一些。也許就知道其實不用掛專家號,大家的方法都差不多。
從這個角度看,AI 健康,其實是給普通人多一些預診信息,不至于一頭霧水、或者遇到一些專業名詞也沒時間搞清楚。一定程度解決醫療資源的錯配問題,讓輕癥不出門,重癥不耽誤。
當然,這一點,和傳統搜索差不多。但是,因為阿福等產品,用了更專業的數據庫,所以效果會更好一些。而且多模態技術,支持看圖、看片、語音輸入等方式,使用便捷性也更高。
另外,有些醫生,也可以基于大模型結合自己的數據,訓練更專業領域的大模型,讓患者先和模型交流,節省一些預診精力。
所以,整體來說,解決了 成本+質量+高可及性的預診。但是,對于需要實際診療的資源而言,影響不大。
B、個性化健康管理
這一點才是AI 健康最有機會和想象空間的。畢竟,健康和醫療還不太一樣。健康是一個長期關注、維護的,而不是像疾病一樣“出事兒才想到”。
市面也有不少手環之類,但傳統的健康建議是通用的(“多喝水”、“少熬夜”、“沒睡好”),用處不大(就像睡沒睡好自己還能不知道嗎)。
所以,健康對于C端用戶而言,會有兩個痛點:一是個性、精準;二是隱私(比如有些狀況,甚至也不愿意讓醫生知道,而希望自己能解決)。
而AI則有機會給出個性化建議。
比如,它不再說“少吃糖”,而是說:“根據你剛才吃的那個甜甜圈和你現在的血糖反應,建議你立刻快走15分鐘。
不再是通用的健身教練,而是根據你昨晚的睡眠質量,動態調整今天的訓練強度。
對于模型廠商而言,痛點是數據。如何采集到用戶真實的數據。
所以,僅有一個應用,是不夠的。還需要有硬件端能夠采集到實時的、真正的數據。這也是谷歌為什么一直希望做出可穿戴設備、記錄用戶健康數據的原因。
以我自己為例,如果能早一點知道腰部壓力已經很大了,早點有對應的措施,也許就不會等到腰間盤突出了才想起來鍛煉。
從應用場景而言,健康經營,一直是個好方向,但未必是一個好的商業賽道。
3、AI健康的問題
A、核心壁壘
在沒有AI之前,我一般會下載默沙東健康詞典,有時候會對應看看問題。大部分健康醫療問題,都是有標準化數據的。
從這個角度而言,如果數據庫不是排他、獨享的,那么其他模型要追趕并不難。也就意味著,從能力角度,壁壘不高。
B、如何從咨詢預診跨越到診斷
大模型是概率預測,也就意味著幻覺,是一個數學問題,幾乎無法避免。如果用戶因為聽從了AI的建議,而遭受健康損傷,該如何界定責任?
所以,大部分C端應用也只能做健康咨詢,不敢也不能介入醫療診斷。
而如果不介入醫療診斷,也就意味著,還是不能解決醫療最核心的痛點。
C、商業化難點
中美健康管理是有一定差異的。美國醫療費用的高昂,導致健康管理也具備一定的商業化基礎。用戶愿意付費來管理健康,避免疾病的重大支出。
而國內,健康管理的意識、付費的意愿,相對都比較低。所以,付費難度較大。
D、使用頻率
如果是疾病預診、咨詢,對于單個用戶而言,其實是一個很低頻的應用工具。低頻,也就意味著商業化方式更少了。
健康管理是一個高頻場景,但缺少硬件介入、缺少日常更新的數據,也會導致成為一個低頻的場景。
E、用戶獲得感
知道不等于做到。即使一位真實醫生告訴你,要減肥、要鍛煉某個部位,用戶未必都會聽。更何況是一個AI。
也許過不了一周,用戶就會關掉AI的每日提醒、互動。所以,如何設計產品,讓用戶真的愿意用、愿意聽,更加核心。
整體而言,面向C端的AI健康/醫療,在國內,依然是叫好不叫座。其公益性的社會意義也許更大。
比如,可以幫助三四線的醫生,作為他們的助理,來看病,提高醫生的知識儲備、以及工作效率。
對于產品而言,能在細分領域,獲得用戶認可、也讓用戶有獲得感,也許比通用型,更有效。
---全文完,歡迎交流
理工/金融 復合背景
暢銷書《英偉達之道》譯者
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