关于在线医疗的一些思考

在线医疗的目的是啥 ？

依靠最大化使用我们的医疗资源，包括人才、设备等，实现在线诊疗、AI诊疗、患者随访及教育等，最终解决患者问题

现状痛点

• 医疗人才分布不均，专家主要驻留在北京、上海等大城市，小城市的居民得不到这些专家的诊断，除非来到大城市。这样就会造成患者就医成本提高、大城市医院患者流量超限、医生工作强度大、医患关系紧张、患者及家属流入导致大城市病、传染病传播爆发等现象
• 医疗机构分布不均，且地方有限，医院再大又能大到哪里去？其他方面同1
• 医疗设备分布不均，但相比于1和2来说更容易解决，但是会使用或者说能够将设备的效能使用到100%的人不一定都是
• 医疗设备使用率不高，患者都奔着大城市，势必会导致一些基层地区的医疗设备使用率降低

我的分析

其实，目前我们去看病都会发现，贯穿整个看病过程的和做互联网技术业务是一样的，或者说和整个人类社会的工作方式都是一样的，就是 需求产生——收集数据——数据分析——解决方案——需求产生——收集数据…. 这一流程的不断循环，直到最终问题的解决。数据，我们也管他叫做信息，作为所有人类行为关系的血液，流淌在我们的社会之中。

从有病开始算：

传统的医疗流程就是如此，一切都在线下，占用了大量的医疗人才和医疗机构，医疗提供方累的贼死，还无法满足庞大的需求。既然医生端和患者端都达不到满意的程度，就代表需要改革。而线下医疗的方式已经实行了如此多年，事实已经证明采用粗狂单一的扩大医疗机构规模的方式已经到达了极限，再优化程度极低。换个思路，线下转移到线上，采用互联网+的方式，是否能够达到其他产业已经证明的效率提升呢？

目前所有的互联网+医疗的公司都是在尝试，没有一家敢说自己已经玩转了这个产业（行业内还没有盈利的），所以我们也没有一个明灯在前面给我们指路。在这时，其实刚才说的人类社会的工作方式又一次出现在了我们的眼前：

需求产生——收集数据——数据分析——解决方案

需求产生：我想把医疗中尽量多的步骤从线下搬到线上
收集数据：步骤及其要干的事情，请见上面的有病时流程
数据分析：这些数据收集、分析、结果哪些可以在线让医生做、哪些可以让AI做
解决方案：怎么做

关注点：

医疗专业人才使用率的最大化
医疗欠专业人才的提高
医疗设备使用率的最大化
医疗设备使用专业人才的提高