layout: post title: 2018 01 05 醫葯行業的IT革命探討 key: 20180105 tags: IT AI 醫療 modify_date: 2018 01 05 醫葯行業的IT革命探討 說明： 本文發佈於: "gitee" , "github" , "博客園" 轉載和引 ...
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title: 2018-01-05-醫葯行業的IT革命探討
key: 20180105
tags: IT AI 醫療
modify_date: 2018-01-05
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醫葯行業的IT革命探討
說明：
摘要：
- 本文簡略的討論了醫療行業和IT的關係，純屬個人看法，僅供參考。
正文：
三個產業概況
第一產業，農業，智慧農業。較難，相關人知識層次低，覆蓋面廣，科技含量不高，信息化程度低。
第二產業，工業，工業4.0。中等，產業工人水平較高，標準規範林立，科技含量高，信息化程度高。
第三產業，服務業（貿易，法律，咨詢，醫療，運輸，金融，信息服務等，圍繞：人和服務）。最廣泛，涉及領域多樣化，格局複雜，產業政策casebycase，timebytime，相關人員知識層次差別大，變化快，多樣化，機會多。
BATJ四家情況
阿裡，c2c私人貿易起家於淘寶，成功於電子商務阿裡巴巴；
擺渡，搜索信息服務起家，成功為個人，機構，企業和社會服務，現在圍繞AI，但無論核心搜索業務和AI，都做不過谷歌，最多排老二，沒有zf支持很難活，最近市值和營收給京東追上，被阿裡騰訊遠遠甩開。
騰訊，信息交互的個人需求起家，成功於社交領域，微信抓準了手機普及後人人交互交流窺探的欲望，現在藉助微信平臺，做好了整個生態圈。
京東， 在阿裡的b2b和c2c成功後，抓到了淘寶假貨的痛點，也看透了國美等大賣場日落西山只能騙騙老人的慘淡未來，做好了b2c。現在往大數據，AI，綜合服務走，有金融的京東白條，創業投資，等等。
為什麼四家都在第三產業的IT革命中勝出？IT技術崛起，手機提升，硬體升級，倒逼IT革命。
IT革誰的命？革低附加值的命。
還有機會超過batj四家嗎？難，因為它們與zf有關係，如果和batj有機補充，應有機會。
AI產業大爆發，會用機會，醫葯生物也有，其他產業難於超越IT。只有高難的領域產業牽頭，
將IT踩在工具價值的低地才行。IT革命的程度和尺度
1.低級革命
- 舉例1：法律APP，大部分目前單位法律APP，除了能參考‘到位’將法務資源分到法務需求，做個智能分配外，其他最多的是做廣告。（記得最近半年有聽說法務APP，帶著AI或流程自動化，這個東西以前我也思考過，屬於高級革命）
- 評論，不可原諒，法律服務是高級服務產業，IT應該將其低附加值的部分全盤接手，留下高級法務資源，最優化高效服務。
- 策略，IT替代低附加值服務，突出高附加值服務，行業洗牌，結合zf改革政策，和高端法務資源強強合作，雙贏。完成產業IT化。
與BAT三家比對分析
信息行業本來就是IT化的，只不過搜索等部分擺渡做得好，還有很多其他部分。
社交信息本來基本上被國企運營商落後的統治，
現在騰訊等吃掉兩頭=A用戶低級社交需求發微信分享信息等+B涉及衍生高級需求，
將三大運營商淪為物理基礎IT骨幹網和無線網硬體商，可見IT對產業的壓榨。
怪誰？運營商沒做好A,更做不來B,所以機會給了騰訊，而騰訊B也在摸索，未來可能被超越。
商貿信息化，附加值低，主要是阿裡先入優勢。
BAT三家成敗各不相同，但天時地利人和，每個都是優勢，有啥用啥。- 舉例2：嘀嘀打車，資源的IT化高效分配，無技術含量（除了路徑規劃的純數據問題的研究外）.
- 評論，這個情有可原，因為本來是低附加值的簡單的產業。
- 舉例3.醫療行業的IT革命。
痛點1-醫療資源分配低效率。
簡單的毛病也要消耗大量醫療資源。zf著急，體制難於解決，IT擅長這點。 （主要是因為病人不瞭解自己（這點要超越歐美），中醫養身治未病的核心思維是瞭解自己的身體情況， 藥食同源的去頤養身體，結合適合的動靜養身方法等等。這點只有靠IT才能科學的解決。 （病史跟蹤，大數據分析，體質AI分析，自我診斷，參考信息， 廉價或低價的基於平臺的留檔有證可查的問答記錄。 利用長尾效應，聚沙成塔，小費用，小治療，患病之前先調研和瞭解， 節約國家醫療資源）痛點2-醫療行為無客觀度量。
醫生業績無量化。沒量化就拉不開差距，沒差距就無競爭和高效率和服務提升， 就只能靠歪門邪道過日子，醫患矛盾日盛。體制內難於解決（搞搞好評不解決問題， 但目前百姓只能靠好評來判斷醫生，可悲）。IT可以搞定。（病患數據跟蹤， 大數據分析患病醫治全過程，數據說話，提升核心醫師人群（除了少數超人某一刀等等）的價值， 醫生重視自己的就診履歷，提升服務，提供可比較的評價體系， 為醫葯分離和醫師地位提升提供客觀可操作的框架建設）痛點3. 醫療系統缺乏管理工具。
體制內難於管理，藉助IT平臺，zf就有了一個可控的手段和工具來管理和評價醫療資源， 透明化運作細節，容易實施控制，推廣規則。 有的時候不是zf不想管，而是因為沒tool而沒法管（當然也有不能管的情況， 這個要摸清政策），IT提供了手段。
與BAT三家比對分析
就如同阿裡給zf提供比央行的銀聯更好更可控，一鍵可停，更高級高效精彩的支付工具，
以及更可控的電子貿易平臺。
而騰訊的可控社交行為更是如此，國家通過騰訊收攏社交管道，然後對接網安平臺等等，更方便，
一鍵可控。
擺渡也是如此。百姓的搜索領域和手段。
zf利用IT管理社會，IT接著這點抓住機遇，無中生有的創造科技生產力。- IT怎麼改造醫療體系和產業
- 1.大數據（醫療數據，病患歷史，醫療行為，診斷數據，西醫中醫數據的互相映射歸納和分析，等等）是AI進一步分析的基礎。
- 2.人工智慧AI（多維數據分析，病患畫像，病種畫像，醫師畫像，醫院畫像，自動診斷建議，危險自動提醒等等）
- 註意，並非深度學習或神經網路就是人工智慧了。是這樣的，首先都是機器學習，指按照某種規律或演算法從數據中找到新的有用信息。神經網路是方法之一，深度是加強版神經網路。而人工智慧是指利用機器學習，領域知識（比如認知科學，神經科學，哲學）等多方面學科結合來讓機器或程式實現類人行為，以便幫助決策等作用。
如果特指IT改革醫療的話，領域知識顯然要包括，中醫，西醫，醫學等內容。
巨集觀分析
- 天時-政府醫背景，看準
- 地利-資本助推AI，手狠
- 人和-AI核心團隊，執著
