"做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、文化等多领域推进'互联网+'。发展智能产业,拓展智能生活。"正在召开的2018全国两会再次为"互联网+、人工智能产业"加码,《政府工作报告》浓墨重彩鼓励互联网新兴产业发展。
从2010年开始,中国互联网医疗经历了产业的勃兴、淘汰和融合期,经历了多项利好政策,初步完成了产业资源积累和市场落地。经历了持久战和淘汰战的互联网医疗,伴随着两家头部企业走上上市之路,在国家人工智能和健康中国战略的加持下,行业久违的春天能到来吗?
平安好医生、微医竞相冲刺IPO,两大模式成型
1月29日,中国平安宣布向香港交易所提交平安医疗健康科技有限公司独立上市申请,成立三年半的"平安好医生"率先迈上港股IPO之路。与此同时,互联网医疗的另一只"独角兽"微医,也于今年1月份完成微医疗、微医云、微医药、微医险四大业务群的组建,据传也在筹备今年赴港上市。平安好医生、微医先后抛出IPO计划,互联网医疗第一梯队的两只"独角兽"点燃了行业的热情。
第一梯队虽已形成,但过去几年互联网医疗的发展之路并非一帆风顺。从2014年互联网医疗企业的大规模崛起,到2015年达到鼎盛期,再到2016年不断出现的互联网医疗寒冬期的声音。有报道称,2017年,移动医疗领域有超过1000家公司被注销。
此前,春雨医生、美柚、大姨吗、悦美等企业曾曝过上市计划,但却迟迟未有实质性动作。投资界认为,企业能否成功上市,取决于企业的成长速度与增长空间、是否已经具备了完整的商业模式以及是否建立起了属于自己的护城河。反观行业,满足以上三个条件的互联网医疗企业仍是凤毛麟角。
平安好医生、微医之所以能在众多互联网医疗企业中冲出重围,率先进入第一梯队,与多数创业企业选择做优一个或几个医疗服务环节不同,这两者一直致力于建立属于自己的医疗健康生态圈,在其自建的体系内完成"一站式"服务。
背靠平安集团,平安好医生被业界称为"含着金汤匙"出生的企业,成立一年多即完成5亿美元的A轮投资,2017年12月份又拿到4亿美元的Pre-IPO融资。平安好医生自雇医疗服务团队,与平安集团旗下其他业务板块一起,组成了"健康管理+保险"生态模式。平安好医生有良好的保险资源和客户群,前五大客户均为平安集团附属公司,这一特点让很多互联网医疗企业无法复制。
与平安好医生"健康管理+保险"自有生态模式不同,腾讯投资的微医则选择了与腾讯相似的发展模式:面向全行业建开放平台,建成了"线上+线下"、"全科+专科"的智能医疗生态。公开资料显示,成立于2010年的微医,于2015年9月完成了由腾讯、复星医药等机构共同投资的近4亿美元融资,刷新了当时行业纪录。目前,其正在进行新一轮5亿美元融资。
人工智能爆发,行业迎来智能升级
2017年7月,国务院正式印发了新一代人工智能发展规划,人工智能成为国家战略。作为医疗人工智能最大的应用场景国家,中国掌握着智能医疗发展的核心资源。2017年的投资与产业界对此给出了强烈回应,以腾讯、阿里、平安、微医为代表的具备健康医疗大数据基础的平台公司纷纷布局此项业务。
从线上到线下,微医布局多年,不惜在资源、技术、运营上重金投入,坚持"重模式",搭建多层级的线下+线上医疗资源支撑体系,切入医疗健康服务的核心环节,建立起了领先的行业优势。数据显示,微医已深度连接了全国30个省市的2700多家重点医院、22万名医生,建立包含互联网医院、医联体在内的100多个区域医疗服务基地,以及微医全科中心、药诊店在内的2万家医疗服务网点,打通了就诊全环节。
日前,微医正式对外发布"微医云、微医疗、微医药、微医险"组成的"四驾马车",以"微医云"大数据智能平台为基础,支撑起其在医疗、医药以及健康保险等三大板块业务布局。微医创始人廖杰远称,四大业务的整合重组是微医战略和业务的全面升级。业内猜测,微医未来或不排除将四大业务分拆上市的可能。
伴随互联网医疗下半场序幕的拉开,"互联网+AI"被赋予帮助互联网医疗实现规模爆发的使命。随着大数据、人工智能技术的出现,已完成数据、资源积累的互联网医疗先锋梯队已迈入智能医疗赛道,或将带动整个医疗行业的智能升级。
智能医疗成为巨头的共同选择。2017年3月份,微医向浙江大学捐赠一亿元成立睿医人工智能研究中心,期待通过"产学研用"一体化的模式,建成中国首个开放式医学人工智能平台,也是在此支持下,微医发布了面向西医与中医的智能医疗系统:睿医智能医生与华佗智能医生。紧接着,2017年8月,平安好医生宣布加大在医疗领域的建设和投入,用于打造医疗AI产业链和服务链。
巨头已然形成,平安好医生、微医带队冲刺IPO,显然会搅动整个互联网医疗市场,2018年或将有更多互联网医疗企业开启上市之路,这对于仍在爬坡的互联网医疗行业而言,无疑是一声春雷。
上一篇:物联网技术在智能医疗领域的应用与发展
下一篇:谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具,利用机器学习预测医疗事件
推荐阅读最新更新时间:2024-03-16 12:12