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蚂蚁阿福、OpenAI,AI健康是不是好赛道?

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文:董指导

前段时间,蚂蚁阿福大规模宣传的时候,我其实有点不理解。

不是这个业务不行,而是国内也没有对手,如此规模的宣传,是否有必要。都没有假想敌,演练什么呢。

结果,没几天,OpenAI也在ChatGPT里增加了健康模式(Health),谷歌也要再次发力健康(谷歌对于健康一直念念不忘)。

那么,AI+健康,是不是好方向?有哪些机遇和难点?

1AI健康的to B

AI在to B领域的应用,已经相对成熟了。用AI看影像,效率高、准确率高;用AI做药物研发、发现新药物,也已经是热门应用。谷歌AlphaFold也越来越出色。

所以,to B的应用是毋庸置疑的。接下来主要聊聊to C。

2AI健康to C的机遇

传统医疗面临着“不可能三角”:低成本、高质量(专家水平)、高可及性(随时随地)。

AI 健康会带来一些改变。

A、专家预诊

比如之前我治疗幽门螺杆菌,第一次没经验,花了两百多挂了专家号,排队了两个小时,结果进去一分多钟就结束了。出了诊室才想起来,为什么不多问问专家。

而如果有了AI健康,那么就可以在就诊之前,先多了解一些。也许就知道其实不用挂专家号,大家的方法都差不多。

从这个角度看,AI 健康,其实是给普通人多一些预诊信息,不至于一头雾水、或者遇到一些专业名词也没时间搞清楚。一定程度解决医疗资源的错配问题,让轻症不出门,重症不耽误。

当然,这一点,和传统搜索差不多。但是,因为阿福等产品,用了更专业的数据库,所以效果会更好一些。而且多模态技术,支持看图、看片、语音输入等方式,使用便捷性也更高。

另外,有些医生,也可以基于大模型结合自己的数据,训练更专业领域的大模型,让患者先和模型交流,节省一些预诊精力。

所以,整体来说,解决了 成本+质量+高可及性的预诊。但是,对于需要实际诊疗的资源而言,影响不大。

B、个性化健康管理

这一点才是AI 健康最有机会和想象空间的。毕竟,健康和医疗还不太一样。健康是一个长期关注、维护的,而不是像疾病一样“出事儿才想到”。

市面也有不少手环之类,但传统的健康建议是通用的(“多喝水”、“少熬夜”、“没睡好”),用处不大(就像睡没睡好自己还能不知道吗)。

所以,健康对于C端用户而言,会有两个痛点:一是个性、精准;二是隐私(比如有些状况,甚至也不愿意让医生知道,而希望自己能解决)。

而AI则有机会给出个性化建议。

比如,它不再说“少吃糖”,而是说:“根据你刚才吃的那个甜甜圈和你现在的血糖反应,建议你立刻快走15分钟。

不再是通用的健身教练,而是根据你昨晚的睡眠质量,动态调整今天的训练强度。

对于模型厂商而言,痛点是数据。如何采集到用户真实的数据。

所以,仅有一个应用,是不够的。还需要有硬件端能够采集到实时的、真正的数据。这也是谷歌为什么一直希望做出可穿戴设备、记录用户健康数据的原因。

以我自己为例,如果能早一点知道腰部压力已经很大了,早点有对应的措施,也许就不会等到腰间盘突出了才想起来锻炼。

从应用场景而言,健康经营,一直是个好方向,但未必是一个好的商业赛道。

3AI健康的问题

A、核心壁垒

在没有AI之前,我一般会下载默沙东健康词典,有时候会对应看看问题。大部分健康医疗问题,都是有标准化数据的。

从这个角度而言,如果数据库不是排他、独享的,那么其他模型要追赶并不难。也就意味着,从能力角度,壁垒不高。

B、如何从咨询预诊跨越到诊断

大模型是概率预测,也就意味着幻觉,是一个数学问题,几乎无法避免。如果用户因为听从了AI的建议,而遭受健康损伤,该如何界定责任?

所以,大部分C端应用也只能做健康咨询,不敢也不能介入医疗诊断。

而如果不介入医疗诊断,也就意味着,还是不能解决医疗最核心的痛点。

C、商业化难点

中美健康管理是有一定差异的。美国医疗费用的高昂,导致健康管理也具备一定的商业化基础。用户愿意付费来管理健康,避免疾病的重大支出。

而国内,健康管理的意识、付费的意愿,相对都比较低。所以,付费难度较大。

D、使用频率

如果是疾病预诊、咨询,对于单个用户而言,其实是一个很低频的应用工具。低频,也就意味着商业化方式更少了。

健康管理是一个高频场景,但缺少硬件介入、缺少日常更新的数据,也会导致成为一个低频的场景。

E、用户获得感

知道不等于做到。即使一位真实医生告诉你,要减肥、要锻炼某个部位,用户未必都会听。更何况是一个AI。

也许过不了一周,用户就会关掉AI的每日提醒、互动。所以,如何设计产品,让用户真的愿意用、愿意听,更加核心。

整体而言,面向C端的AI健康/医疗,在国内,依然是叫好不叫座。其公益性的社会意义也许更大。

比如,可以帮助三四线的医生,作为他们的助理,来看病,提高医生的知识储备、以及工作效率。

对于产品而言,能在细分领域,获得用户认可、也让用户有获得感,也许比通用型,更有效。

---全文完,欢迎交流

理工/金融 复合背景

畅销书《英伟达之道》译者

百亿私募/头部自媒体 双重经历

看清科技、商业本质,讲出精彩故事

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