这不是一篇吐槽文，而是一份深刻的职业反思：医疗人如何在夹缝中坚持初心，又如何在复杂系统中寻找价值感与出路。
毕业之后一直在医疗行业摸爬滚打，至今已有 7 年。从业之初我就认为医疗行业不管是现在还是未来，是一个非常重要且广阔的行业。在这个行业除了药/器械企、保险公司以及围绕药企和保险公司存活的各类供应商，这些公司盈利模式明确。其它公司都活得很艰难，可能商业模式都没有跑通，互联网医疗更是动乱的典型代表。以下是我从业 7 年的悲催事以及思考，原对你有点帮助。
人生的第一份工作在京颐科技旗下的趣医网。那时候是 2018 年，互联网寒冬的开始。我所在部门主要是利用公司现有医院资源，搭建一个平台，在保险公司和医院之间提供实时数据的桥梁，让医院的数据合规、高效的为保险公司的核保和理赔服务。
理赔业务很好理解，保险公司的客户在某医院发生就诊，平台只要对接了这家医院就可以实时获取就诊信息，实现快速理赔，提高客户的体验，并能够减少保险公司核实理赔真实性的成本。
核保业务一直没有起色，因为核保对联接的医院密度更高，高密度的医院才能准确的筛查投保人的就医记录，而公司没有那么多的医院资源，所以很难达成交易。
保险公司对产品和数据付费意愿很高，几乎所有的主流保险公司都已签约。保险公司很愿意为大三甲医院数据买单，但公司的主要资源都集中在二级医院匹配度不高，导致实际使用量不高。另外因为政策原因，很多医院即使开放数据了也没有放多少精力维护，经常有医院下线。结果就是不断的开发新的二级医院，签约医院不断下线的死亡螺旋里面。等待它的只有消亡。
不仅新业务没有起色并消亡，连公司的基本盘医院的信息化系统业务也困难重重，竞争激烈回款困难，加上公司的盲目扩张和对赌上市失败现金流断了，最终整个公司都无力回天。
第二份工作在平安健康险，团队负责平安 RUN 产品，为平安寿险客户提供健康管理服务。这套模式源自南非的 discovery 在 1997 年推出 Vitality 健康管理计划。核心目的是帮助人们变得更健康，并增强和保护他们的生活，其盈利方式可以精准概括为“共享价值”。如果客户更健康，保险公司理赔将减少，借以实现更低的产品费率，形成竞争优势。保险公司将通过奖励和降低保费的方式把这种价值返还给客户，从而实现保险公司业务获益，客户健康。
平安 RUN 巅峰的时候用户900 多万，日活超百万，这其中很多是保险销售本人和亲属（自保单）。从运营数据来看项目很成功，大量用户积极持续参与健康管理。但实际效果呢？
保险公司每年花费巨大，用金钱去刺激用户完成运动任务确实可以提高用户活跃度以及任务完成率，但任务的完成是否就代表了用户健康状况的改善是一个问号。中间不仅涉及到健康管理的科学有效性，还涉及到非常多的转化问题。并且健康管理维度单一（团队缺乏健康管理的经验），过分依赖用户的步数，用户在可观金钱奖励面前非常容易作弊。
最重要的一点，从一开始就没有设计好关键的业务指标如何证明：如何证明用户健康水平的提升对理赔的减少？
一面是没有充实的数据证明业务价值，一面是每年巨大的花销，项目走向了迷途，最终消亡。
个人认为这套模式想要成功，关键在于：
原因如下：
基于风险分层的资源差异化配置，这要求保险公司具备强大的数据分析能力、精准的风险评估模型、分层的服务设计能力以及持续的效果评估体系。将宝贵的资源“好钢用在刀刃上”，才能最大化健康管理对保险公司和客户健康的双重价值。
第三份工作是在薄荷健康。所在部门存在的目标是做创新业务，成为公司的第二增长曲线。
入职初期，部门还没有明确的业务方向。后来经过一系列动荡，有幸成为负责整个产品线的 leader。
公司主营业务是年轻女性的减肥、减重。我们这个部门该做什么呢？成为整个部门亟待回答的问题。
公司的优势是饮食营养管理的经验以及积累的百万种食物的营养数据。我们想继续利用这个优势，重新找一个目标群体，打造另外一个薄荷健康 app 。
在慢病、孕产期、儿童、老年人（养生）人群中，我们选择了慢病赛道。慢病种类非常多，管理方案差异很大，有些是强行为干预，有些是更强调用药、医疗服务。
结合用户群体规模，慢病特征以及我们的优势，最终选择做 ToC 端二型糖尿病患者的慢病管理，预想的盈利模式是卖二型糖尿病相关的器材以及健康食品（薄荷有开发食品的能力）。于是便有了对原薄荷营养师 app 的改造，主要提供：
我们的工具和现有的血糖管理工具对比，不仅提供了好用的血糖管理工具，还能够将单餐饮食与餐后血糖进行关联分析，并针对性的分析问题给出优化方案。
产品开发上线后，就面临了如何推广的问题。整个部门的营销资源非常有限。只能靠冷启动，慢慢积累用户，但已不在是互联网初期，各行各业都是未开垦状态。现状是糖尿病管理领域已经有各类竞品，没有一定的宣传用户如何知道我们的存在。我们做了很多的尝试：
用户对我们的产品很喜欢，我们也收获了一群忠实的种子用户。在短时间内，我们也积累了接近 10 万的用户规模。
但 ToC 端产品当下很难盈利，为了整个部门能够赚钱养活自己，产品部门同时做了ToB 端的业务。基于公司的食物营养成分数据以及营养管理方案，对外提供标准的 API 接口。同时，针对医院、高校营养学领域的人群队列研究提供工具，帮助客户收集受试者饮食运动数据并进行营养成分分析。
整个大部门有很多个尝试方向，不仅是产品部门在努力突破，企图复制薄荷健康的模式。另外，营销部门还想做一个营养领域的账号，用优质内容（图文+视频）吸引用户（用户不仅是糖尿病，各类营养敏感人群），在用直播带货赚钱。
营养师团队忙着承接企业为其客户提供的的营养健康咨询业务，例如保险公司。以及企业为员工提供的健康管理服务。
BD 部门的工作也不聚焦，能赚钱的活都接。
可以说各个部门都在努力，但力量不聚焦，本就弱小的力量被分散在各个方向上。或许这就是创业的真实写照，纯属无奈。
最后薄荷因为自身主营业务的压力，需要降低成本，壮士断腕。我们整个部门的业务被舍弃。
这段经历，给我的感觉就像创业一般，我也是秉着创业的心态工作，虽然失败，但也积累了失败的经验，也结实了一群靠谱的同事以及给力的领导。
创业本身就是一场战斗，比拼的是在一场战斗中综合力量的大小，小团队创业唯一的胜算只有找到一个合适的利基市场，集中全部资源，不仅是产研力量，还有营销、BD 推广等所有资源围绕共同目标一起发力，才有一丝获胜的可能。
在离开薄荷时，我也在考虑，要不要继续在医疗健康赛道发展，单纯的互联网医疗，单纯的医疗模式创新在国内被屡屡证伪。如果要留在医疗赛道，还有什么选择呢？需要选择一个能稳定赚钱的公司，不能干几年又倒闭了。
医疗行业成熟的商业模式，主要集中在服务政府、医院、药企、保险公司的行业生态中。政府、医院的钱不好挣，都是辛苦钱竞争也激烈。保险公司又觉得离医疗比较远，去了也是边缘部门。数来数去只有药企这个选择了，围绕药企的供应商非常多，给药企做药品推广的（各种方式围绕医生这个群体），给药企做创新药研发等等。
于是便有了我的第四份工作，在一家国内临床试验信息化公司，做临床试验相关的 SAAS 软件，这部分信息因还在职，暂时无法分享。但这个行业规模不大，合规要求很多，对新事物接受程度低，稳定之外确实有些无趣。
医疗行业范围非常广，涉及到的公司业务也五花八门，从业者甚多。 本人没有完全了解所有枝桠。仅关注医疗行业的核心脉络。
一言以概之，现代医疗行业核心脉络：患者去医院找医生看病，医生结合知识和个人经验以及检查检验结果，为患者诊断疾病，并利用药品或者医疗器械帮患者治愈或缓解疾病。患者/医保/保险公司为之付费。
不仅仅是我国，其它国家也是一样。医疗行业的核心矛盾：优质医疗资源的分布不均，也伴随着不足。当下存在以下特征：
面对这个核心矛盾，互联网解决不了这个问题，互联网通过联接人与人、人与信息、信息与信息提高生活和生产效率。
互联网在很多低门槛服务行业，可以将有需要的人和可以和提供服务的普通人联接起来，从而提高供给，例如外卖、网约车、家政等等服务。
医生给患者看病的行为本质也是服务业，互联网不能创造增量的经验丰富的医生来为患者提供服务。但好的医疗资源是一直是供小于求的情况，医生需要持证上岗，每年新增的医生数量是有限的，而且从小白医生到经验丰富的主任，不仅仅是需要时间，更需要个体的领悟，因此经验丰富的医生终归是少数。
当下，多数患者如果条件允许，还是愿意去三甲医院选择经验丰富医生，使得三甲医院人满为患，基层医院没多少人去。很多人会有很多人会提到互联网在线问诊，但我的观点是：在线问诊只能解决一小部分不去医院直接找专家看病的问题或者是跨越地域限制找到其他区域的专家，很多时候网上问诊之后还是要去线下医院做检查确诊。互联网并没有提高优质医生的供给，只是将一部分医生的空余时间进一步利用。
当下的互联网医疗只有卖药一个模式存活了下来，其它的模式因为无法涉及到医疗的核心领域，无法提供和证明其价值，最后都无奈收场。
医疗的未来在哪？大概率在 AI。试想，未来的就医模式和当下完全不同。一个 app 就可以实现让患者不去医院即可完成整个诊疗过程。
部分企业的 AI 医疗大模型能力获得政府认证，经认证的 AI 医生持证上岗，患者和 AI 医生在 app 对话，AI 医生结合现有的医学知识和医学经验以及患者的症状，预判可能的疾病，AI 医生开出检验和检查申请单。
检验、检查不在需要去医院排队，每个社区都有综合性的检验、检查机构，抽血化验、 B 超、CT、X 光等等检查、检验都可以做（支持医保支付）。
患者凭申请单在线进行预约时间，可以在家附近的检查化验机构完成检查、检验，效率非常高，很快就完成了检查、检验。完成之后数据全部上传到个人健康档案以及政府系统统一保管。
患者从健康档案中将检查、检验单发给 AI 医生，医生在结合检查、检验结果得出诊断结果，并在线开出处方。患者在 app 端可以直接用处方在线购药，或者拿着电子处方去线下药店购药。
如果需要做手术，AI 可以推荐相关的医生和医疗机构，并能给出手术方案，患者自己可以在线预约医生的手术，去医疗机构完成手术和住院恢复。更进一步，患者还可以选择手术机器人完成手术。
这类 AI 医生，学习了人类所有的医学知识和临床经验，实际能力已经达到顶尖专家水平。每个人都可以随时享受顶级专家的温馨服务。
因为 AI 的加入，人类对于人体了解的越来越多，更多的疾病机制被发现，更多的治疗方案被发现。
结合基因技术，很多疾病的治疗方案更加的个性化，更加精准。
医药行业因为 AI 的介入，新药研发效率以及成功率大大提高，患者可选择的药物也越来越多。
世间再也不会有看病难的问题。
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