摘要：对于「AI+」创业公司来说，提高「患者参与」（Patient Engagement）以增强需求方的话语权，实现对患者群体的赋能，是一条值得探索的业务创新路径。

对于「AI+」创业公司来说，提高「患者参与」（Patient Engagement）以增强需求方的话语权，实现对患者群体的赋能，是一条值得探索的业务创新路径。

历史总是惊人的相似。‍‍‍‍

在ChatGPT引爆市场热情后，「AI+」一夜之间成为资本的宠儿，掀起了国内的AI创业浪潮。与其它待探索的应用场景相比，医疗的想象空间足够巨大。王小川创立的百川智能专注「AI+医疗」，把医疗称为「大模型皇冠上的明珠」，这种赞誉和期许在其得到50亿人民币A轮融资后，显得分量十足。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这不禁让人回想起十余年前，那个「互联网+」如火如荼的时期，医疗也是资本和创业者们偏爱的冒险乐园。时过境迁，如今的互联网医疗已经是许多人眼中的明日黄花，而那个激情四射的时代，似乎也在「好大夫」卖身支付宝后彻底拉上帷幕，一切变得平静而无趣。‍‍‍‍‍

几乎所有平台都在尝试这样描绘「AI+医疗」的蓝图：一个全面掌握并持续更新先进医学知识的「AI医生」，将有力支持各级医生的诊疗工作，提高医疗服务的效率和质量，彻底解决优质医疗资源供给不足和分配不均衡的问题。（当然，在这种叙事逻辑下，有关「医生最终是否会被AI取代」的话题被大家刻意低调处理，以避免在现阶段引发不必要的争议，阻碍创新业务的推进。）

无论这种大胆的构想未来是否真的有望实现，头部平台、资本和创业者已经选择押上重注，那么现在就有一个关键问题摆在所有玩家面前：医疗服务应该以怎样的方式向着目标进化？

补需方VS补供方

从目前的态势来看，强化AI在辅助诊断方面的工具属性，逐步引导AI在真实医疗场景落地，是官方和企业共同认可的发展路径。

这个与互联网医疗相比起来异常顺利的开局，得益于以下四个因素：‍‍‍‍‍‍‍‍‍

如果借用医保领域关于「补供方还是补需方」的路线之争来描述，那么显然，目前的AI医疗普遍选择了「补供方」的路线。

以京东健康的「京医千询」为例，一方面在线上把AI模块集成进在线问诊流程，另一方面在线下与实体医疗机构合作共建智慧医院，核心都是通过AI赋能医疗服务提供方。

然而，这样的路线选择可能需要考虑以下两个问题：‍‍‍‍‍

第一，在整体医疗数据质量不够高、机构间数据的互联互通水平较低等客观条件的限制下，「AI医生」需要投入多大耗时多久，才能达到「只是迫于政策要求必须辅助真人医生，否则AI完全可以独立完成高质量诊断，企业愿意且敢于为之承担医疗责任」的理想状态？

第二，在将诊断和诊疗方案用「准确率」等定量指标进行分析比对的模式下，市场竞争的结果大概率是赢者通吃。即便秉持「赛马」的观点不考虑可能造成的巨大的资金和资源浪费，对于这样一个足以影响医疗体系的AI医疗巨头，彼时官方又会做出怎样的权衡和处置？

现阶段我们自然可以把这些担忧视为杞人忧天，然而对未来终极状态的未雨绸缪，理应转化为对当前路线选择的深思熟虑。尤其是对于没有集团资源支撑的创业者们来说，除了选择与巨头们一起卷「补供方」，不妨在「补需方」的路线上也动动脑筋。

【患者参与】的巨大潜力

单纯从医疗服务供需关系的角度看，医患之间存在极大的信息不对称，患者通常会处于明显的弱势地位。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

由于存在这种严重失衡的关系，市场上不可避免地会出现一些过分逐利、丧失医德的服务供给方，以及一些毫无底线、戾气十足的服务需求方。为了限制这两类群体，相关机构只能陆续推行各种复杂甚至奇葩的政策，最终导致大部分理性良善的医患群体受到牵连，被迫平摊了高昂的制度成本。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

某种意义上，国家医保局试图以支付方的身份强势控场，就是希望从更高层面调节供需关系。但对需方的政策倾斜很容易出现矫枉过正，引起供方的不满和消极抵抗，进一步拉高制度成本。

因此，社会资本如果可以更灵活的、市场化的方式「补需方」，对于改善医疗环境是大有裨益的，也有较大概率得到政策制定者的回应和支持。推动商业保险发展就是一种常见的选择，但国内商业保险的渗透率一直偏低，始终没有充分发挥好调节作用。‍‍‍‍‍‍‍

即便商业保险发展顺利，只要商保公司不能掌控足够的医疗资源，那么在诊疗决策过程中的话语权不对等问题，仍然难以得到有效改善。所以对于「AI+」创业公司来说，提高「患者参与」（Patient Engagement）以增强需求方的话语权，实现对患者群体的赋能，是一条值得探索的业务创新路径。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

怎样的形式才算「患者参与」呢？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

一些互联网医疗平台基于AI技术，开发了「健康助手」等功能模块，让患者可以通过与AI对话了解疾病相关知识，由此宣称平台已经在赋能患者。事实上，这种产品设计思路的底层逻辑并非「患者参与」，而是患者服务或患者支持，平台依然是站在供方的立场，只不过这里的供方不是真人医生而是AI模块。

真正的「患者参与」，应该具备以下的部分或全部特征：

第一，患者在做就医决策时，主要参考了来自患者群体而非专业人士的意见。也就是说，指导患者就医的方案是由患者群体生成的。‍‍‍‍‍‍‍

第二，患者群体以某种方式得到了有效整合，形成了若干个大小不一的「自组织」，能够以群体而非个体的方式统一发声。‍‍‍‍‍

第三，患者具备了一定程度的对于数据的应用能力，包括诊疗数据、用药数据等，并且能够利用这些数据参与到研究项目或商业活动中。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

简而言之，「患者参与」的核心目的并不是要「让患者自己来制定诊疗方案」，而是突破现有医疗服务模式的限制，找到一种新的方式与服务供应方合作，以自身力量而非借助外力，逐步平衡不对等的供需关系。

一种【AI+医疗】的构想

事实上，在不同时代都有「患者参与」的存在，只是由于缺乏足够的支撑，长期以来「患者参与」一直处于一个较低的水平。比如在做就医决策时听取熟人的建议，也就是常说的「熟人口碑」，就是一种常见的、低水平的「患者参与」模式。

随着技术的进步，尤其是AI技术的发展，「患者参与」有望在「就医决策」方面率先达到一个更高的水平。‍

在移动互联网出现之前，官方评级、熟人口碑以及主流搜索引擎提供的结果，极大地影响了患者的就医决策，「患者参与」的影响力非常有限。‍‍‍‍‍‍‍

而在移动互联网出现后，「患者参与」的影响力开始快速提升。尤其是对于Z世代群体来说，在知乎、小红书等平台搜索医学知识和网友就诊攻略，已经成为就医之前的基本操作。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

小红书COO柯南分享过三个有趣的数据：1、70%的小红书用户会使用搜索功能；2、月活用户中有30%会在打开小红书后第一时间点开搜索框；3、超过40%的新用户，会在下载小红书当天使用搜索。

而小红书用「笔记」这样涵盖个人体验的信息分享方式，正在从主流搜索引擎的基本盘里不断吸走那些有强搜索需求的用户。在医疗健康领域，通过小红书搜索「笔记」来做个人决策同样已经呈现上升趋势。虽然目前主要还是集中在医美、齿科、植发等消费医疗领域，但在体验分享的角度，消费医疗和严肃医疗并没有什么本质不同。

比如在小红书上以「肿瘤医院+北京」为关键词搜索，会得出这样的结果：

显然，无论是整体医院的排名，还是单个医院的介绍，在小红书上都能找到想要的「答案」。而创作者们很大可能也会从百度搜索到很多专业信息，整合到「笔记」之中，因此可以视为「UGC+PGC」的一种模式，其所谓的「体验」或真或假是小红书团队需要长期考虑的问题，但这种模式所带来的搜索变革，则是主流搜索引擎和互联网医疗平台必须面对的釜底抽薪。

如无意外，这种基于患者真实的就诊案例形成的经验集，在「AI+」时代对「就医决策」的影响力会进一步增强。这就意味着，对于那些希望走「补需方」路线的创业平台，应该选择真正把屁股坐在用户/患者一边，以患者的视角来重构平台业务，持续提高「患者参与」的水平。

比如在《挑战者「好大夫」》一文中，曾提出这样一种构想：

其实对于专注AI医疗「补需方」的创业公司来说，这种充分挖掘「患者故事+真实病程记录」业务价值和商业价值的模式同样适用。既可以充分发挥AI的能力，又有望像拼多多一样快速在患者间形成病毒式传播。当然，平台既然需要从中获利，就必须承担起对数据真实性的监管责任。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而对于专注「补供方」、打造超级「AI医生」的公司来说，在资本热情高涨的阶段，也不妨考虑两条腿走路，在「补需方」的路线上同步探索。至于「患者参与」的故事到底能否说服资本，其实并不需要过分担忧，毕竟在医药研发领域里，「患者意见」的价值已经凸显，在医疗服务领域强化对患者的赋能和数据的深度应用，绝非天方夜谭。

来源：诊锁界