关于医疗AI产品的商业模式的思考

FrenzyGoat 2023-07-21 04:05:21

前言：

这是我针对医疗AI的第三篇总结，这次来聊聊商业模式。

在准备这篇文章的过程中，中国第一个通过III类器械审批认证的AI产品正式出炉，这对于正处在寒冬中的医疗AI行业来说无疑是一个重大利好，所谓万事开头难，相信之后会有更多的同类产品获得审批，整个医疗AI行业或将迎来大规模商业化落地的新阶段。

一、商业模式的理解

1. 商业模式VS盈利模式

很多人分不清商业模式和盈利模式，我在网上也会看到一些标榜分析“商业模式”的文章其实是在讲盈利模式。

其实，商业模式和和盈利模式是两种不同的概念：商业模式是描述一个组织创造、传递以及获得价值的基本原理，而盈利模式指的是企业获得盈利的方式。

简单来说，盈利模式只是商业模式的一部分。

2. 商业模式画布

商业模式画布是一种统一的语言可以直观的描述、评估一个商业模式。它可以帮助创业团队催生创意、降低猜测、确保他们找对了目标用户、合理解决问题。整个画布由九大模块组成，它们之间相互关联，互相影响，如下图所示：

产品经理，产品经理网站

商业模式画布是一个很好的分析商业模式的工具，本文也是利用这个工具以医疗AI领域中最主流的产品——医疗影像辅助诊断产品为例来对医疗AI产品的商业模式模式进行分析，因本人水平有限，文章中若有不恰当的地方欢迎大家提出。

二、医疗AI的商业模式

1. 客户细分（CS）

客户细分描述了一家企业想要获得的期望服务的不同目标人群和机构，是所有商业模式的核心。

一般客户有大众市场、小众市场、多边平台等类型划分。医疗影像辅助诊断产品的客户类型是典型的小众市场，因为我们迎合的正是影像科医生这类非常具体的目标人群，我们可以将这一群体再细分为：

低年资医生/技师
高年资医生
主任级别
院级领导

这四种类型，不同客户细分群体有不同的利益诉求，具体的分析在我之前的一篇分享《医疗影像AI落地的那些事儿：需求篇》中有比较详细的解释，这边就不赘述了。

设计一个良好的商业模式应当首先选择要服务于哪些客户群体，一旦确定就应该依据这些群体的的个性化需求进行商业模式设计。客户就是整个商业模式的心脏，是商业模式有效运转的动力来源。

2. 价值主张（VP）

价值主张是为某一客户群体提供的能为其创造价值的产品和服务。价值主张是客户选择一家公司而放弃另外一家公司的原因，它解决了客户的问题或者满足了客户的需要。

一个价值主张通过针对某个特定群体的需求定制一套元素组合来为该群体创造价值，以下是构成价值主张的常见元素：

创新——满足客户之前未察觉的全新需求；
性能——提高产品的性能或者服务质量；
定制——为某系客户细分群体的定制化产品功能；
保姆式服务——直接帮客户完成任务；
设计——提高产品的外观和设计感；
品牌/地位——提高客户地位（C）或者品牌影响力(B);
价格——同样的产品或者服务提供更低的价格;
缩减成本——帮助客户减少支出;
风险控制——通过客户控制风险;
可获得性——帮助客户获得他们之前无法获得的产品或者服务（滴滴打车）;
便利性/实用性——让产品使用起来更方便;

以医疗影像辅助诊断产品为例，我们基于客户细分群体分析如下：

产品经理，产品经理网站

3. 渠道通路（CH）

渠道通路是一家企业如何同它的客户群体达成沟通并传递价值主张的方式。它的主要的作用有：

使客户更加了解我们的产品和服务;
帮助客户评估我们的价值主张;
促使客户购买我们的产品或者服务;
向客户传递我们的价值主张;
向客户提供售后支持;

横向上，通常渠道分为两种：自有渠道和合作渠道；从纵向上，存在一个渠道阶段，不同的阶段完成的任务不同。同样的以医疗影像辅助诊断产品为例，分析如下：

产品经理，产品经理网站

4. 客户关系（CR）

客户关系是一家企业针对某一个客户群体所建立的客户关系的类型。客户关系主要有三个作用：

开发新的客户；
留住原有客户；
增加销售；

一般而言，客户关系有这么六种类型：

私人服务———通常是一对多的服务；
专属私人服务———接近一对一的服务；
自助服务——不直接服务，只提供渠道和资源，比如提供使用说明；
自动化服务——机器人客服；
社区服务——用户之前互相服务，小米论坛；
与客户协作，共同创造——知乎；

对医疗影像AI产品而言，典型是“专属私人服务”和“与客户协作，共同创造”这两种客户关系。

专属服务：

通常决定是否采购产品是某一特定角色，而医疗行业采购流程复杂，涉及利益方众很难一次性行推动完成，销售人员如果要实现销售的目标就需要跟客户建立一种更深层次的私人的客户关系，这通常需要长时间的积累。可以看到几乎所有医疗AI产品的销售人员几乎都是来自医院或者药厂、医疗器械等具有了一定客户资源的人。

科研协作：

中国的医疗体制注重“临床、教学、科研”三合一，科研水平决定了医院经费划拨和医生的晋升考评，发文章”成了所有医生不得不面对的痛点。人工智能尤其是深度学习的发展，为很多临床问题提供了一个新的研究方向，“医生出想法，AI公司出方案”的“医工结合”模式也就应运而生了，这种协作的客户关系，是相对比较稳固的一种客户关系，但对公司来书需要评估投入产出比。

5. 收入来源（RS）

收入来源代表了从每个客户群体中获得的现金收益。一个商业模式的收入来源可以分为两类：

客户一次性支付的交易收入；
向客户持续提供新的价值主张或者售后支持的持续性收入；

医疗AI公司目前主要以下几种方式作为收入来源：

资产销售：医院通过招标完成一次性购买一套辅助诊断系统，是目前最常见的方式，一锤子买卖；
使用费：把辅助诊断软件可以免费投放到医院，按照使用次数向患者收费，这种模式医院比较认可，毕竟不用医院花钱甚至还可以参与分成，医院的收费有严格的管理制度，必须要卫生主管部门同意将AI辅助诊断纳入正式收费项目才可以，这种方式特别适合基层医院。
租赁：曾在医院火爆的融资租赁模式就是通过以租代售的方式获取收入，一般针对价格比较高的医疗器械类产品，AI产品目前鲜有听说采用这种方式成交的。
使用许可费：通过产品上下游相关的产品进行绑定比如影像设备、HIS系统等一起出售给客户，实现资源互补，最近就有多家AI厂商宣布和设备厂商达成战略合作，相信这也是未来发展的趋势。
佣金：通过搭建云平台连接基层医院或者患者到高级医院，从中抽取一定比例佣金；

6. 核心资源(KR)

核心资源是保证一个商业模式顺利运行所需的最重要的资产。不同的商业模式需要不同的核心资源来支撑，一般将核心资源分为以下四类：

实物资源——实物资产；
知识性资源——品牌，专营权，专利、版权等；
人力资源；
金融资源；

医疗AI公司属于典型的知识密集型科技行业，所以核心资源是人力资源和知识资源。

知识性资源包括各种积累的数据、算法专利、产品软著、产品版权等，其中一个比较重要的就是医疗器械销售许可证。

另外还有公司的人力资源包含算法团队、标注团队、销售团队、研发团队、运营团队等，算法团队是所有AI公司的核心团队。销售团队对医疗行业而言的也是核心团队，毕业医疗行业是一个高门槛、相对封闭的行业，这决定了组建一直具备丰厚医疗资源的销售团队是非常重要的。

7. 关键业务（KA）

关键业务的是保障商业模式正常运作所需要做的最重要的事情。每个商业模式都有一系列的关键业务。这些业务是一个成功运营所必须采取的最重要的行动。关键业务可以分为以下三类：

生产
解决方案
平台/网络

医疗AI公司一般都是针对B端客户的软件产品为主，基本不涉及生产环节，是典型的以提供解决方案作为关键业务的商业模式。

我们明确了客户各个细分群体的需求，明确了我们的产品可以提供的价值主张之后，仍然需要将这些零散的价值主张根据差异化的客户诉求打包成各种解决方案来促成销售，比如目前基本上所有的医疗AI公司基于很多需求点开发了一系列产品，然后整合在一起进行作为某个科室的解决方案、某个病种的解决方案或者某个流程的解决方案等。

8. 重要合作（KP）

重要合作是保证一个商业模式顺利运行所需的供应商和合作伙伴网络。

建立合作伙伴关系一般有三种动机：

优化及规模效应；
降低风险和不确定性；
特殊资源及活动的获得；

重要合作可以分为以下几个类型：

非竞争者之间的战略联盟；
竞争者之间的战略合作；
为新业务建立合资公司；
建立的供应商和采购商关系；

医疗AI公司大多数以新兴的互联网创业公司为主，随着业务的扩展会往上下游进行扩展比如医疗设备、信息系统等，不可能所有业务都由自己开发，跟他们一起建立起合作伙伴关系实现资源互补是最好的选择。另外一个比较重要的合作伙伴是医疗机构，包括医院以及一些医疗协会、组织等。

9. 成本结构（CS）

成本结构指的是一个商业模式所发生的全部成本。因为要维系上述模块的顺利运行都是有成本的，只有前面的模块都明确了，才能准确的核算成本。根据对成本的关注度，可将将商业模式分为两类：

成本导向的商业模式
价值导向的商业模式

医疗AI产品应当是一个价值导向的商业模式，其关键的成本主要有以下三个：

数据和标注成本 标注医生的劳务费在加上数据的购买费。
人力成本 算法团队、销售团队和研发团队等。
销售和运营成本 对于促成销售的关键决策者是一种专属私人关系的客户关系，这意味着每一次的成交都是客户对产品长期信任积累的结果，自然产生的销售和运营费用也不会低。

三、医疗AI商业模式的挑战

1.最大受益者非决策者

产品的价值主张根据细分客户不同，在上面我们的分析中，医疗AI产品对一线医生可以提供更直接更主要的价值主张,而那些拥有决策影响力的领导群体却只间接的较弱的价值主张。在产品设计中如何扩展产品的功能边界，为决策者提供足够吸引力的价值主张是每个产品设计者都需要考虑的问题。

2.收入来源单一、持续性差

虽然笔者在「收入来源RS」分析中列出了几个医疗AI现存和潜在的商业模式，但是目前主要还是医院通过招标完成一次性购买为主，而且购买者通常是大三甲医院，现阶段也只有他们具备足够的需求量和购买力。但是中国的三甲就那么几千家，这么多公司在这个存量的市场中竞争，是否具备可持续性呢？

3.研发成本高

在「成本机构CS」模块中，笔者列举了医疗AI公司的主要成本构成。众所周知，互联网和软件开发属于高研发成本的行业，AI产品本身也是互联网或者软件产品，且依赖海量进行算法训练，所以就会产生大量额外的数据获取和标注成本，而医疗AI产品就更难了，因为医疗数据需要从专业的医疗机构获取，医疗数据标注需要专业的医生操作，门槛更高、成本更大。

4.NMPA认证难

「核心资源KS」中笔者特意提到了医疗器械销售许可证，相信所有从事医疗行业的企业都明白他的重要性。中国NMPA（原CFDA）机构今年通过了第一个三类证的AI产品，确实是一个很大的鼓舞，但是我们需要认清的是本次认证通过的CTFFR产品在几年前已经有类似产品通过了美国的FDA认证和欧洲CE认证，而现在市面比较火的几款产品并没有这个条件。

5.长周期，融资难

同样在「核心资源KS」中，有一项是金融资源，这个也医疗AI行业非常有挑战的点。医疗行业是一个周期比较长的行业，从研发到获取利润通常都要几年甚至更长的时间，医疗AI产品需要长时间的算法训练更是如此。通过对医疗AI收入模式和成本机构的分析，可以看出短期内没有大量现金流支撑这种商业模式是无法持续的。所以，要么是创始人自己家大业大，要么就是持续获得外部融资，后者显然是主流。然后不幸的是中国经济正处于下行通道中，”融资难”、”资本寒冬”成了2019年的代名词，医疗AI行业融资从18年开始就出现拐点，在这种环境下，那些无法获得融资的企业将逐渐退出市场。