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本文從產品經理的視角出發，深入探討了《左手醫生開放平臺系統》的戰略定位、優勢分析、交互體驗及面臨的難點與解決方案。

本文將從產品經理角度探索「智慧醫療」領域 – 《左手醫生開放平臺系統》產品戰略定位、優勢分析、難點與方案，主要利用網絡公開信息進行產品分析。不建議作為商業用途。

首先帶大家了解一下左手醫生：作為互聯網醫療健康領域早期創業者，從2016年發布的第一版醫療知識圖譜就獲得了數千萬的天使輪融資，2022年與醫藥實體業務相結合發布了數字化CDMO產品。總融資超過1.3億人民幣（數據來源：愛企查），服務500+企業客戶（數據來源：官方網站）。

底層能力強大，具備出色的大數據信息處理能力，可以支持復雜業務場景。依據AI大數據模型訓練打造出數字分身，醫療決策，醫學文本處理，知識問答等多種類型、智能醫生，智能導診，體檢報告解讀，對話生成病例等多種應用。

接下來從戰略定位、智慧醫療的價值、優勢分析、交互體驗、難點與方案幾個方面具體拆解和分析。

一、戰略定位

根據他們的產品可以看出，他們主要還是以AI大模型為核心能力，以公立醫院為主要客戶（在目前公布出的客戶群體中公立醫院占比較高）的問答交互型智慧醫療產品。

1. 公立醫院（作為其產品的主要客戶群）在采購產品的時候可能主要注重的特性

前提：滿足主要需求。

• 安全合規——政策要求，數據存儲（一方面要考慮到數據的安全性私密性，一方面需要考慮到公立醫院的用戶比較多，處理系統的壓力和并發）
• 行業解決方案能力——當有環境因素影響業務流程或者影響到系統時，響應的敏捷度和提供解決方案的迅捷性、準確性、可用性。
• 同級別行業企業成功案例 ——著重在于功能的成熟度、打磨的精準度。
• 產品與現行系統業務流程的一致性及拓展能力。

至于產品功能的便捷程度、用戶體驗、風格是否符合自由體系的調性，作為其不確定項著重在于決策人的主觀意愿。

2. 那么在以AI大數據模型為核心能力的前提下，應該如何構建競爭優勢呢？

1）專業的精準度

繼續發揮AI大模型的優勢，不斷提升自身在專業的精深度，并不斷提升自己在專業知識領域的品牌知名度。

2）市場占有率

可以采取多種運營方式，比如利用我們提供專業底層能力的優勢加強與第三方甚至是競品公司的合作，比如互聯網門診、智慧預約等企業；也可以自己不斷拓展自有客戶，提供全流程服務。盡量在市場里鋪開自己的業務，一方面提升自己的知名度和營收能力，另一方面也可以不斷在實踐中反復打磨自己的產品。

3）交叉學科專業精準度

醫療領域也會涉及很多細分領域，對專業性的要求都很高，無論是醫生角度、藥品角度、病種角度、醫用器械角度、檢查器械等等，如果對各細分領域都具備相當高的專業度，并經過實踐的考驗，一方面為自己深入到目標領域打下了很好的基礎，提高了自己的專業能力和成功概率，一方面打開了知名度，無論是找客戶還是找合作都會有不錯的機會。

4）行業標桿客戶

在自己的目標領域中找到一個行業標桿客戶，首先是行業和場景要足夠有特點，符合自己的業務場景，以點帶面進行品牌推廣。

5）關鍵節點布局

當各個領域都具備專業的知識儲備以后，就可以有充分的先決條件選擇下一步發力點。

二、數字時代的智慧醫療

數字時代的智慧醫療有相當大的發展空間，在醫療的各細分領域比如門診、急救、藥房、監測設備、養生等各個環節都可以發揮很好的作用。

在門診環節（不止公立醫院、也有民辦醫院和各類大型連鎖醫館）可以做的事情比如線下的數字化預約掛號、繳費、檢查結果及發票打印。這種不單指可以在手機小程序、公眾號或者APP上進行醫院、科室醫生查詢，網上預約掛號繳費退費等操作，還有線下各醫院里已經擺放的各種硬件機器，各類報告查詢打印機器、發票打印機器、以及取號繳費一體化機器，可以在機器上操作取號，個人報告查詢以及簽到、繳費等一系列操作，目前甚至已經普及到了各中小城市。

我們已經可以發現，現在的繳費環節中都已經直接抵扣了醫保的部分，甚至個人賬戶中有余額時也會直接抵扣，而不需要從自己其他賬戶出，說明大部分都已經完成了跟第三方平臺的對接。跟隨政策的不斷變化，比如以北京為主要試點城市的家庭共享醫保賬戶，也緊隨政策需要設定相應規則，都需要各研發平臺有敏銳迅捷的反應力。

包括目前正在研發試點的在線遠程問診，也需要不斷精深和細化規則，充分考慮到患者醫生使用場景的同時，規范化問診流程，盡量輔助提高診斷的準確性，這對采購的軟件會有極大的要求。

急救場景中，我們需要考慮到患者的急迫性，由于不同病種會造成不同需要急救的后果，且病人需要急救的時候多數會很慌張，這提醒我們，在可以稍緩或者等急救車前來的途中，我們可以幫助患者做哪些急救措施或者判斷，或者提供在日常生活中就可以用到的那些絕對專業的常識。

購藥場景中，一方面是藥品的供應鏈，從原料、藥品加工廠、到銷售全流程環節中智慧醫療都可以參與進來，大幅提升加工的規范性、準確性，也極大的節約了各鏈路成本；

另一方面在ToC的藥店采買時，有些用戶知道自己進來買什么藥，直接提供給對方即可，如果在線上場景購買處方藥時還需要專業醫師的判斷開方；

當有些患者不知道自己買什么藥時還要提供問詢服務，輔助客戶查問病情，結合實際情況再提供具體的購藥或者是處理建議，都需要專業醫療知識的輔助，除了具體的醫師以外，更需要的就是智慧醫療的參與。

監測場景中，可以分為不同的視角可群體，比如（ToC）用戶視角，佩戴的健康監測產品如智能手表、智能手環、血糖儀、血壓儀等，（ToB）醫院視角，院內的輔助診療儀器如心電圖、呼吸機等等，在生產過程中都可以加入智慧醫療進行生產或監控管理控制。

當然在做（ToC）用戶視角健康監測產品時要充分的對用戶群體從各個角度進行調研，并做好相關的用戶心理研究，否則市場可不一定會買單。在這個新品層出不窮、專家一詞成為糊弄學欺騙學的時代，很難讓產品從一眾信息里脫穎而出，造成的后果就是市場并不買單。

養生場景中的內容就多得很，無論飲食、運動、心理健康，人生活的社會環境中各個方面都可以進行養生，而且靈活度高，無論是開店、開課、做單品、自媒體傳播或者獲得資格后做私人健康管理師都可以。

但如何做好養生，哪些才是真正的養生，如何讓別人知道、相信你做的事情是真正的養生，從各個方面都應該體現出來讓用戶感知到這是一個專業為人體健康努力的品牌。

所以說智慧醫療的發展空間潛力巨大，立足點正確的前提下，也是為人民做貢獻的很好的事業。

三、左醫的優勢分析

左醫具備專業性強、入局早，靈活性高的特點。

在2016年入局，18年占領市場并獲得了相當多的客戶，在20年發布主動醫療產品雛形，22年發布數字化CDMO產品。

CDMO引于百度AI解釋：能夠通過利用大數據、云計算和人工智能等新興技術來提高生產效率和質量控制，從而提供更高水平的服務。

數字化CDMO企業通過使用物聯網(IoT)設備來監測生產過程中的溫度、濕度、壓力等參數，實現實時數據采集和分析。這種技術的應用幫助CDMO企業優化生產流程、降低成本并提高產品質量。此外，數字化CDMO還體現在個性化醫療服務上，根據客戶的具體需求以及藥物的特性，提供更加定制化的服務。這種趨勢在癌癥治療領域尤為顯著，因為癌癥患者需要根據其基因、腫瘤類型和治療歷史等因素進行個性化治療。

由此可見，左醫通過訓練AI知識圖譜進行早期入局，不斷強化AI醫療領域大模型，提高其專業度，在AI醫療細分領域也在加強知識的維護和訓練，已經在與實體業務相結合。不斷發揮自身大數據醫療模型的優勢，擴大知識面，并在行業內的應用實踐中打磨自身產品，提高各醫療知識領域的專業度。

四、交互體驗

整體左醫系統的內容上專業性也是很高的，各知識中甚至附上了引用的鏈接，提升了產品的用戶可信度，當有專業人士使用發現其可能存在的問題時也便于排查和后續維護。

具體使用上每個步驟和環節都有告知提醒，便于用戶理解下一步操作，但均為西醫指導思想，其實在急救的某些方面尤其是內臟（除意外外傷）領域中醫層面也有很多醫療方案可以嘗試。

但是在具體頁面的操作上也發現了一些瑕疵（如下按操作順序）：

1. 第一個是用戶操作細節的問題，與原機操作系統習慣的適配，一般蘋果系統操作輸入法中選擇「完成」即可直接上屏，本系統操作為收起輸入法。收起意味著不但改變了當前用戶的頁面「消息發送」位置，增加了額外的操作動線，也需要用戶再次選擇系統內的「發送」才能發出消息。作為純工具型功能，主要思想應該是減少用戶的不必要操作，縮短用戶的行動路線，另外要考慮到現有的軟件產品已經給用戶培養的一些習慣，根據不同操作系統進行區分，比如蘋果手機的「發送」按鈕可以設置在最右，其他可收起的「附加」功能可以放在輸入框中或者右數第二的位置。
2. 回復等待過程偏長，十秒起步。當有復雜問診需求時經常需要等十秒以上。對一些緊急需要高頻率發問的場景十分不友好。
3. 系統不是十分流暢，多數情況下會伴隨卡頓。這種情況甚至出現在已經沒有發送任何消息，只是上翻其他回復的知識內容時出現。這種情況會讓一些不明所以的用戶思考這個系統的專業性和準確性。

我個人會對這個系統提兩點比較小的優化建議，比如第一點：知名專家回復的時候可附帶「分享」動作，用于分享給系統內的其他好友，一方面可以在需要幫助或者是緊急場景中可以用于多人共同查看解決方案，協同采取緊急措施；

另外一方面也可以提升本系統的交互率和使用好感，讓一些沒有成為自己用戶的群體也在使用自己的產品，提升路人的好感度，多數人對自己熟悉的東西都會有一些天然的好感，也助于自有品牌的推廣。

其實在測試過程中可以發現其AI回復的問題中是帶有復制功能，意味著本身就考慮到分享知識的場景了，至于為何在醫生AI回復時沒有分享或者復制的操作也是一個值得思考的問題。

第二個甚至可以收集患者當前定位提供最近正在營業、且符合該病情緊急狀況救治條件的醫院或分院位置。這種既可以用在醫院的急救場景中，也可以用在連鎖醫院場景。

五、難點與方案

AI大模型有個天然的難點就是「信息量大、真假難辨」

方案：

• 專業的知識團隊把控數據源。
• 先獲取全量有可信度的知識源，訓練其整合分析及應答能力；其次保證數據安全合規的前提下，獲取已有知識源不斷地實踐結果，在作為知識投入訓練，形成閉環。
• 多維度、大規模、高頻次、高質量驗證。

另外呢，就是「數據量大、檢索時間長」

方案：

• 優化存儲結構
• 簡化檢索路徑

這是一個不斷優化的過程，一方面盡量降低各維度知識的耦合度，一方面精細化檢索的邏輯和維度，也是一種方式可以達到簡化檢索路徑的效果。

專業做AI大模型知識時會有個缺點就是替代性強，需要不斷探索其他可能性。因為各行業都在保障自有知識體系，無論是醫療行業的廠商還是互聯網大廠，也都布局了這一領域，GPT發展以后尤其如此。當然作為AI大模型的能力廠商也要根據不斷變化的市場情況來調整自己的迎戰方案。

建議方案：

• 擴大自身優勢，使其在醫療各知識領域都具備高精尖水平。
• 依據自身優勢，形成定制以「人」為主方案，并拓展周邊產品。

思考：目標客群的付費意愿及付費能力？根據生物CDMO龍頭：藥明生物的2023年報顯示，報告期內營收170.3億元，同比增長了11.6%，凈利潤35.7億元，同比為負增長-21.5%。在營收有增長，凈利潤卻為負增長的前提下這說明至少他的投入成本是增大了的，在這種情況下是否還愿意為廠商提供的產品付費，這取決于產品為其提供的價值以及在他們業務中占據的比例，這需要我們不斷厘清自身的定位和目標收入。

方案：

• 以宏觀角度審視和分析醫療市場。
• 確定方向后落實該業務方向的全流程服務。

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