2023年，是互联网医疗企业的阵营格局日益清晰化的一年。
我们一般认为，一个赛道的竞争如果固化，一般会出现市值或GMV的7：2：1格局，而如果尚处于未固化的阶段，则常见的是5：3：2格局。
但互联网医疗赛道十分特殊，一方面，它的确出现了接近于7：2：1的格局；另一方面，整个市场并没有陷入固化，各家企业仍然在不断提升竞争烈度。
互联网医疗赛道的服务能力与商业模式的构建都极为复杂，所以也产生了不少发展方向的争论，有的企业认为应该结合互联网要素，向轻、向快；而有的企业认为必须做重，实现能力的全闭环。
但2023年似乎是一个分水岭，以头部企业京东健康为例，它是赛道中唯一一个同时开设了线下自营药店和线下自营医疗健康服务机构的互联网医疗企业。
而京东健康通过多年的稳步发展，似乎向行业证明了，所谓“重剑无锋、大巧不工”，只有聚焦于扎扎实实的能力建设，投入更多精力和成本从底层技术开始迭代升级，围绕提升优质医疗增量等多重手段并举，才是站稳领奖台最高处的正确路径。
但在笔者看来，“做重”和“做轻”并不是唯一的胜负手，只有真正找到驱动互联网医疗业务的底层增长逻辑，才能迎来持续的增长。
从目前来看，互联网医疗已经从数字化健康3.0时代，进入到了以生成式AI和大模型为底蕴的AI健康1.0时代，“技术驱动增长”开始进行范式转换，下一步“向技术要增长”已经带起了新的节奏。
——笔者按
01
让医生的输出增加100%和分流1.6亿次问诊
我们先来看看，在互联网医疗的AI 1.0时代到来之前，京东健康已经做到了什么？
长期以来，用互联网技术来增进健康服务的绝对增量，似乎始终是这个行业竞争的主旋律。
但事实远非那么简单。
武汉大学人民医院精神卫生中心的王惠玲主任对这一点直言不讳，她说：“很多医院都有互联网医院，但实际运行不像我们想象的那么好。我观察了一下，认为可能的原因是：医生本身在线下已经工作比较饱和了，尤其是名医。他们没有更充裕的时间、精力在网上给患者提供好的服务。拿我个人来说，只有用晚上的时间为少数患者提供一点增量服务，但是也消耗了我很多的精力，经常如此是不可持续的”。
简而言之，简单的“让医生上网”、“让医院上网”并不能解决增量问题。互联网医疗企业的重点，应该在于如何通过各种技术手段，剥离医生身上承担的各种非医时间消耗，把最宝贵的核心能力放大。
利用互联网的调度和匹配能力来提升医患需求的匹配，似乎是一个方法。
“在使用京东健康互联网医院诊后管理平台的四个月里，我服务了24个省份的96个城市的患者，最远的患者和我相聚3000公里，算一下细账，4个月内在线上就额外为1571名患者提供了专业指导，还长期管理了629名患者”，上海市肺科医院胸外科的杨洁医生新入驻京东健康以来，4个月来对线上诊疗带来的便捷高效充满了成就感。
根据一份对一线城市的中青年医生的访谈记录，一个一线城市三甲医院的主治医师，每月大概要看400多个门诊病人，4个月则是1600人。而如杨洁医生所言，他在门诊时间外，4个月中还通过京东健康平台额外服务了1571个病人和长期管理了629个病人。
这通过在线来服务的1500多个病人，和杨洁的线下门诊病人是不重合的，也就是通过互联网能力带来的扎扎实实的增量，而不是“石头里挤油”的存量。
当然，这仅仅是京东健康能力的一个小切面。事实上，京东健康互联网医院全年诊疗人次已经超过1.6亿，其中，极速问诊30秒接诊率达到90.4%，累计获得超过1800万患者的真实评价，患者好评率高达98.1%。
纵然在目前的条件下，由于各方面条件的限制，这1.6亿次的在线诊疗人次，并不能简单折算为线下医院的门急诊接诊人次。
但这1.6亿的数量已经足够巨大，它相当于帮助线下医疗机构分流了1.6亿次本不得不由它们承接的诊疗需求，而现实中，中国最大的线下医院的门急诊次数也不会超过1000万次/年。
这不但证明京东健康互联网医疗第一入口的优势得到进一步夯实，更是一个用脚投票的结果——互联网医疗服务初步站稳了脚跟，在网民全人群中的渗透率达到了历史新高，为迎接下一个技术红利期做好了需求准备。
京东健康是一个非常庞大的体系，所以，我们今天只聚焦在技术能力将要带来的互联网医疗行业的新高潮这个话题中。
02
三次迭代
在互联网医疗创业中，有一个非常有趣的现象，那就是过去的十多年里，基本是“技术跟不上需求”，但从未来看，将是“技术驱动需求”。
互联网医疗如果从2010年挂号网创立+2011年春雨医生创立来算，到目前来讲大概迭代了三次。
第一代是春雨医生、微医这样的轻问诊、代挂号等平台，它们对健康市场的供给不均、优势资源缺乏、看病难看病贵等痛点早有体察，应该说是为了需求而创业的第一代企业。
在高潮时，春雨医生上的医生一天解答30万个以上的问题。
但困难在于，由于没有系统的技术体系来帮助医生释放更多的时间精力，当时也没有更多的技术加持，轻问诊只能解答简单、浅表的问题，无法定性定量，所以决定了服务范围有限，盈利能力低下；此后，不少线上平台试图转型线下连锁诊所，但同样因为无法提供替代性方案，真·医生很少有意愿去这样的诊所里坐诊，所以这个模式也没有跑通。
简单说，第一代互联网医疗企业更多的是发现了问题、暴露了问题，但没有办法解决问题。
第二代互联网医疗企业的业务发展，主要是从2015年到现今。这个阶段开局很好，重点是巨头纷纷下场，包括BAT等巨头都重度投入互联网医疗赛道，很大程度上提升了竞争水平，也提升了竞争维度。
但这一阶段最核心的进步，还是主要体现在能力建设和服务模式的创新上，在技术上有进展、底座有更新，为即将到来了AI+健康时代做好了准备。
以京东健康为例，过去几年，在技术研发、质量建设、运营管理等领域的投入已累计超20亿元，获得超过800项优质专利，覆盖健康大模型、数字疗法、医学科研、疾病预测等诸多前沿课题领域。
这就属于典型的真·互联网医疗玩家应该有的态度和投入度，能够做到的企业寥寥无几。
第二阶段的主导技术仍然是移动互联网技术，但在业务创新上已经是花样百出。
例如，今年上呼吸道感染高发，但很多患者特别是高龄患者对去医院检查有顾虑，担心发生叠加式感染。京东健康就上线了呼吸道病毒细菌12联病原（核酸）上门检测，基本涵盖了当下所有较为活跃的呼吸道病原体，这里更为关键的是，有需要的用户能完成线上开检验单、上门检测、线上报告查询、在线问诊开药等线上全流程体验，尤其是对居家检测后服务链路的拓展，相当于进一步扩大了互联网医疗服务能力的边界，让患者更方便。
如果拆解开来看，这个服务其实没有技术维度的提升，重点是抓住了需求、痛点，结合了自己的核心能力，是非常典型的“需求推动创新”，而这个创新主要是模式之创，而非技术之创。
再比如，在元宇宙、增强现实等技术全面到来之前，我们必须承认——线上问诊还是不能完全去解决部分疾病的在线定性、定量、确诊的问题……但有所不同的是，京东健康总是在考虑在现有条件允许的维度内最大程度的提升健康增量和解决问题，所以，它选择了皮肤科、精神心理科两个公认最适合线上诊疗的门类，进行了大量的能力建设，一方面开始解决存量医疗资源的线上化问题，另一方面为AI技术在这两个领域的进一步普及和应用，做好了技术积累。其中，对于皮肤病图片的AI辅助诊断技术等，已经非常实用。
简单说，从技术角度，京东健康在互联网医疗的第二个阶段，完成了大量的互联网医院、健康机构和京东健康自身的数字化底座建设，为迎接下一个技术高潮期做好了准备；从商业维度，它把患者的、医生的、医院的需求，都搞得明明白白，并利用自己的能力做到了最佳匹配并产品化，也就是在方法论没有创新、但解决问题的能力创新上，进行了创造性的建设，这是最大的务实，也是它成功的最大秘诀。
03
新高潮到来了
前面的例子说明，通过京东健康互联网医院的系统性加持，一个医生的服务能力可以提升100%以上，而这种体系性能力，绝不是简单的“让医生上网”就能做到的。
所谓的体系性加持，AI技术在其中扮演着非常重要的角色，这也就是笔者说的，由AI、大模型驱动的底层技术变革，才将是京东健康的AI能力的未来增长逻辑，我们分几层来说。
第一个阶段，是AI帮医生做”本不该医生做的工作“。
比如王惠玲主任就认为，要增加医生服务能力、节省精力，就要剥离非医性劳动，AI是一个非常好的加持工具，她说：“医生的大量的事务性工作，逐渐会被AI替代。例如，门诊的初筛和调查、患者基本情况的初诊搜集整理、病历的写作辅助、病案的后期研究等等，这会解放医生和大量释放医生的核心能力。”
第二个层面，是AI辅助医生“把工作做的更好”。
皮肤科疾病有很多种，大概超过2500种 ，但是有很多皮肤科疾病有着非常典型的皮肤表现和病理表现，这是极好的AI训练数据。
中国医科大学第一附属医院皮肤科副主任医师郭昊就分享说——“一个患者在京东健康的平台给我发了几张很模糊的照片，很像是一个色素痣。当我正准备给患者按色素痣进行指导和讲解的时候，我看到我的对话框最下层有一个智能医助，它给我推送了——第一可疑诊断是扁平疣，第二可疑诊断才是色素痣……我当时拿不准，所以就跟患者要了更多的照片，结果发现还真是扁平疣，我从此迈过了对AI辅助诊断从不信任到信任的门槛。”
郭昊意味深长的说：“我的导师是一个非常著名的皮肤病专家，他总是教育我们，面对一个疾病，尽可能多的去想、去问询一些可能性……但在实践中，我们并不是总有那么充分的时间去贯彻这个想法，而京东健康的智能医助根据患者的临床表现，会给我们推送大概4-6个可疑的鉴别诊断，给年轻医生提供了更好的思路，也给大家提供一个非常好的查缺补漏的机会，它真正体现了AI也可以实现我的老师教给我的‘仁心仁术’。
第三个层面，是AI赋能医者、研究者”做以前人做不到的事情“。
“更重要的还有一些长期性的、具有很高价值但人力根本无法承担的工作，AI也可以帮上忙”，王惠玲说：“以我院为例，每年都新增22万左右的患者，由此产生的新增病历是海量的、存量则是惊人的……但我们基本没有能力利用这些宝贵的大数据，一份份的看是看不过来的……我们希望AIGC能力能够帮助我们阅读、理解、提取海量健康数据中的要素，最终把‘干货’留给医生做研究，这个工作我们已经在做了，但我们希望和京东健康有更多的合作。”
王惠玲对AI的期待还远远不止这些，她说：“由于大模型处理异构数据的能力不断增强，我们希望和京东健康合作，把我们采集的临床异构数据——包括问诊数据、影像学数据、基因组学数据、诊疗过程和诊后管理的数据，都基于多维度、多类型的联合，建立相应的知识图谱，最终成为可以直接赋能、为精神心理疾病提供诊疗服务的生成式模型，也就是PsyGPT。
第四个层面，就是像京东健康技术产品部总经理李欣说的那样，一边结合现有业务最大程度发挥AI的价值，另一方面持续夯实AI的底层能力，成为健康领域AI和大模型技术的引领者和策源地。
李欣所说的，就是今年发布的“京医千询”的医疗大模型，这是一个是基于大量的医生知识和京东健康业务中积累的上亿医患问答的数据训练出来的产业级大模型，目前已经泛化出医师助手、智能诊断辅助和复杂医疗资料的理解和提炼等能力模型，在这些领域已经以实实在在的产品形态在赋能医疗、科研等场景。
所以，笔者所说的“新高潮就要到来”的前提条件已经基本具备，在过去的一两年之内，整个京东健康的互联网医院已经实现了全科的智能辅诊，包含了上面提到的三个具体能力，并且在建立全周期健康档案的智能管理和诊后科研等方面收获斐然，这都说明“产业级大模型”其名不虚，的确在推动互联网医疗产业升级方面起到了巨大作用。
最后，笔者谈谈为什么要说“互联网医疗的新高潮来了”。
首先，移动互联网的红利结束了，网民数量、智能手机保有量和用户时长都已经见顶，再依靠网络效应拉动增长的阶段已经结束了，行业的底层发展逻辑要变了。而这就是所谓“范式转换”，是一个科学体系向另一个科学体系的跃迁，它注定艰难、漫长，但尤其适合京东健康这种注重底层建设、有长期主义价值观的企业；
其次，人们已经在AI和健康服务间找到了不少结合点，toB、toG、toH和toC方面都有真实落地案例，这说明AI能力驱动健康服务能力发展和业务发展的时代已经到来。如果这一领域也遵循广义摩尔定律，即每18个月能力提升一倍而成本下降一般，那笔者可以粗估，3-5年内AI能力将极大改善京东健康的服务能力，5-10年间将不只是互联网医疗的第一入口，可能也将成为互联网AI研发的第一策源地；
最后，务实地说，人们期待着互联网医疗服务无限接近甚至可以替代部分线下医疗的梦想已经不是那么的遥远，除了京医千询这样的产业级大模型正在不断迭代，以及至关重要的虚拟现实、增强现实和元宇宙数字孪生技术也都在突破，真实-虚拟-真实的闭环终将出现，而此时最得益的就是京东健康这样有足够的渗透率、有足够多的场景、有足够强的创新机制的头部企业。
在过去10年里，移动互联网的上半场和下半场，都没有彻底解决互联网医疗这个赛道的发展问题，因为这个问题太复杂了，很难归因。但现在AI的到来，它具有的生成式能力，几乎有无穷的升级空间，它是目前我们看到最有可能接近解决痛点的路径，京东健康应该勇敢地抓住这个千载难逢的机会，实现自我转型，这将是一个惠及14亿人的大产业机会。
