智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 十 )
通过“AI+终端”的方式 ， 互通慢病患者的体征数据 ， 对慢病进行风险分析 ， 向患者提供饮食建议 ， 甚至医生干预 ， 把慢病服务和体征数据连接起来 ， 解决目前慢病管理不及时、不准确、购药难的现状 ， 同时做到会员管理、精准提前营销 ， 提高整体运营效率、药品周转率和降低库存 ， 成为真正意义上的智慧药房 ， 这里的核心点是“连接个人生命体征数据” 。
举个例子：
互联网购药平台“叮当快药” ， 我网购两次药品后 ， 然后他们就会定期的通过短信和Push给我推送其他药品 。 这种运营手段作用大吗？我认为不大 ， 因为他们并没有和我的体征数据进行连接 ， 只是在碰运气而已 ， 我一个健康的人会时不时的买药吗？这是一个值得思考的问题 ， 和以下推送触达有所不同 。
l “每日优鲜”推送菜品 ， 预测你购买的蔬菜够吃几天 ， 精准补货推送 ， 复购率很大 。
l “星多客”推送理发 ， 预测你理发频次和门店依赖程度 ， 精准推送理发券 ， 一推一个准 。
l “瑞幸咖啡”推送咖啡 ， 预测你喝咖啡的频次和时间段 ， 精准推送优惠券 ， 转化也不错 。
为什么他们推送效果会很好 ， 其实很简单 ， 掌握了用户行为动机和刚好满足他的需求 ， 就像比笔头插入笔盖那样自然 ， 那叮当快药可以获得高转化率吗 ， 当然可以 ， 就是连接用户的体征数据 ， 进行精准推送 ， 这个精准在大数据的帮助下或许会极其精准 。
重慢病对药品的需求或许是乞求 ， 掌握了数据后 ， 或许会超越其他服务的精准 ， 所以药店应该让药品出现在需要的病人那里 ， 这是自然而然的事情 ， 一旦实现 ， 未来药店比拼的将是服务能力和提升用户满意度的能力 ， 而不是疯狂推广药品 ， 强推促业绩 。
新技术在医疗领域的落地推进或许与商鞅变法图强有一定的相似度 ， 必然会打破既有的游戏规则 ， 影响多方的使用习惯和利益链条 ， 在执行过程中也会遇到各种问题 ， 解决问题有多大 ， 面临的困难就有多大 ， 技术还只是其一 。
但不破不立 ， 从便民利民的角度 ， 或许药店获取药品处方权、医保支付也只是时间问题 ， 所以对于“互联网+医疗”和“AI+医疗” ， 我想用我最喜欢的一句话来结尾“士不可不弘毅、任重而道远”...
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