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智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 五 )


第一阶段：技术型和数据型AI产品经理比较受欢迎
此阶段的PM有一定的技术背景 ， 熟悉掌握AI底层技术实现、封装各种对外开放SDK ， 有一定的架构水准 ， 可以将影像识别、自然语义、机器学习、认知计算、生物信息学等技术运用到产品中 ， 他们应该是早期的AI产品奠基石 ， 其次是数据PM ， 数据产品侧重点在数据分析上 ， 包含数据的采集、分析、可视化等 ， 这类产品经理有研发和数据分析的背景 ， 也是第一阶段很缺少的产品 。
第二阶段：体验型和策略型AI产品经理开始受青睐
随着AI的进一步发展 ， AI医疗产品越来越多 ， 体验也越来越重要 ， 用户开始慢慢接受了AI产品 ， 产品的业务逻辑也越来越复杂 ， 产品线规划和设计就慢慢重要起来 ， 需要策略产品经理去权衡好用户感受和用户价值之间的关系 ， 同时交互、UI、用户研究也会慢慢凸显出价值 ， 所以这个阶段又会有大量相关岗位放出 ， AI的招聘市场会回归体验和策略时代 ， 至于时间要看“AI+”的发展步伐 。
第三阶段：商业型产品经理需求慢慢变大
这个阶段意味着AI医疗领域进入了成熟期 ， 如果说体验型PM更多强调的是给用户创造价值 ， 那商业型PM更多的是想着如何把流量变现 ， 比如智能医疗器械怎么卖 ， 图像识别产品怎么推广 ， 各种系统如何服务C端、B端用户 ， 这类产品经理一般需要对商业模式比较熟悉 。
Q7.如何成为一名合格的人工智能医疗产品经理？
1、对医疗行业的理解
人工智能和互联网本质没有什么区别 ， 都是工具 ， 这些工具对于商业来说就是基础设施 ， 就像生活中的水煤电 ， 所以任何“互联网+”或者“AI+”都离不开对行业的理解 ， 就比如金融行业来说 ， 信托、私募、基金、股票、房贷、商贷这些概念是怎么样关联业务的；清算、风控、催收、征信每个环节又是怎么体现在产品里面的 ， 这些都需要对行业有一定的了解；
医疗行业也是如此 ， 分级诊疗、健康干预、远程会诊、医疗控费、基因测序是什么意思 ， 医疗机构、医生、药企、药店、保险等之间的多重映射关系如何理解 ， 这些都需要从行业角度有一个全盘的认知 ， 甚至于对政策、技术、资本利好的研究 。
2、优秀的主动学习能力
面对新领域 ， 初始阶段都是新人 ， 如果说有差距 ， 那一定是由于学习力的不同慢慢拉开的 ， 通过学习可以提升一个人的认知层次 ， 就像Andrew Ng说的那样 ， 其实很多情况下我们并不知道下一步要做什么 ， 这时候就需要大量的学习和阅读 ， 多和某些领域的专家谈话 。
我有一个很深的体会 ， 我每次听复旦、同济教授公开课的时候 ， 经常有脑洞大开 ， 醍醐灌顶的感觉 ， 而这些公开课的理论都会在工作和生活中建立关联 ， 所以当我们读了足够多的书、听足够多的公开课或者和足够多的专家交谈时 ， 我们的大脑的就会接收足够多的输入信息 ， 新的创意自然也会随之产生 。
3、 基础数据分析能力
AI领域有相当比重的用户需求会来自大数据分析本身 ， 用户心理和行为依靠深度学习获取 ， 就像天猫精灵为什么越用越懂你 ， 数据诠释着用户的行为轨迹 ， 所以数据分析能力在解决问题的过程中 ， 在动手实践与探索过程中 ， 都会大有用武之地 。
我们要做的就是产品上线前后 ， 分析使用数据 ， 挖掘使用场景 ， 找到产品改进点、突破点甚至引爆点 ， 用丰富的交互场景推动AI创新 ， 就数据分析能力本身而言 ， 我们需要从数据的认知、收集、整合、表达、挖掘等五个方面的能力全面提升 ， 这也是为什么任总在走访高校时总是呼吁校长在基础学科里加入《统计学》和《离散数学》的原因 ， 数据分析能力应该在学校里就具备一定的基础 。
4、 多渠道获取AI资源信息
我们可以多渠道获取一些有关AI医疗方向的信息资源 ， 比如：
第三方AI报告：艾瑞、易观、前瞻经济学人、BAT研究院等有很多AI医疗的报告 ， 总结非常到位 。


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