專欄作者/火炎
醫療行業深耕，堅定的長期主義者。
遙想2011年，IBM 的 Watson在美國最受歡迎的智力競猜節目擊敗了該節目歷史上最成功的兩位人類選手，IBM宣布Watson的新職業目標：成為一名AI醫生。
Waston是IBM的一款機器人產品，該產品通過認知計算來吸收結構化和非結構化的數據，在此基礎上產生結果，它較早的實現了人工智能在醫療中的應用。
具體表現在其通過認知計算能力，從病人病例和豐富的研究資料庫中尋找資料，為臨床醫生提供有價值的見解，從而幫助醫護人員找到最有效的治療方案。
想當年IBM的雄心壯志還歷歷在目，發展AI醫療，并購醫療數據公司，與梅奧，MSK等全球知名的醫學研究機構合作，來豐富Waston的功能。
然而10年過去了，Waston并沒有像他當年說的那樣超越人類醫生，更沒有為患者解決更多的疑難雜癥。
而今IBM Watson Health將被賣，AI醫療研發10年依然未盈利，號稱是IBM“登月計劃“的Waston Health 登月失敗。
但其號稱用數據、技術和專業知識整合實現醫療服務轉型的故事依然在江湖中。
此次IBM Waston Health的滑鐵盧也給AI+醫療應用潑了一盆冷水。
當前醫藥人在職業選擇上，已經不再是醫藥公司跳到醫藥公司了，越來越多的醫藥人突破傳統醫藥行業的職業邊界，互聯網+醫療公司成為了不少人的首選。
而在互聯網+醫療的公司中，不少公司的應用場景都是把AI運用到醫療應用中，與Waston Health所提供的業務如出一轍。
1、互聯網+醫療職業賽道的選擇
從當前互聯網+醫療行業的公司來看，主要的收入獲取路徑基本類似，在線購藥、輕問診、專家服務、廣告為主要收入來源，業務體系以全為主。
無論以醫藥電商、在線問診、專家服務哪一個為當前切入重點，業務均會覆蓋“醫+藥+大健康類”，并以線上醫藥、輕問診、專家服務、廣告等作為營收構成。
因此代表們在進行賽道轉換中，一定要先明確互聯網+醫療公司的運營模式及類型，只有明確其運營模式及類型，才能明確一旦加入后，自己所負責的工作是否與自身的能力和優勢相匹配。
2、從自身實際情況出發，別被“未來”所蒙蔽
不可否認，AI是大勢所趨，據IDC統計，到2025年人工智能的應用市場總值將達到1270億美元，而其中醫療行業將占市場規模五分之一。然而醫藥人在進行選擇時，應該從自身的實際情況出發。
以AI醫療的常用功能——虛擬助理為例。
理想中，虛擬助理可以通過提前進行的數據和邏輯設計，將醫生重復性高的工作進行人工化，比如虛擬助理的語音功能，可以將醫生口述的醫囑按照患者基本信息、檢查史等形成結構化的電子病歷，大幅度提升醫生工作效率。
總是站在醫生角度思考問題的代表，聽到這樣的產品有這樣神奇的功效，自然是信心滿滿，為產品能解決用戶書寫幾個小時病歷的痛點而竊喜。然而現實卻是虛擬助手在醫院中的醫院場景很少，減少醫生工作量，還得靠團隊中的低年資醫生。
一旦醫藥代表轉行向醫生推廣類似產品的使用，看似是解決醫生痛點，節省醫生時間，而實際中卻往往只能通過刷臉讓醫生幫忙上傳數據信息，以此完成自己的業務指標。
而醫生上傳數據中所面臨的種種使用卡頓，頁面設計不合理等情況，不僅不能節省時間，反而耗費了更多時間。
3、維護客情關系不能斷
AI很牛，AI醫療也將是未來發展的方向。但AI+醫療最初邏輯的建立都離不開醫生的配合，AI+醫療最多的應用場景依然是輔助醫生進行診療。
因此，如果想要繼續在醫療領域工作，不管是互聯網+醫療抑或是國內外醫藥器械廠商，都不能丟掉客情關系維護的本領，多于醫生溝通，多與產品使用者溝通。畢竟任何產品的開發，終端使用者都是“用戶”。
Waston的失敗或許只是偶然，畢竟Google Medical Brain以及中國BAT巨頭們的互聯網+醫療項目依然風生水起。
任何技術的發展都道阻且長，我相信技術會進步，我相信人工智能會讓人們的生活越來越好，我相信人工智能在醫療中的應用會加速醫療的發展。但更需要提醒的是，醫藥人如果選擇此類職業方向，還需擦亮雙眼～
歡迎醫藥人拍磚，共同探討當前醫藥領域的坑與坎。
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