风起“云”涌

“我告诉你，医疗影像云，就是噱头和概念，如果它所提倡的方式已经开花结果，那么光学胶片的市场增长应该持下滑的曲线。但据我所知，锐柯的胶片业务每年仍然保持两位数的增长。”这是一家医械企业，中国业务负责人告诉《E药经理人》他对医疗影像云现状的预判。而另外一家医械企业的营销负责人的观点则是医疗影像云端存储所设想的商业模式实现后，不止光学胶片产业受到重创，为医疗机构提供影像归档和通信系统（PACS）的软件提供商也得重塑其商业模式。在未来，价值百万元的MRI和CT等影像硬件设备都可能免费提供，医械企业的整个盈利模式都会变得完全不同。”立场不同，判断不同，结论也会不同。但不管给出以上判断的医械产业从业者受哪些因素的影响，一个非常明晰的迹象是，医械产业已经被“云”搅动起来了。

对于所有产业而言，插上电，登上“云”，接下来，就可以充分发挥想象力了。马云给这种想象力加上了风火轮。在10月14日云栖大会上，马云为云计算勾画了一幅壮丽的未来图景。他表示未来计算能力将会成为一种生产能力，而数据将会成为最大的生产资料，会成为像水、像电、像石油一样的公共资源。基于此，阿里云结合其6年来的实践，提出“互联网是基础设施”、“数据是生产资料”、“计算是公共服务”三大基本判断，认为人类已经从IT时代进入了DT（Digital Technology）时代。医械产业想跟潮流，10月18日在武汉举办的中国国际医疗器械博览会（CMEF）上，除了让代表公司最新技术硬件产品闪亮登场外，以云概念为切入点的软实力也成为国内外医械企业竞相展示的卖点，似乎回应着阿里云在几天前所做的三大判断：将医械作为接口获取的信息数据传到“云”上去，成为硬件设备之外的重要生产资料。
影像“云”的路径

东软是这样做的。在CMEF展会上，写有“东软影像云”5个大字的背景板高高悬在其展台上，惹人眼球。“将数据存在‘云’上，所带来的未来想象力更丰富”，东软医疗系统有限公司首席执行官武少杰告诉《E药经理人》，在这次CMEF会上，其推出的CT和核磁共振等设备，都加注了云的概念，与“东软影像云”留有传输接口，方便影像数据在云端的上传下载与储存。总体来说，东软影像云是通过移动互联网、云计算、大数据，社交以及远程医疗服务等技术和理念，形成针对医疗影像业务的云平台，搭载影像设备可以为客户提供一站式的解决方案。作为联影“U+互联网医疗”战略布局的一部分，联影也推出了“影像云”系统。联影董事长兼首席执行官、执行管理委员会主席薛敏在接受媒体采访时表示，联影“U+互联网医疗”战略是以互联网连接影像设备，实现以互联网和大数据为依托的智能诊断和区域医疗资源协同，构建智能医疗生态系统。这一智能医疗生态系统由四大关键支柱组成—全线高性能医学影像诊断与治疗设备、区域“影像云”、区域“医互云”以及基于这三大支柱所采集的大数据和相关大数据应用。
可以看到，“影像云”只是东软和联影云端探索的一部分，他们的目标更为宏大。但也可以看到，除了设备、使用设备的医疗机构及云数据存储服务器不同，东软和联影所构建的整体云战略可谓异曲同工。路线基本依照以设备端为接口，通过医疗机构的使用，采集影像，上传到各自的云端加以存储，之后再根据与医疗机构的协议，分发或者使用存储到云端平台上的数据，用于医院医生的诊断、会诊或者更高的层面，通过大数据的分析，精确诊断或者预判未来疾病趋势等。

之所以选择影像云作为整个云端业务的切入点，是因为影像同检验一样，是比较容易实现标准化操作的领域。事实上，国家在2013年10月发布的《国务院关于促进健康服务业发展的若干意见》中，已经提出了发展专业的影像中心的思路。影像云的探索在此基础上，随着移动互联网技术的发展，呈现出来。纵观整个有关影像云的生态体系，可以发现，除了前文中所提到的既有硬件同时也具备软件产品的医械企业外，还有一些单纯的软件公司，他们更多将其商业模式诉诸于对影像云数据的使用。“所有这些公司大体可以分为三类：首先是建平台，采集自有数据；其次是针对已有数据建平台；第三类是应用数据。其实“看懂一家企业云战略的思路，其他的基本差不多，主要的区别在于以什么作为入口采集数据和以什么样的方式使用数据。”一位本土医械公司云端建构人员表示。虽然模式的趋同成为一部分业界人士对医械企业云端探索的最大诟病，但显然，互联网时代，在想象力也是生产力的当下，另外一部分人持有非常乐观的态度，“这足以颠覆之后医械领域的格局和营销模式，就看谁能看明白并及早布局。”
很炫的未来

影像设备使用免费，是影像云撬动医械产业后，最具现实颠覆性的版本。虽然武少杰认为这种畅想短时间内实现的可能性不大，“一台价值几百万的硬件设备，做到免费有难度。”其实，一些医械产品，在如今具体的商业实践中是可以提供给医疗机构免费使用的，比如诊断设备。诊断设备免费提供背后是企业收费模式的转变，目前诊断试剂和一些用在诊断中的耗材已经是诊断类设备医械公司的主要利润来源。
而业内人士所畅想的MRI或者CT机等硬件免费，其基础也是基于医械企业利润模式的转变。“云”的最大作用是将分散在四处的碎片化信息数据在线上链接起来，如阿里云的判断“数据是生产资料”一样，用大数据的魔力重构一个行业的商业模式。在这个模式中，医疗影像云的最大利润来源是对其云端数据的使用。医疗影像云所达到的最终目的就是如此。试想当医疗影像云中所存储数据成为公司具有最大价值的资源时，影像设备作为数据信息的采集入口，由公司免费提供给医疗机构就存在极大的可能性。这里需要明确的是，硬件设备免费并不意味着硬件设备制造商会在未来出现生存危机，就像手机行业一样，手机作为硬件设备，不管是个人来购买，还是电信运营商来购买，都是要付出相应成本的。不同的是电信运营商的收费模式发生了变化，它通过赠送硬件的方式，粘合受众，收取其使用电信网络的费用。所以，随着医疗影像云存储之后数据使用功能的成熟，医械硬件制造商可能受其影响有限，但传统的PACS提供商的生产空间将变得狭窄起来。

例如，东软的影像云分为三个层级：私有云、区域云和公有云，每一个层级按照一定的权限设置，供需要的医疗机构和医生使用。这显然比医院内部传统的PACS，在数据的互联互通性和存储量级上有明显优势。“影像云能够让医生只要在有网络的条件下，随时随地看片、会诊，即使是坐在马桶上，这个工作也能照样进行。”问题是，这个构筑在医疗影像云上的炫酷未来，由谁去实现。理论上来说，构建医疗影像云在既有硬件又有软件的医械公司身上可以实现。这类医械公司可以被称为“接口型”公司，其特点是依靠过往的市场深耕，拥有巨大的用户资源和信息积累，其线下端打造的服务场景具有天然的数据搜集属性，而公司基于云所提供线上的服务与其本来业务之间的协同性良好。所以线下采集数据，线上传输数据，并跨越线上线下并将之连接起来在其力所能及的范围之内。但就像柯达发明的数字照相技术最终将其自身颠覆一样，现阶段对于医械公司而言，免费提供硬件设备，以云端的数据使用和开发作为主要生产资料，这种断臂求未来的做法，鲜有企业可以做到。“也许颠覆者会在业外产生，但条件是资本实力雄厚，舍得‘烧钱’。”
很飘的实践

从某种意义上说，器械企业基于“云”的模式探索，现阶段仍然构筑在理论层面，实践起来一步一个坎，要破的困局还有很多。以云端数据作为生产资料的DT时代，其存在的基础是公平、透明、开放，让所有人、所有信息数据都联系在一起，密不可分。现阶段医疗机构作为一个个信息孤岛的存在，就为数据的采集设置了的一个巨大的门槛，而这才是云端数据采集传输的初始层面。另外，医械公司之间，乃至各类硬件云平台之间，并没有将其已经拥有并上传到云端的数据，彼此开放的动力。现在，医疗产业对“云”端数据使用的探索仍处在跑马圈地阶段，不管是作为储存基础的阿里云、百度云、微软云等，还是基于这些硬件云平台而拓展自己“云”端模式的器械企业。“谁能跑赢谁可能就是未来的‘王者’，所以分享短时间还做不到。”一位医械行业从业者表示。即使是已经上传到云端的医疗影像数据，在后续的使用中仍然存在各式各样的问题。现阶段对医疗影像数据的使用主要集中在远程的诊断与会诊中，业界也已经出现了数量众多的以此为商业模式的轻资产移动医疗类产品。

但“这类移动医疗类的产品，虽然都号称凝聚了众多的医生资源，能够实现远程的诊断与会诊。但更多是对患者病情的信息交流，鲜少出具具备医嘱效力的意见出现。”原因在于“医生对此类医疗影像数据的彼此认可程度不高，不同层级医院使用不同设备采集的医疗影像，存在标准差异，医生在做诊断时更倾向于重新在本院再做一次。”一位关注医械投资人士表示。

技术层面也存在一些需要解决的难题，例如影像采集的标准化。飞依诺作为国内一家生产彩色超声设备的公司，目前正在同一家医院合作开展“网络医院”的建设。其联合创始人田园告诉《E药经理人》，医学影像中难以实现标准化的领域是彩色超声影像数据，“超声影像采集的质量取决于医生的手法，不同医生采集到的图像角度和重点不同，若是要实现针对此类影像的远程诊断，标准化尤为重要。”飞依诺正在尝试的将彩色超声影像标准化的方式是将扫查和看片分开，扫查由受过专业化培训的技工完成。“不管是‘网络医院’还是应用云端大数据的远程诊断，影像标准化是基础，缺少这个，所有的也就只能是概念。”不过，现实问题在趋势面前总有突破的可能。最先动起来的企业可能是那些已经看到危机逼近的企业。东软集团董事长兼CEO在《新生态下的新解决方案》演讲中说到，过去互联网思维强调互联，社交，商业模式，现在互联网的发展需要更多的计算，智能，分享与融合，是与更多的行业变革的深度整合。互联网已经从电子商务，中介，社交等领域的成功向更深入的行业解决方案领域发展，垂直行业之间的整合，数据的分享，人与物的互联，将创新出更多的新的商业形态和业务模式，而软件行业将在变革中成为重要角色。

谁能看到这种趋势并加以实践，也许明天就是那个产业的颠覆者。 

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