[海外互联网医疗创业案例]AliveCor从医疗设备制造到数据价值挖掘

作者:蛋壳研究院 2014-12-18 11:25

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AliveCor是近两年来少数获批FDA的数字医疗公司之一。AliveCor是2011年才成立的初创公司,产品服务于心脏功能欠佳的人群。因为涉及医疗设备领域,AliveCor作为数字科技公司必须得走通FDA审批这条路才能真正进入目标市场中。对心电图监测领域来说,事实上有不少传统医疗设备公司在前,作为一出生就携带移动互联网基因的创业企业AliveCor而言,如何走通合规道路,如何建立自己的护城河,并不容易。3年来它的发展历程对同类互联网医疗创业团队而言值得借鉴,动脉网特做了深入分析。

前沿的产品设计与技术专利

简单的说,AliveCor是一款结合智能手机的心电图测量(ECG)设备,你可以通过AliveCor随时随地知晓心律情况,并记录在智能手机中。用户只需打开应用AliveECG,将手机握在手里或放在胸上保持30秒钟,该应用便会自动完成记录,并将记录的心电指数上传至AliveCor公司服务器。看上去很神奇?别傻了,用你的智能手机可办不到,这需要配合AliveCor设计生产的传感器套件。它是看上去类似手机壳一样的配件,可以套在手机上携带走,并随时使用。2011年1月 AliveCor首次亮相于CES美国消费电子展,那个时候这种设计思路还是很前沿的,因而也立刻受到了关注。同年,赛诺菲推出的手机血糖仪iBGStar也是同样的设计思路。(关于赛诺菲iBGStar动脉网有详细的案例分析,请查看这里

AliveCor-versatile-heart-monitor

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动脉网发现类似这样能作为手机附件与智能手机融为一体的设计如今在移动医疗领域已经非常流行,有越来越多的医疗设备公司发布这样的产品。事实上,这个设计涉及到的核心技术是传感器技术,得建立在这个基础上。即便是iPhone也不可能直接提供这类医学监测功能。其实,早在iPhone还未诞生的2005年,AliveCor的联合创始人Kim Barnett就开始从事相关心电图医疗设备的工作,最终她和朋友一起拥有这一领域相关传感器和无线设备的专利。所以说,人家是有自主技术的,这是门槛之一。

有一个说得过去的技术专利总是多少有说服力的。2011年8月AliveCor在A轮融资中募得300万美元,并不算多。该轮融资由Burrill & Company、Qualcomm Ventures、Oklahoma Life Science Fund提供,在2012年6月以上3家投资方以及Khosla Ventures再度追加了1050万美元的B轮投资。

AliveCor投入了不少精力在临床试验上,并在专业的学术会议和学术期刊上发表相关研究。AliveCor的官网上专门有Research这个栏目在展示这些研究。例如在进入澳洲市场之前,AliveCor就曾开展了一项临床试验,从澳洲10个药店中招募的1000个超过60岁的患者,他们每个人都获得了一个60秒长的ECG监测报告,上传数据并分析,此外还有两位心脏病专家对数据进行复查,从而发现其中不少人患有尚未获得诊断的心脏问题。

以医生群体为主要目标

2012年8月Aliverco推出了宠物用心电图监测APP AliveECG Vet,它配套使用Aliverco手机附件设备,能适用于猫、狗、马。这时,Aliverco的设备还尚未通过FDA审批,因而相对人体使用的产品,针对宠物的产品要更早推向市场。

直到2012年12月AliveCor才正式获批FDA。这个时候AliveCor开始开始面向医生预售此设备,购买者必须提供行医资质证明。AliveCor把市场目标的重点放在了医生上。AliveCor希望能先说服医生试用,然后作为处方开局给他们的心脏病患者使用,病人经医生推荐购买设备的价格是原计划在99美元左右。2013年3月最终推向市场时,官网给出的患者直接购买的价格是199美元。AliveCor拥有在欧洲市场的销售许可,还曾表示已经在一些高端领域推进了他们的产品。

为了让医生愿意使用,AliveECG App为医疗服务提供方设计方便的仪表盘。这是一个基于Web的应用,能够帮助医生查看患者的ECG数据,每个连接近来的患者数据将自动呈现出来,同时每个病人都有一个记录文档。以下是AliveECG医生端的主要界面。

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虽然AliverCo认为他们销售的主要目标是医生,但仍然从各种渠道面向所有用户销售其产品。

2014年10月,Alivecor开始适用于针对老年人市场的手机制造商Greatcall公司的产品。2014年12月,Alivecor开始与著名医疗设备公司欧姆龙合作,借用欧姆龙的渠道销售Alivecor的ECG监测器。现今销售欧姆龙医疗设备的渠道包括:欧姆龙在线商店,连锁药房 Rite Aid、Walgreens、零售巨头 Target和沃尔玛 。

199美元的设备费用并不算便宜,Alivecor曾希望能不断降低成本,把设备费用降下来。而AliveCor所设计的盈利模式,更希望转变为剃刀模式。例如,你用很低的架构购买AliveCor监测设备,在使用的过程中你觉得不错,有时候你需要查验一下监测数据是否有异常,这时候就像在网上购买音乐或小游戏一样,你花费0.99~1.99元,AliveCor会提供给你一个检查结果。对有心脏问题的人来说,为求一个安心非常重要,你会愿意为此支付费用。AliverCor认为即便没有医保报销,人们也会逐渐接受这种在健康上的消费方式。就与现实的成本相比较,比如说你认为你的心脏有些问题,你去医院检查花费了100刀,最后发现其实并没有大碍,然而这100刀已经花出去了,并且只解决了当下一次性的问题。即便这次检查有医保报销一部分,自己仍旧需要支出一部分,没几次就会超过购买AliveCor的成本了。

此外,Alivecor也设计了导医模式,你可以通过Alivecor找到适合你的一位医生来帮你进一步解决心脏问题。在这里显然使用Alivecor的医生除了向他们的病人推荐了Alivecor之外,也能获得Alivecor向他们推荐的病人。

深挖数据价值,开发排查智能算法

除了能采集数据进行监测外,怎样来判断ECG数据显示的结果是否有严重病症需要立刻采取治疗措施呢?许多APP都连接了医生端,最终落实到线下服务,也就是大家挂在口边的O2O模式。AliveCor也不例外,在测量ECG数据后,数据结果可以发送给你的医生,或者连接到有特别资质的医师来帮你解读,数据解读将在24小时内反馈给用户,如果加急则需要支付少量费用。事实上接通医生端提供数据报告解读的这项服务在2013年11月才开通,基于AliveInsights模块。

AliveCor_ECG_Analysis

关于ECG数据如何解读,AliveCor开发了一种算法能够实现绕开医生,自动化地判定是否存在心房纤颤(Atrial Fibrillation),这是中风和心力衰竭的预警信号。他们也可以联系经认证的医师对这个监测结果进行确认,最后可以发送给他们的医生。AliveCor开发的这一AFib排查算法阴性检测准确率达100%,阳性检测准确率为97%,为了患者的安全起见,算法的设计偏向于确保阴性的绝对准确。2014年8月21日,FDA批准了AliveCor公司的检测房颤的房颤检测器算法。关于房颤导致中风造成的严重后果,AliveCor曾向患者做了一些普及教育工作,例如AliveCor制作的AFib与中风关系的信息图。

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AliveCor已经通过之前的积累收集了110万个ECG数据,其中很大一部分呈现出心房纤颤的状况。AliveCor通过研究大约20~30万条有心房纤颤的状况的数据,以及对比70万条正常的数据,这些数据就像是给算法做测试,不断对其进行“训练”。虽然没有数据显示心脏病医生的判断是否达到同样的准确率,但AliveCor相信通过不断地比对数据进行调整,他们的算法最终能超越医生的判断力。AliveCor的这一算法也令它区别与其它ECG监测领域的APP。这也是门槛之一。动脉网认为国内的互联网医疗往往缺乏技术性层面的护城河,绝大多数参与者都将投入倾向于资源层面,例如抢夺医生、搭建渠道等领域。

除了针对心房纤颤,AliveCor目前还有许多其它算法正在开发中,最终计划形成一个以ECG数据为核心的算法包,能自动计算出不同数据表现所代表的心脏各个方面的特点。此外AliveCor还有意在ECG数据之外,收集到患者的其它相关数据,例如环境、生活习惯、患病历史等,通过数据挖掘技术寻找其中的关联性,以帮助患者更好的保护心脏。可以看出AliveCor尤其看重数据分析的价值,它正在从一个医疗设备公司转向数据挖掘公司,其CEO Euan Thomson 也确实在公开场合曾这样强调过。

AliveCor发展历史

借助智能设备与应用,患者DIY是未来医疗健康发展的一大方向是,这能缓解关键医疗资源——医生资源的紧张趋势,患者DIY如果能确保准确性,就能实现不额外占用医生时间的情况下也能在一定程度上解决问题。AliveCor无疑已经迈出了这一步,在这细分领域里实现了这点。

这时候,画外音马云说:未来医生找不到工作。

对中国互联网医疗创业者的启示

动脉网认为AliveCor其实是个非常简单的公司,成立时间不长,聚焦在细分领域,努力做好分内的事,带给用户看得见的价值。有以下几点值得特别注意:
1、 仔细想一想你的服务是否能带给用户实在的价值,与此同时还能替他们节省费用,如果可以那么就相信人们会选择你。
2、 对于有能力积累数据的公司而言,应当尽早借助先行优势找到数据转化为价值的方式。
3、 互联网医疗中数据价值的体现不是仅仅有数据就行的,在移动互联网时代算法已经成为许多公司的核心竞争力。在大数据分析技术下,算法的准确性又往往和数据积累密切相关。
4、 患者DIY是未来医疗模式的一大特点,别把目光过渡集中在掌控医生资源上。想一想,怎样能够不麻烦医生就能很好的解决问题。

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