移動醫療創業公司如何搭上保險快車？

越來越多的創業公司看到了C端收費的難度，轉攻保險公司，試圖以幫助保險公司降低風險、節省費用為出發點，讓保險公司最終掏錢。在轉型路上比較集中的有兩類公司，一種是以數據為出發點，通過分析和模型來評估風險；另一種則是慢病管理，希望從疾病入手，影響治療流程和效果，最終達到控費效果。但同時操作模式個性化程度較高，意味著操作成本會變高，而適應人群有限。對支付方來說，直接經濟效益也并不明確。目前現階段市場條件下，什么才是有可能和保險公司契合的模式？

疾病管理

在不少期待商業保險公司買單的創業項目中，有很大一塊屬于疾病管理范疇，尤以慢性病管理最熱。其背后的邏輯是這樣的：保險公司在有疾病風險的人和慢性病患者身上有很高的支出風險，如果可以幫助保險公司降低這部分費用，保險公司會有動力采購這樣的服務。

但事實并不如理想那么美好。有兩組數字可以側面說明這個問題。

美國《醫藥互聯網研究期刊》2015年刊登了一項針對新加坡用戶的調研報告。結果顯示，只有兩成的人會愿意使用移動醫療產品來控制疾病，而只有一成用戶會積極參與。這項調研選取了新加坡84位剛被診斷為二型糖尿病的患者，男女各占一半，調研所提供的App主要是進行卡路里攝入的監測和計步追蹤。這項調研揭示的問題是，那些積極參與的用戶本身參與運動的頻率就較高也比較關注自身健康，而那些相對懶散、健康風險意識薄弱的用戶即使患病后也很難有動力改變自己的生活方式。

另一項數據則是美國一家最近獲得4800萬美元C輪融資的慢病管理公司Omada，目前僅有2萬名用戶。中國的慢病管理軟件經常會宣稱自己擁有數十萬用戶，而事實上成熟的慢病管理運營經驗卻提示，核心用戶數可能并不高。Omada表示近幾年的目標仍然是管理的效果，非用戶數量的猛增。

Omada的案例首先說明一個問題，即依賴醫生資源去做疾病管理仍然是很難的，醫生的精力、時間以及經濟動力都意味著靠醫生去做疾病管理并不現實。Omada的模式是通過專業的體重管理，配合線下線上的教程，包括飲食、運動和心理輔導，主要的服務資源是全職專業教練。

這種方式的好處是有全職的專業人才，可以保證服務質量和頻率，但無法避免的一個問題就是，讓病人和保險公司認可由非醫生資源建立起來的這一套疾病管理，很有難度。

首先，要證明其有用本身就不容易，而且保險公司往往更注重于短期內看到的直接效應，無法量化和看到效果的項目在他們的購買清單上處于后面的位置。

其次，是否有人會使用這些項目也是保險公司考慮是否買單的要素之一。雖然創業公司可以說，只要保險公司買了單，自然會員就得到了這些服務，如果是免費的，為什么不用？而事實上，用戶在獲取醫療服務上也是要花時間的，而他們的迫切性決定了自己首先會花時間在什么樣的服務上。對于慢性病患者來說，最多的時間用在了醫生端，然后是獲得檢查和產品這個鏈條上，最后才可能是非醫療資源提供的服務。而正如第一組數據揭示的，只有對自身健康最有積極性的人才會主動參與疾病管理項目，而如果本身沒有動力，要改變這種狀況仍然是很難的（哪怕是免費）。因此，作為迫切性最末端的服務，依靠專職人員的疾病管理仍然是一個細分領域，對于保險公司來說，遠未及從醫療服務端下手控費那么直接。

最后，疾病管理仍然是一個需要個性化的服務，普適性不強，很難用互聯網的流量思維快速做大。而保險公司的非迫切性支付意愿，以及個人端支付的困境，都讓純粹的疾病管理公司難以支持自身發展。

因此，保險公司雖然幾乎都在推行各種疾病管理項目，部分自己做，部分通過外部服務或合作，但初衷和很多創業公司的目標并不吻合。相比純粹的控制費用—也就是直接降低多少費用，保險公司的出發點更多是增加和用戶接觸的節點，通過教育潛移默化地影響用戶行為，通過這種行為的改變去改善治療的效果。這些項目有更多的營銷和用戶培育意義，對控費的直接影響遠不及整個服務架構的改變來得直接有效。因此要想用這樣的動力和邏輯去支撐起一個單獨的產業也是非常困難的。

直接控費

美國保險公司從過去幾年在投資數字醫療和服務領域中得出這樣的經驗，必須選擇最直接有效的辦法去節約成本，并且要注重短期內體現效果。

而如果要直接影響醫療開支，有兩個方向。一是尋找價格更低更經濟的服務代替商，遠程醫療和快速診所就是很好的選擇，因為他們便宜而方便。還有一個方向是針對已經得病的特別是已經住院的人，他們占用的醫療成本很大，如果從這部分人下手，控制成本的效果可以較快體現出來。

最直接的例子就是遠程醫療，因為費用比線下診所低很多，這是直接看得到的成本節約辦法。第一，對于看小病的人，遠程醫療提供了一個方便而低價的方式，讓一些原本約不到醫生的人可以很方便地解決問題，或者不會忽略健康問題最終導致去急診室看病，造成高額醫療支出。第二，醫院之間的遠程醫療和交流減少了以往需要轉院或者長途運送病人的成本，也避免了錯過最佳治療時間而導致更大的醫療支出。第三，針對慢性病人和術后康復病人，增加了醫患溝通，對病人的康復效果有很大影響。

另一個例子則是快速診所。快速診所成本低，布點嫁接在超市或藥房，看病容易，對外傷、過敏等緊急處理的成本遠低于急診室，同時又是很好的健康防御點，可以提供疫苗、健康教育、快速體檢等服務，是一種低成本的預防醫療加基礎醫療方式。因此受到保險公司看好，愿意大手筆投資，而且越來越多保險公司把這種快速服務納入自己報銷之內，其背后節省成本的效果很直接。

還有一個就是直接考慮如何避免讓生病的人重復入院或者再次犯病去急診室，因為美國的急診室費用非常貴，保險公司會千方百計降低急診室使用概率。因此，保險公司對于術后病人進行追蹤和回訪，通過指派護士和專業人員進行問訊、健康指導以及提醒用藥或隨訪等手段，都是為了更好地追蹤到病人的狀態，降低突發狀況的可能性。

雖然說這種項目對于保險公司來說，可能經濟利益不如遠程醫療和快速診療來得直接，但這項服務是非常專業，而且針對不同病人和疾病的差異化，需要和醫院、保險公司緊密結合，人群相比健康者也要少很多，但是更有針對性。這背后的邏輯是，相比健康人或者有風險人群，住院手術病人占用了大部分的醫療支出，如果能幫助他們更快恢復健康，防止他們再次生病住院，對保險公司的成本控制影響會很大。這比投資用于健康者的數字醫療產品要立竿見影得多。

數據分析

對于購買者來說，保險的本質仍然是保障，數據分析和疾病干預更多是保險公司端處于營銷、費用控制目的所進行的項目，是一種服務的輔助手段。在缺乏優質保障和會員基數的情況下，靠數據分析作為噱頭并不能直接帶來用戶對保障的接受度，進而做大量。

如果數據分析作為單獨的第三方服務，想要賣給保險公司，則面臨這樣的尷尬之處：首先，用戶數據尤其是疾病數據是保險公司的核心資產，通過第三方去分析的安全性低，不是首選方式。其次，數據分析得出的結果，比如高風險人群以及風險點，必須轉化為后續的行動，這種行動涉及到結合臨床治療的服務，比如健康跟蹤和意見，專業的疾病控制計劃，用藥干預等。這些項目的涉及需要極其專業的醫學能力，以及和醫院、醫生結合的通道，尤其是通道并不容易建立。

即便保險公司愿意向第三方公開自己會員的疾病數據（事實上這種可能性很小），數據的提示性效應也很難轉化為直接的行動。這背后的邏輯是，相比健康人或者有風險人群，住院手術病人占用了大部分的醫療支出，如果能幫助他們更快恢復健康，防止他們再次生病住院，對保險公司的成本控制影響會很大。這比投資用于健康者的數字醫療產品要立竿見影得多。

其實用戶大都是短視的，他們購買保險考慮的是保障范圍，即能夠為他們覆蓋多少過去可能需要自費的部分。