在360良医推出4个年头后,日前终于上线了2.0版。我们发现,相比4年前发布的最初版本的良医,这次良医2.0应用了AI,合作了很多权威的机构和医院,借助大数据的累积和分析,构建了知识图谱来串联用户疾病、病症、医生等相关知识。可以说,2.0版本进行的大幅度的升级,能够为不同用户智能定制个性医疗信息。

良医2.0的推出,意味着360良医初步实现了用户通过互联网“寻医问药”的全程闭环,用户查症,找药,寻医等医疗全过程均可一站式提供。

360良医2.0浮出水面:加码智能个性化医疗服务

笔者注意到近年来随着互联网和医疗产业深度渗透,因为商业利益纠葛因素导致,一大堆问题也伴随而生,魏则西式的社会悲剧不断出现,给互联网+医疗的发展蒙上了一层阴影。

我们知道360是安全起家,所有的产品都遵循守护用户安全和利益出发,良医更是如此。依托360的绿色品牌,良医2.0联动行业链条上的相关机构和医生,满足人们日益增长的对于真实可信医疗信息的需要。

可以看得,360良医2.0的上线,解决的就是之前互联网医疗平台的一系列顽疾,诸如虚假医疗信息、错误疾病诊治、药品医院推销、号贩子等等。并且发挥了360问答的联动价值,让专业医生也参与进来医疗类内容的建设,共同和平台、医疗机构一起构建良医的新生态闭环。

从单点突破到全链条构建 良医2.0矩阵服务凸显

众所周知,360良医是2013年推出的,当时推出这个产品是意在帮助网民在搜索医疗医药信息的时候,不受到虚假医疗广告、虚假医疗信息的侵扰,从而保障网民放心看病、放心就医。换句话说,360良医的最初更多的起到信息传递的价值,还没有完善的成体系的医疗信息服务提供。

现在良医2.0的功能进行了大幅的升级,比如若用户直接搜索医院,能快速获取医院就诊指南、地理位置、科室信息、医生出诊时间等关键信息。还接入部分医院的挂号功能,用户可以在搜索结果中直接进行挂号。

而当用户确定疾病后查找治疗药物、医院医生信息时,良医2.0会推荐对症药品,并根据实时位置推荐相关知名医院和专家。而在症状查询-确认病症-寻医-挂号的各个环节,用户都可以使用良医2.0快速查找一手权威信息,省去了大量在茫茫信息海洋中筛选信息的时间。可谓由单点服务,升级到矩阵服务,能够满足用户的更多维度的需求。

良医2.0升级新突破看点:人工智能+用户价值

360的做事风格非常稳健,没有足够的准备绝对不会推出,之前的多个行业爆款都是如此。同样在人工智能被认为是互联网未来发展的当下,360早已经低调的进行了多年研发,并且成立了360人工智能研究院。这次良医2.0的推出,也应用了360在人工智能领域的能力,能够让用户更精准的与所需要的信息发生关系。

360良医在病症与疾病方面,收录了数万个疾病名称,以及近1万多病症名,基本涵盖了90%以上常见病症。同时加上360搜索的4亿用户产生的搜索信息和海量的数据,就能发挥AI智能推荐的作用。比如消费者患了口腔溃疡,搜索这个词汇时候系统会提升还否有“疼痛”、“恶心”、“呕吐”等伴随症状,并且给出百分比可能性,这样我们就可以针对性的得知病情产生的原因,对症下药。可以说,良医2.0构建的知识图谱串联了用户疾病、病症、医生等相关知识,相比其他平台泛信息的展示更精准。

另外,过去的商业社会,商品和服务是以企业意志进行生产的,企业生产什么我们消费者就得被动的去购买什么。而现在是消费升级的时代,我们的用户意识开始全面觉醒,他们希望对选购的服务有深度的参与感和掌控感,他们期待参与到商业和技术升级的变革中来。而在今天,360良医也让医生类用户参与进来,打通了360问答,把公立医院的医生对相关病情的回答做了展示,这样能够补足机构提供信息的短板,让平台的信息更加多元化。

互联网+医疗争议不断 良币驱除劣币时代到来

互联网+已经成为国家战略,并且深刻的开始改变每一个行业,医疗行业也是如此。然而互联网+医疗因为行业的特殊性和出现的几次轰动全国的恶性事件,导致我们的一些网友不再相信互联网医疗平台。但我们应该清楚的认清一个事实:一些互联网平台固然是中国虚假医疗广告最大的展示平台之一,但互联网何尝又不是中国最大的真实医疗机构的索引平台。不能因为互联网平台有恶,就否定它的善。如何发挥平台的善,让他在完善平台场景内容的同时,为社会服务,这才是我们真正该引导的。

很显然,360良医2.0的推出,起到的就是这样一个作用,服务和商业化脱离,通过有价值的医疗信息提供,解决用户痛点,最终良币驱除劣币,让我们的广大消费者重新对互联网+医疗产生信任。

360良医2.0此时推出,一方面满足其自我发展战略,一方面又为我们的市场提供了一个可参考的范本。我们也希望,中国互联网+医疗行业,能够多多的进行产业协作,不同领域的从业者和相关企业都参与进来,共同携手,为产业朝着健康高速发展的轨道迈进提供各自的价值。

PS:本文作者丁道师,关于本文所述观点,欢迎来信探讨


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