曾鸣讲商业模式：从数字化到智能化的转型之路

曾鸣讲商业模式的核心理念与背景

在当今快速发展的医疗科技领域，数字化与智能化的趋势不可逆转。曾鸣作为一位深耕行业多年的资深专家，对商业模式的理解和发展路径有着独到的见解。他提出的商业模式不仅仅是简单的商业策略，更是一种从传统医疗行业向现代化、智能化转型的系统性思考。这种模式的核心在于如何通过技术创新和资源整合，实现医疗资源的高效配置与服务升级。

在数字化转型的大背景下，医疗行业的各个领域都在寻求突破性的商业模式创新。以AI病理为例，这是一种将人工智能技术应用于病理诊断的新方法。随着AI算法的不断进步以及硬件设备的更新升级，AI pathology正逐渐从实验室走向临床应用，为医疗机构提供更加精准、高效的诊断服务。这种模式的实现不仅需要技术创新的支持，更需要有效的商业模式来推动其大规模落地。

曾鸣指出，传统医疗行业的数字化程度较低、流程复杂且高度依赖人工操作，这使得AI技术的应用面临诸多挑战。病理科的数字化转型难度较大，传统的显微镜切片观察难以直接转化为适合AI处理的数字化形式。病理科在医疗机构中的曝光度和资源投入相对有限，这种低关注度进一步限制了AI技术在其领域的应用推广。

曾鸣讲商业模式：从数字化到智能化的转型之路 图1

曾鸣商业模式的特点与挑战

根据曾鸣对商业模式的分析，他在实践中提出了三种主要的商业路径：

1. 产品捆绑销售模式：将AI模块嵌入数字化解决方案（如扫描仪和软件服务），从而提升产品的市场竞争力和溢价能力。这一模式的核心在于通过软硬件的整合，为医疗机构提供一体化的服务解决方案。

2. 独立收费或软件授权模式：在宫颈细胞学人工智能辅助系统获批三类证后探索独立收费或软件授权的商业模式。这种模式的优势在于能够直接面向终端用户（如医院、医疗机构）销售AI技术，从而实现收入来源的多样化。

3. 基层共建服务模式：通过AI赋能远程诊断，推动病理科共建业务的规模化发展。这一模式的目标是将优质的病理诊断资源下沉到基层医疗机构，提升整体医疗服务水平的扩大AI技术的应用范围。

曾鸣也坦言，这些商业模式在实际推广过程中面临诸多挑战。首要问题在于支付机制的设计与执行。无论是产品捆绑销售、独立收费还是远程共建服务，都需要明确的付费方以及合理的定价策略。目前，医疗行业普遍依赖于医保报销体系，而AI技术的应用是否能纳入医保范围、如何分摊成本等问题尚未有明确政策支持。

病理科本身的低自动化和低国产化程度也为商业模式的设计带来了困难。由于病理诊断流程高度依赖人工操作，且国内缺乏成熟的高端设备制造能力，这限制了标准化操作的实现，进而影响了AI技术的应用效果。曾鸣认为，提升硬件设备的智能化水平以及推动相关产业生态的发展是关键所在。

商业模式创新路径与

面对上述挑战，曾鸣提出了以下几点创新路径：

加强技术研发投入，提高AI算法对病理图像的识别精度和处理效率。通过深度学习等技术手段，进一步优化AI诊断系统的性能，使其能够覆盖更多类型的病理场景。

推动硬件设备的升级换代。开发专门针对AI病理设计的扫描仪、显微镜等设备，提升数字化采集质量的降低操作门槛，为AI技术的应用创造更好的硬件条件。

曾鸣讲商业模式：从数字化到智能化的转型之路 图2

探索多元化的支付机制。在传统医保报销的基础上，尝试引入商业保险、患者自费等多种付费方式，降低医疗机构和患者的经济负担。

加强行业合作与生态建设。通过建立产学研联盟，推动高校、科研机构与企业之间的协同创新，共同攻克技术难关并拓展应用场景。

曾鸣认为，在未来的发展中，AI病理将逐步从辅助诊断工具转变为临床决策的核心支持系统。通过商业模式的持续优化和技术创新的双重驱动，这一领域有望实现跨越式发展，并为整个医疗行业的数字化转型提供重要参考。

曾鸣提出的商业模式创新路径不仅为AI pathology的技术落地提供了新的思路，也为医疗行业整体向智能化方向转型指明了方向。在政策支持、技术进步与市场认可的多重推动下，未来医疗行业的商业模式将更加多元化和高效化，最终实现医疗服务价值的最大化。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）