从销售硬件到解决方案,飞利浦正在用创新实现转型。
对于拥有超过120年历史的飞利浦公司来说,“再出发”就是创业。2014年,飞利浦把照明业务(飞利浦照明Philips Lighting)分拆出来、独立在欧洲荷兰的阿姆斯特丹证券交易所上市,而飞利浦公司聚焦于医疗健康产业。
Jeroen Tas在2017年2月被任命为飞利浦首席创新与战略官,在他看来下一代的有关健康科技的解决方案很大程度上是由数据来驱动的,而人工智能将是一个核心技术。“机会”和“创新”双双活跃的中国市场,正是转型中的飞利浦相当看重且看好的“试验田”。Jeroen介绍,飞利浦已经在中国建立了一个专业的数字化创新团队(China Digital Innovation),在全球化创新平台和技术的支持下,整合公司跨部门资源,为数字化产品或解决方案进入中国市场提供针对本地化需求的数字化技术支持,加速业务集团的数字化产品和解决方案更快进入中国市场。
Q:飞利浦正在向健康科技的“整体解决方案提供商”方向转型。在战略实施上,在市场和渠道方面有什么创新的策略?
A:飞利浦具有深刻的消费者洞察和丰富的临床经验,这使得我们能更好地把握个人健康与专业医疗融合所带来的巨大机遇。在消费市场,我们拥有强大的消费者基础,每年售出2.5亿元个人健康产品。此外,我们在患者监护领域全球领先,2015年,全球有2.75亿人使用飞利浦患者监护仪。我们在医疗影像领域也非常强大,全球1.1亿人使用飞利浦X光诊断设备;我们为医疗机构管理了21千兆图像数据用于研究;此外,每天有100万患者在家中接受医疗监护。聚焦健康科技领域之后,我们将把这些优势结合起来,打造一流的解决方案。我们的业务重点包括:心脑血管、肿瘤、呼吸等慢性病管理。
客户的需求和痛点,始终是解决方案的出发点。我们通过洞察和分析其需求,与客户合作,共同开发个性化的解决方案。我们不以价格取胜,而是以价值取胜,通过为客户解决问题,提升客户对我们的依赖和信任,从而建立长期的顾问式合作关系。我们不仅着眼于客户当前的需求,也合理预见其未来需求。
我们致力于提供覆盖“健康生活方式、疾病预防、诊断、治疗和家庭护理”的整体解决方案,实现一个真正的“端到端”的全程关护能力,围绕患者形成一个精准诊断和精准治疗的数据闭环。
Q:面向“健康科技”领域,飞利浦再出发时,你们在组织架构上有哪些创新?
A:在“健康科技”领域,公司在全球层面目前拥有三大事业群——健康生活、诊断影像和互联医疗及健康信息化。这三大事业群的业务覆盖了整个健康关护全程。
在中国,值得一提的是为了顺应公司从单一产品向整合解决方案的方向转型,我们成立了一个专门的“整合解决方案”部门,致力于整合公司从全球到本地、各业务部门、研发等资源,支持销售团队,从挖掘客户的痛点和实际需求出发,与客户共同创新,提供度身定制的涵盖硬件、软件和服务的整体解决方案。
此外,我们还在中国研究院建立一个专业的数字化创新团队(China Digital Innovation),在全球化创新平台和技术的支持下,整合公司跨部门资源,为数字化产品或解决方案进入中国市场提供针对本地化需求的数字化技术支持,加速业务集团的数字化产品和解决方案更快进入中国市场。
Q:从一个“设备供应商”到“整体解决方案提供商”,飞利浦在商业模式的探索上有哪些经验已经沉淀下来?
A:这是大公司的转型趋势,从低价值走向高价值,从红海到蓝海。
这期间我们发生了很大的变化,以前是卖硬件的,现在在这之上增加了软件和服务,现在我们整个的模式、从销售模式、付费模式、合同模式、交付模式以及设计的流程模式都发生了很大的变化。比如,客户可以是按使用来付费,我们可以保证给客户提供不间断有序的软件的升级,可以根据客户的需求进行定制。我们之前更多的是偏重销售和市场的公司,现在进入到解决方案这个时代,我们更强调是从客户的需求出发,打造本地化、个性化的解决方案。
Q:在构建专病数据库方面,飞利浦扮演的是怎样的角色?如何获得数据,解决“数据孤岛”的问题?如何实现数据结构化并对数据加以利用?
A:数据孤岛问题不光是在中国有,在全世界都存在,不仅各个机构之间的数据不能连通共享,在同一个医院中,不同科室的数据也各自为政,比如,心血管科和神经科之间的数据就是分开的,而事实上很多神经系统疾病和供血很有关系。因此,首先要做的在医院内部把不同科室的数据壁垒打破,实现数据的连通共享。
而整合的挑战之一就是标准,不同标准的数据之间需要进行转译,这就是需要解决的技术问题之一。如果有足够多的可以被进行分析的结构化数据,我们就可以对数据进行分析,从而发现很多规律性的东西,例如患者的神经系统疾病与其心血管状况有关,而不同患者之间的比对,又可以发现更多的关联。这些结果最终回到医疗医疗机构,帮助医生对患者进行精准诊断,并制定个性化的治疗方案。
飞利浦本身并不拥有这些数据,我们与业界领袖和权威进行合作,帮助其对海量的数据进行结构化整合,并结合临床需求,通过人工智能技术构建基于病种的模型,辅助医生临床决策、开展临床研究等。例如:与中国心血管病学会合作开发心血管临床数据库(CDR)、与长海医院合作开发急性卒中专病数据库等。未来,如果能在全国层面将这些数据库进行对接,将健康数据、影像、治疗、监护等各种数据在集中在一个平台上,大数据将发挥出更大的力量。
文/贺文
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