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业务性质(业务特性什么意思)

文 | 李怡彭


新冠传播的持续出现,让核酸检测成为人们的“日常”。除了常规的医院检验科,许多人还第一次因核酸检测接触到了ICL(独立医学实验室,IndependentClinicalLaboratory)。


作为医疗产业链中的“幕后”环节,ICL因新冠而走到了台前。而在由服务B端扩张向C端的过程中,数字化成了必需品。


ICL最早于1925年在美国诞生,随着医学检验需求不断上升、检验项目日益增多,单靠医院无法在检验效率和种类上满足需求。以外包检验服务为核心的独立医学实验室,通过规模化经营来帮助医疗机构提升检验效率。


在上世纪八十年代的医保改革中,ICL因显著的性价比优势取得快速发展。据公开资料显示,2018年日本的ICL市场渗透率已高达67%,欧洲为50%,美国也达到35%。


在以公特性立医院为主的中国医疗领域,非营利性的业务性质和体制因素,使得大部分检验仍由院内检验科完成,因而ICL的渗透率仅有5%。这既说明ICL还有广阔的市场空间,也意味着单靠服务医院的传统模式很难取得高速增长。


成立于2001年的迪安诊断,是中国ICL领域的主要玩家之一,业务范围涵盖诊断服务、诊断产品销售、技术研发生产、健康管理、冷链物流、司法鉴定、CRO等领域。


在国家2020年4月提出“应检尽检,愿检尽检”的号召后,迪安诊断花费7天时间建成了一座1200平方米、可日检测7万例的“雷迪”快速检测实验室,将其杭州总部的单日检测提升至每日10万例。据2020年7月公布的数据,疫情发生后迪安诊断承担的核酸检测量占当时全国总量的十分之一。


在承担社会责任的同时,“战疫”让迪安诊断有机会直接面对有检测需求的公众。但对一家在近二十年时间内始终面向B端市场的公司,加入To C服务并不容易。


在此前的检测外包服务中,ICL机构只需安排定时上门取送样本、实验室检测、报告远程交付即可,业务流程短且客户数量少,让To B业务在流程对接和服务难度上相对可控。


但在面向C端的检测服务中,不性质仅需要搭建检测场地,检测预约、信息登记、报告推送等流程都必须由机构自身负责,复杂度提升了数倍。


在此之前,迪安诊断与许多全国性公司一样,有着集团与各地分公司IT系统和数据不互通、部分依靠手工表格的情况。在面向海量的C端客户时,数据流转、管理和服务能力成为最大的瓶颈。


数特性字化因此成了必选项。


2020年,迪安诊断引入了基于SaaS模式的CRM系统,并将其与OA、MDM(主数据管理)、LIMS(实验室管理)、客服、决策、财务等系统打通,实现企业内部数据一体化管理。


这不仅保证了面向端的服务能力,还大幅提升了原有业务的效率。医院、疾什么控中心、体检机构等B端客户的服务流程、检测数据实现了整合沉淀,信息流转效率的提升让就医的患者能够更早收到检验报告,尽快开始诊断和治疗。


另一个迫切的缺口在客服。


相比于B端的服务,C端用户有更多的咨询诉求。在开始为公众提供检测服务后,迪安诊断的电话咨询数量提升了数倍。2021年呈散点爆发的疫情,更加大了客户服务团队的压力。


为此,迪安诊断还引入了沃丰科技旗下的全场景智能性质客服系统Udesk,以AI机器人的方式更快地回应用户的普遍问题。


除了整合外部技术,迪业务安诊断还在不断搭建自身的数字化能力,并以此为基础将To C服务拓展至新冠检测之外。


2020年5月,迪安诊断上线了直面C端用户的第三方线上互联网检验平台“晓飞检”,将原本面向医疗机构搭建的供应链、信息、诊断服务、产品、渠道提供给公众。


基于“晓飞检”平台,C端用户可自主预约女性HPV23分型基因检测、AMH卵巢功能精准筛查、肠癌早筛等六十余个检测项目,覆盖女性、男性、儿童、老人全人群范围。


在晓飞检成立一周年的庆典上,迪安诊断董事长陈海斌将这个直面C端的服务平台评价为数字化改革的重要一环。CEO黄柏兴则在该活动中称,To C业务将成为迪安诊断继普检意思和特检之后,最重要的第三成长曲线。


支持新业务的同时,数字化也在成为迪安诊断To B业务的突破口。


同月,迪安诊断获得意思浙江省科技厅认定,入选了“浙江省数字医学诊断技术重点实验室”。多年数据积累,还将什么为诊断技术的突破提供助力。


在人均GDP突破一万美元的背景下,中国市场的医疗需求将由“量”向“质”转变,更好的医疗体验成为必然的方向。不论是在用户服务的体验层,还是技术突破本身,都出现了数字化的身影。


在战略层面上,迪安诊断给自身定下了“产业数字化,数字产业化”的目标。迪安诊断董事长陈海斌在业务2021年的“迪安日”上发言称,未来从医院收取样本、实验室检测,围绕疾病诊断与临业务性床打通提供诊断解决业务性方案,都要结合AI人工智能等数字技术的应用。


“迪安诊断的未来一定是一家医疗大数据公司,我们每天都会接收大量的样本,如何运用海量的数据为客户创造出无穷的价值,这是未来我们要去研究,要去实现的。”陈海斌说。


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