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專訪長嶺資本蔣曉冬:別人覺得冷門,我們卻能看出熱,這是好事

賽道不看冷熱, 需求、價值、壁壘是蔣曉冬對創業專案判斷的尺規。

本文共計2255字, 閱讀時間4分鐘。

記者 | 曹憶蕾

編輯 | 趙力

實體醫療服務、AI醫療、醫療資訊化……每一次的創業浪潮,

透視著VC們的押注。 2016年年底, 曾任NEA(恩頤投資)合夥人的蔣曉冬在資本寒冬出走, 成立長嶺資本, 聚焦于健康和消費兩大領域。

創立40年, 管理200多億美元, NEA被譽為全球最大的風險投資基金之一。 2005年, 從加州大學伯克利分校電腦系博士學業休學的蔣曉冬作為第一位中國籍成員加入, 此後作為中國區首席代表開拓中國市場。 10年間, 他與中國投資團隊為LP帶來超過5億美元的現金回報。

2015年, 風口論正當其時。 短短一年, 中國的投資案例超過7000個, 涉及金額近800億美元。 越來越多的成熟投資人離開傳統基金選擇單飛。

2016年年底, 蔣曉冬離開NEA, 他撞上本土VC的崛起和資本的寒冬。 無關冷熱, 他判斷自己是否創業,

如同投資項目一樣, 只考慮兩點:是不是真的想做, 以及是不是有能力去做。

當然, 只有在籌備完, 他才意識到“2016年美元基金的融資環境很差, 是過去五年最差的一年。 ”

他的方法是“足夠聚焦”。 長嶺資本專注兩個賽道, 一是消費, 二是大健康。 創業本就是少數人的成功, 大健康更是少數中的少數。 不同于第一代創業者多出身於互聯網, 第二代崛起的創業者, 誕生於更加專業、細分垂直領域, 蔣曉冬更有信心。

“第二代創業者多是醫療背景出身, 對行業的理解、思考更加成熟, 能力也更加全面“, 他預測, 下一批醫療獨角獸很可能出現在2014年、2015年的創業者中。

醫療創業為何成為少數人的成功?

藍港互動、百合網、微醫集團、中信醫藥, 這是蔣曉冬在NEA所投資的“績優股”。

值得注意的是, 微醫集團、中信醫藥共為NEA帶來了超過10億元的回報。

賽道不看冷熱, 需求、價值、壁壘是蔣曉冬對創業專案判斷的尺規。

健康和消費是長嶺資本重點押注的兩個賽道。 在這兩大座標中, 長嶺專注於其中的8個小板塊。 比如, 健康領域的新型零售醫療、大眾健康、互聯網醫療、健康科技;消費服務中的消費升級、交易平臺、內容生產與分發、技術創新。

在這波創新浪潮中, 醫療健康產業湧現了大量的機遇。 蔣曉冬判斷第二代醫療創業所能改變的機會將比第一批更多, “實體醫療服務、AI醫療、醫療資訊化……今天的醫療創業已經不是過去的互聯網醫療了。 ”

懷有包袱、情懷的移動醫療像是一場高燒, 從2010年燒到了2015年,

只有極少數人跑了出來。 到今天, 第一批互聯網創業者仍在探索。 雖道阻且長, 但在蔣曉冬看來, 這代人做出的努力是不可抹殺的, 他們用技術改變中國人的就醫體驗和效率, 一點點撬開醫療體制遺留的惡疾。

在第一代創業者中, 少數者何以成功?“一直跟著需求”。 蔣曉冬以微醫集團為例, 從解決患者掛號難, 微醫集團已經成長為醫療行業內的獨角獸。 “需求的發現和商業模式的搭建, 都需要一個探索的過程, 不是很容易第一步走對。 ”

他相信這是醫療業內創業者的黃金年代, “第二批出生於專業、細分領域的創業者, 將回歸本質, 會給醫療健康帶來更大的改變, 如醫院效率的提高、解決過度醫療問題、提升看病體驗、創造優質供給“。

用“普惠”的杠杆撬動醫療大象

經歷過第一代互聯網創業者用科技技術對醫療的初步改革, 有投資人判斷, 今天醫療服務領域的創業創新已經進入了產業鏈深層, 從醫療檢驗、臨床藥檢到體檢領域, 大資料、AI正在為產業鏈帶來變革的機遇, 這也是新的投資視窗。

如何將行業內原先的重資產變成公共產能,撬動醫療大象,如何提供優質供給,在價格調節供給之外,蔣曉冬更看好技術對市場供需關係的推動。

近年來,中高端診所紮堆一線城市,迎來爆發期。其被看作是互聯網醫療創業者商業模式摸索落地的新角度,也被認為是全科醫療發展的未來。

但蔣曉冬卻覺得人們高估了高端診所的價值,“高端診所並不能代表高端醫療,價格不是衡量醫療服務的標準,效率、效果才是。”他偏向于普惠醫療的機會——只有為絕大部份的家庭提供可承受的服務,商業模式才可能做大。

他以固生堂為例,說明找准並開發市場的重要性。固生堂在北京、廣州、深圳、上海等17個城市逐步構建起包括40家中醫門診和一級醫院的連鎖服務體系,擁有中醫專家近2500位,2017年門診量達700萬人次。

此外,隨著技術、市場和醫療資訊化政策的推動,AI、大資料的技術正在將醫療經驗、智慧沉澱,服務更多的醫療工作人員和患者。

在腫瘤領域,長嶺資本所投資的海吉亞醫療建立連鎖腫瘤醫院,腫瘤大資料平臺零氪科技連結腫瘤患者全病程資料,提供精准的治療方案。

兩者雖然方向不同,卻有異曲同工之處。海吉亞醫療通過在三四線城市建連鎖腫瘤醫院的方式將醫療機構、專家下沉到基層,零氪科技通過軟體方式將優秀的醫療經驗、智慧普惠到三四線城市的患者。

“普惠醫療對標的是這樣的企業,不需要把價格作為調整供需關係的機制。我們所要想的是在中國,這樣的服務適合幾億人,而不是服務幾萬人的生意。

去AI醫療的虛火,從結果、效果出發

毫無疑問,人工智慧已經成為近年來的關鍵字之一。而醫療被認為是人工智慧產業化中極具想像力和潛力的方向。根據Frost & Sullivan預測,未來,醫療健康行業的人工智慧將會出現引人注目的市場增勢,有望全面降低一半醫療成本。

在醫學影像、健康管理、輔助診療、新藥研發等多個領域,人工智慧已經成為醫療科技的中堅力量。就在2017年,多家醫學影像AI公司融資過億。

“資料可以產生很多想像不到的結果。”曾是加州大學伯克利分校電腦博士候選人的蔣曉冬,對AI有著天然的親近感。

資料成為人工智慧的關鍵,“演算法只是刀,資料才是磨刀石,光有好刀是不夠的,關鍵是磨刀石,”蔣曉冬以零氪科技改寫官方癌症臨床指南為例,他認為,人工智慧+醫療並不是炒概念,而是要從效果、結果出發。

目前大火的影像資料只是若干複雜資料中的一小類,能發揮階段性作用,而非整個治療過程。針對腫瘤這類多徵兆、高度複雜的疾病,所需要的是綜合性的臨床資料。

還有中醫的人工智慧化,乍看上去不太靠譜。從中醫核心問題診療,到藥品、顆粒劑,以及年輕醫生的傳承培養,均大有可為。其中的關鍵在於如何將場景標準化,臉色蠟黃,何種程度定義為蠟黃,這在蔣曉冬看來,都是可以通過大資料工具被定義的。

不看賽道的冷熱,不糾纏無法改變的事實,蔣曉冬不在意別人所謂的好與壞,“別人認為冷門,我們卻覺得熱,這是好事。”

回歸到醫療,他更期待醫療效果是可以被驗證的,能為普通人提供切實可行的診斷方案。

面對那些跳進AI醫療的熱潮的創業者,他的建議是,“別把複雜問題想簡單了”。

這也是新的投資視窗。

如何將行業內原先的重資產變成公共產能,撬動醫療大象,如何提供優質供給,在價格調節供給之外,蔣曉冬更看好技術對市場供需關係的推動。

近年來,中高端診所紮堆一線城市,迎來爆發期。其被看作是互聯網醫療創業者商業模式摸索落地的新角度,也被認為是全科醫療發展的未來。

但蔣曉冬卻覺得人們高估了高端診所的價值,“高端診所並不能代表高端醫療,價格不是衡量醫療服務的標準,效率、效果才是。”他偏向于普惠醫療的機會——只有為絕大部份的家庭提供可承受的服務,商業模式才可能做大。

他以固生堂為例,說明找准並開發市場的重要性。固生堂在北京、廣州、深圳、上海等17個城市逐步構建起包括40家中醫門診和一級醫院的連鎖服務體系,擁有中醫專家近2500位,2017年門診量達700萬人次。

此外,隨著技術、市場和醫療資訊化政策的推動,AI、大資料的技術正在將醫療經驗、智慧沉澱,服務更多的醫療工作人員和患者。

在腫瘤領域,長嶺資本所投資的海吉亞醫療建立連鎖腫瘤醫院,腫瘤大資料平臺零氪科技連結腫瘤患者全病程資料,提供精准的治療方案。

兩者雖然方向不同,卻有異曲同工之處。海吉亞醫療通過在三四線城市建連鎖腫瘤醫院的方式將醫療機構、專家下沉到基層,零氪科技通過軟體方式將優秀的醫療經驗、智慧普惠到三四線城市的患者。

“普惠醫療對標的是這樣的企業,不需要把價格作為調整供需關係的機制。我們所要想的是在中國,這樣的服務適合幾億人,而不是服務幾萬人的生意。

去AI醫療的虛火,從結果、效果出發

毫無疑問,人工智慧已經成為近年來的關鍵字之一。而醫療被認為是人工智慧產業化中極具想像力和潛力的方向。根據Frost & Sullivan預測,未來,醫療健康行業的人工智慧將會出現引人注目的市場增勢,有望全面降低一半醫療成本。

在醫學影像、健康管理、輔助診療、新藥研發等多個領域,人工智慧已經成為醫療科技的中堅力量。就在2017年,多家醫學影像AI公司融資過億。

“資料可以產生很多想像不到的結果。”曾是加州大學伯克利分校電腦博士候選人的蔣曉冬,對AI有著天然的親近感。

資料成為人工智慧的關鍵,“演算法只是刀,資料才是磨刀石,光有好刀是不夠的,關鍵是磨刀石,”蔣曉冬以零氪科技改寫官方癌症臨床指南為例,他認為,人工智慧+醫療並不是炒概念,而是要從效果、結果出發。

目前大火的影像資料只是若干複雜資料中的一小類,能發揮階段性作用,而非整個治療過程。針對腫瘤這類多徵兆、高度複雜的疾病,所需要的是綜合性的臨床資料。

還有中醫的人工智慧化,乍看上去不太靠譜。從中醫核心問題診療,到藥品、顆粒劑,以及年輕醫生的傳承培養,均大有可為。其中的關鍵在於如何將場景標準化,臉色蠟黃,何種程度定義為蠟黃,這在蔣曉冬看來,都是可以通過大資料工具被定義的。

不看賽道的冷熱,不糾纏無法改變的事實,蔣曉冬不在意別人所謂的好與壞,“別人認為冷門,我們卻覺得熱,這是好事。”

回歸到醫療,他更期待醫療效果是可以被驗證的,能為普通人提供切實可行的診斷方案。

面對那些跳進AI醫療的熱潮的創業者,他的建議是,“別把複雜問題想簡單了”。

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