Shenzhen Juding Medical Co., Ltd.

AI医疗这玩意儿，说它是医疗界的"天降猛男"一点都不夸张，从诊断到开方，从科研到管理，简直是无孔不入，把整个医疗体系都搅得天翻地覆。AI助力诊断：医生的"第二双眼睛" 先说诊断这块儿，AI现在厉害到什么程度？DeepMind 开发的AI系统通过视网膜扫描诊断眼部疾病，准确率已经能跟专家掰手腕了。这事儿听起来像科幻片，但人家确实做到了。更绝的是，英国那边搞出来的AI听诊器，结合ECG信号 ，15秒就能检测出心力衰竭和心律失常，这速度，人类医生听了都得竖大拇指。 国内也不甘示弱。浙江大学医学院附属第一医院搞了个视觉与语言模型 融合的AI病理大模型，病理医生以前看一张切片得从几万个细胞里找病变细胞，费时费力还容易看走眼。现在好了，切片数字化上传云端，AI几秒钟就能把正常标本筛出来，准确率还高得吓人。年轻医生终于不用天天对着显微镜熬成"斗鸡眼"了。 医学影像这块儿更是AI的主场。胸部X光片、CT、MRI这些影像，AI分析起来比人眼快得多，而且不会因为疲劳看错。有个AI系统在乳腺X光检查中检测乳腺癌，准确度比六名放射科医生都高，这事儿说出来可能有人不信，但数据摆在那儿，不服不行。 AI助力开方：从"千人一方"到"一人一方" 开方这事儿，AI玩得更溜。克拉玛依市搞了个"智慧中医AI辅助诊疗开方系统 "，这系统能对舌象、面象、脉象进行精准量化分析，然后给医生提供个性化方剂建议。最牛的是"国医大师数字人开方"模块，把多位国医大师的临床经验都融合进去了，相当于让患者同时被好几个名老中医会诊，这待遇，以前想都不敢想。 南京中医药大学黄煌教授团队搞的"黄煌经方AI辅助诊疗系统 "更绝，历时八年构建中医知识图谱，涵盖9000种症状、40000种疾病、1800味中药，还有10万条诊疗规则。30万例舌象图像标注，这数据量，人类医生一辈子都看不完。基层医生用这个系统，就像黄煌教授在旁边陪着看诊一样，家门口的卫生院也能开出好方子。 AI开方系统现在有多火？数据显示，2024年中国智慧医疗市场规模达62.85亿元，近五年年均复合增长率53.31%。医疗健康成了资本追逐的三大核心赛道之一，早期投资占比超65%。这架势，AI开方系统简直就是医疗界的"当红炸子鸡"。AI助力资料阅读：科研狗的"救命稻草" 搞科研的都知道，文献阅读这事儿有多折磨人。检索2小时，下载1小时，粗读3小时，精读6小时，整理笔记2小时……一天下来，真正消化透彻的也就一两篇文献。现在好了，AI来了，这事儿变得简单多了。 PubMed文献检索AI工具 ，输入研究问题，3分钟就能精准抓取顶刊最新论文，自动生成文献列表，还能一键生成研究报告。以前需要一整天的工作量，现在一杯咖啡的时间就搞定了。文献解析功能更牛，上传PDF，几分钟就能得到千字精华导读、对话式深度理解、专业全文翻译、可视化思维导图。临床医学五年制的小刘同学说，以前读3篇核心论文需要一整天，现在半小时搞定，特别是那些复杂图表多的文章，AI提炼的关键数据点太救命了。 AI智能体医疗应用系统，基于Learn-Agentic-AI项目，采用DACA设计模式的三层架构，结合事件驱动和知识图谱技术，实现文献数据的高效处理和智能分析。数据采集层通过MCP协议连接PubMed等医学文献数据库，处理分析层用OpenAI Agents SDK构建文献分析智能体，知识存储层用Neo4j图数据库存储医学知识图谱。这套系统，简直就是科研狗的"外挂"。AI助力科研：从"双十定律"到"双月定律" 药物研发这事儿，传统模式遵循"双十定律"：10年时间，10亿美元投入。AI来了之后，这事儿彻底变了。DeepMind等机构把新药研发周期从数年压缩至数月，这速度，简直是"开挂"。 复星医药 跟英矽智能 合作，AI辅助药物研发，首个治疗血液瘤和实体瘤的小分子药物已经进入一期临床研究阶段。新合生物 基于AI驱动的mRNA技术平台研发的个性化肿瘤新抗原疫苗XH001，通过AI筛选高免疫性新抗原，基于患者肿瘤突变谱"量体裁衣"，实现"一人一药"。这玩意儿，以前只在科幻片里见过。 华深智药 跟赛诺菲 合作，两款潜在同类首创双特异性抗体，最高18.45亿美元的许可协议，这钱数，听着都吓人。这两款抗体都是基于AI和高通量发现与研究平台开发的，为结肠炎、皮肤炎症等自免疾病提供治疗选择。AI在药物研发这块儿，简直就是"印钞机"。 AI助力发明无创检查：告别"插管时代" 无创检查这事儿，AI玩得最溜。呼气分析技术 ，通过分析呼出气体中的挥发性有机化合物，AI模型能无创筛查肺部疾病、代谢障碍甚至某些癌症。这技术，让患者告别了"插管时代"。 复旦大学环境系张仁熙教授团队搞的呼气无创智能诊断手段，成功研究出大样本量中呼气代谢物自动完整识别和准确鉴定等4项核心技术。耦合商用质谱的新型高性能离子源、高分辨质谱数据智能化分析平台、呼气生物标志物数据库，这三大核心产品，把无创检查推向了新高度。 AI在无创健康诊断中的应用，通过解析医学影像、可穿戴传感器、呼气分析、生物流体（唾液、汗液、尿液）及光学传感等多平台数据，揭示复杂模式，推动诊断从孤立评估转向连续实时监测。这技术，让健康监测从"点状"变成了"连续"，从"被动"变成了"主动"。 AI助力降低成本：医院的"省钱小能手" 成本控制这事儿，医院最头疼。AI来了之后，这事儿变得简单多了。某医疗集团应用AI后，年均节约医疗支出1.2亿美元，这数字，听着都吓人。投入产出比达1:3.8，这性价比，简直了。 AI在医疗质量安全领域的应用，让严重不良事件发生率降低32-41%，平均住院日缩短1.2-2.5天。手术机器人应用使并发症率降低37%，30天死亡率较腹腔镜低10%、较开腹低44%。这数据，不仅省钱，还救命。 企业应用AI医疗健康管理系统，根据员工个体健康数据，提前发现潜在健康风险因素，及时发出预警，量身定制健康干预方案。研究表明，在企业中实施有效的健康预防措施，可使员工的医疗费用支出降低20%-30%。员工健康满意度高的企业，工作效率平均可提升15%-20%。这买卖，稳赚不赔。AI助力流程优化：从"跑断腿"到"动动嘴" 就医流程这事儿，患者最头疼。AI来了之后，这事儿彻底变了。巨鼎医疗跟DeepSeek合作，搞了个AI大模型，患者只需"动动嘴"，就能享受空前智能的医疗体验，实现了从"跑断腿"到"动动嘴"的质变。 智能导诊、全流程陪护、健康管理，AI把这些串联成一条完整就医链。诊前AI预判需求，智能导诊接入多模态大模型，提升AI感知和交互能力。诊中动态流程优化，患者流转无缝衔接，智慧小柯及时提醒最优就诊路径，自动安排最优检查时间。诊后智能健康管理，实时关注患者健康状况，自动制定个性化康复方案。这套系统，把就医体验从"地狱模式"变成了"天堂模式"。 AI在医疗流程优化中的应用，让医院运营效率大幅提升。智能医疗质量、医疗费用及单病种成本管理，医疗装备和耗材的智能调配，手术室和药房智能管理，医院医疗质量、医疗服务、物流、后勤和安全等智能管理。这套系统，让医院从"人治"变成了"智治"。AI医疗的未来：机遇与挑战并存 AI医疗这玩意儿，前景广阔，但挑战也不少。技术层面，数据异构性致模型性能下降15%，算法可解释性不足，手术机器人缝合精度误差达2.3mm。伦理层面，算法偏见致老年/罕见病群体预测准确率低12%，AI决策知情权与黑箱特性矛盾，完全自主手术伦理争议待规范。监管层面，中国CFDA三类器械审批需3-5年，复合型人才缺口超10万。 数据孤岛这事儿，也是个大问题。电子健康记录分散在保险数据库、医疗档案和放射影像系统等众多电子环境中，大量未数字化的临床笔记中蕴含着AI可挖掘的深度信息，但医疗行业的竞争性和保密性导致数据孤岛现象严重。整合数据既耗时又昂贵，医疗机构普遍缺乏共享动力。 患者信任这事儿，也是个坎儿。当前AI医疗应用尚处早期，缺乏足够的患者反馈数据。面对AI主导的诊断与康复方案，患者是否会要求人类医生作为信息传递中介仍是未知数。尽管AI凭借动态数据库具有超越人类医生的诊断潜力，但36%的护理人员表示其工作压力已极高，技术替代疑虑普遍存在。 算法决策黑箱这事儿，更是个大问题。尽管人类掌握输入数据，AI的预测结果仍可能超出预期。编程团队可解释技术实现，但数据关联的逻辑推导过程仍存在认知盲区。当AI提出人类未曾设想的创新疗法或发现跨维度诊断模式时，临床医生如何验证其可靠性成为关键挑战。 行业变革阻力这事儿，也不容忽视。医疗AI的基础设施革新需要全行业转变思维模式。利益相关方普遍担忧实施过程中的法律风险与资源投入。但若部署得当，AI可推动全球医疗质量升级——据预测，低收入医院应用AI后运营成本可降低23%，将资源转向人才引进和技术升级。这种系统性变革需通过前瞻性对话消除抵触情绪，建立"技术赋能而非替代"的认知共识。结语：AI医疗，未来已来 AI医疗这玩意儿，说它是医疗界的"革命"一点都不夸张。从诊断到开方，从科研到管理，AI把整个医疗体系都搅得天翻地覆。这事儿，有人看好，有人担忧，但不管怎么说，AI医疗的未来已经来了。 国家卫健委等五部门联合发布的《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，为AI医疗的发展指明了方向。到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用。到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。 AI医疗这事儿，不是要取代医生，而是要赋能医生。AI的精准与高效，让医护人员更专注于核心业务，借助AI辅助，医护人员为患者提供更高级的人文关怀，让患者在更短时间内享受到优质医疗服务。从诊前到诊后，智能化的医疗服务既缓解了患者焦虑，也优化了医院管理效率。 未来，AI医疗将继续深化在医学影像分析、基因组学、智能导诊、慢性病管理以及药物研发等领域的应用，逐步成为现代医疗服务中不可或缺的一部分。通过技术创新与场景融合，人工智能正在重塑医疗服务的链条。从智能诊断到精准治疗，人工智能不仅改善了患者的治疗体验，也为医护人员提供了强大的支持工具。这些进步不仅促进了医疗资源的高效利用，也使得更多人能够享受到高质量的医疗服务。 AI医疗这事儿，说到底是"技术赋能"和"人文关怀"的结合。技术再先进，最终还是要服务于人。AI不是万能的"医疗神器"，它需要医生的临床判断作为"安全底线"，需要政策法规的"红绿灯"指引方向，需要各界以理性包容的态度推动发展。只有这样，AI医疗才能真正造福人类，让医疗变得更智能、更精准、更温暖。

AI医疗这玩意儿，说它是医疗界的"天降猛男"一点都不夸张，从诊断到开方，从科研到管理，简直是无孔不入，把整个医疗体系都搅得天翻地覆。 AI助力诊断：医生的"第二双眼睛" 先说诊断这块儿，AI现在厉害到什么程度？DeepMind开发的AI系统通过视网膜扫描诊断眼部疾病，准确率已经能跟专家掰手腕了。这事儿听起来像科幻片，但人家确实做到了。更绝的是，英国那边搞出来的AI听诊器，结合ECG信号，15秒就能检测出心力衰竭和心律失常，这速度，人类医生听了都得竖大拇指。 国内也不甘示弱。浙江大学医学院附属第一医院搞了个视觉与语言模型融合的AI病理大模型，病理医生以前看一张切片得从几万个细胞里找病变细胞，费时费力还容易看走眼。现在好了，切片数字化上传云端，AI几秒钟就能把正常标本筛出来，准确率还高得吓人。年轻医生终于不用天天对着显微镜熬成"斗鸡眼"了。 医学影像这块儿更是AI的主场。胸部X光片、CT、MRI这些影像，AI分析起来比人眼快得多，而且不会因为疲劳看错。有个AI系统在乳腺X光检查中检测乳腺癌，准确度比六名放射科医生都高，这事儿说出来可能有人不信，但数据摆在那儿，不服不行。 AI助力开方：从"千人一方"到"一人一方" 开方这事儿，AI玩得更溜。克拉玛依市搞了个"智慧中医AI辅助诊疗开方系统"，这系统能对舌象、面象、脉象进行精准量化分析，然后给医生提供个性化方剂建议。最牛的是"国医大师数字人开方"模块，把多位国医大师的临床经验都融合进去了，相当于让患者同时被好几个名老中医会诊，这待遇，以前想都不敢想。 南京中医药大学黄煌教授团队搞的"黄煌经方AI辅助诊疗系统"更绝，历时八年构建中医知识图谱，涵盖9000种症状、40000种疾病、1800味中药，还有10万条诊疗规则。30万例舌象图像标注，这数据量，人类医生一辈子都看不完。基层医生用这个系统，就像黄煌教授在旁边陪着看诊一样，家门口的卫生院也能开出好方子。 AI开方系统现在有多火？数据显示，2024年中国智慧医疗市场规模达62.85亿元，近五年年均复合增长率53.31%。医疗健康成了资本追逐的三大核心赛道之一，早期投资占比超65%。这架势，AI开方系统简直就是医疗界的"当红炸子鸡"。 AI助力资料阅读：科研狗的"救命稻草" 搞科研的都知道，文献阅读这事儿有多折磨人。检索2小时，下载1小时，粗读3小时，精读6小时，整理笔记2小时……一天下来，真正消化透彻的也就一两篇文献。现在好了，AI来了，这事儿变得简单多了。 PubMed文献检索AI工具，输入研究问题，3分钟就能精准抓取顶刊最新论文，自动生成文献列表，还能一键生成研究报告。以前需要一整天的工作量，现在一杯咖啡的时间就搞定了。文献解析功能更牛，上传PDF，几分钟就能得到千字精华导读、对话式深度理解、专业全文翻译、可视化思维导图。临床医学五年制的小刘同学说，以前读3篇核心论文需要一整天，现在半小时搞定，特别是那些复杂图表多的文章，AI提炼的关键数据点太救命了。 AI智能体医疗应用系统，基于Learn-Agentic-AI项目，采用DACA设计模式的三层架构，结合事件驱动和知识图谱技术，实现文献数据的高效处理和智能分析。数据采集层通过MCP协议连接PubMed等医学文献数据库，处理分析层用OpenAI Agents SDK构建文献分析智能体，知识存储层用Neo4j图数据库存储医学知识图谱。这套系统，简直就是科研狗的"外挂"。 AI助力科研：从"双十定律"到"双月定律" 药物研发这事儿，传统模式遵循"双十定律"：10年时间，10亿美元投入。AI来了之后，这事儿彻底变了。DeepMind等机构把新药研发周期从数年压缩至数月，这速度，简直是"开挂"。 复星医药跟英矽智能合作，AI辅助药物研发，首个治疗血液瘤和实体瘤的小分子药物已经进入一期临床研究阶段。新合生物基于AI驱动的mRNA技术平台研发的个性化肿瘤新抗原疫苗XH001，通过AI筛选高免疫性新抗原，基于患者肿瘤突变谱"量体裁衣"，实现"一人一药"。这玩意儿，以前只在科幻片里见过。 华深智药跟赛诺菲合作，两款潜在同类首创双特异性抗体，最高18.45亿美元的许可协议，这钱数，听着都吓人。这两款抗体都是基于AI和高通量发现与研究平台开发的，为结肠炎、皮肤炎症等自免疾病提供治疗选择。AI在药物研发这块儿，简直就是"印钞机"。 AI助力发明无创检查：告别"插管时代" 无创检查这事儿，AI玩得最溜。呼气分析技术，通过分析呼出气体中的挥发性有机化合物，AI模型能无创筛查肺部疾病、代谢障碍甚至某些癌症。这技术，让患者告别了"插管时代"。 复旦大学环境系张仁熙教授团队搞的呼气无创智能诊断手段，成功研究出大样本量中呼气代谢物自动完整识别和准确鉴定等4项核心技术。耦合商用质谱的新型高性能离子源、高分辨质谱数据智能化分析平台、呼气生物标志物数据库，这三大核心产品，把无创检查推向了新高度。 AI在无创健康诊断中的应用，通过解析医学影像、可穿戴传感器、呼气分析、生物流体（唾液、汗液、尿液）及光学传感等多平台数据，揭示复杂模式，推动诊断从孤立评估转向连续实时监测。这技术，让健康监测从"点状"变成了"连续"，从"被动"变成了"主动"。 AI助力降低成本：医院的"省钱小能手" 成本控制这事儿，医院最头疼。AI来了之后，这事儿变得简单多了。某医疗集团应用AI后，年均节约医疗支出1.2亿美元，这数字，听着都吓人。投入产出比达1:3.8，这性价比，简直了。 AI在医疗质量安全领域的应用，让严重不良事件发生率降低32-41%，平均住院日缩短1.2-2.5天。手术机器人应用使并发症率降低37%，30天死亡率较腹腔镜低10%、较开腹低44%。这数据，不仅省钱，还救命。 企业应用AI医疗健康管理系统，根据员工个体健康数据，提前发现潜在健康风险因素，及时发出预警，量身定制健康干预方案。研究表明，在企业中实施有效的健康预防措施，可使员工的医疗费用支出降低20%-30%。员工健康满意度高的企业，工作效率平均可提升15%-20%。这买卖，稳赚不赔。 AI助力流程优化：从"跑断腿"到"动动嘴" 就医流程这事儿，患者最头疼。AI来了之后，这事儿彻底变了。巨鼎医疗跟DeepSeek合作，搞了个AI大模型，患者只需"动动嘴"，就能享受空前智能的医疗体验，实现了从"跑断腿"到"动动嘴"的质变。 智能导诊、全流程陪护、健康管理，AI把这些串联成一条完整就医链。诊前AI预判需求，智能导诊接入多模态大模型，提升AI感知和交互能力。诊中动态流程优化，患者流转无缝衔接，智慧小柯及时提醒最优就诊路径，自动安排最优检查时间。诊后智能健康管理，实时关注患者健康状况，自动制定个性化康复方案。这套系统，把就医体验从"地狱模式"变成了"天堂模式"。 AI在医疗流程优化中的应用，让医院运营效率大幅提升。智能医疗质量、医疗费用及单病种成本管理，医疗装备和耗材的智能调配，手术室和药房智能管理，医院医疗质量、医疗服务、物流、后勤和安全等智能管理。这套系统，让医院从"人治"变成了"智治"。 AI医疗的未来：机遇与挑战并存 AI医疗这玩意儿，前景广阔，但挑战也不少。技术层面，数据异构性致模型性能下降15%，算法可解释性不足，手术机器人缝合精度误差达2.3mm。伦理层面，算法偏见致老年/罕见病群体预测准确率低12%，AI决策知情权与黑箱特性矛盾，完全自主手术伦理争议待规范。监管层面，中国CFDA三类器械审批需3-5年，复合型人才缺口超10万。 数据孤岛这事儿，也是个大问题。电子健康记录分散在保险数据库、医疗档案和放射影像系统等众多电子环境中，大量未数字化的临床笔记中蕴含着AI可挖掘的深度信息，但医疗行业的竞争性和保密性导致数据孤岛现象严重。整合数据既耗时又昂贵，医疗机构普遍缺乏共享动力。 患者信任这事儿，也是个坎儿。当前AI医疗应用尚处早期，缺乏足够的患者反馈数据。面对AI主导的诊断与康复方案，患者是否会要求人类医生作为信息传递中介仍是未知数。尽管AI凭借动态数据库具有超越人类医生的诊断潜力，但36%的护理人员表示其工作压力已极高，技术替代疑虑普遍存在。 算法决策黑箱这事儿，更是个大问题。尽管人类掌握输入数据，AI的预测结果仍可能超出预期。编程团队可解释技术实现，但数据关联的逻辑推导过程仍存在认知盲区。当AI提出人类未曾设想的创新疗法或发现跨维度诊断模式时，临床医生如何验证其可靠性成为关键挑战。 行业变革阻力这事儿，也不容忽视。医疗AI的基础设施革新需要全行业转变思维模式。利益相关方普遍担忧实施过程中的法律风险与资源投入。但若部署得当，AI可推动全球医疗质量升级——据预测，低收入医院应用AI后运营成本可降低23%，将资源转向人才引进和技术升级。这种系统性变革需通过前瞻性对话消除抵触情绪，建立"技术赋能而非替代"的认知共识。 结语：AI医疗，未来已来 AI医疗这玩意儿，说它是医疗界的"革命"一点都不夸张。从诊断到开方，从科研到管理，AI把整个医疗体系都搅得天翻地覆。这事儿，有人看好，有人担忧，但不管怎么说，AI医疗的未来已经来了。 国家卫健委等五部门联合发布的《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，为AI医疗的发展指明了方向。到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用。到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。 AI医疗这事儿，不是要取代医生，而是要赋能医生。AI的精准与高效，让医护人员更专注于核心业务，借助AI辅助，医护人员为患者提供更高级的人文关怀，让患者在更短时间内享受到优质医疗服务。从诊前到诊后，智能化的医疗服务既缓解了患者焦虑，也优化了医院管理效率。 未来，AI医疗将继续深化在医学影像分析、基因组学、智能导诊、慢性病管理以及药物研发等领域的应用，逐步成为现代医疗服务中不可或缺的一部分。通过技术创新与场景融合，人工智能正在重塑医疗服务的链条。从智能诊断到精准治疗，人工智能不仅改善了患者的治疗体验，也为医护人员提供了强大的支持工具。这些进步不仅促进了医疗资源的高效利用，也使得更多人能够享受到高质量的医疗服务。 AI医疗这事儿，说到底是"技术赋能"和"人文关怀"的结合。技术再先进，最终还是要服务于人。AI不是万能的"医疗神器"，它需要医生的临床判断作为"安全底线"，需要政策法规的"红绿灯"指引方向，需要各界以理性包容的态度推动发展。只有这样，AI医疗才能真正造福人类，让医疗变得更智能、更精准、更温暖。

现在，不少医械企业正在制定2024年度营销计划，其中，“HTA（卫生技术评估）在器械医保准入与集采中的作用”很关键——这是年度营销计划至关重要策略。HTA 在全球范围内广泛应用于支持药品、器械等医疗技术产品的政策制定、定价和报销决策。HTA 中的成本效用分析是评估医疗器械采购的重要手段。成本效用分析包括投入和产出，所以器械的直接采购成本不仅要考虑单价，还要纳入对经济价值的考量，比如临床使用成本和患者满意度感知成本。总之，HTA 在我国的使用日渐深入，了解HTA 就是理解改革的决策依据——这对医械营销（准入），至关重要。如：政府对于HTA应用的关注要点?医保和集采中，HTA证据纳入决策依据和过程的循证决策方法和程序？什么样的产品适合做HTA？赛柏蓝联合医疗市场与医学策略专家李老师定于7月29-30日在苏州举办2024医疗器械产品年度营销计划制定策略研讨会。制定医械营销计划，先来听李老师的课！课程收益本课程会指导学员从疾病谱分析作为市场细分的起点，不是罗列数据和文献，而是按照逻辑顺序制定完整的年度营销计划，形成有价值的市场观点，把医学、市场、销售、商务、准入等多部门资源整合，作为一个整体为客户提供高标准的服务，塑造客户观点，产生订单，以达成销售目标。器械产品年度营销计划的底层逻辑框架：医生、患者、产品、准入、企业、竞争，年度营销计划的制定原则：以临床价值为导向，塑造客户的观点年度营销计划模板：将提供一份完整的年度营销计划内容，实践案例与实操模板：十余个年度营销计划制定所必须的分析工具模板、分享2个优秀的年度营销计划案例，分享3个优秀的DA案例，企业案例现场讨论答疑：参加学习的企业产品现场咨询交流。授课方式讲授教学、演示教学、案例分析、小组讨论、角色扮演、练习巩固、测试测评主要内容第一章  器械产品年度营销计划的底层逻辑C41.1 C1客户维度：医生、患者、供给者诱导需求、存量与流量1.2 C2环境维度：支付方、市场准入、医保1.3 C3竞争维度：产品属性与产品、治疗地位1.4 C4企业维度：销售增长与达成、品牌资产管理1.5系统动力学(SD_)视角下的医药产品品牌全景管理：患者、产品、医生、准入1.6 产品全生命周期的品牌资产最大化价值视角1.7老板的评价标准VS汇报人的呈现案例分享与讨论第二章 器械产品年度营销计划的原则2.1了解客户观点2.2抢占先机，出奇制胜2.3专注于选定的客户群和客户行为2.4对选定的客户，明确产品的独特价值2.5综观产品的整个生命周期，来规划产品的有序增长2.6塑造客户的观点2.7确保执行是有效率的、一致的和互相配合的2.8监察进度，并重新评估决策2.9某调糖产品案例分享与讨论：客户的观点VS企业的营销方案第三章：年度营销计划的过程四步骤与主要市场营销问题3.1 充分了解市场你的市场基本上是怎样划定的？在市场上谁是你的目标客户？在选定的目标市场里，你的客户目前的行为是怎样的？为什么你的客户会有这样的行为？你的竞争对手在做什么？他们为何这样做？3.2制定市场营销策略你想你的目标客户去做的重要事情是什么？总体的产品定位是什么？3.3设计和开展互相配合的活动你将要实施的主要活动是什么？3.4监察与评估复盘为确保你的市场策略按计划进行，你应该在日常工作中不断地加以衡量的是什么？3.5案例分享与讨论：氧气湿化瓶年度营销计划的过程逻辑性与合理性第四章、年度营销计划的主要内容、适用工具及其适用条件4.1市场定义4.2购买过程 4.3医生采纳周期4.4客户肖像4.5竞争框架4.6利益阶梯4.7定位说明4.8品牌结构4.9概念制定与测试4.10推广信息制定与测试4.11营销组合工具4.12综合性活动工具4.13区域要求简介 4.14追踪工具4.15应急计划工具4.16市场营销工具对于不同器械分类产品的适用条件案例讨论第五章：器械产品年度营销计划汇报的跨部门沟通5.1 销售5.2 市场5.3政府事务5.4医学事务5.5生产第六章：器械产品年度营销计划汇报常见问题6.1 关于定性与定量、结构与分布、静态与动态、短期与长期等6.2关于市场调研价值的理解：文献调研、定性调研、定量调研6.3关于最佳实践经验的理解6.4关于销售预测模型的不确定性：其中销售预测模式的优缺点6.5对于推广资料DA合规风险的理解6.6 器械营销创新范式与实践：私域营销、数字营销、服务营销6.7汇报中的商务图表呈现技巧6.8汇报中的诱导性词汇运用组织机构主办：赛柏蓝时间：7月29-30日地点：苏州讲师简介李博士，赛柏蓝医疗器械品牌战略与市场营销专家。拥有近十年从医经验，曾在两家医药上市公司担任市场总监、战略并购副总，总经理助理职位。20余年战略、市场营销工作经验，对国家医改政策研究颇深，熟悉国内各大领域主流企业营销模式，是国内少有的战略、医学、法规、品牌等跨界专家，尤其是对企业营销体系的合规运营有深刻的实战经验。出版图书：《医药产品品牌战略》、《医药产品预测---如何应对行业未来》、《市场细分-如何挖掘商业机会并从中获益》、《药物经济学应用与案例》。李博士培训过企业南微医学、沃比医疗、微创医疗、德力凯、汉高创想、康立生物、蓝帆医疗、赛诺医疗、西山科技、万孚生物、阿尔法迈士、达安基因、爱尔博、伯杰医疗、冠昊生物、迈普医学、深圳爱康、爱威科技、百怡医疗、贝科达、博奥晶典、大清西格、迪玛克、嘉美迪、康派特、蓝运方小、领创医谷、品驰医疗、齐碳科技、万生人和、比亚迪精密、康迪、鑫佑康、广生堂、和瑞基因、全恩医疗、博迈医疗、爱芯达、创尔生物、欧亚迪斯、瑞泰生物、善欣医疗、济源生物、维力医疗、雪利昂、瑞和制药、国药器械、阿特瑞、博菲医疗、归领医疗、觅未科技、协合医疗、皓月集团、科飞视觉、优祺美、紫薇山、迈柯迅、三好医疗、乐鹏医疗、中创医疗、埃普特、艾瑞特、博科医疗、德米特、华翔医疗、明康中锦、瑞康通、雅康和一、开蒙医疗、健帆生物、爱朋医疗、关怀医疗、华美健晟、默乐生物、展晨医药、卓尔医疗、瑞济生物、贝瑞森、久方生物、凯联医疗、民之望、迈得医疗、晶捷生物、康友医疗、欧姆龙、百洋医药、晟达医疗、星赛生物、瑞利芙、三诺生物、三奇生物、厦门维优、莱博生物、威高骨科、安得医疗、亚嘉医疗、宝一康、程氏汇通、锦波生物、稻田诊断、派昂医药、高科生物、朗合医疗、力声特、腾瑞制药、深蓝信、北芯生命、北芯医疗、硅基传感、开立生物、深圳立心、联合医学、迈德瑞纳、麦克韦尔、莫廷医疗、齐康医疗、融昕医疗、睿瀚医疗、圣诺医疗、爱立康、安保医疗、博恩医疗、达科为、德迈科技、帝迈生物、缔康科技、好克医疗、巨鼎医疗、库珀科技、美的连医疗、美好创亿、锐迅供应链、赛禾医疗、伟晴、希莱恒、信成医疗、一二三智慧、兆兴博拓、海得威、刷新传感、沃德海斯、依可医疗、英美达、裕策生物、施乐辉、舜宇光学、华西医院、沃德金贝、国科医工、汇涵科技、泰尔茂、康哲药业、、威脉医疗、微创神通、海斯凯尔、依瑞德、天弘益华、西门子、红润医药、普罗吉、正海生物、医树医疗、易普森、锦德电子、海润生物、家康众智、百安医疗、九微医疗、振源医疗、环球租赁、中元汇吉、通桥医疗......参会对象适合医用耗材、诊断试剂、医疗设备、医学装置生产经营企业，营销总监、市场总监等相关负责人。参会费用报名通道出席课程学习的代表学习费、资料费、午餐费、税费：4980元/课/人，交通、住宿自理。主办方指定以下账号为收款账户：户名：北京赛柏蓝企业管理有限公司账号：110925357410902开户行：招商银行股份有限公司北京西二旗支行(汇款请注：营销计划+参会单位）会务联络文　灵王显龙杨晓亮于　宁赵万鹏张　奇