インドのヘルスケア提供を混乱させるセクターの解読
公開: 2017-06-02デバイス、AI、分析、在宅医療が次のヘルスケア ディスラプターになる
必要性はイノベーションを生みます。 私たちのように指数関数的に人口が増加し、平均余命が伸びている現在、手頃な価格のヘルスケア イノベーションが主要な重点分野として浮上しています。 インドでは、医師と患者の比率が大きく偏っており、農村部では 3 万人に 1 人の医師しかいません。 さらに、インドの農村部は非伝染性疾患の 50 ～ 70% を占めており、その経済的負担は 2012 ～ 30 年の期間で 6.2 兆ドルに達する可能性があります (ハーバード公衆衛生大学院)。
私たちの脆弱な医療経済は、複数の障壁に取り組んでいます。いくつか例を挙げると、病気に対する認識の欠如、訓練を受けたスタッフ、不十分なスクリーニングおよび診断施設、タイムリーな介入の欠如などです。 これらに取り組むために、イノベーターは包括的なヘルスケアを可能にし、診断と治療をより迅速かつ正確に、リモートで利用可能で手頃な価格にする新しいメカニズムを導入しています。
Unitus Seed Fund は、現在の技術と進歩により、これらの 4 つのセクターが、インドでの医療提供の軌道修正に破壊的な役割を果たす可能性があると考えています。
デバイス
低コストのデバイスは、医療を分散化する可能性を秘めており、国の 70% 以上で医療がまったく受けられないという既存の不平等を解消します。 その好例が、ムンバイに本拠を置く UE LifeSciences の主力製品である iBreastExam です。これは、5 分以内に 85% を超える感度で乳房病変を正確に検出し、誤警報率が低い超ポータブルで放射線を使用しないデバイスです。 6%未満で、痛みや不快感はありません。
UE LifeSciences は、私立病院、診断ラボ、非営利団体、州政府と提携しており、数千ルピーの費用がかかる従来のマンモグラムとは対照的に、〜 INR 100 の非常に低価格でスキャンを提供しています。 乳がんと診断された女性の 2 人に 1 人が乳がんで死亡しているため、乳がんのスクリーニングを 1 ドル未満にするという UE LifeSciences のビジョンと、専門の臨床人材を必要としないモデルは注目に値します。 Biocon の Kiran Mazumdar-Shaw の支援も受けているこの会社は、すでに約 20,000 人の女性をスクリーニングしており、2017 年には 600,000 人の女性をスクリーニングするという財政的コミットメントを持っています。
iBreastExam のような手頃な価格のポイント オブ ケア デバイスは、ケア提供バリュー チェーン全体の重大なギャップを埋めながら、低コストでケアにアクセスできるようにすることで、大きな可能性を示しています。 インドだけでも、医療機器業界は 2019 年までに約 48 億米ドルに成長すると予想されています。VC 業界が UE LifeSciences、Neurosynaptics、Forus、Tricog、Achira Labs などのプレイヤーを支援していることは、このセクターの可能性を証明しています。
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これまでのところ、GE や Phillips などの大企業がデバイス市場を支配してきました。 しかし、大衆向けのイノベーションの制限は、若いスタートアップが革新的なソリューションを作成する機会です。 これらのイノベーションが単独で拡大するか、より大きな戦略的プレーヤーと合併するかは、今後明らかになるでしょう。 ただし、これらの企業のほとんどが独自のインキュベーターを開始しているという事実は、スタートアップが革新するための成熟したエコシステムの検証です。
AI と分析
データ マイニング、データ サイエンス、データ分析、コグニティブ コンピューティング、ニューラル ネットワークなど、最近ではこれらの用語を頻繁に目にします。 そして、コグニティブ システムが既存のインフラストラクチャに忍び込むにつれて、その使用量は指数関数的に増加するでしょう。
Mordor Intelligence のレポート「Healthcare Analytics Market – Growth, Trends and Forecast (2016-2021)」によると、世界のヘルスケア分析市場は、CAGR 26.1% で 2021 年までに 317.5 億ドルに成長すると予測されています。 現在の資金調達状況はまだ始まったばかりですが、SigTuple、Niramai、QorQI、Qure.ai、Predible Health など、大きな進出を果たしている企業はほとんどありません。 データは王様と見なされますが、生の形式ではありません。 したがって、このデータから得られる洞察がない限り、その価値は未開拓のままです。
分析から導き出された洞察は、機械学習アルゴリズムの追加レイヤーのトレーニングに役立ち、それによってケア提供の効率が向上します。 分析と AI を組み合わせることで、遠隔監視、公衆衛生、遠隔医療などの分野で、インドの最も辺鄙な場所での医療へのアクセスが向上することは間違いありません。
現在、AI/分析のスタートアップが直面している最大の課題は、注釈付きまたは精選されたデータの欠如です。 データはインドの断片的なポケットに存在し、少数の企業によって盗用/デジタル化されていますが、欠けているのはシームレス性と、スタートアップがすぐに消費できるキュレーションです.
スタートアップは、データ キュレーションの中間層市場が成熟するのを待つのではなく、独自の API を構築し、抽出モデルを構築し、データ ソース組織と物々交換を行うことで、複数のソースからのさまざまな形式のデータを統合する革新を行う必要があります。 特許の欠如と明確な規制ニーズ、先行者の優位性、より高速に学習できるディープ ニューラル ネットワークが勝利の要因となるでしょう。
家庭の健康
Healthcare at Home の最近の 4,000 万ドルの資金調達は、驚くべきことではなく、すでに市場に存在する Portea (4,650 万ドル) や Nightingale (3,800 万ドル) などによる飽和の兆しとも見なされるべきではありません。 なんで？ なぜなら、周辺および健康サービスからコア医療に至るまでの在宅医療サービスの幅広い性質は、新しいモデルによってさらに混乱する運命にあるからです。
最大の課題は 2 つあります。 実行と操作。 したがって、新しいプレーヤーの防御力は、ビジネス モデルの独自性によってもたらされます。 それが既存のサービスのスタンドアロンの集約であろうと、ハブ アンド スポーク モデルによる従来型の病院への拡張であろうと、顧客獲得のコスト削減、ケア提供担当者の維持、無駄のない運用が成功の重要な要因となります。 ハイパーローカルを構築することは、同時にスケーリングしながら強固な基盤を確保するための重要な側面になります。 一方、ポイント オブ ケアおよびリモート モニタリングと診断のためのテクノロジーと革新的なデバイスの使用は、これらのビジネス モデルをさらに支援します。
新興企業がヘルスケアで成功するには何が必要か
- 既存の枠組みの中で、インドのヘルスケア スタートアップのほとんどは B2B または B2B2C モデルになり、B2C はほとんどなく、通常は病院や医療提供者に焦点を当てていると考えています。 従量課金モデルは、主に B2B2C になります。 このようなシナリオでは、これらのケア提供センター (病院、診療所など) が最終顧客に製品をプッシュできるようにする方法を理解することが重要です。 最初に適切な質問をすることで、粘着性と持続可能性が向上します。
- 現在市場には、資金の潤沢な新興企業がいくつかあります。特に市場アグリゲーターや在宅医療プロバイダーです。 顧客のサインアップ (アグリゲーター/オンライン相談などの場合) とケア提供者の維持 (在宅医療会社の場合) の両方の解約率は、成功を判断するための重要なパラメーターです。 これらのプロバイダーの多くは、非常に迅速な早期サインアップを行うことができますが、製品の LTV (長期的な価値) が十分に魅力的でない場合、ドロップ率は高くなります。 したがって、収益化に至る前に技術を浸透させ、その価値を証明するために採用する必要があるのは、WhatsApp のような無料モデルか、フリーミアム モデルかは、十分に前もって決定する必要があります。
- ソリューションが時代を先取りしている場合、一般的には「あると便利」と見なされます。 そのような場合、最初からユニットポジティブになるように説得力のあるモデルを構築するのは難しいです。 したがって、ビジネスモデルを作成する際には、接続されたヘルスケアに対する長期的なビジョンと考えを念頭に置いておく必要があります。