就医难、上学难，会不会有改变？

微医创始人、CEO廖杰远在课程《微医：如何用科技驱动医疗变革》中，讲述了微医从最小切口“挂号”切入，逐步撕开，进而形成产业规模和行业优势，最终带动整个行业的提升。

具体来看，微医升级医疗行业的进程分为以下三个阶段：

技术赋能现有体系：在现有行业体系内做赋能者、提升者，不做破坏者；

拓展场景，激发需求：通过消费场景前移，建立客户深度粘性；

提升行业关键产能：找到制约行业发展的关键产能，用技术手段复制并提升行业智慧。

课后对比教育行业，来讲讲我对这两个行业的思考。

供需之殇

医院并不少，但就医难的问题根深蒂固；学校也很多，但上学难的现象屡见不鲜。这其中的原因在于医疗行业中知名医院的知名专家号，就如同教育行业中重点学校的重点班，永远都是供不应求。

往本质思考，原因在于这两样服务对于所有人来说，试错成本太高，所以大家只能追求更好。

买个电子产品，有问题可以退货，不喜欢可以送人，实在不行扔了换新的，但对于医疗和教育来说，没有重来的机会，开弓就没有回头箭了。所以有时我们挤破头的挂一个专家号，哪怕排队两小时，看病5分钟。

正因如此，对于这两个行业，最大的不同在于供给决定了需求，而不像一般行业中需求决定供给。

所以，当互联网以及移动互联网来临之时，可以看到传统的医疗教育并没有太大的改变，虽然在服务上变的更加便捷，可以在线挂号，可以在线上课，但两大难题依旧没有在根本上得到解决。其原因也在于，互联网可以提升效率，但并不能增加供给。

学医是个漫长的过程，光是上学时间就比别的专业长很多，而毕业之后也要经历很长的实习期才能逐渐成为合格的医师，这个漫长的过程并非互联网的到来就可以缩短，虽然互联网使得知识的共享程度更高、更快，但一个医生的技艺累积必须来自于大量的临床经验。

教师亦是如此，教师也必须在实践中才能使自己的技能得到增长，需要在长期的教学中去了解如何教学生，不仅仅是自己懂的多，关键在于能教会学生，这才重要，而这其中互联网并没有带来任何改善。

在线教育如火如荼，但你会发现，做的比较好的，都是教小孩子学外语的，为啥呢？因为找个老外教英语就是学外语的最好方式。而在线教育正好能够解决供给问题。

比如目前很火的VIPkid，它就是用在线教育的方式增加了外教的供给，让大量的外教不用来到中国也可以教中国的学生。这正好用一种低成本而又高效率的手段达成了外教直接教英语的目的。

对于一门语言来说，最重要的是词汇量，这对于老外来说门槛较低。但如果是数理化之类的学科，就很难通过在线的方式来增加这些教师资源的供给。这些学科中去找到那些自身有能力又能教会别人的人，其难度跟找老外教英语是没有可比性的。

供给侧改变的艰难造就了就医难和上学难的两大现状，但互联网带来的效率提升并不能从根本上解决问题。反而你会发现当互联网兴起后，每年报考师范、医学专业的学生并不多，互联网相关的专业却如火如荼。

不过虽然现状很艰难，但这也为变革指明了方向，那就是只有改善供给侧才能最终解决问题。

破冰之矛

将教育和医疗对比来看，是因为它们之间有太多的相似点，比如前面说的痛点，都是源于供给侧，再比如下面要讲的变革点。

对于这两个行业来说，破冰之矛都是人工智能。

让人工智能直接给病人看病或者教学生，这并不一定能实现。但人工智能无疑是可以提高医生与教师的效率，从而节省下他们的时间。

比如在教育中，通过对于学生错误知识点的分析，就能更快的分析出学生的薄弱环节，使用人工智能来进行这项工作一定会比任何老师亲自做更高效，而老师用这种手段来了解学生的学习情况，势必会提高效率，效率的提高，必定会提高供给。

医疗中同样如此，医生对于病情的判断，是需要许多病人特征的具体数据，就目前可以看到的技术来说，将可穿戴设备收集的数据与医院诊疗系统进行打通，就可以提高诊疗效率，当然这其中数据的处理分析必然是要用人工智能的。

人工智能会成为这两个行业的破冰之矛，是因为它能够通过对供给侧进行效率提升从而达到增加供给的效果。

而对于这两个行业来说，人工智能要想有所作为，关键在于如何与行业相结合，因为单纯的人工智能是没有用的。

比如人脸识别，单看这个算法，能有多大价值呢？

但是当它和安防系统、交通违章拍照、酒店入住登记等应用场景相结合，就成为了一种更加高效的解决方案，此时才使得这个算法有了价值。

说到场景，需要依靠的人才可能并非人工智能的技术编程人员，而是这两个行业中的资深专家，只有行业中资深的人士才能准确把握行业痛点和用户场景。

所有所思

用户的试错成本越高，供给的决定性作用就越大。这样一个市场中，如何提高供给侧效率，就是突破重围的关键所在。

对于教育与医疗行业来说，人工智能恰恰是一个可以对供给侧做出改变的机遇点，但想要成功，首先需要的是对原有行业足够了解，而非人工智能的编程大人，因为能够将算法和场景相结合，才能提高供给侧效率。

顺便多说一句，当人工智能来到时，不必因为不懂人工智能而紧张，只要你在所处行业有足够深入的认知，一样不会被淘汰。