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这份2025年1月发布的研究报告《2025年数字技术和人工智能将如何重塑医疗行业》，预测了数字技术和人工智能对未来医疗行业的变革性影响。报告指出，新冠疫情加速了数字医疗的发展，但单纯的远程医疗和数字疗法难以规模化。未来，人工智能将成为核心驱动力，构建更紧密、更经济有效的医患关系。

 

报告重点关注了几个关键领域：

 

一、患者支持：数字化工具将持续改善患者护理和获得医疗服务的途径。智能植入物和可穿戴设备实时监测患者的心脏活动、血糖水平等生物指标，实现慢性病的远程管理，提高生活质量。先进的睡眠追踪工具也日益受到重视，因为睡眠被视为整体健康的重要生物标志物。个性化App和数字平台会向患者提供更多的支持，预测疾病发作并提供实时干预建议。AI聊天机器人和虚拟助手将成为患者寻求健康信息的重要渠道。针对女性健康领域存在的服务缺口，报告强调了女性科技的创新，例如重新设计传统的妇科检查器械，以更好地满足女性的需求。此外，女性科技品牌间的合作将形成互联互通的生态系统，整合女性健康数据，最终改善健康结果。

 

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二、医务人员赋能：人工智能将成为医务人员的强大助手。AI能够处理海量患者数据，支持高度个性化的医疗方案，根据患者的连续监测数据、生活方式和基因信息进行动态调整治疗方案。人工智能决策支持工具将成为主流，为医生提供循证研究和治疗指南，加速诊断，减少误诊，提高患者护理效率，并更准确地预测患者预后。

 

三、生态系统的出现：报告预测，人工智能将不再局限于处理特定任务，而是扩展到自动化整个工作流程。例如，智能体将自动化整个患者诊疗过程，从入院到治疗计划。跨部门协作的人工智能程序将持续学习，提高患者和系统层面的效率和结果。不仅医疗机构，制药公司等其他类型的医疗保健机构也将受益，例如利用生成式人工智能来改变临床试验和监管提交等关键活动。AI驱动的数据处理将使病历、临床记录和医患互动信息等过去被认为过于杂乱无章的数据变得可用，从而为临床医生、医保和制药公司提供可操作的见解，改进患者诊疗和结果，并促进不同机构之间的无缝协作。报告也强调，GenAI并非万能药，需要关注业务成果和关键绩效指标，将失败转化为更具针对性和可持续性的长期转型。

 

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四、患者参与度提升：人工智能驱动的平台、可穿戴设备和数字化分诊工具使患者从被动接受治疗转变为积极管理自身健康旅程的参与者。技术弥合了医疗服务的重要差距，特别是为服务不足的社区提供了及时的指导、远程咨询和个性化医护方案。

 

五、医疗机构和医护人员的效率提升：简化工作流程、优化资源和改进患者监测的数字医疗解决方案将使临床医生能够提供持续、高质量的诊疗服务。人工智能辅助技术有助于应对能力挑战，减少诊断周转时间，提高治疗准确性。决策支持工具和实时分析能够实现更智能、更安全的医疗服务。通过整合远程患者监测、自动化和预测分析，医务人员可以专注于最重要的工作：在诊室之外治疗和支持患者。

 

六、医疗机构的潜力释放：医疗机构通过采集、分析和应用数据来改善治疗、疗法和运营效率，从而实现其真正的潜力。利用实时洞察和高级分析，可以更早地发现疾病，简化诊疗路径，优化运营。互操作系统和安全的数据共享框架对于实现这些成果至关重要，确保数据能够在利益相关方之间无缝流动。

 

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七、女性健康领域的改善：报告特别关注了女性在医疗保健方面面临的障碍，例如经济差距、针对女性特定健康的研发不足以及系统性偏见。数字医疗为弥合这些差距提供了解决方案，例如远程医疗扩展了对服务不足地区的覆盖范围，虚拟咨询支持了农村地区需要心理健康服务的女性。健康App收集女性月经周期和排卵的健康数据，推动女性健康研究并提高认识。人工智能还可以帮助降低针对目标人群的研发成本。

 

八、低收入和中等收入国家的挑战：报告指出，在低收入和中等收入国家要充分利用数字医疗的潜力，需要克服若干挑战，例如有效扩展数字医疗计划、投资数字基础设施、人才培养和技能培训，以及解决伦理问题，特别是人工智能的使用。

 

九、智能植入物和个性化治疗：智能植入物将发挥越来越重要的作用，实时监测和治疗各种疾病。人工智能驱动的单病例随机对照试验研究将会进一步拓展，提供个性化医疗所需的计算能力和高级分析。

 

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十、语音生物标志物和药物研发：语音生物标志物可以检测疾病的早期迹象，加速干预并改善患者预后。人工智能加速了药物发现和开发，改进疾病生物学的理解，加速识别有前景的化合物。生成式人工智能在确保药品和医疗器械产品更高质量控制方面发挥着变革性作用。

 

十一、制药企业的转型：制药公司利用人工智能从电子病历、患者注册登记平台等多种来源的真实世界数据中提取可操作的见解，用于市场准入策略、患者参与和销售队伍优化等方面。

 

十二、AI聊天机器人和家庭诊断解决方案：消费者将越来越多地使用AI聊天机器人来解答健康问题，家庭诊断解决方案将成为患者和医护人员互动中更根深蒂固的一部分。

 

十三、健康寿命与预期寿命的差距：报告强调了“健康寿命”与“预期寿命”之间的区别，指出延长寿命并不一定意味着延长健康寿命，需要重视预防、个性化和参与，从而推动“医学3.0”的发展。生成式人工智能可以支持“医学3.0”，通过聊天机器人、虚拟助手和更精确的健康数据分析来实现个性化。

 

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十四、生成式人工智能项目的成功与失败：报告指出，超过三分之一的生成式人工智能项目在2025年将无法产生价值，但失败不应导致减少资金投入，而应从中吸取教训，关注业务成果、严格跟踪关键绩效指标，并重视生成式人工智能转型中的人员因素。

 

总之，这份报告描绘了数字技术和人工智能在2025年重塑医疗保健领域的蓝图。虽然机遇与挑战并存，但人工智能和数字医疗的融合将显著改善患者诊疗、提升医疗效率，并最终推动医疗保健生态系统的转型升级。报告强调了以患者为中心，关注伦理和公平，以及持续学习和改进的重要性，为医疗保健行业未来的发展指明了方向。