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《未来的医疗保健（之六）：人工智能在医疗保健领域的变革与演进》这份研究报告深入探讨了人工智能（AI），特别是生成式人工智能（GenAI）对医疗保健行业的变革性影响。该报告基于对12个国家100位管理层和董事会高管的访谈和调查，揭示了AI在医疗领域快速演进的趋势，而非彻底颠覆。

 

AI驱动下的医疗保健快速演进：报告指出，AI并非带来医疗保健的突然革命，而是促使其快速演进。这种演进将带来重大变化，但也为行业参与者提供了制定周全战略应对的时间。AI在医疗保健的不同领域的影响程度也不尽相同。例如，在医院的标准医学诊断操作中，52%的受访者报告至少部分使用AI，另有32%正在试点此类解决方案；但在治疗领域，36%的医院尚未开始使用AI。这表明AI的应用存在差异化，其发展既具有颠覆性（彻底变革），也具有渐进性（演进）。

 

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AI带来的机遇与挑战：报告强调了AI在应对医疗保健系统面临的多重压力方面的巨大潜力。这些压力包括熟练医护人员短缺、日益严格的法规以及信息管理等领域的复杂性日益增加，以及人口老龄化带来的成本压力。AI有望通过提高效率、改善诊断和治疗质量以及实现个性化医疗来解决这些问题。

 

AI在医疗保健价值链中的应用：报告详细阐述了AI在整个医疗保健价值链中的应用，涵盖药物研发、医疗技术、医疗保险和医院运营等各个方面。AI可以用于：

 

●预防性医疗：分析患者数据以预测患病风险，例如糖尿病和心脏病。

 

●诊断：提高医学影像质量，改进基于电子健康记录的诊断。

 

●治疗选择：分析基因数据、病史和生活方式因素，推荐个性化治疗方案。

 

●研究和教育：通过改进临床试验和生成合成数据来推进科研。

 

●医疗保险：使用GenAI聊天机器人进行客户互动，开发个性化AI教练，以及开发预测模型。

 

●医院运营：自动化行政管理任务，优化患者流程，简化数据管理，增强远程医疗服务。

 

●制药：加速药物研发，改进商业流程和营销。

 

●医疗技术：通过GenAI驱动的动态模拟提升供应链性能，通过影像支持诊断决策。

 

●政府：检测欺诈，预测医疗需求，简化行政管理。

 

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AI对患者旅程的影响：AI将永久性地改变患者旅程和医疗保健价值链。但其影响程度因领域而异。报告发现，AI在患者旅程中的应用程度参差不齐。在医院，AI在诊断领域的应用最为广泛，而在治疗和护理领域的应用率较低。这与技术成熟度、医护人员的技术接受度以及对人工干预的需求有关。报告还指出，不同地区对AI的接受程度也存在差异，这与当地法规、数据隐私法和基础设施有关。

 

医疗机构对AI的应对：报告调查显示，尽管许多医疗保健机构已经在使用AI，但只有29%的受访者认为自己已准备好利用AI获得竞争优势。大多数机构仍然将AI视为改进自身运营的一种手段，而忽略了AI对整个医疗生态系统更广泛的影响。报告建议医疗机构应积极拥抱AI驱动的未来，并与科技巨头建立战略伙伴关系，而不是进行内部开发。这反映了医疗机构在AI应用方面面临的挑战和机遇。

 

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发展情景：

 

报告还提出了AI在未来五年的三种发展情景：

 

1、谨慎情景：

 

AI的采用速度缓慢，医疗成本继续上升，创新停滞。大部分医疗机构对AI仍持观望态度，法规严格且缺乏标准化，患者对AI的信任度较低。
2、现实情景：

 

AI在特定领域获得部分应用，如医学影像分析和个性化治疗方案，但医生仍然在医疗决策中扮演核心角色。AI技术的发展速度快于监管调整，行业内部存在技术应用不均衡的问题。
3、加速情景：

 

AI得到大规模采用并彻底变革医疗行业。个性化医学成为标准，医生的行政管理负担大幅减轻，新药研发周期缩短，患者获得更精准的诊疗服务。医疗成本下降，健康水平提高，整体医疗体系得到优化。

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未来展望与建议：报告预测，未来五到六年，AI技术进步和AI解决方案的采用将推动医疗保健行业发生重大变革。AI将成为个性化医疗的关键驱动力，通过分析患者特异性数据，定制治疗方案，从而提高疗效，减少不必要的干预。报告最后提出了五项建议，帮助利益相关方为AI转型做好准备：

 

1、制定明确的AI战略：需要制定一个全面的AI战略，明确其目标、应用领域和投资计划。

 

2、培养AI人才：需要投资于AI人才的培养和招聘，以确保拥有足够的专业知识和技能。

 

3、建立数据基础设施：需要建立一个可靠的数据基础设施，以支持AI应用的开发和部署。

 

4、与科技巨头合作：可以与科技巨头合作，利用其技术和专业知识来加速AI应用的开发和部署。

 

5、关注伦理和监管：需要关注AI应用的伦理和监管问题，确保其应用符合伦理规范和法律法规。

 

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总之，该研究报告强调了AI在医疗保健领域快速演进的趋势，并为医疗机构和利益相关各方提供了宝贵的见解和建议，以应对这一变革，最终目标是改善患者诊疗，提高医疗保健行业的效率和质量。报告也提醒大家关注AI应用中的伦理和监管问题，确保其可持续发展。