随着全球人口老龄化与慢性病负担加重，医疗服务需求持续上升。与此同时，医疗系统也正面临人力资源紧缺、效率低下等挑战。经合组织于2025年5月发布的这份研究报告，深入探讨了数字技术和人工智能（AI）如何重塑医疗职业的技能结构，并提出应对“技能缺口”的政策建议。
一、研究背景与方法
本研究以加拿大、英国和美国近5年（2018-2023）的在线招聘岗位数据为基础，分析了医疗行业对数字技术与AI技能的实际需求。数据来源覆盖5500万个岗位信息，结合北美行业分类系统和“莱特卡斯特”职业分类，将岗位分为：
●医疗职业（如医生、护士、放射技师）；
●医疗行业其它岗位（如IT支持、行政管理等非临床岗位）。
研究进一步从技能维度识别出数字技能与AI技能的具体类别，揭示其增长趋势及职业分布。
二、数字技能需求显著增长
分析显示，在三个国家的医疗相关岗位中，数字技能的需求持续增长：
●临床岗位中，约2%–6%的招聘岗位明确要求数字技能；
●非临床卫生岗位中，该比例达6%–13%，增长尤为迅速。
高频需求技能包括：
●医疗信息管理（EHR、病历管理）；
●数据分析与数据采集；
●临床信息学；
●网络会议与远程诊疗相关技能；
●IT自动化、模拟仿真、Web开发等。
国家特色方面：
●加拿大对“临床信息学”和“数据采集”技能需求增长最快；
●英国则聚焦网络安全与物联网（IoT）；
●美国更重视“健康信息管理”与“网页开发”能力，反映其向远程医疗和数字服务快速转型。
三、AI技能需求尚处初期阶段，但增长明显
AI相关技能在医疗岗位中的显性需求目前仍较低，仅占总招聘量的0.2%-0.3%。不过，在医疗行业的非临床岗位（如管理、研究、数据分析）中，AI技能的需求已上升至0.5%-0.6%。
研究指出：
●AI的广泛采用更多体现在“任务增强”上，而非直接创造“AI专家”岗位；
●例如：护士、放射科医师虽不需要开发AI系统，但需能运用AI工具进行辅助诊断与患者监测；
●因此，AI技术对技能结构的影响，常常“隐性”存在于岗位职责中，并不总在招聘广告中明确列出。
四、生成式AI与先进机器人对职业结构的影响
报告构建了一个评估框架，将医疗职业划分为四类：
1、低自动化风险：如家庭医生、心理医生、护士，涉及复杂人际交互；
2、增强潜力岗位：如执业护士、医生助理，部分任务可由AI协助完成；
3、可能被自动化的岗位：如药房技术员、医疗记录员，大量重复性工作可被替代；
4、高自动化风险岗位：如护理员、医学转录员，已被认为是短期内最易被取代的工种。
研究估算，美国医疗岗位中：
●32%具有“增强潜力”，AI可提升其效率；
●约4.3%面临自动化风险，需警惕任务重构；
●约0.6%属于高风险岗位，政策需尽快介入转岗与再培训。
五、快速增长的技能领域
报告指出，多个数字技能子类别正在快速崛起：
●临床信息学、视频/网络会议技能在英加美三国均呈上升趋势；
●云计算与远程协作工具成为新兴的基础能力；
●AI与机器学习技能在美国非临床岗位增长尤为突出；
●物联网（IoT）技能在英国增长速度高达年均210%；
●加拿大在“IT自动化”和“模拟软件”技能上增长明显，反映其数字医疗培训与运维的深入发展。
六、挑战与政策建议
尽管技术驱动变革已现，但报告也强调了三方面的挑战：
1、技能准备不足：许多医护人员缺乏必要的AI应用能力；
2、AI任务嵌入隐性：技术使用不明确体现在招聘中，难以通过传统人力资源数据捕捉；
3、伦理与信任问题突出：数据隐私、算法偏见、AI决策透明性仍需完善。
因此，政策建议包括：
●加强数字健康培训，尤其在护理、管理与数据岗位；
●设立AI技能评估与认证机制，提升职业适应性；
●发展跨学科职业路径，如“数据+护理”“信息学+医生”等；
●建立伦理框架，保障患者数据安全与AI决策公平性。
七、总结
这份报告首次大规模实证分析了AI与数字化浪潮对医疗职业的影响。研究指出：AI与数字技术并非取代医护人员，而是扩展其能力的“放大器”。医疗系统未来的核心不在于技术替代，而在于人机协作能力的升级。
面向未来，构建一支具备“数智能力”的医疗队伍，是每一个国家保障健康公平与系统可持续性的必由之路。
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