2024全球医疗行业展望.pdf
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1、领航变革2024年全球医疗行业展望目录简介 3人工智能助力医疗行业变革 4解决成本和可负担性问题 12应对迫在眉睫的全球医护人员短缺问题 19发挥社会照护作用 25塑造可持续未来 30联系人 36了解更多 39尾注 41简介简介2023年,全球医疗行业再次经历了前所未有的变革和挑战。新冠肺炎疫情的影响持续显现,劳动力普遍短缺,成本不断上涨,致使全球范围内的医疗机构承压。医疗行业通过广泛采用人工智能等技术,解决其中一些问题,提振了行业信心。然而,医疗不公平问题依然存在,这或将导致2024年医疗行业所面临的挑战加剧,成本增加。如果这一问题不加以解决,到2040年,由此引致的成本可能将增加两倍至1万
2、亿美元,即每人每年约3,000美元。1如果医疗机构努力赢得患者的信任,并确保采取措施减少技术偏差,那么人工智能和机器学习技术的融合应用可在解决这类不公平问题方面发挥重要作用。2024年,人工智能有望在行政事务精简、诊断、治疗和患者护理方面发挥关键作用。从预测分析到电子健康记录自动化,人工智能可进一步提高医疗服务的精度和效率。随着全球对环保问题和资源短缺的意识逐渐提高,可持续性已成为医疗行业的关键考量因素。医疗机构积极落实可持续发展实践,以减少碳足迹,确保负责任地使用资源。本报告从绿色医院设计到可持续性供应链管理,重点阐述了可持续发展对医疗业务运营的影响及其节约成本的潜力。新冠疫情期间对远程医疗
3、技术的使用,有助于明确医疗服务的提供方式及其性质。医疗机构不断拓展医疗服务范围,从单纯提供传统医疗服务扩展到为患者提供全方位社会照护。这一转变得益于人们日益认识到健康社会决定因素与人民整体福祉之间存在深刻联系。因此,医疗机构和政策制定者正致力将社会照护纳入公共医疗体系,以满足患者的多方面需要。随着全球医疗成本不断上升,医疗服务的可负担性仍然是一个重点关注的问题。政府、医疗服务支付方和医疗机构在确保医疗服务质量和可及性的同时,正致力采取措施控制成本。医疗机构采取的策略不断演变,从基于价值的医疗服务模式发展至采用创新的定价结构,这些策略均旨在助力确保提供具有成本效益的医疗服务。同时,在患者人口结构
4、、技术进步和医疗服务模式不断演变的推动下,医护人员队伍正在经历一场重大变革。全球各地的医疗机构均面临临床医生严重短缺问题,当前,他们正积极采取一些创新方式来提高薪酬,减少职业倦怠,并在医疗服务场所建立信任。医疗机构努力吸引、培训和留住人才,以打造技术娴熟、适应能力更强的人才库。远程医疗、远程监测技术和零工经济等因素,均在重塑医护人员队伍活力。2024年,全球医疗服务行业将处于十字路口,预备迎接深刻变革。全球医疗行业的未来或将取决于行业的创新、可持续发展、社会关怀融合、成本管理和医护人员队伍适应力。1.Jay Bhatt,“Leaning into health equity can be go
5、od for business and society,”Deloitte Health Forward Blog,August 10,2023,https:/ 年全球医疗行业展望|领航变革4从数据上看:人工智能助力医疗行业变革未来五年,人工智能应用每年可为美国医疗系统节省潜在成本3,600亿美元的成本1预计到2026年,美国可互操作的临床数据市场规模将几乎翻一番,从2022年的34亿美元增至62亿美元32020年,全球医疗行业产生超过2.3ZB(泽字节)的临床数据22019年至2022年间,医疗人工智能领域的私募股权投资额达315亿美元4医疗人工智能供应商数量为1,500家,其中半数成立于过
6、去7年间52024 年全球医疗行业展望|领航变革5自新冠肺炎疫情爆发至今已过去三年多时间,全球医疗行业仍在努力应对疫情带来的持续影响。行业亟需降低成本,提高医疗服务的可及性,同时还面临着技术娴熟医护人员短缺的问题,这促使一些医疗系统采用新兴技术以填补缺口。6医疗机构借助技术,可为患者提供个性化的互动方式和治疗方案,从而减轻临床医生日常护理方面的压力,使他们能够专注于需要其提供专门知识和培训的诊疗环节。人工智能等新兴技术有望精简医疗机构的行政和护理流程。2019年至2022年间,投资者已向医疗人工智能领域投入315亿美元的股权融资,医疗行业在人工智能并购方面一直处于领先地位。7新冠肺炎疫情促使人
7、们更加关注远程医疗以及急诊和健康护理在线门户网站。因此,正如以往医院系统和运营商投资于医疗设备和诊疗室一样,欲使医疗行业和患者不断从技术中获益,医疗机构应持续进行技术投资。8截至目前,数字技术方面的投资进展缓慢。2023年第二季度,全球数字医疗融资额下降了3%至30亿美元,为六年来最低水平。92022年,数字技术风险资本投资额(通常被视为该行业技术投资晴雨表)从393亿美元降至275亿美元,降幅达30%。不过,相关投资水平仍然远高于疫情前水平,除2021年出现投资额激增外,总体融资水平呈持续上升趋势(图1)。图1:2022年医疗技术融资势头强劲39.3注:价值200万美元及以上交易数据。资料来
8、源:PitchBook Data,Inc.6.77.511.212.419.7201620172018201920202021202227.5医疗技术风险投资额(十亿美元)成交量4845856297828521,1349262024 年全球医疗行业展望|领航变革6数字技术投资进展缓慢的部分原因可能在于,许多医疗机构不愿成为新兴技术(尤其是临床应用技术)的早期采用者。公共财政拨款减少,利润空间缩窄,门诊收入下降,住院时间延长,加上疫情后护理需求减少,这些因素致使一些医疗机构利润受挤压,技术投资减少。管理咨询公司考夫曼霍尔(Kaufman Hall)发布的今年迄今(YTD)营业利润率指数中位值显示
9、,截至2022年11月,美国900家医院的实际利润率为-0.2%。10随着对远程医疗和其他技术解决方案的需求减弱,许多人对过去几年取得的技术进步能否持久表示怀疑。11人工智能有望带来经济效益,改善医疗服务模式并提升资源利用效率,这重新点燃了人们对人工智能的热情。以美国为例,未来五年,如果广泛采用人工智能,每年可节省多达3,600亿美元资金约占该国医疗支出的10%。对医院而言,节省的资金主要来自临床运营、质量和安全的改善;对医生而言,节省的资金主要来自持续的护理;对于医疗支付方来说,则主要来自保险索赔和供应商关系管理方面的改善。12精简行政事务 人工智能所带来的最大最直接影响可能在于,其在精简行
10、政流程和减少开支方面的作用。医院首席执行官面临三大核心业务挑战:利润压力;征聘和留住员工;员工职业倦怠。举例而言,人工智能有望用于减轻文件记录负担、处理术前工作流程和简化保险索赔。美国一些医院正在利用人工智能审查患者病历和医疗政策,处理保险索赔拒付情况,这有望为医疗机构节省数百万美元成本。超过60%被拒付的索赔最终可获补偿,但由于索赔申请出错或医院人手有限,网络内医疗机构就保险索赔被拒提出申诉的比例仅为0.2%,致使每年有数百万美元的保险索赔被冲销无法追回。13此外,人工智能还可最大限度地减少错误,改进对所收到索赔的分类,减少索赔积压和潜在付款问题。14减轻临床医生的行政事务负担,他们就能腾出
11、时间陪伴病人。15某些情况下,在美国,医生超过三分之二的工作时间耗费在行政事务上。借助基于人工智能的电子健康记录(EHR)系统和公文筐管理(in-basket management)系统,医疗机构可减少对于医生的行政事务的要求,而这是导致医生产生职业倦怠的主要原因。16同时,人工智能还有望改善医疗服务获取途径,满足患者的特殊需求。芬兰于2023年着手对其医疗体系进行大规模改革,目前该国正在构建数字化系统,借此通过重视预防保健,提供有成本效益的个性化医疗服务,确保到2030年使该国80%的人口保持健康。如此一来,医疗机构就可为需要疾病治疗或其他更广泛医疗服务的20%患者提供额外支持。17作为该项
12、工作的一部分,芬兰预计到这十年结束之际,其80%的公民将使用数字身份证,同时每个公民均可使用数字医疗记录和电子健康服务。18提高医疗服务质量除了精简行政事务外,人工智能还可基于患者独特的健康档案,帮助预测患者的预后,为患者和医疗机构推荐治疗方案,并提醒医生注意诸如禁忌药物或过敏等问题。19同时,生成式人工智能还可利用各种有助于医疗诊断和治疗的数据集,包括电子健康记录(EHR)、传感器和可穿戴设备。这项技术可在早期疾病检测、解读放射结果以及识别最急需治疗的患者方面发挥重要作用。20医疗机构正与科技公司携手合作,研发人工智能工具,用以更好地预测临床预后,增强放射成像,并优化睡眠监测。NYUTron
13、作为一种大型语言模型,可预测多种临床结果,如30日再入院率、院内死亡率、合并症指数和住院时长。据报告,该模型预测患者住院时长的准确率达79%,较传统预测方法提高了12%。212024 年全球医疗行业展望|领航变革7同时,Subtle Medical已研发出用于生成更好放射图像数据和精简放射工作流程的工具。该公司专有的深度学习算法赋能PET和MRI扫描时间缩短了60%,提高了成像效率,改善了患者体验。22Zepp Health研发了睡眠和放松平台Zepp Aura,可与其智能可穿戴设备连接。该工具可为用户提供个性化的睡眠指导和睡眠质量分析,并基于用户心率使用人工智能生成睡眠音乐,帮助改善睡眠模式
14、。23医疗系统面临的另一项挑战是如何管理日益增长的数据量。2020年,全球医疗行业产生超过2.3ZB (泽字节)的数据。24该行业可利用人工智能更有效地使用这些数据。医疗机构借助集中临床数据,可更全面了解患者情况,同时确保结果更一致,降低医疗成本。预计到2026年,可互操作的临床数据市场规模将几乎翻一番,从2022年34亿美元增至62亿美元。25在短期内,人工智能可更有效地解释和回应问询,改善自初次就诊至出院后随访期间的患者互动。此外,人工智能集成实时翻译功能,可改善医疗服务的可及性,有助于实现社会服务等领域的医疗公平。举例而言,继俄乌冲突爆发以来,德勤捷克研发出一个基于云端的虚拟联络中心IR
15、ENA(即难民即时需求援助),该联络中心建立在Amazon Connect之上,利用人工智能与虚拟代理以患者所选语言进行对话。26在冲突爆发初期,难民纷纷逃往欧洲各地,IRENA每天处理近10,000通电话,其中多达80%由系统自动处理。扩大服务可及性扩大人工智能在医疗服务中的应用,获益的不仅仅是医疗机构。在零售环境下,人工智能可以更低的成本提高医疗服务的可及性。患者可利用智能手机和智能手表,监测自身的总体健康状况和运动模式,加大对疾病预防的关注。在美国占有12%市场份额的大型连锁零售店,经营着220家诊所。沃尔玛、亚马逊、百思买和达乐等公司均已开设零售医疗服务业务或已试水该领域。零售商已经拥
16、有客户数据,了解如何利用这些数据,以大批量低成本的方式和低于其他服务提供商的价格,提供许多基本服务。27然而,由于客流量较少,零售医疗诊所一直不愿在农村地区开设诊所,因此,美国的零售医疗诊所主要集中在城市和郊区。如此一来,虽然零售医疗诊所可为患者提供技术创新,但这类创新仅可惠及特定地区。28凭借增强现实、智能设备和可穿戴设备,人工智能可能会进一步模糊人类与技术之间的界限。此外,投资于安全数据环境等措施可减少患者对数据安全的担忧。未来,人工智能有望为以下三个关键医疗领域提供协助:智能诊断:基于人工智能的解决方案可利用体外诊断、医学成像、电子健康记录、与患者的对话、生物识别技术、图像、传感器、可穿
17、戴设备和基因组等信息,帮助临床医生作出精准诊断。个性化自适应医疗方案:人工智能可通过解读来自智能设备和可穿戴设备的生物标志物数据,生成治疗方案,如睡眠分析、饮食建议,以及由人工智能生成用于缓解压力的音乐。此外,如果患者在坚持疗程方面面临挑战,生成式AI赋能的数字化身可以共情的方式与患者互动,了解患者的障碍,并为患者提供潜在解决方案或替代治疗方案。2024 年全球医疗行业展望|领航变革8 人口健康管理:人工智能可以分析大型数据集,并识别出对于发现人口健康趋势至关重要的模式。举例而言,人工智能通过审查基因组数据、社会经济信息和电子健康档案数据,可以识别宫颈癌等疾病的风险因素和预测因素。基于人工智能
18、的营销和传播可生成量身定制的视听或文字形式邀请,用于疾病筛查服务,并在之后将回复、访问和结果存储起来,用于建立更可靠的模型。29影响可信度的主要因素尽管人工智能在医疗领域具有变革潜力,但其采用可能取决于医疗机构、医疗服务从业人员以及消费者对该技术的信任程度和接受程度。医疗机构和人工智能技术提供商应优先考虑如何安全、负责任地使用这项技术。为了赢得患者的信任,技术不应存在偏见、不准确和数据泄露问题(图2)。30图2:如何提高人工智能可信度Source:Deloitte analysis数据透明确保终端用户了解为何收集数据以及如何使用数据算法可解释阐明人工智能系统如何影响用户、员工和其他相关人士作出
19、决策人工智能运行可靠有助于人们明确准确性标准,从而可以使用人工智能满足既定标准2024 年全球医疗行业展望|领航变革9相较在预测性诊断或护理服务提供方面的运用,人工智能目前在处理行政事务方面的效率更高。生成式人工智能遇到其知识空白时,往往会用听起来似乎合理但可能并不准确的信息来填补这些空白。这些结果通常被称为人工智能“幻觉”或“虚构”。31欲完善生成式人工智能的知识库,须找到高质量的医疗数据以及合适的基础模型为了充分发挥这两者的效能,可能需要进行大量投资。这些投资对于构建公众信任至关重要。32医疗AI联盟(The Coalition for Health AI)的成员包括学术医疗系统、企业以及
20、人工智能和数据科学领域专家,该联盟概述了可信人工智能的特征,其中包括:安全性:人工智能系统不得危及人类的生命、健康、财产或环境。论及医疗领域,这从根本上是对希波克拉底誓言“不伤害原则”的延伸。如果对公平性、问责制或偏见等监管不足,人工智能模型可能会变得不安全。问责制与透明度:人工智能应具可审查性;个人应有权限访问其输入系统的数据,同时可追踪相关信息的来源。可解释性与可解读性:医护人员应了解人工智能底层程序如何编制信息,且系统应根据信息请求生成输出结果。换而言之,医疗人工智能必须具有透明性,即必须清楚阐明其生成结果的过程。公平性与公正性:人工智能不得增加特定群体遭受偏见或不良结果的风险。33监管
21、挑战总体而言,人工智能的监管环境瞬息万变。全球各国政府正致力建立有效的监管制度。欧盟在这方面处于领先地位。欧盟委员会于2021年建立了人工智能监管框架,相关最终规则最早可于2024年实施。342023年3月,英国政府发布了生成式人工智能监管指南,其中包括数据报告、生命周期问责制以及以促进人工智能的适应性和自主性为目标的行业协作。35然而,在巴西,在法律专家、学者、行业领袖和监管机构之间达成共识的难度较大,该国尚未通过一个一致的人工智能监管框架,用以规范生成式人工智能在各领域的应用。2022年11月,一群法律专家、学者和行业专家与该国数据保护局合作发布了相关准则,该准则聚焦公民权利、风险分类和治
22、理措施,但巴西各级政府部门对该准则尚有争论。36同时,美国尚未通过全面的国家监管立法,导致各州监管规则框架不成体系。为使监管更加明确,拜登政府发布了一项旨在规范人工智能相关风险的行政命令。37,38用于规范和监管人工智能的方法存在差异,这或将对医疗机构带来更多挑战。2024 年全球医疗行业展望|领航变革10在医疗领域负责任地部署人工智能人工智能有望通过优化行政职能和医疗服务改变医疗行业。其将为全球医疗体系带来经济和非经济效益,如改善医疗质量、提升患者体验以及提高临床医生满意度。私营医疗机构可能获益最大,其可利用人工智能优化医疗服务、保险索赔和医疗机构关系管理。公司如尽早投资于人工智能并确定在整
23、个价值链中应用人工智能的机会,在未来一年有望获得竞争优势,为患者提供更个性化的医疗服务。然而,公司须采取措施,确保负责任地部署人工智能,保证人工智能的使用及相关流程透明且可审查。未将此纳入其人工智能战略的企业可能会面临疏远患者和其他利益相关者的风险。在未来数年内,已建立对人工智能的信任的企业,可利用这项技术不断推出创新成果。为使人工智能在医疗领域发挥作用,医疗专家和患者应对人工智能输出的结果保持信心,了解这些结果的实现过程,并相信相关机密信息将得到有效保护。医疗机构将建立信任纳入其人工智能发展战略的注意事项欲在人工智能的使用方面建立信任,医疗机构应:针对人工智能采取强有力的治理实践,助力确保企
24、业能放心进行创新,同时减少复杂技术带来的风险。通过解决外部风险、物理风险和数字风险,优先考虑患者数据隐私,保护患者数据免受网络威胁。一旦预见到相关风险,企业须确定这类风险是否大于人工智能带来的潜在收益。在企业内部确立人工智能的责任和问责制,审查可影响法律义务的规章制度,并确保人工智能系统可审查。告知消费者人工智能如何利用其医疗数据做出决策,提高透明度。人工智能的算法、属性以及相关性应公开接受检查,其做出的决策也应该是完全可解释的。2024 年全球医疗行业展望|领航变革11人工智能如何改变医疗行业人工智能正迅速成为医疗行业的竞争必需品。然而,许多企业仍不了解人工智能对企业的意义。德勤创建了人工智
25、能档案,为不同行业的领导者总结了行业的主要问题和机遇,以及人工智能将如何助力解决这些问题和把握这些机遇。该档案明确了人工智能可使该行业的以下几个关键领域受益。改善患者参与许多患者很难预约、访问医疗记录、确定哪些服务可供他们使用,以及获得简单问题的答案。人工智能可通过以下方式改善患者与医疗机构之间的互动:简化复杂医疗信息:自然语言处理可以让患者更容易理解医疗数据,从而提高他们的健康素养。简化医护人员之间的沟通:人工智能和机器学习解决 方案可有效地过滤掉无关信息,从而仅共享相关信息。加速数据库搜索:基于人工智能的数据库提高了信息检索效率和可靠性。使聊天机器人更智能:聊天机器人可解决患者问题、安排医
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