三年疫情給全球醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。不僅加劇了醫(yī)療服務的壓力，也暴露了醫(yī)療系統(tǒng)在應對突發(fā)公共衛(wèi)生事件時的脆弱性。為了提高醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量，同時降低成本，許多醫(yī)療機構開始探索新興技術的應用，其中人工智能技術尤為突出。

近日，德勤發(fā)布《２０２４年全球醫(yī)療行業(yè)展望》報告指出，人工智能在助力精簡醫(yī)療機構的行政和護理流程、提高醫(yī)療服務質(zhì)量、擴大服務可及性等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

舉例而言，人工智能有望用于減輕文件記錄負擔、處理術前工作流程和簡化保險索賠。美國一些醫(yī)院正在利用人工智能審查患者病歷和醫(yī)療政策，處理保險索賠拒付情況，這有望為醫(yī)療機構節(jié)省數(shù)百萬美元成本。此外，ＡＩ還能夠幫助醫(yī)院優(yōu)化患者就診流程，提高醫(yī)療服務效率。

ＡＩ技術在提高醫(yī)療服務質(zhì)量方面的應用同樣不容小覷。通過分析患者的健康檔案，ＡＩ能夠預測患者的預后，為患者和醫(yī)療機構推薦個性化的治療方案。此外，生成式人工智能利用各種數(shù)據(jù)集，如電子健康記錄（ＥＨＲ）、傳感器和可穿戴設備，能夠在早期疾病檢測、解讀放射結果以及識別最急需治療的患者方面發(fā)揮重要作用。

ＡＩ技術還有助于擴大醫(yī)療服務的可及性。在零售環(huán)境下，ＡＩ可以以更低的成本提供醫(yī)療服務，使患者能夠通過智能手機和智能手表監(jiān)測自身的健康狀況和運動模式，從而加大對疾病預防的關注。

未來，人工智能有望在智能診斷、個性化自適應醫(yī)療方案以及人口健康管理等關鍵領域提供協(xié)助。這些應用不僅能夠提高醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率，還能夠使醫(yī)療服務更加個性化和精準。

值得注意的是，如今數(shù)字技術方面的投資進展緩慢。報告指出，２０２３年第二季度，全球數(shù)字醫(yī)療融資額下降了３％至３０億美元，為六年來最低水平。２０２２年，數(shù)字技術風險資本投資額（通常被視為該行業(yè)技術投資晴雨表）　從３９３億美元降至２７５億美元，降幅達３０％。

德勤認為，數(shù)字技術投資進展緩慢的部分原因可能在于，許多醫(yī)療機構不愿為早期的新興技術（尤其是臨床應用技術）買單。公共財政撥款減少，利潤空間縮窄，門診收入下降，住院時間延長，加上疫情后護理需求減少，這些因素致使一些醫(yī)療機構利潤受擠壓，技術投資減少。截至２０２２年１１月，美國９００家醫(yī)院的實際利潤率為－０．２％。隨著對遠程醫(yī)療和其他技術解決方案的需求減弱，許多人對過去幾年取得的技術進步能否持久，持懷疑態(tài)度。

不過，總體來看，除２０２１年出現(xiàn)投資額激增外，近年來融資水平整體呈持續(xù)上升趨勢，相關投資水平仍然遠高于疫情前水平。同時德勤也指出，２０１９年至２０２２年間，全球醫(yī)療人工智能領域的私募股權投資額達３１５億美元，未來五年，人工智能應用每年可為美國醫(yī)療系統(tǒng)節(jié)省潛在成本３６００億美元的成本。人工智能的發(fā)展仍被看好。

醫(yī)療系統(tǒng)面臨的另一項挑戰(zhàn)是如何管理日益增長的數(shù)據(jù)量。

報告指出，２０２０年，全球醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生超過２．３ＺＢ?。勺止?jié)）的數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)可利用人工智能更有效地使用這些數(shù)據(jù)。借助集中臨床數(shù)據(jù)，醫(yī)療機構可更全面了解患者情況，同時確保結果更一致，降低醫(yī)療成本。單從美國市場來看，預計到２０２６年，美國可互操作的臨床數(shù)據(jù)市場規(guī)模將幾乎翻一番，從２０２２年的３４億美元增至６２億美元。

盡管人工智能在醫(yī)療領域的應用具有巨大的潛力，但其采用的成功與否往往取決于醫(yī)療機構、醫(yī)療服務從業(yè)人員以及消費者對該技術的信任程度和接受程度。因此，提高人工智能的可信度至關重要。這包括確保數(shù)據(jù)透明、算法可解釋以及運行可靠等方面，需要確保終端用戶了解為何收集數(shù)據(jù)以及如何使用數(shù)據(jù)，闡明人工智能系統(tǒng)如何影響用戶、員工和其他相關人士作出決策，并且讓人工智能應用滿足既定標準。

總之，人工智能技術的發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的機遇。通過精簡行政事務、提高醫(yī)療服務質(zhì)量以及擴大服務可及性，ＡＩ技術有望推動醫(yī)療行業(yè)的深刻變革。然而，要充分發(fā)揮ＡＩ技術的潛力，還需要解決數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等問題，并確保技術的安全、負責任地使用。

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