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2025醫(yī)療健康科技前瞻:七大趨勢揭秘未來

發(fā)布時間:2024-11-18 來源:紅杉匯 瀏覽量: 字號:【加大】【減小】 手機上觀看

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[ 編者按 ] 近年來,醫(yī)療健康行業(yè)面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人口結(jié)構(gòu)變化和技術(shù)創(chuàng)新提速等一系列前所未有的挑戰(zhàn)。醫(yī)療健康行業(yè)的參與者們在這個瞬息萬變的領(lǐng)域中,需要及時識別有潛力的科技創(chuàng)新并評估哪些解決方案能帶來直接且明顯的優(yōu)勢。所以,今天我們繼續(xù)為大家?guī)鞰obiDev發(fā)布的《2025年醫(yī)療健康技術(shù)趨勢預測報告》。


趨勢1

醫(yī)療IT系統(tǒng)的現(xiàn)代化升級

隨著云端系統(tǒng)、AI和物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的日益整合,對醫(yī)療IT系統(tǒng)進行現(xiàn)代化升級成為必要趨勢。過時的IT基礎(chǔ)設(shè)施不僅限制了系統(tǒng)的擴展性,還增加了運營成本。



? 根據(jù)Forrester今年的一項研究,IT維護成本最多可降低40%。

? 運營效率將提升20-30%,從而在員工時間、資源管理和患者吞吐量方面節(jié)省成本。

? 降低網(wǎng)絡安全風險,從而減少潛在漏洞造成的財務損失。

? Forrester的研究還指出,優(yōu)先完成了現(xiàn)代化升級的企業(yè)在3到5年內(nèi)的投資回報率可達175%。


當然,這并非沒有障礙。首先,是過渡成本問題。老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化的初期成本可能相當高,尤其是對于中小型醫(yī)療機構(gòu)而言。從舊系統(tǒng)遷移數(shù)據(jù)和上線新平臺可能會導致停機和暫時性服務中斷。其次,員工培訓也需要重視。轉(zhuǎn)用新系統(tǒng)需要廣泛的應用培訓,要有適當?shù)淖兏锕芾聿呗浴?strong>第三,將大量數(shù)據(jù)從過時的老舊系統(tǒng)遷移、整合到新平臺也十分具有挑戰(zhàn)性。企業(yè)需要在這方面提前進行嚴格的測試,確保數(shù)據(jù)的完整性,否則可能導致數(shù)據(jù)丟失或不一致。最后,數(shù)據(jù)合規(guī)與安全風險需要確保完善,尤其是涉及云解決方案時。企業(yè)必須仔細關(guān)注數(shù)據(jù)加密、訪問控制和審計跟蹤等方面的技術(shù)細節(jié),以確保遷移期間和遷移后的合規(guī)性。


Gartner的一份報告預測,到2026年,未能實現(xiàn)系統(tǒng)現(xiàn)代化升級的醫(yī)療服務提供商,一方面將面臨網(wǎng)絡安全事件增加20%的影響,另一方面也會因服務交付方式過時而導致患者滿意度下降15%。

趨勢2

物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備加持

物聯(lián)網(wǎng)正引領(lǐng)著個性化醫(yī)療健康的新潮流。據(jù)Grand View Research預測,到2030年,醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)市場將以20.4%的復合年增長率增長,從而實現(xiàn)更好的疾病管理、預測性醫(yī)療健康和主動干預。此外,技術(shù)的進展為新需求提供了良好的落地基礎(chǔ)——可穿戴設(shè)備如今已經(jīng)可借助AI技術(shù)來實現(xiàn)對心理健康的持續(xù)監(jiān)測與預警。


物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還能優(yōu)化醫(yī)院運營。例如,利用物聯(lián)網(wǎng)可穿戴設(shè)備監(jiān)測病人的生命體征,可大大縮短了緊急干預所需的時間。一些采用物聯(lián)網(wǎng)進行資產(chǎn)跟蹤和庫存管理的醫(yī)院報告稱,其設(shè)備損耗減少了30%,每年可節(jié)省數(shù)百萬的運營成本。這些成果不僅體現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在提高醫(yī)療服務質(zhì)量方面的潛力,也展示了其在降低醫(yī)院運營成本方面的顯著效益。

趨勢3

AI繼續(xù)推動行業(yè)變革

AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應用已成為創(chuàng)新的基石,其潛力還在不斷擴大。根據(jù)MarketsandMarkets今年的一份報告,全球醫(yī)療健康領(lǐng)域的AI市場預計將從2021年的104億美元增長到2026年的452億美元。


AI最具影響力的應用之一是數(shù)據(jù)管理。AI算法可以分析電子病歷數(shù)據(jù),識別模式和趨勢,幫助醫(yī)療服務提供商簡化工作流程,提高文檔準確性,并加強臨床決策。AI的自然語言處理功能,能夠幫助醫(yī)生生成臨床筆記,撰寫患者摘要,預測分析潛在并發(fā)癥和提供個性化治療方案等。


此外,AI正在通過提升信息處理和決策效率,革新藥物開發(fā)和診斷領(lǐng)域。例如,至今為止AlphaFold2已預測超過2億個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),為藥物研發(fā)提供了重要的資源;DeepAffinity模型能夠預測藥物與靶標的結(jié)合親和力……


在癌癥診斷領(lǐng)域,AI被視為一個充滿希望的解決方案。科學家們正在探索如何利用AI處理整張切片圖像WSI——通過計算機視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來處理WSI,突出顯示可能存在癌細胞的潛在區(qū)域,為醫(yī)療專業(yè)人員提供輔助,減少了診斷所需的時間。

趨勢4

 遠程醫(yī)療

遠程醫(yī)療已日益成為醫(yī)療體系中不可或缺的一環(huán)。根據(jù)《財富》商業(yè)洞察今年發(fā)布的一份報告,在全球?qū)h程醫(yī)療需求不斷增長以及遠程醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善的推動下,預計到2026年,遠程醫(yī)療市場的規(guī)模將達到1856億美元。


如今,遠程醫(yī)療已經(jīng)不再局限于初級保健,而是擴展到了心理健康、皮膚科和兒科等多個專科領(lǐng)域。遠程監(jiān)控設(shè)備、虛擬視頻會診以及各類遠程醫(yī)療應用程序,已成為向醫(yī)療資源匱乏或偏遠地區(qū)患者提供服務的重要手段。此外,遠程醫(yī)療通過減少患者親自到醫(yī)院就診的次數(shù)和降低運營成本,有效緩解了醫(yī)療系統(tǒng)的壓力。如果再結(jié)合醫(yī)療自助信息亭,讓人們無需看醫(yī)生就能完成基本的健康篩查,遠程醫(yī)療將能夠大幅減輕醫(yī)院工作人員的負擔,并為重癥患者騰出更多的醫(yī)療資源和空間。


移動醫(yī)療的崛起是遠程醫(yī)療領(lǐng)域的又一重要發(fā)展。這些移動端的健康A(chǔ)pp通過結(jié)合實時的數(shù)據(jù)監(jiān)測與健康提醒,讓患者能夠更加主動地管理自己的健康。移動健康A(chǔ)pp不僅提升了患者的參與感,還生成了珍貴的健康數(shù)據(jù),如果能與電子病歷系統(tǒng)相整合,將能為醫(yī)療服務提供更有價值的支持。

趨勢5

醫(yī)療環(huán)境中的XR技術(shù)

擴展現(xiàn)實(Extended reality,以下簡稱XR)——這一涵蓋AR、VR和MR(Mixed Reality,混合現(xiàn)實)的總稱——可以在醫(yī)療健康行業(yè)中發(fā)揮創(chuàng)新和有益的作用。從輔助手術(shù)到提升遠程醫(yī)療應用,AR和VR技術(shù)能夠大幅改善醫(yī)療健康行業(yè)。這些沉浸式技術(shù)被應用于外科手術(shù)培訓、康復、遠程會診和醫(yī)學教育等多種場景。


首先,AR、VR已成為醫(yī)療培訓和治療中的重要工具——虛擬現(xiàn)實的模擬可讓學生在無風險的虛擬環(huán)境中練習復雜的手術(shù)。


此外,AR在手術(shù)輔助中的應用日益普及。AR頭顯可以將關(guān)鍵信息直接疊加到視野中,以提高精確度并降低失誤風險。


在康復領(lǐng)域,VR在提高患者參與度方面的作用也越來越大。VR平臺可以將運動游戲與物理治療結(jié)合,為患者提供更具互動性的康復體驗。這些系統(tǒng)不僅能提高患者對康復計劃的依從性,還可收集實時數(shù)據(jù),用于個性化治療方案的制定。


在心理治療方面,VR療法已成為治療創(chuàng)傷后應激障礙(PTSD)和焦慮癥等精神疾病的有效手段。VR醫(yī)療中心通過沉浸式環(huán)境,幫助患者在可控的虛擬情境中面對和管理恐懼。

趨勢6

數(shù)據(jù)安全成為重點任務

以下是兩個醫(yī)療健康領(lǐng)域先進安全解決方案實例:


? 面部識別用于訪問控制:確保授權(quán)訪問醫(yī)療系統(tǒng)的最安全方法之一是使用面部識別等生物識別技術(shù)。這些技術(shù)正日益被醫(yī)院和診所用于對訪問敏感病歷和設(shè)備的醫(yī)務人員進行安全驗證。


? 電子受保護健康信息的端到端加密:隨著遠程醫(yī)療的興起,醫(yī)療服務提供商必須確保在遠程會診期間,電子健康信息得到妥善保護。WebRTC是一種廣受歡迎的技術(shù),提供加密視頻會議解決方案,確保虛擬就診期間患者數(shù)據(jù)的安全。

趨勢7

AI在心理健康領(lǐng)域的應用

AI是檢測神經(jīng)退行性疾病的有力工具。

 

以阿爾茨海默病這樣損害溝通、推理和記憶能力的疾病為例。它通常在幾十年內(nèi)都沒有明顯癥狀?,F(xiàn)在,AI模型經(jīng)過訓練,已經(jīng)可以區(qū)分健康個體的語言模式和表現(xiàn)出認知衰退跡象的語言模式。這些工具為阿爾茨海默病的早期篩查和自我評估帶來了希望,甚至有望在嚴重癥狀出現(xiàn)前的數(shù)年間就及時確診。


目前,市面上大多數(shù)AI驅(qū)動的心理健康解決方案以心理健康練習互動、情感支持的平臺為主。有的通過分析個人的在線行為和網(wǎng)絡活動,為用戶提供量身定制的心理健康練習,將自我保健無縫融入日常生活;有的通過AI對話療法提供實時情感支持,為用戶提供了便捷的按需護理。


據(jù)Global Market Insights預測,到2027年,全球AI驅(qū)動的心理健康應用市場預計將達到33億美元,2024年至2027年的年復合增長率為20.6%。這些AI平臺可有效減輕醫(yī)護人員的負擔,并為病人提供了具備擴展性的解決方案。

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