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中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求之间的不匹配

2019-08-30 阅读888次

  中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求之间的不匹配。人口老龄化背景下,医疗需求持续攀升、医保支付压力增大、医疗资源不均衡问题愈发突出。 当前,以AI为代表的新技术手段的融入,为医疗体系的改革以及健康发展注入了新的活力。 医疗行业将逐渐从政策驱动的数字化建设向体制改革驱动的数字化建设演进,呈现出智慧化、线上化、数据驱动的特征。

  

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  (AI技术在医疗领域的应用)

  医疗AI的发展依赖智能芯片、传感器、网络通信、云计算等基础设施,以及医疗健康行业理解能力、数字化运营能力等关键能力。 纵观AI技术对各主体参与方的赋能应用,其核心能力分为计算智能、感知智能和认知智能三层。

中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求之间的不匹配

  在认知智能层面,需要自然语言处理技术以及知识图谱做技术支撑,而这两种技术也恰恰是医疗AI领域的核心技术。 其中,自然语言处理对于病历结构化、实现虚拟助理和辅助诊断、挖掘文献和临床等证据的关系等应用至关重要;知识图谱是临床辅助支持系统的底层核心,是实现智能化语义检索的基础和桥梁,在疾病风险评估、智能辅助诊疗、医疗质量控制、医学科研辅助、院管决策支持等智慧医疗领域都有着良好的发展前景。

  AI赋能医疗,就要“以人为本”

  大健康的范畴已涉及到人们生活的全方位、全要素和全周期。在这样的基础上,AI技术有着多维度、多模式的赋能方案。围绕核心医疗生态体系,AI将发挥重要作用,通过提质增效、降本增益、模式创新,推动医疗体系各方的变革和提升。

  

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  (医疗健康生态圈)

  其一,AI将赋能医疗服务提供方诊前、诊中、诊后全流程。 AI与医疗服务的结合,具有提高服务质量、提升患者体验、节约医疗成本、强化医院运营管理等多方面价值,其在诊前、诊中、诊后各个环节产生丰富的应用场景。而提供涵盖医疗产品、服务、运营的端到端解决方案亦将成为各AI供给方的发展方向。

  其二,AI将覆盖药品及医疗器械服务方的全价值链。 AI技术不但能够缩短研发周期、降低研发成本、降低研发失败率,而且有利于加速临床进程、辅助临床策略制定、帮助产品生产提质增效,以及在产品应用环节促进精准医学和个性化诊疗。

  其三,AI将成为医疗支付方撬动整个医疗生态圈的重要助力。 AI技术助力医疗支付方的最终目标是以医疗价值为导向,提升医疗服务、药品以及器械的质量水平并节约支出。其将帮助实现医保控费、智能风控、减少欺诈等行为,促进支付方与医疗服务提供方及药品、器械提供方形成新的协同关系。

  AI赋能医疗,而上述医疗体系的所有参与方作为一个整体,跨领域合作,优化医疗价值,形成一致的利益诉求,为患者提供整合式服务,即提供“以人为本”的健康医疗全生态服务。

  现阶段,我国的医疗AI产品审批流程趋严,较多医疗AI项目仍处于科研阶段,其到实现商业化仍有较长的路要走。 可预见的是,未来AI将实现医疗服务的线上线下一体化,将治疗拓展到主动式健康管理,助推各级医院实现一致性的、精准的、体验良好的健康管理服务,让人们真正享受无处不在、全生命周期的医疗健康服务。


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