2025年生成式AI赋能护理行业转型研究报告

需求变化

• 人口老龄化导致慢性病人数增加，需要多学科团队协作进行长期管理。
• 健康和福祉成为重点，强调预防、生活方式改变和早期检测。
• 数据利用至关重要，通过自我测量和数据分析实现个性化干预。
• 无缝护理网络成为必要，需要技术支持实现信息共享和协作。

资源压力

• 人员短缺问题日益严重，包括劳动力市场压力和职业倦怠。
• 基础设施面临压力，需要技术解决方案优化资源利用。
• 财务压力加剧，需要提高效率和控制成本。

数字化转型

• 数字化不是目的，而是实现新护理模式的手段。
• 需要明确数字化护理的价值，避免不合理的需求增长。
• 采取渐进式方法，从小型项目开始，逐步建立数据平台基础。
• 重设计运营流程，确保数字化创新真正具有变革性。

人工智能的影响

• 人工智能在患者体验、人口健康、运营效率、临床体验和健康公平方面具有显著影响。
• 患者体验：通过个性化护理计划、虚拟助手和智能护理代理改善患者体验。
• 人口健康：通过疾病监测、预测分析和早期诊断改善人口健康。
• 运营效率：通过自动化行政任务、优化资源分配和智能调度提高运营效率。
• 临床体验：通过减少行政负担、提供临床决策支持和改善工作流程提高临床体验。
• 健康公平：通过扩大医疗保健服务范围、提供个性化护理和减少医疗保健服务中的偏见促进健康公平。

行动计划

• 智能选择：适当数字化护理
  • 制定未来护理模式的愿景。
  • 从小型项目开始，逐步建立数据平台基础。
  • 重设计运营流程，确保数字化创新真正具有变革性。
  • 培养数字化护理大使。
  • 与合作伙伴建立明确的协议。
  • 寻找并扩展与组织战略和愿景一致的数字化护理机会。
  • 遵循国家标准和计划，确保互操作性和易于集成。
• 集成和协作：转变护理流程
  • 召集来自多个护理环境的合作伙伴，共同创建一个技术支持的护理交付愿景。
  • 选择直接支持总体愿景的数字化用例。
  • 与护理生态系统合作伙伴共同投资技术进步。
  • 建立新的联盟，与提供者和技术合作伙伴合作进行持续的转型和维护数字基础设施。